L’AI non è un computer: perché Einstein avrebbe odiato ChatGPT

L'AI non è un computer: perché Einstein avrebbe odiato ChatGPT

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Bruxelles, 1927. Albert Einstein è furioso. Guarda i suoi colleghi al Congresso di Solvay e ripete: “Dio non gioca a dadi con l’universo”. Non poteva accettare che la realtà, nel profondo, fosse fatta di probabilità e incertezza.
Oggi, molti di noi stanno commettendo lo stesso errore di Einstein.


Il Disagio di Albert

Bruxelles, ottobre 1927. Al quinto Congresso di Solvay, i ventinove scienziati più brillanti del pianeta sono riuniti per discutere di elettroni e fotoni. In una foto leggendaria, si vedono quasi tutti: Einstein, Curie, Bohr, Schrödinger.

Albert Einstein è profondamente irritato. Durante le sessioni, continua a ripetere la sua celebre obiezione: “Dio non gioca a dadi con l’universo”. Non può accettare l’idea che, al livello più profondo, la realtà sia probabilistica. Non può accettare che un elettrone non sia “qui” o “lì”, ma in una nuvola di possibilità finché qualcuno non lo guarda.

Niels Bohr, con la calma di chi ha visto l’abisso e ci si è seduto comodamente, gli risponde ogni volta: “Albert, smettila di dire a Dio cosa deve fare”.

Quel congresso segna la fine del mondo come lo conoscevamo: il mondo delle macchine precise, degli ingranaggi che se girano a destra producono un effetto a sinistra, del determinismo assoluto. Quello che Einstein non voleva accettare è esattamente quello che oggi accade ogni volta che premiamo “Invio” su ChatGPT.

L’AI non è una macchina di Turing

Per settant’anni abbiamo usato i computer come se fossero dei super-ragionieri. Gli davamo un’istruzione ($A$), loro eseguivano un comando ($B$), e il risultato era sempre lo stesso ($C$). Era un mondo “Newtoniano”: solido, prevedibile, noioso.

L’Intelligenza Artificiale Generativa ha rotto questo patto. L’AI non è un computer nel senso classico: è un sistema probabilistico. È, nel senso letterale del termine, una macchina che “gioca a dadi”. Quando le chiedi di scrivere una mail o di analizzare un bilancio, lei non sta “cercando” la risposta in un archivio. Sta calcolando, millisecondo dopo millisecondo, quale sia la parola più probabile da mettere dopo quella precedente.

Chi si approccia all’AI con la mentalità del “vecchio informatico” — quella di chi cerca il comando perfetto per ottenere il risultato identico — vive lo stesso disagio di Einstein a Solvay. Cerca ordine dove c’è una nuvola di probabilità.

Il Paradosso dell’Osservatore

Nella fisica quantistica esiste un concetto affascinante: l’Osservatore. Il solo fatto di guardare un fenomeno lo cambia. Nell’AI accade lo stesso. Il “Prompt Engineering” non è programmazione; è l’arte dell’osservazione. Il modo in cui guardi il modello (il modo in cui formuli la domanda, il tono che usi, il contesto che fornisci) “collassa” la nuvola di probabilità in una risposta specifica.

Se chiedi una cosa in modo pigro, ottieni una risposta media (la media statistica del suo addestramento). Se interagisci in modo profondo, costringi il modello a pescare nei “rami” meno probabili ma più brillanti della sua rete neurale.

Il problema non è che l’AI “allucina” o sbaglia. Il problema è che noi ci aspettiamo che sia un orologio, mentre lei è un organismo meteorologico.

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Come dicevi tu con Jack London e il surf: nell’AI, come nella fisica quantistica, la resistenza è inutile. Chi cerca di dominare il modello con istruzioni rigide finisce per essere “spazzato via” dalla frustrazione.

Esiste una competenza nuova, che chiameremo “Intuito Probabilistico”. È la capacità di sentire quando il modello sta andando fuori strada non perché è rotto, ma perché la “pressione atmosferica” della conversazione è cambiata. Magari il contesto è diventato troppo lungo e le parole iniziano a perdere peso. O magari la tua richiesta conteneva un’ambiguità che ha spinto il dado verso una faccia sbagliata.

L’utente esperto non corregge il modello con la rabbia di chi ha pagato per un software che non funziona. Lo corregge con la pazienza di Bohr: sposta l’osservazione, cambia l’angolo, lancia di nuovo i dadi.

La fine della Scorciatoia

Molti vedono l’AI come una scorciatoia. “Lo faccio fare a lei, così io faccio meno”. Niente di più falso. L’AI è un moltiplicatore di presenza. Se non sei presente mentre i dadi rotolano, il risultato sarà quasi sempre mediocre. Se non hai la competenza per riconoscere una risposta “giusta ma senz’anima” da una “sbagliata ma geniale”, l’AI ti renderà semplicemente un professionista più veloce nel produrre mediocrità.

L’AI ci obbliga a tornare umani nel senso più alto del termine: non più esecutori di procedure, ma giudici di valore. Ci toglie la fatica del “fare” per lasciarci il peso — enorme — del “decidere”.

Conclusione: Accettare il Gioco

Einstein morì senza aver mai accettato del tutto la meccanica quantistica. Continuò a cercare una “teoria del tutto” che riportasse l’ordine e la certezza nell’universo.

Noi non possiamo permetterci questo lusso. Siamo seduti davanti a scatole nere che non ragionano come noi, che cambiano “umore” ogni ora e che non ci danno mai la stessa risposta due volte. Possiamo passare il tempo a lamentarci che “non è precisa”, oppure possiamo imparare a giocare a dadi.

L’AI non è uno strumento per trovare risposte. È uno specchio fluido della conoscenza umana che risponde alla nostra capacità di interrogarlo. Non cercate il tasto giusto. Imparate a guardare la nuvola.

IL DIO CHE GIOCA A DADI

Perché l’AI non è un computer, ma un’onda probabilistica che richiede una nuova arte della navigazione.

Il Lancio dei Dadi

L’AI non esegue comandi lineari; calcola probabilità in tempo reale. Ogni parola generata è il collasso di una funzione di distribuzione statistica.

“Il metodo del surf non è di resistenza: è di accompagnamento dell’onda.”

La Nuvola Semantica

Esplora lo spazio vettoriale dei modelli di linguaggio: non ci sono cartelle, solo distanze tra concetti.

FAQ & Approfondimenti

Cos’è l’Intuito Probabilistico?
È la capacità di navigare l’output dell’AI capendo che non è un risultato fisso, ma una delle tante possibilità generate dal modello. Richiede di passare dalla logica del “controllo” a quella della “guida”.
Perché l’AI “allucina”?
L’allucinazione non è un errore del sistema, ma una conseguenza della sua natura. È la stessa funzione che permette all’AI di essere creativa: il dado cade semplicemente su un’opzione statisticamente presente ma fuori contesto.
Il prompt engineering morirà?
Si evolverà drasticamente. Non scriveremo più “codice” o formule magiche per le macchine, ma impareremo a fornire contesti e angolazioni per orientare la probabilità verso il risultato desiderato.
Determinismo vs Probabilità
I software classici sono Newtoniani: 1+1 fa sempre 2. L’AI è quantistica: 1+1 fa “probabilmente 2”, ma a volte potrebbe suggerire “un numero pari” o “un concetto di coppia”.

Saper guardare la nuvola.

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Domande Frequenti

Esplorare la natura probabilistica dell’AI

Perché l’AI non può essere considerata un software tradizionale?
Il software tradizionale è deterministico: ad ogni input corrisponde un output fisso e prevedibile. L’AI generativa è probabilistica; non esegue istruzioni riga per riga, ma calcola la probabilità statistica di una sequenza di dati. È più simile a un sistema meteorologico che a un calcolatore.
Cosa significa che il modello “gioca a dadi”?
Significa che la generazione del testo avviene tramite un processo stocastico. Ad ogni parola (token), il modello assegna una probabilità a migliaia di opzioni. Se la “temperatura” è alta, il dado cade su opzioni meno probabili, portando a risposte più creative ma potenzialmente meno precise.
Come influisce l’utente sul “collasso” della probabilità?
Proprio come l’osservatore nella fisica quantistica, l’utente con il suo prompt agisce come un filtro. Un prompt vago lascia la nuvola di probabilità troppo aperta (risultato mediocre). Un prompt specifico costringe il modello a collassare su una traiettoria di senso molto più definita e utile.
È possibile eliminare del tutto le allucinazioni?
No, perché l’allucinazione è una caratteristica intrinseca del sistema, non un bug. È la stessa funzione che permette all’AI di essere creativa. Possiamo però mitigarle fornendo fonti esterne (RAG) o vincoli strutturali molto forti che limitino lo spazio di probabilità percorribile.

Navigare nell’incertezza richiede metodo, non solo tecnica.

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