Come i modelli linguistici hanno colonizzato certi pattern comunicativi, e cosa succederà alla lingua nei prossimi anni.
Internet ormai è disseminato dall’IA.
Si possono trovare tracce di Intelligenza Artificiale nelle immagini, negli algoritmi, negli articoli, nei post social. E così, orientarsi tra i contenuti e trovare prodotti umani è diventato ormai sempre più complicato.
L’IA è ovunque, ma se si guarda bene, lascia tracce che possono venire riconosciute. Anche nella lingua, che si sta uniformando ed appiattendo.
Che sia per colpa dei trattini, delle liste puntate o delle frasi che iniziano con “In sintesi” o “In conclusione”, ormai i modelli generativi posseggono un’impronta digitale chiara anche nella lingua.
Noi di Bliss abbiamo analizzato questa impronta, per capire come riconoscerla, attorno a quali strutture si è radicata, e come cambierà la lingua nel prossimo futuro.
Come l’IA ha sviluppato un suo stile
I grandi modelli linguistici non sono addestrati per sembrare artificiali. Sono stati addestrati su miliardi di testi umani, con l’obiettivo di produrre output il più naturali possibile. Eppure, nel processo, hanno sviluppato pattern ricorrenti che oggi funzionano come una firma.
Il meccanismo ha una logica precisa. I modelli ottimizzano per la chiarezza percepita e per la soddisfazione dell’utente: e le liste, si sa, sono chiare, le frasi di apertura che contestualizzano riducono l’ambiguità, e così via.
Ogni singola scelta dell’IA è razionale. Mentre le scelte dell’uomo, beh… Diciamo semplicemente che raramente lo sono.
Applicate sistematicamente su ampia scala, queste scelte producono dunque un registro che nessun essere umano userebbe in modo così consistente. Il tutto, con un risultato paradossale: apparire così umani da non sembrare umani. Non per un difetto tecnico, ma per eccesso di coerenza.
Gli esseri umani creano in modo irregolare. Pensano in maniera discontinua. Esistono in modi spesso contraddittori tra loro. Non c’è ottimizzazione, nella nostra esistenza.
Questo ci rende inconfondibili, nel lungo periodo, dalle macchine.
E nel breve periodo?
Per ovviare a questo problema, oggi esistono decine di tool online che hanno lo scopo di riconoscere la mano dell’IA da quella umana. Solo che per farlo non agiscono come agiremmo noi umani, ma si affidano (da buone macchine) a calcoli statistici che misurano il peso del destino matematico che le lega.
Mentre gli umani scrivono seguendo l’emozione del momento, l’IA procede per inerzia statistica, scegliendo sempre il sentiero più battuto: quello, cioè, che garantirebbe la massima probabilità. I rilevatori digitali catturano questa prevedibilità assoluta analizzando quella che viene chiamata perplessità, e cioè la capacità di un testo di essere “sorprendente”.
Nel breve o nel lungo che sia, un essere umano è un generatore di sorprese. L’IA no. Un essere umano è un ritmo spezzato. l’IA un metronomo.
Questi strumenti operano attraverso una sorta di specchio digitale: utilizzano modelli linguistici per prevedere quale sarebbe la parola successiva in una frase. Se il testo che stanno analizzando coincide quasi perfettamente con le loro previsioni, la maschera irrimediabilmente cade. È il paradosso della perfezione: i tool riconoscono la macchina non per quello che dice, ma per quello che non dice, o che non ha avuto il coraggio di dire.
La psicologia del riconoscimento
Anche il cervello umano è una macchina da pattern. Ama, brama, riconoscere strutture ricorrenti. Le stelle nel cielo. La sequenza delle stagioni. Dalla notte dei tempi, incontriamo tendenze e diamo loro un nome.
Lo stesso sta accadendo con l’IA.
La cosiddetta “uncanny valley” è alla base di questo processo. Secondo i ricercatori, esiste una soglia oltre la quale qualcosa che è quasi umano diventa più disturbante di qualcosa che è chiaramente artificiale. Il testo generato dall’IA non sempre supera quella soglia, ma quando la sfiora il lettore percepisce qualcosa di familiare ed estraneo insieme.
Online, navigando tra social e blog (giornali compresi), proviamo questa sensazione sempre più spesso.
Per questo motivo, per riconoscere l’IA non serve un tool ma sapere cosa cercare.
Utile potrebbe essere fare attenzione a:
1. I trattini lunghi usati in modo compulsivo. L’IA ama il trattino lungo (l’em dash) e lo considera la punteggiatura più elegante tra tutte. Personalmente, sarei anche d’accordo, ma si tratta di una grafia anglosassone o comunque desueta nel vocabolario italiano. Nessuno dei grandi autori della nostra lingua li ha mai usati. A scuola nemmeno vengono insegnati. La loro presenza spesso è un indizio artificiale.
2. Le liste che appaiono dove non servono. Quando un modello deve spiegare qualcosa, il primo modo in cui lo fa è una lista. Anche quando il contenuto sarebbe più chiaro in prosa! Le liste danno l’impressione della completezza, però: e i modelli generativi ottimizzano per l’impressione di completezza. Oddio, ora che ci penso, anche questa lista è una lista… Significa forse che io…?
3. Le frasi di apertura che inquadrano. “In conclusione…” “È importante capire che…” “Vale la pena notare come…”. Questo genere di locuzioni prende il nome di formule di atterraggio. L’IA le usa per creare la sensazione di testo organizzato. Ma gli umani raramente iniziano dal contesto, in particolare nei testi spontanei.
4. I riepiloghi finali che ripetono tutto. Se un testo conclude con un paragrafo che ricomincia ricapitolando tutto daccapo (dicendo cose tipo: “In sintesi…”), in quella firma possiamo sempre riconoscere un modello. È vero che ci sono esseri umani noiosi, ma la tendenza generale è di chiudere provocando; aprendo verso una prospettiva finale. L’IA invece pretende sempre di fare il punto.
5. La coerenza assoluta. Meno facile da riconoscere eppure lampante, questo segnale è sicuramente il più affidabile. Un testo scritto da un essere umano è imperfetto. Se dovessimo paragonarlo a una passeggiata, sarebbe un sentiero in collina, pieno di saliscendi. Ironia, ritmo che cambia, frase imperfette. L’IA è una pianura. L’IA è un campo spianato da ruspe. Piatto. Perfettamente livellato.
Che noia…
La lingua non appartiene a nessuno
Eppure è bene ricordare una cosa: anche se l’IA può essere riconosciuta da questi elementi, questi elementi non appartengono a nessuno.
Proust amava i trattini. Eco scriveva tante liste. La retorica antica usava frasi contestuali. Nessun pattern linguistico è intrinsecamente artificiale: lo diventa quando viene usato con una frequenza e una sistematicità che tradiscono l’assenza individuale.
La questione non è quindi cosa si usa, ma come lo si usa. Un testo con trattini lunghi scritto da una persona che ha una voce propria non somiglia (e non somiglierà mai) a un testo generico creato da un modello anonimo e impersonale. La differenza è nella firma – la differenza è nell’anima di un testo.
Chi scrive ha la responsabilità di utilizzare qualsiasi struttura gli serva. La preoccupazione non dovrebbe essere “sembro un’IA?”, quindi, ma: “sto mettendo la mia anima in queste parole?”.
Cosa succederà alla lingua
La domanda finale che ci siamo posti è forse la più difficile.
Le lingue cambiano in continuazione. Sono, in un certo senso, un essere vivente, plasmato dalle esperienze e dalle interazioni. La nascita della stampa ha cambiato la lingua. La radio ha cambiato la lingua. Internet ha cambiato la lingua.
Anche l’IA sta per fare lo stesso. E questo è inevitabile.
Due scenari, sono plausibili. Il primo è la polarizzazione, che produrrebbe testi standardizzati da una parte, e forme individuali e volutamente incoerenti dall’altra. Il secondo è l’ibridazione, che vedrà l’IA parlare una lingua sempre meno riconoscibile. Vuoi perché le Intelligenze Artificiali avranno imparato a parlare come umani, vuoi perché gli umani si saranno adattati a parlare come macchine (che si fingono umane).
A prescindere dallo scenario, la domanda è la stessa: e cioè se questo arricchirà la nostra lingua, oppure la appiattirà.
In conclusione, non lo sappiamo ancora.
(Scherzo, sono sempre io, giuro).
Solo una cosa è certa: il machine learning potrà imparare tutto, anche a parlare come un uomo. Ma non potrà mai imparare a comunicare come fa un essere umano.