Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (IA) ha conquistato un ruolo sempre più centrale nel panorama scientifico, rivoluzionando il modo in cui gli esperimenti vengono condotti e i dati analizzati. Dalla creazione di laboratori “autonomi” in cui robot e algoritmi collaborano per progettare e realizzare esperimenti, fino alla sostituzione di partecipanti umani in studi sociali con bot, l’IA si sta affermando come uno strumento essenziale per molti ricercatori. Tuttavia, accanto a questo crescente entusiasmo, emergono preoccupazioni significative riguardo ai potenziali rischi e alle illusioni di comprensione che potrebbero derivare da un uso non critico di queste tecnologie.
Le promesse e le insidie dell’IA
Un punto fondamentale di discussione è il potenziale impatto negativo dell’IA. I sistemi di intelligenza artificiale, in particolare quelli generativi come ChatGPT, sono noti per generare informazioni inesatte o fantasiose, un fenomeno che viene definito come “allucinazione”. Oltre a questo, i processi interni dei sistemi di machine learning rimangono spesso oscuri e difficili da comprendere, anche per gli stessi scienziati che li utilizzano. Questa mancanza di trasparenza solleva interrogativi su come l’IA potrebbe influenzare negativamente la ricerca scientifica.
Uno studio recente, pubblicato nella rivista Nature, mette in evidenza ulteriori rischi associati all’uso crescente dell’IA in campo scientifico. Gli autori, Lisa Messeri, antropologa dell’Università di Yale, e Molly Crockett, neuroscienziata cognitiva dell’Università di Princeton, avvertono che i ricercatori potrebbero sopravvalutare le capacità dell’IA, vedendola come uno strumento dotato di abilità sovrumane in termini di obiettività e capacità di comprendere concetti complessi. Queste percezioni rischiano di far dimenticare agli studiosi i limiti dell’IA, portandoli a restringere il campo della ricerca o a credere di comprendere fenomeni che, in realtà, rimangono in gran parte oscuri.
Le illusioni di comprensione: la trappola dell’IA
Una delle principali preoccupazioni sollevate dallo studio riguarda quella che gli autori definiscono “illusione della profondità esplicativa”. Questo fenomeno si verifica quando le persone affidano ad altri — o, in questo caso, a un algoritmo — la comprensione di un argomento, confondendo la conoscenza posseduta dall’IA con la propria. In altre parole, i ricercatori potrebbero pensare di comprendere a fondo un concetto solo perché un sistema di IA lo ha analizzato, senza rendersi conto che tale comprensione è in realtà superficiale o addirittura errata.
L’articolo sottolinea anche il rischio che la ricerca scientifica venga indirizzata sempre più verso ambiti che possono essere esplorati tramite l’IA, a discapito di aree che non possono essere simulate o analizzate in modo efficace da questi strumenti. Questo è definito come “illusione di ampiezza esplorativa”. Ad esempio, nell’ambito delle scienze sociali, l’uso di IA come sostituto dell’uomo potrebbe spingere i ricercatori a concentrarsi su comportamenti umani simulabili, tralasciando quelli che richiedono la presenza fisica o altre dinamiche complesse non replicabili da un algoritmo.
Un altro rischio è rappresentato dall’“illusione di obiettività”. Gli scienziati potrebbero erroneamente ritenere che i sistemi di IA siano privi di pregiudizi, e quindi in grado di rappresentare tutte le prospettive possibili in maniera imparziale. Tuttavia, come evidenziato da numerose ricerche, gli algoritmi di IA tendono a riflettere i pregiudizi e le distorsioni presenti nei dati con cui vengono addestrati. Di conseguenza, l’uso di IA potrebbe perpetuare o amplificare le disuguaglianze e i pregiudizi presenti nei dati di partenza.
Le quattro visioni dell’IA nella scienza
Per comprendere meglio come l’IA viene percepita dagli scienziati, Messeri e Crockett hanno analizzato circa 100 articoli scientifici e libri pubblicati negli ultimi cinque anni. Da questa analisi, sono emerse quattro visioni principali sull’uso dell’IA nella ricerca scientifica:
- IA come Oracolo: Gli scienziati vedono l’IA come un sistema in grado di leggere e assimilare enormi quantità di articoli scientifici, sondando la letteratura più rapidamente e in modo più esaustivo rispetto agli esseri umani.
- IA come Arbitro: L’IA viene percepita come un giudice imparziale in grado di valutare i risultati scientifici in modo più oggettivo rispetto alle persone, che potrebbero essere influenzate da pregiudizi o interessi personali.
- IA come Quant: In questa visione, l’IA sembra superare i limiti della mente umana nell’analisi di set di dati complessi e di grandi dimensioni, rendendola indispensabile per alcune aree di ricerca.
- IA come Sostituto: Gli strumenti di IA vengono utilizzati per simulare dati difficili o impossibili da ottenere nel mondo reale, soprattutto quando la raccolta diretta di tali dati richiederebbe risorse o tempo eccessivi.
Ognuna di queste visioni comporta potenziali rischi, in particolare per quanto riguarda l’illusione della profondità esplicativa e dell’obiettività. Gli autori avvertono che, se non affrontati con attenzione, questi rischi potrebbero portare a un restringimento della ricerca scientifica e a una falsa comprensione dei fenomeni analizzati.
Come evitare le trappole dell’IA
Di fronte a questi rischi, Messeri e Crockett suggeriscono alcune strategie per mitigare i pericoli associati all’uso dell’IA nella ricerca. Una di queste è quella di mappare l’uso previsto dell’IA su una delle quattro visioni individuate, valutando quali trappole siano più probabili e come evitarle. Un altro consiglio è quello di utilizzare l’IA solo in ambiti in cui il team di ricerca ha già esperienza e competenze, limitando il rischio che l’IA venga utilizzata per colmare lacune di conoscenza piuttosto che per migliorare l’efficienza o l’accuratezza dell’analisi.
Anche editori di riviste scientifiche, finanziatori e istituzioni accademiche devono considerare i rischi associati all’uso dell’IA nelle pubblicazioni e nei progetti di ricerca. È fondamentale che il portafoglio di ricerche rimanga variegato, sia in termini di domande affrontate che di metodi utilizzati, per evitare che l’IA guidi la ricerca solo verso ambiti limitati e facilmente analizzabili.
L’uso dell’intelligenza artificiale nella ricerca scientifica rappresenta una rivoluzione dalle grandi potenzialità, ma anche dai rischi significativi. Per evitare che l’IA diventi uno strumento di illusione piuttosto che di comprensione, l’intera comunità scientifica deve affrontare con serietà e consapevolezza i pericoli legati a queste tecnologie. L’IA non è una panacea, e il suo utilizzo richiede una valutazione critica, sia da parte dei ricercatori che delle istituzioni che promuovono la ricerca. Solo in questo modo si potrà garantire che l’IA venga impiegata in modo etico ed efficace, contribuendo realmente al progresso scientifico.