Intelligenza Artificiale: quale intelligenza e quanto artificiale?

Transcript ricostruito — " Intelligenza Artificiale: quale intelligenza e quanto artificiale?" · Parte 1 

Serata di martedì 10 giugno 2026, ore 20:30–22:05 

Relatore: Sasso Alberto 

Luogo: sala parrocchiale (via Teams per la registrazione) 

Presentazione utilizzata: AI-e-Fede.pptx 

📌 Per chi non ha potuto partecipare: la serata è stata un percorso guidato da Alberto Sasso — professionista ICT in Danieli — rivolto a un pubblico eterogeneo di parrocchiani (circa 45 persone, di tutte le età). Il tono è stato volutamente informale, ricco di esempi dal vivo e demo interattive. La Parte 2, prevista per il martedì successivo, si concentrerà sull'uso dell'IA per lo studio e l'approfondimento della Scrittura. 

⚠️ Nota metodologica: Il transcript originale è stato catturato da un microfono con ricezione non ottimale. Le risposte del pubblico sono quasi tutte perse: si deducono solo dalle reazioni di Alberto. I passaggi ricostruiti per coerenza sono segnalati con [ricostruito]. Le incongruenze rilevate sono raccolte in fondo. 

 🔹 1 — Accoglienza e consenso alla registrazione 

Accomodatevi. Bene, allora buonasera a tutti. Registro la sessione — è improbabile che dal cellulare [la qualità sia perfetta], però sappiatelo: se non vi va di essere registrati, posso anche smettere. 

Il vostro consenso funziona così: ci sono due vie. O state zitti — così non verrete registrati — oppure, se parlerete, sappiate che la vostra voce verrà registrata. I dati non verranno condivisi con nessuno. Userò la registrazione di questa sessione solo per poterne poi fare delle cose [appunti, sintesi]. Grazie. 

  🔹 2 — Perché questa serata e chi l'ha voluta 

È un enorme piacere vedere un pubblico così vasto — in tanti sensi: persone che vengono dalla parrocchia, colleghi, amici, persone meno giovani e più giovani [saluta qualcuno tra il pubblico]. 

Questa serata è stata voluta, desiderata ardentemente — come si dice in certe parti — dal signor Toni, che mi ha rotto le scatole. Toni ha iniziato a scrivermi alcune domande importanti — ed eticamente importanti — sull'intelligenza artificiale: è bene o no utilizzarla? Quando? Come? Eccetera. Io, che questo lavoro di divulgare alla fine lo faccio (più o meno), non posso rispondere uno-a-uno. Dobbiamo dibattere — e dibattiamo in più persone. Toni mi ha detto: "Ma magari parliamone insieme, a un gruppo di persone." E così facciamo queste due puntate: saranno due serate, questo martedì e il prossimo. 

 🔹 3 — Presentazione del percorso 

(Slide 1–2: "Due serate insieme — Intelligenza Artificiale e Fede") 

Io mi chiamo Alberto Sasso — non mi presento adesso perché prima c'è un altro appuntamento [nella scaletta]. "Intelligenza artificiale" — entrambe parole terribili. Terribili in senso inglese, cioè potenti: quale "intelligenza"? E quanto è "artificiale" questa roba? Cerchiamo di capirlo. 

Lo scopo essenziale per noi stasera è fare chiarezza — uscire da questa riunione con le idee un po' più chiare su che cos'è questa cosa dell'intelligenza artificiale. I ragazzi giovani, super benvenuti: fate domande, ponete dubbi. I diversamente giovani, uguale. Se avete dubbi, forniteli. Questo è lo scopo. 

(Mostra le slide) 

La prima puntata è questa: Che cos'è l'Intelligenza Artificiale. La puntata successiva sarà: Come si usa nella fede — si può usare per la fede? Come? Vero o no? O contro la fede? Possiamo usarla come uno strumento? Questo però è la seconda, che sarà il prossimo martedì. Prima di usarla, naturalmente, è meglio conoscerla. 

Devo mettere il timer perché sennò vengo fregato, come mi ha detto mia moglie accuratamente. 

Ogni domanda e dibattito è libera, ma questa spiegazione è molto serrata — cioè, potenzialmente ho tantissime cose da spiegarvi, ma ci fermiamo dove serve, OK? Avete un foglietto di riferimento [handout distribuito ai partecipanti]. La prima pagina spiega — no spoiler — vi dà tre esempi di piattaforme da usare per provare l'intelligenza artificiale senza rischi. Il secondo foglio è più sulla parte pratica che faremo la prossima volta. 

🔹 4 — Apertura: In principio era la Parola 

(Slide 3: Giovanni 1,1) 

« In principio era il Verbo, e il Verbo era presso Dio, e il Verbo era Dio. » (Gv 1,1) 

In principio era la Parola — e questo conta per me, presentarvi questo: siamo all'interno di quello che è il piano di Dio per noi. Anzi, siamo molto vicini a Dio — seconda parte del versetto — anzi, siamo Dio ogni volta che usiamo la parola. 

Piccolo spoiler: l'intelligenza artificiale è una macchina matematica basata sulle parole. Quindi è una creatura, una creazione dell'uomo. 

La parola non è un dato, non è un'informazione e basta. La parola è anzitutto relazione. Io la sto già avendo con voi: c'è un intento, c'è il cuore della comunicazione — è relazione. Ed è per questo — credo, poi ditemi chi conosce meglio di me la Bibbia — è per questo che logos non è soltanto la parola, ma in realtà tutto ciò che porto davanti quando vi presento è la mia relazione. E qualcosa è Dio, lo dice Giovanni — è un abbraccio. 

Se noi usiamo strumenti sulle parole, siamo qui dentro (in Gv 1,1) perché stiamo usando parole e dobbiamo esserne consapevoli: nel piano di Dio, la parola crea, dà vita e relazione. Partiamo da qui. 

 🔹 5 — L'enciclica di Papa Leone XIV 

Ma chiediamoci anche: che dice il Papa? Me l'ha chiesto Toni, e mi ha detto: "Mica inizi una roba sull'intelligenza artificiale senza esserti letto tutta l'enciclica che è uscita meno di un mese fa!" Dovevo leggerla completamente. 

Ovviamente vi dico subito: non l'ho letta tutta. Ma mi è bastato il primo versetto per capire in che direzione dobbiamo andare insieme oggi. L'enciclica è la "Magnifica Humanitas", uscita il 15 maggio [2026] — "La magnifica umanità, creata da Dio, si trova di fronte a una scelta decisiva" — portatevi a casa queste parole — cioè: "innalzare una nuova Torre di Babele" — Babele, guarda caso, un caos di linguaggio, chissà come mai — "o edificare una città dove abitiamo insieme, Dio e Uomo" 

Anche lui [il Papa] dice: "Portate con voi l'impegno a rimanere desti." È esattamente lo scopo di questa serata. Dobbiamo parlarne. Io non vi dirò se è giusto o sbagliato, ma vi dirò cos'è. Non si fa etica senza prima aver praticato: dobbiamo sapere cos'è, e poi costruiamo l'etica. 

🔹 6 — Citazione di Chomsky e la mente umana 

(Slide 5: "The human mind is not a lumbering statistical engine for pattern matching." — Noam Chomsky, NYT 2023) 

La mente umana non è un “goffo correlatore” — non è qualcosa dove io penso di qua e di là e poi combino le parole per convincermi che sto facendo un discorso di senso. La mente umana è molto di più. Noi cerchiamo relazione, cerchiamo significato, senso. Cerchiamo letteralmente spiegazioni che non possono essere coperte solo con le parole. La mente umana è molto più alta di quello che vedremo oggi: l'intelligenza artificiale impallidisce al confronto. Lo vedremo. Chomsky, forse il più grande linguista del secolo, ce lo dice chiaramente. 

 🔹 7 — Perché ne parlo io 

(Slide 6: "Perché parlo io di IA") 

Perché mi permetto di parlarne? perché ho sviluppato competenze nel lavoro riguardo all'intelligenza artificiale. Io lavoro in Danieli. Danieli ha iniziato un percorso sia sui dati sia sull'intelligenza artificiale da qualche anno, molto intenso. Il mio gruppo è dedicato a questi progetti. I progetti si occupano di inserire all'interno di una grande azienda di 10.000 persone l'utilizzo di questi strumenti — per esempio per il sapere, per avere più capacità, raggiungere la conoscenza. 

In un'azienda così grande è tutto molto complesso, coinvolgente, variabile. Ci sono tante difficoltà tecniche. Lo faccio perché ho a cuore il lavoro dei miei colleghi, cioè c'è un rapporto. Non a caso Kevin [un collega presente in sala] è qui ed è uno dei miei colleghi. La relazione col mio gruppo è parte della mia vita lavorativa ma anche della mia vita personale. Questa personalizzazione del lavoro credo sia, per me, decisamente una mano di Dio sulla mia vita. 

Quindi questo vuole essere anche una testimonianza. Non posso non condividere con voi quello che ho imparato, perché spero che con questo faremo insieme un terreno comune, un piano più alto. E vi aiuterà ad avere meno paura dove non serve e molta più paura dove serve. 

 🔹 8 — Sondaggio iniziale: "Conosciamoci" 

(Slide 7: sondaggio a mano alzata) 

Quanti di voi hanno già sentito parlare di intelligenza artificiale? Alzata di mano. Letteralmente tutti quanti — qualcuno forse era timido. Quindi è un fenomeno che sta già accadendo e che dobbiamo leggere. 

Quanti di voi l'hanno usata — sapendo che la stavano usando, almeno? Circa la metà. 

Quanti di voi la usano almeno una volta a settimana, consapevolmente? Circa 10 persone. Siamo in circa 45, per darvi dei numeri. 

Cosa vi aspettate da questa sera? Liberi di intervenire. 

• [Dal pubblico: "Capire"] — Sì, capire. Benvenuti! 

• [Dal pubblico: "Delineare dei confini, capire dove è giusta e dove è sbagliata"] — Perfetto. Capire se è sbagliata, se è giusta. Molto bene — non lo faremo [in modo assoluto], ma vedremo dove aver paura e dove no. Vi darò un sacco di informazioni. 

• [Dal pubblico: "Quanto costa?"] — è un buon obiettivo, sì, vediamo, vediamo. 

• [Dal pubblico: "Capire come funziona"] — L'ingegnere [riferito a qualcuno] vuole capire che cos'è e come funziona. Non possiamo scegliere senza conoscere, no? 

 🔹 9 — Apriamo la scatola: Che cos'è veramente l'IA 

(Slide 8: "Non è magia, non è un cervello: è matematica applicata alle parole") 

(Slide 9: "Dal Machine Learning agli LLM") 

Partiamo. Adesso sarà un piccolo mattoncino, ma cercherò di portarvi degli esempi pratici, anche utilizzandola. Cerchiamo di usare il minimo dei tecnicismi, ma devo spiegarveli, così evitiamo ogni dubbio. Fate domande, tranquilli. 

Machine Learning 

Il primo tema è: che cos'è veramente l'intelligenza artificiale? È in inglese — userò tantissimi inglesismi, perdonate, lavorando nell'informatica sono maledetto da questo terribile anatema. 

"Intelligenza artificiale" è una buzzword — una parola di comune utilizzo che gira tra le persone e viene usata senza consapevolezza. Esiste — credo sia stata teorizzata in senso matematico — alla fine dell'Ottocento. Il primo aspetto è quello che viene chiamato Machine Learning: la capacità delle macchine di imparare. O meglio, tutti quegli artifici matematici e informatici che permettono a una macchina di essere allenata — come un uomo. Io ti spiego che devi andare da qui a lì facendo tre passi, e il robot eseguirà. Questo si chiama machine learning. 

Esiste da sempre nell'automazione, esiste dalla fine del secondo dopoguerra — non veniva fatta digitalmente, si faceva con sistemi elettromeccanici. Non importa il dettaglio in questo contesto. Esiste da molto: si può insegnare alla macchina, per esempio con le valvole. Non servono computer. 

Se le macchine possono imparare, si possono fare cose meravigliose. Per esempio: molti di voi hanno un cruise control, la guida intelligente di un'automobile. Mettete 70 km/h ed arriva a 70 km/h. Lo fa perché dietro ha un algoritmo di machine learning che gli ha insegnato che se va a 71 deve ritornare a 70. Molto semplice — è anche un po' più complicato nella realtà. 

Deep Blue e Deep Learning  

[Nota redazionale – in realtà la tecnica usata da Deep Blue non era Deep Learning moderno ma search + evaluation. Ho errato per “semplificare” - il vero DeepLearning si incontra nei sistemi di visione e di riconoscimento vocale] 

1996–98: Kasparov viene battuto da un computer [Deep Blue]. Cosa fa questo computer? Non solo ha imparato a giocare a scacchi — poteva fare mosse base — ma è stato allenato con una tecnica [di apprendimento profondo]: impara molto di più. Impara gli schemi, impara a prevedere le mosse, perché gli sono state date in pasto tutte le partite che fino ad allora erano state giocate. 

Il Deep Learning è una macchina molto complessa matematicamente: sono tanti piccoli "cervellini" — è stata modellata originariamente sulla forma ipotetica del cervello umano (poi abbiamo scoperto che non era esattamente così, con le neuroscienze). Tanti piccoli cervellini che fanno ciascuno una piccola cosa. Per esempio, nella visione: permette di riconoscere un cane da un gatto, o una capra da un cavallo. 

Come lo fa? Guardando un'immagine: ci sono macchine che guardano i colori, macchine che guardano i bordi, macchine che guardano le campiture, macchine che guardano la forma, macchine che guardano gli arti — per esempio la coda, il corpo. E alla fine, il corpo di un gatto è diverso dal corpo di una capra. Questo — dal semplice al complesso — è il Deep Learning: il bordo lo riconosce anche un bambino; il corpo è più difficile da definire, ma se ho un insieme di bordi e campiture, posso capire il corpo. 

Sappiate che le macchine di Deep Learning di oggi, quelle in applicazione, hanno miliardi di "cervelli" in rete — miliardi. Siamo vicini alla dimensione del cervello umano. 

LLM — Large Language Model 

E cosa è successo? Il boom dell'intelligenza artificiale — quello di cui oggi sentite parlare ovunque — da dove è nato? La genialata è stata applicare [il Deep Learning] alle parole. 

Quante parole abbiamo salvato nel web e nelle nostre biblioteche negli ultimi trenta quarant'anni? Quanto abbiamo scritto, raccontato? Quante volte ci siamo confrontati, abbiamo dibattuto sui forum, su Internet? Quante tesi sono state pubblicate? 

Non c'è più Deep Blue che ha battuto Kasparov. Abbiamo preso tutto il sapere umano che era su Internet, tutto il sapere che era nelle biblioteche. Lo abbiamo pulito, curato — certe cose scartate, certe cose mantenute, certe valevano di più, certe di meno — e l'abbiamo dato a enormi macchine che hanno migliaia di miliardi di terminazioni. Tra virgolette "nervose" — non è un cervello, è una macchina matematica. 

Siamo al Large Language Model — si chiamano LLM. Sono le intelligenze artificiali di cui oggi sentite parlare. 

Volete un brutto esempio? Qualcuno di voi ha Alexa a casa? Alexa non capisce un tubo. La differenza tra prima e dopo questa innovazione è la differenza tra Alexa e le intelligenze artificiali moderne che qualcuno di voi ha già utilizzato, con cui magari potete parlare. Questa è la differenza: una non capisce un tubo, gli altri fanno cose pazzesche. E andiamo a vedere cosa. 

 🔹 10 — Come funziona: "Mette una parola dopo l'altra" 

(Slide 10: Embedding, vicinanza, previsione statistica) 

Cosa fa questa macchina matematica? È una cosa così semplice che fa paura. 

"Il gatto è nel…" — [dal pubblico più persone: "sacco!"] — Come fate a saperlo? Cosa avete fatto? Avete detto la parola più probabile. La prossima? 

"Il panino è su…" — [dal pubblico: "tavolo!"] — Approviamo.  

Funziona così. Questa macchina matematica fa esattamente questo: indovina la parola più probabile da scrivere dopo, e così via, una alla volta. 

Demo: completamento di frase con ChatGPT 

Ho tre piattaforme — sono scritte nel foglietto, non importano i nomi adesso. Vado su ChatGPT, super famoso. Ditemi voi una frase che lui deve terminare. 

[Dal pubblico: "Oggi è una bella giornata"] — Mettiamo i puntini… "Oggi è una bella giornata…" Vediamo. 

Risultato: "Oggi è una bella giornata, il cielo è limpido e una leggera brezza…" e così via. 

Le prime intelligenze artificiali rispondevano esattamente con una parola sola — la più probabile. Adesso generano frasi intere. 

 Embedding: le parole nello spazio 

Come lo fa? Gatto e cane sono vicini o lontani [nel significato]? [Dal pubblico: "Vicini"]. 

E idea e pizza? [Dal pubblico: "Lontani"] — Più lontani. Come lo potete sapere? Molto probabilmente siamo tutti d'accordo. Tutti noi siamo stati in qualche maniera condizionati a saperlo. Sapete come? Migliaia e migliaia e milioni di conversazioni ascoltate fin da quando eravamo nella pancia della mamma. 

Queste macchine fanno esattamente questo: sono macchine matematiche in cui infilo con una carriola 100 parole e lei butta fuori altre parole — quante non so, è statistico — mettendo la più vicina, o l'altra che segua il senso comune. 

Noi siamo rimasti incredibilmente meravigliati di quanto questo ci sembra intelligenza. Talvolta io mi chiedo: forse anche alcuni miei conoscenti funzionano così? [risate] 

L'idea geniale sta nel fatto che qualcuno ha pensato che ogni parola — o meglio ogni sillaba, quello che sentirete chiamare token (per esempio "cane" è fatta da due sillabe, due token) — ha una posizione nello spazio. Per esempio, cane: 3, 6, 8. 

Ma come fa un computer a calcolare la distanza? Con cosa si rappresenta il mondo tridimensionale? Sta calcolando distanze tra punti. Quindi, quando sentite parlare di schede grafiche — i più giovani adesso hanno capito il perché: non serve un processore normale, servono le GPU (graphical processor unit) per calcolare distanze tra punti nello spazio. 

Mi trovo in una condizione di poter calcolare matematicamente cose che per noi invece hanno senso — ma mi avete appena dimostrato che anche voi avete un meccanismo del genere. 

La semantica è più profonda della grammatica 

Incredibilmente, questo non basta — perché la semantica (o la semiotica) dimostra che il posizionamento del senso delle parole è molto più profondo della grammatica. La semantica permette di capire che i concetti fanno più parte del senso che dell'espressione della parola. Come sa chiunque abbia letto la Parola sacra: la parola è profonda perché è [anche] semantica — una parola ti può portare a un punto [di comprensione profondo]. 

Ed è per questo — piccolo spoiler — che questi sono strumenti pazzeschi per chi vuole approfondire la Parola con la P maiuscola. 

[Domanda dal pubblico, un'IA allenata su un dominio può fare cose diverse ?] 

Assolutamente no: il Deep Learning è assolutamente specifico del contesto su cui è stato allenato. Il motivo per cui fino a questa rivoluzione non riuscivamo a far muovere i robot umanoidi — quelli che vedete adesso su tutti i video — è che prima si insegnava a camminare, sciare, saltare, ballare in modo rigido.  

La Cina ha imparato che invece di insegnare movimento per movimento, si possono usare modelli linguistici per insegnargli cosa devono fare. E i robot hanno iniziato a imparare esattamente come i bambini: provando, sperimentando, e portando alla memoria i movimenti giusti. Questa è stata una rivoluzione. I droni: circa la stessa cosa. 

[Altra domanda: "Ma quel computer che ha battuto Kasparov poteva fare altro?"] 

No, quel computer era specifico: conosce solo gli schemi degli scacchi, punto. Non può dedurre. 

 🔹 11 — Più canali: la multimodalità 

(Slide 11: Testo→testo, Voce↔testo, Immagine→testo, Testo→immagine) 

Abbiamo parlato di parole, ma mi interessa farvi capire che vale uguale per tutto il resto. Se prendo immagini e le trasformo in vettori (posizioni nello spazio), posso dividerle in tanti pezzetti. Un'immagine altro non è che un racconto in forma di immagini; un video è una sequenza di immagini; un parlato è una sequenza di suoni. 

Quindi prendo qualsiasi di questi oggetti, li faccio a pezzettini, li metto nello spazio in un enorme modello. E che cosa posso fare? 

• Posso parlare e lui scriverà le parole che dico, riconoscendo i suoni. 

• Al contrario, posso scrivergli del testo perché lui parli. 

• Quindi posso anche parlare e ricevere una risposta a voce. 

• Posso chiedergli di generare un'immagine — per esempio una bellissima locandina per un evento sull'intelligenza artificiale in parrocchia, e lui lo farà. 

• Posso chiedergli di descrivere cosa sta succedendo in un video — per esempio, ha visto un uomo per terra in un impianto industriale: "uomo a terra", si dice in gergo nella sicurezza industriale. Lo si può vedere da una telecamera e può essere lanciato un allarme per chiamare immediatamente i soccorsi, prima che qualsiasi occhio umano lo veda. 

Questi sono i "più canali" — l'intelligenza artificiale non si limita alle parole, ma il meccanismo è lo stesso. 

Demo: generazione immagine 

Volete vedere che fa un'immagine? Ditemi qualcosa da fargli fare. [Dal pubblico: "Un tramonto in Calabria"] 

Uso Copilot — nel caso vi venisse la voglia, vi ho messo Copilot [nel foglietto] perché è una macchina di cui mi fido. Dovete accedere [con un account]: se accedete, quel luogo lì è protetto. Se accedete in un luogo che è libero, state sempre molto attenti. Questo vale in generale: se è gratuito, di solito il rischio è dietro l'angolo. Quindi state molto attenti ai posti dove andate. Se avete paura, non fatelo: la cosa più sicura. 

"Fammi un'immagine di un bel tramonto in Calabria." E adesso si prenderà il tempo. Qua sta usando una macchina di intelligenza artificiale — sempre matematica — che prende parole e le sta trasformando in immagini. Stesso meccanismo: se gli chiedessi di citarmi Dante dall'Inferno, prenderebbe i versi più probabili per quella frase. 

Nota per i giovani: Quando voi fate l'autenticazione doppia-tripla sui siti web e state scegliendo quali sono i semafori, quali sono le motociclette [nei CAPTCHA] — state allenando una macchina di visione che serve per Tesla o per altre macchine a guida autonoma, che devono riconoscere quegli oggetti. Quindi state facendo il meccanismo opposto a questo. 

 🔹 12 — Non ricorda: tiene il contesto 

(Slide 12: "Stessa chat = tiene il filo / Nuova chat = riparte da zero") 

Non ricorda! Fino a pochi mesi fa, non ricordava per niente. Tutte queste macchine sostanzialmente si ricordano solo della conversazione che fate con loro — come un amico con un'enorme incapacità di memoria: lo ritrovi dopo due ore e non si ricorda più di chi sei.  

La parola chiave da portare a casa è il contesto. Per l'IA è importante sapere in che limiti siamo, in che perimetro siamo. Questo prende la forma di una conversazione: una conversazione su un argomento verrà ricordata dall'intelligenza artificiale. Cambiate conversazione → non si ricorda più niente. 

Ora, le aziende più avanzate si sono inventate che, ogni tanto, quando scrivi cose importanti, l'IA le mette in una sorta di memoria — è semplicemente un pezzo di testo che tiene nella pancia, e ogni volta che apre una nuova conversazione se lo riprende. Così, se si è "ricordata" che Alberto Sasso è una certa persona, lo saprà da lì in poi. Non è coscienza, non è memoria: è un trucco per aggiungere quel pezzo di informazione all'inizio della conversazione. 

Come funziona la finestra di contesto 

Quando gli ho scritto "Oggi è una bella giornata…" e poi "Prosegui": cosa ha fatto? Sapete cosa fa? Non ha memoria. Io non gli passo solo "Prosegui": gli passo tutta la conversazione. La seconda volta, lui non risponde a "Prosegui" — risponde a tutto quello che è successo prima. 

Capite che alla centesima domanda il discorso è così lungo che non sta da nessuna parte. Quindi le intelligenze artificiali moderne prendono, semplificano e passano [una versione compressa] al modello. 

 Consiglio pratico: se fate conversazioni lunghissime, l'intelligenza artificiale degrada — man mano che si allunga la conversazione, risponde sempre peggio. Si dimentica i primi pezzi, fa disastri. Ci sono tecniche e situazioni che vi permettono di evitarlo, ma il meccanismo è questo: tutta la conversazione viene ogni volta passata. 

Tra l'altro, lui sa esattamente che era Alberto a chiedergli e lui a rispondere: conosce i ruoli di questo gioco, conosce molto bene la dialettica. 

[Domanda dal pubblico, perché dici che è importante autenticarsi?] 

Per riconoscere me: la prossima volta che ritorno lì, lui sa che sono io. Sì, è importantissimo aver cura [dei propri dati]. Perché non è tanto per avere risultati migliori, ma quando sei in forma anonima, i tuoi dati — quello che scrivi — possono essere usati per qualsiasi cosa sul web. 

[Domanda: "C'è un costo per l'identificazione/il servizio?"] 

Può esserci un costo, sì. Come sempre, per qualsiasi servizio, vanno lette le condizioni di utilizzo – se non le conoscete già. 

 🔹 13 — Mentre parli, non impara 

(Slide 13: "Durante la chat non sta imparando da te") 

Mentre parli, non impara. Se voi siete dentro una chat, questa macchina matematica non impara automaticamente. È già stata allenata con talmente tanti miliardi di testi che la vostra conversazione non conta più. Non serve a nessuno. Non verrà allenata, non imparerà il vostro discorso. 

Per “farla imparare” servono un sacco di soldi e serve rieducare una macchina matematica complessissima che è costata milioni a OpenAI, Microsoft, Google — tutti quei grandi lì. Non è che se arrivate e fate la domanda chiedendo se la fragola è viola, lui si rovina andando a “imparare” la vostra domanda. No. 

Però cosa può imparare? Può imparare, per esempio, che a voi piace o non piace qualcosa — se mettete il pollice su o giù alla fine della risposta. Può imparare che Alberto Sasso, che vive in Italia, chiede della pizza e non del sushi. Può imparare varie cose. E un domani, questa conversazione che avete fatto + 3 miliardi di conversazioni fatte in quell'anno potrebbero essere riutilizzate e ripulite per migliorare il modello. 

Il problema del diritto d'autore 

Come ci si protegge? Perché, per esempio, io potrei decidere di scrivere una poesia e di fargliela correggere. E se questa poesia rimanesse nella macchina matematica e potesse riemergere? E qualcun altro sfruttasse i miei versi — perché inizia a completare un verso esattamente con le mie parole — sarebbe plagio. 

Io non vorrei che quella poesia venisse usata. Di questo si inizia a discutere in musica, in poesia, nella ricerca — qualsiasi cosa. È un tema enorme. Queste macchine vengono allenate con enormi sforzi economici — un sacco di corrente, che oggi come sapete costa tantissimo — sfruttando questi contenuti. Ma il contenuto di chi è? Primo punto etico, portatevelo a casa. Io la risposta non ce l'ho, però ho dei punti che poi vi condividerò. 

 🔹 14 — Quando va a leggere le fonti 

(Slide 14: "Alcuni strumenti possono cercare su internet") 

Quando io scrivo "Cosa è successo ieri in Italia?" — chi sta rispondendo? Non è il modello direttamente: il modello è stato allenato probabilmente sei mesi fa. Come fa a sapere cos'è successo ieri? Legge Internet, legge i giornali, guarda. Queste macchine non si nutrono solo di quello che gli date voi, ma anche di quello che possono trovare in giro. 

(Demo dal vivo: chiede "Cosa è successo ieri in Italia?" e il sistema risponde citando fonti) 

E sta facendo una cosa essenziale — cosa che non facciamo mai quando siamo al bar: cita le fonti. 

Perché è essenziale citare la fonte? Perché il nostro meccanismo di fiducia è importante. Se arriva uno e vi dice qualcosa, vi fidate? Siamo sensibili. È necessario citare da dove viene l'informazione. Pensatelo quando lo useremo sulla Bibbia: se non citasse, qual è il contesto di cosa sta dicendo? Chi ha detto quella cosa? 

[Domanda: "Può inventarsi una fonte?"] 

Assolutamente sì — può inventarsi una fonte, perché è una macchina statistica. Non è una macchina del vero. 

Come faccio a sapere che sta dicendo la verità? Cerco se è una cosa inventata, faccio così: clicco sulla fonte. Lui mi deve portare a quel documento. Se non arrivate al documento, quell'informazione è falsa. È come lo scemo del villaggio che viene a raccontarvi cose — verificate. 

 🔹 15 — L'allucinazione 

(Slide 19: "Quando inventa con sicurezza qualcosa di falso") 

L'allucinazione viene chiamata così in gergo tecnico. La parola è sbagliatissima — non è che "vede delle cose". Semplicemente è un errore: si inventa cose. Perché si inventa cose? È una macchina matematica creata dall'uomo per dare risposte. Credete che non vi dia risposta? Come facevate voi quando il professore vi interrogava e non sapevate la risposta? Il contesto vi forzava a dare una risposta comunque — e le inventavate. L'IA è sotto continua interrogazione. 

Più andiamo avanti, più il tempo passa, più quello che vi sto spiegando cambierà — perché le macchine vengono continuamente migliorate. 

 🔹 16 — Il reasoning: ragionamento a passi 

(Slide 15: "Alcuni modelli ragionano a passi prima di rispondere") 

Se è vero che l'intelligenza artificiale sa mettere una parola dopo l'altra, sa anche fare una cosa in cui noi siamo eccellenti — tutti i grandi pensatori lo fanno — è riflessiva. È capace di fare domande a se stessa? 

Sì: è una macchina in cui butto dentro parole e vengono fuori parole — e chi dice che quelle parole devono venire da me? Posso fare il loop: posso far sì che si faccia domande da sola. 

Per esempio, quando in ChatGPT non vi ha detto semplicemente "il dato è sul tavolo" ma vi ha dato la frase più probabile completa — cosa ha fatto? Ha capito il nostro intento? Sì, per farlo c'è un modello prima della risposta a cui è stato detto: "Quando ti faranno una domanda che non si capisce bene — se è una domanda seria, rispondi dritto; se non è seria o non si capisce, devi prima capire di cosa si tratta. Fatti due domande, chiediti cosa vorrà dire, chiediti qual è il contesto. Se non sai, fagli una domanda tu invece di rispondere." Tutte cose che noi umani sappiamo fare! 

Questo viene chiamato reasoning — cioè ragionamento. Non è una risposta diretta, ma un modello linguistico che prima ci pensa bene, si dà delle risposte, e nelle ultime straordinarie soluzioni sul mercato non solo ragiona, ma pianifica la conversazione successiva. Pensa che la conversazione potrebbe andare verso una certa direzione, quindi ti propone alternative o ti fa domande. 

Con questo ci ha fregato totalmente — perché sembra un essere umano. Ma non lo è: è sempre una macchina semplice che fa domande a se stessa finché non trova un contesto giusto. 

La tendenza a compiacere (sycophancy) 

Lo scopo non è "convincerti" — è darti risposte buone. Ma siccome noi non abbiamo imparato a fare domande precise in tanti anni, purtroppo tocca a lui/lei [compensare]. E in un certo contesto, gli è stato insegnato a farti felice: le intelligenze artificiali "buone" — per esempio quelle pensate per noi consumatori — hanno uno sbilanciamento verso l'accontentarti piuttosto che darti contro. Sono sbilanciate. Avrete provato? chi l'ha provato? 

Le piattaforme tecniche sono state epurate di questi comportamenti. Ma le tre piattaforme che vi ho dato [nel foglietto] fanno reasoning: non vi mettono una parola dietro l'altra, ma vi danno risposte parecchio complete e spesso anche molto pompose. Se non ci piace la risposta, si può dire: "Riscrivi in maniera diversa" oppure spiegargli cosa vogliamo. 

 🔹 17 — Il prompt: la tua richiesta 

(Slide 16: "Più la richiesta è chiara, migliore è la risposta") 

Se questa è una macchina matematica che ingerisce parole e produce parole in uscita, allora noi dobbiamo essere chiari sulle parole in ingresso. Sappiamo cosa vogliamo? La risposta non la conosciamo, ma sappiamo il contesto, sappiamo l'obiettivo, sappiamo a chi serve. 

Non sono capacità di utilizzo di strumenti informatici: sono capacità di comunicazione. Si insegna nella comunicazione assertiva — sono le stesse abilità. Quando abbiamo una persona davanti, abbiamo tantissimi altri canali per far vivere la relazione. Con questa "schifezza matematica" la relazione è funzionale, ma dobbiamo spiegargliela. 

Esempio: "Spiegami in 5 righe la differenza tra clima e meteo, con un esempio." Vedete? Non ho detto solo "spiegami la differenza tra clima e meteo" — sarebbe arrivata una risposta in due parole. Ho aggiunto: "in 5 righe", "con un esempio". Questo è un prompt più specifico. 

 🔹 18 — La usi già ogni giorno 

(Slide 17: "La incontri ogni giorno") 

Dove la state già incontrando, l'intelligenza artificiale? [risposte dal pubblico] 

• Translator: parla bene tutte le lingue del mondo. Tra l'altro, "cat" e "gatto" stanno vicini anche nell'intelligenza artificiale — i linguaggi vengono un po' appiattiti. [Qualcuno menziona l'ebraico] — Sì, ebraico compreso. 

• Mappe e navigatore: il percorso migliore leggendo il traffico. 

• Correttore del telefono: quando scrivete "mazzo" e sbagliate la prima lettera, il correttore vi corregge. 

• Riconoscimento facciale: se avete cellulari [moderni], riconosce la vostra faccia. 

• Pubblicità mirata: nominate "letto matrimoniale" una volta e da quel momento i vostri social sono pieni [di pubblicità di letti] come non ci fosse un domani. Chi lo fa? L'intelligenza artificiale che ha registrato la vostra maledetta voce quando dicevate "matrimoniale" [o qualsiasi altra parola], e con un algoritmo vi sta proponendo un prodotto correlato. È intelligenza artificiale. 

• Spotify: qual è la prossima canzone che vi propone? La più probabile — quella che vi farà restare ad ascoltare. Perché se vi mettesse Nino D'Angelo e non vi piacesse, non ascoltereste più. 

• Finanza: da un sacco di tempo è esclusivamente nelle mani delle macchine. I trade sono nelle mani delle macchine da almeno 10 anni. L'uomo pilota così [ad alto livello], non come si faceva una volta passando pizzini in borsa. E la domanda è: abbiamo il controllo perfetto di come va la finanza globale? Ci si deve porre la domanda. 

• Guerra: la guerra in Ucraina è combattuta quasi esclusivamente da macchine pilotate da intelligenza artificiale. Macchine contro macchine nella maggior parte dei casi — droni contro droni: droni aria, droni terra, droni sottomarini. Conviene, è più affidabile avere una macchina. L'intelligenza artificiale di guerra che uccide non è la stessa che usiamo noi — ma la matematica che ci sta dietro è la stessa. I sistemi di puntamento sono machine learning o deep learning. 

Per fortuna con alcune tecniche come la blockchain si potrebbero creare governi di processi che permettono di controllare queste bestie. Lo stiamo facendo? Assolutamente no. 

 🔹 19 — I rischi: deepfake e barriere di sicurezza 

(Slide 20: "Deepfake e barriere di sicurezza") 

Non facciamoci fregare. Mi avete già dimostrato che ci sembra intelligente — non è intelligente. Finora sono stato molto negativo perché voglio che capiate che questa roba è matematica. Perché dovrebbe servire? Lo vediamo alla fine. Ma mi interessa catturarvi con queste paure. 

L'allucinazione 

L'allucinazione l'abbiamo già vista: dice fregnacce. Lo fa sempre di meno, ma il libro sulla storia degli ebrei [citato come esempio di fonte inventata dal pubblico] non l'abbiamo ancora trovato — o forse non è ancora stato scritto. Magari lo scriverà lui. 

Contenuti generati e deep fake 

Tantissime cose che ascoltate sui social — ascoltate: sono fatte da macchine, non da gente che vi sta dando il cuore scrivendo una canzone. Sappiate, ho amici che non distinguono una canzone fatta dall'IA da una canzone fatta da un essere umano. Ragazzi, imparate ad ascoltare. Se no avremo super macchine che fanno arte e noi che puliamo i bidoni dell'immondizia. Forse è meglio il contrario. 

Un altro super rischio? Video che sono così realistici da essere indistinguibili da video reali. 

I deep fake funzionano così: si allenano intelligenze artificiali a riconoscere i volti — soprattutto i famosi, gli attori, i politici — che hanno immagini dappertutto, in ogni angolazione. Possono replicarne tutti i suoni, tutte le parole. 

Esempio reale da una azienda reale: ad un amministratore delegato è successo che hanno copiato la voce e hanno fatto pagare delle fatture, dei bonifici, a un top manager — al telefono. Dietro c'era una persona che non aveva quella voce, ma parlava tramite l'intelligenza artificiale simulando la voce perfetta dell'amministratore delegato. Questo si chiama deep fake. 

Come difendersi 

Come ci si difende? Qualsiasi età abbiate, dovete saperlo. Come faccio a sapere se una lettera è stata inviata veramente da un amico e non da un impostore? Chiamo l'amico. Uso un canale diverso da quello di ricezione. Se arriva qualcosa — verifico. Se è implausibile o anche poco plausibile — verifico. 

Io sapete cosa faccio? Siccome fare così per tutte le chiamate che ricevo significherebbe perdere due ore al giorno: basta, non conosco il numero, non rispondo. Mi arriva una mail di cui non conosco l'origine? Non rispondo. Mi troveranno con un altro canale, verranno in contatto con me. Non voglio esagerare, ma soprattutto voi che siete inondati [di comunicazioni] — non fatevi fregare. Ve l'assicuro: secondo me in questo momento l'80% delle cose pubblicitarie sono fregature, truffe. 

Gli avvisi veri hanno dei canali ufficiali — per esempio le applicazioni certificate dello Stato – ad esempio l’applicazione IO o SESAMO. Potete fidarvi solo di quelle. La blockchain è l'unico modo che abbiamo per far sì che quelle piattaforme non vengano bucate o contraffatte da hacker — è l'ultimo baluardo di verità. Dovete cercare la fonte giusta. Piuttosto andate di persona agli sportelli e pretendetelo. 

Io non guardo il televisore, sapete perché? Perché è tutto fritto — tutto deep fake. Ci sono tantissimi video deep fake sui social. Non dovreste neanche guardare quelle robe — uno su due è finto, fatto con l'intelligenza artificiale. Non lo distinguerete se non avete l'occhio. 

Barriere di sicurezza 

Ci sono barriere di sicurezza. Per queste macchine matematiche, quando vi vengono offerte come servizi, potete esigere [garanzie]. Dovreste rompervi le scatole a leggere tutte le condizioni — lo so, non è un segreto che nessuno le legge — e poi pretendere che ci siano delle barriere di sicurezza. 

Questo è al contempo una tranquillità e dall'altra una cosa angosciante. Se io uso l'intelligenza artificiale e sono un medico per le diagnosi, ho bisogno di poter usare certi termini anatomici – per esempio “pene” — ma non posso usarli nelle chat normali, perché c'è una barriera che impedisce l'utilizzo di parole sensibili. E come fa il medico? Gli viene dato un modello dove quella parola può essere utilizzata. 

Ma allora esistono modelli su cui si possono togliere le barriere di sicurezza? Sì, ragazzi, sono macchine matematiche — possiamo fare quello che vogliamo. Se Internet è pieno di contenuti come "come costruire una bomba" e non mettiamo la barriera di sicurezza, è ovvio che tutti potranno chiedere quell’informazione. Sta a noi. 

Nessuna coscienza 

Questo oggetto non ha coscienza. Voglio ribadire e appesantire il concetto: è una macchina matematica. Computer, cellulare? No coscienza. Non abbiamo ancora capito neurofisiologicamente cos'è la coscienza — non lo sappiamo, abbiamo solo ipotesi neanche verificabili. Quindi l'IA non vi risponde perché le state simpatico o antipatico — non c'è un "io". Bisogna guidarla. 

Regolamentazione 

L'Europa si è mossa prima sulle sicurezze, prima ancora che sull'utilità dell'intelligenza artificiale. La Cina ha fatto il contrario: aveva prima l'intelligenza artificiale e da meno di un anno ha stabilito alcuni regolamenti che stanno evolvendo. 

Per esempio, DeepSeek — l'intelligenza artificiale cinese — aveva contenuti che violavano il copyright europeo. Appena arrivata in Europa, è stata bloccata nel giro di due settimane: non rispondeva più. L'abbiamo bloccata. Non è importante cosa fanno queste cose — è importante cosa facciamo noi per governarle. 

La politica deve dire come va fatto, nel senso di cosa è necessario per il bene pubblico: questione di etica e di regolazione legislativa. L'Europa l'ha già fatto: si chiama AI Act — l'Atto dell'Intelligenza Artificiale — che definisce tutte le regole, i registri, i protocolli, le procedure e i doveri di chiunque metta sul mercato l'intelligenza artificiale. 

Per esempio, Copilot (nella figuraa di Microsoft) ha un copioso protocollo che garantisce alcuni aspetti: i dati non vengono usati per allenare il modello, i tuoi dati vengono conservati solo per il tempo necessario all’elavorazione, le tue conversazioni rimangono tue e non vengono condivise con nessun altro. 

🔹 20 — Guidarla a fare ciò che vuoi 

(Slide 21: "Dalle un ruolo / Passo dopo passo / Chiedi le fonti / Correggila") 

Come possiamo istruirla? Vediamo. 

• Dalle un ruolo: sfruttatela — è una macchina nata e istruita su tutte le conversazioni umane. Non ha un "io" ma ha tutte le sensibilità semantiche e dialettiche. Se la pilotate più da una parte o più da un'altra, reagirà in maniera diversa — quasi come gli uomini — perché su conversazioni umane è stata allenata. 

• Dalle un contesto: "Fai da insegnante di storia e spiega a un ragazzo di 18 anni in che maniera la Seconda Guerra Mondiale si è sviluppata." È diverso se non le dici "fai da insegnante di storia", perché avrà un altro approccio, un altro modo di parlare. 

Io i primi sei mesi praticamente non ho fatto niente con l'IA — mi sono divertito a capire come reagiva, perché è come avere davanti mille persone diverse che danno risposte diverse, ma puoi provare tutte le risposte. Fantastico, da un certo punto di vista, se ti piace la comunicazione. 

Come difendersi dalla compiacenza e dalle deviazioni 

Abbiamo tre modi tecnici per salvaguardarci da Intelligenze Artificiali “sbilanciate” o “allenate male” con malafede: 

1. Molte intelligenze artificiali oggi sono open source — il loro codice è pubblico. Chiunque può verificare. Posso fare la stessa domanda a un'IA proprietaria e a un'IA pubblica e vedere se le risposte coincidono. 

2. Eticamente possiamo creare dei comitati che verificano e scartano — mettere in lista nera [modelli o comportamenti pericolosi]. 

3. La politica deve regolare: chi è capace di farlo? La politica deve dire cosa è necessario per il bene pubblico. 

 🔹 21 — Demo dal vivo: la Divina Commedia in stile anime 

(demo interattiva) 

Procediamo con un esempio. [Dal pubblico: "Spiegami la Divina Commedia"] 

"Spiegami, come a un bambino di 10 anni, l'intera Divina Commedia in meno di 30 parole." 

Risposta: "Un uomo viaggia nell'inferno, purgatorio e paradiso, incontra anime e angeli, impara il bene e il male, capisce come vivere con…" 

Aspetta — capite cosa ho fatto? Gli ho dato un contesto anche abbastanza speciale, gli ho dato un formato su cui volevo la risposta. 

Adesso: [Dal pubblico: "Fallo scritto in stile giapponese, come gli anime!"] 

Cosa sto facendo? Non ho sbagliato niente — ho cambiato la domanda, come dicevamo prima. 

Risposta: "Un ragazzo coraggioso scende in un inferno pieno di mostri, scala montagne di anime in pena, vola tra le stelle e angeli e diventa il campione della luce." 

Però non sono sicuro che mi piaccia. Attenzione, passo dopo passo: "Fammi tre domande, una alla volta, e solo alla quarta dammi una versione più attinente." 

Cosa sta facendo? Non sto aspettando solo una risposta — lo sto programmando: gli sto dicendo come fare. 

Vediamo se reagisce: 

• Domanda 1: "Vuoi che la storia sia più avventurosa e piena d'azione, oppure più magica e misteriosa?" — Intanto, vedete che è una macchina matematica quasi perfetta? Cosa sta facendo? L'antico trucco della comunicazione: domanda chiusa — è più facile per l'utente. 

• Domanda 2: "Vuoi che il protagonista sia un eroe umano normale o con poteri speciali dell'anime?" — [Dal pubblico: "Normale"] 

• Domanda 3: "Preferisci che il tono sia più epico e serio, oppure ironico e scanzonato?" — [Dal pubblico: sceglie ironico e scanzonato] 

• Domanda 4 [la risposta finale]: "Un ragazzo normale attraversa inferno, purgatorio e paradiso, incontra anime assurde, demoni buffi e angeli strani in un viaggio ironico pieno di prove e scoperte sul bene." 

Ha usato le stesse parole di prima — ha "pasticciato" anche la conversazione precedente. Avete riconosciuto dei tratti di testo, parole che aveva usato prima. 

 🔹 22 — Le regole del buon prompt 

(Slide 22: Contesto, Compito, Formato, Per chi, Verifica) 

1. Contesto: dì di cosa stai parlando e per quale scopo. 

2. Compito: spiega chiaramente cosa vuoi ottenere. 

3. Formato: "In 5 punti", "in una tabella", "in parole semplici", "come immagine". 

4. Per chi: "Per un gruppo di adulti", "per dei ragazzi", per un novellino, come se parlassi ad un esperto in materia... 

5. Verifica: chiedile sempre di citare le fonti e di ricontrollare da solo. 

Nota a latere: Conosce benissimo i linguaggi strutturati [rivolgendosi ai ragazzi in sala] ragazzi, linguaggi come Markdown, HTML, quelle cose "da nerd" — dovete imparare a conoscerli. Se oggi non imparate come si scrive in Markdown, come si legge l'HTML o l'XML, domani non potrete fare alcun tipo di lavoro. Trust me, credetemi. Imparate quelle quattro cavolate per il vostro futuro 

Come si leggono le condizioni di utilizzo di una piattaforma che ha 50 pagine di EULA? "Dimmi 10 punti che hanno senso per me, che sono uno che deve usarla in questa maniera." Ecco un uso pratico. 

Chiedi le fonti: l'abbiamo già detto, anzi me l'avete detto voi — chiedete sempre le fonti se cercate verità. 

Correggila: non dite "non funziona" o “hai detto il falso!” — è una macchina matematica, quindi è funzionale. Ditegli cosa volete: "Non è vero, io so che non è vero, ho bisogno che tu ragioni in modo da capire dove hai fatto l'errore." 

Il problema dei social e della fiducia 

Quante migliaia post sui social leggiamo… ma perché ci fidiamo dei social? Perché ci fidiamo? [Dal pubblico: risposte varie] 

Pensatelo dall'altra parte: voi siete quelli che postano sui social. Se non state verificando, state dicendo "fidati" a un pubblico di amici — 30, 50 persone. Questo è il meccanismo della remunerazione sociale: lo faccio perché usa gli stessi meccanismi cerebrali, gli stessi ormoni che ho quando parlo a una persona dal vivo. E con questi meccanismi ci facciamo fregare dalle macchine che scelgono per noi. 

Trucco pratico: ripetere la domanda 

Se fate la stessa domanda due volte nella stessa richiesta, migliora del 50% — è provato, è statistico. Perché? Perché se la chiedi due volte, il contesto viene memorizzato meglio e viene capito meglio. Come quando chiedete 5 volte a vostro marito di portare fuori l'immondizia: alla quinta lo farà (forse) [risate] 

Se in più gli chiedete di verificare le fonti da solo prima di rispondere — "Prima di darmi la risposta, verifica le fonti e se non le trovi, ricostruisci" — se ha un ragionamento dietro, funzionerà molto bene. Dati provati statistici: si abbatte dell'85–90% le allucinazioni. 

 🔹 23 — L'uomo al centro 

(Slide 23: Discernimento, Autenticità, Responsabilità) 

(Slide 25: Papa Francesco — "L'IA deve servire il meglio dell'uomo, non competere con esso") 

È solo una macchina che ricombina. E quindi all'uomo cosa rimane? Tutto il resto — tutto il resto è nostro. 

Perché la usiamo? Per cosa vorreste usarla? Pensateci — quello lì è vostro, l'intento è vostro. Chi ha intento, chi ha voglia di fare la userà, ve lo assicuro. 

Papa Francesco, 2024: "Artificial intelligence ought to serve our best human potential… not compete with it." — L'IA deve servire il meglio dell'uomo, non competere con esso. 

E rimane l'autenticità: stiamo usando una macchina statistica che spara fuori roba imparata in giro. Il rischio è che ci siano copie, plagi — questa è responsabilità nostra. Per noi esseri umani che abbiamo un "io", abbiamo coscienza: l'autenticità è un valore. 

Responsabilità: inutile dirlo, vale per le automobili come per qualsiasi costrutto dell'uomo. La responsabilità rimane nostra. Per esempio, se Kevin produce un rapporto di una riunione, la responsabilità che sia scritto giusto o sbagliato, funzionale o no — non dipende dal fatto che abbia usato o meno l'intelligenza artificiale. L'obiettivo è avere un rapporto funzionale – e la responsabilità è sua indipendentemente dallo strumento usato. 

 🔹 24 — Cosa NON scrivere mai 

(Slide 24: Dati personali, Dati riservati, Temi delicati) 

Cosa non si deve scrivere mai? 

• Dati personali: password, codici IBAN — anche se siete nella piattaforma più sicura del mondo, no. 

• Temi delicati: pareri medici, pareri psicologici, pareri spirituali sulla vostra condizione — non si chiedono all'IA. Perché? Perché comunque, se avete una risposta, dovete verificare con una persona — e non solo una persona, ma una persona competente in quel campo. Vita, condizione psicologica, condizione spirituale: non si scherza, questo non è uno strumento [per queste cose]. 

[Qualcuno dal pubblico chiede un chiarimento] 

È essenziale. Il meccanismo semplice è: se siete capaci di verificare quell'informazione da soli, allora potete usarla. Se siete capaci di ricostruire le fonti e il meccanismo con il ragionamento che c'è dietro una risposta — per esempio, se vi fate risolvere un integrale indefinito — avete due scelte: o lo sapete fare voi, o sennò potete solo fidarvi. Non è cambiato niente rispetto a prima: prima facevate così con le persone che reputate esperte! 

Chi usa l'IA in modo meno responsabile? 

Per mia esperienza, gli incoscienti sono quelli che hanno più esperienza maturata — quelli che la usano peggio, in maniera più scapestrata, meno responsabile. Perché? Perché vivono un inganno: credono di avere davanti una persona esperta. Invece i giovani sono più attenti: verificano di più le fonti. Parlo della mia esperienza personale ovviamente, non va generalizzata! 

Cybersecurity: un approfondimento 

[Nasce una domanda dal pubblico su come ci si può proteggere dagli inganni delle intelligenze artificiali – ad esempio una pagina ingannevole che sembra relativa ad una banca ma invece non lo è 

Il suocero di Alberto, che insegna cultura informatica all'università della terza età, viene coinvolto per un commento sulla sicurezza informatica e sulla protezione dai rischi digitali] 

Per esempio, la pagina della banca ha un lucchetto nell'applicazione — bisogna stare attenti a dei dettagli. Può essere che un hacker abbia copiato una pagina, ma la protezione è sempre la stessa: vado nel sito che conosco, guardo se c'è il lucchetto, uso l'applicazione sul mio cellulare — quella della banca mi dirà di mettere anche la seconda password, e poi cominciamo. I passaggi devono essere questi: se salta uno di questi 3-4 passaggi, siamo a rischio. 

Paradossalmente bisogna allungare i tempi [di verifica], perché è molto, molto più rischioso di 10 anni fa. Non è colpa dell’intelligenza artificiale per se — è colpa del fatto che abbiamo allenato molto di più gli hacker piuttosto che chi fa protezione dal cybercrime. Quante scuole di protezione dal cybercrimine conoscete in giro? Nessuna? Strano eh! 

 🔹 25 — Provala davvero: anche nella vita di tutti i giorni 

(Slide 26: "Copilot, ChatGPT, Gemini — tutte gratuite, dal browser") 

L'abbiamo già visto: Copilot, ChatGPT e Gemini sono tre fornitori — Microsoft, OpenAI, Google — che offrono questi servizi in forma gratuita. Li potete usare per provare. Per fare cosa? 

Vi suggerisco: 

• Passioni: vi piace cucinare? Volete fare una ricetta ma avete tre cose in frigorifero? Strepitoso — tre cose in frigorifero, ricetta strepitosa. 

• Viaggi: devo andare improvvisamente a Venezia e non ho idea di cosa fare. "Ho tre ore, devo partire dal piazzale Stazione, andare a vedere quel museo, ritornare indietro." Strepitoso. 

• Notizie: ho saputo che ieri sera c'è stato un concerto strepitoso, voglio saperne di più. 

• Libri: mi piace l'autore X, lo leggo da sempre, vorrei però qualcosa di nuovo — un brainstorming. "Ho questo autore, mi piace tantissimo, vorrei trovare autori simili, però non darmi la solita poltiglia di autori americani orrendi — voglio qualcosa di più ricercato." Dando il contesto, le risposte saranno pilotate: non tutte e 5 le idee saranno perfette, ma una su 5 vi sorprenderà - garantito! 

• Spiegami passo passo come preparare i… [qualsiasi ricetta] 

• Mi si è bloccata la caldaia, cosa devo fare? Avete due scelte: telefonare a vostro figlio oppure chiederlo all'IA. 

• Farsi spiegare una bolletta: fantastico. Fate caricare il PDF e lui vi spiegherà quali sono i dati. 

• Farsi spiegare un testo legale: potrebbe interpretarlo — sempre da chiedere conferma all'avvocato, ma alcune spiegazioni possono essere utili per comprendere linguaggi ostici 

Per sapere cosa si può fare con l'IA? Chiedete all'IA! "Dammi 10 casi pratici di tutti i giorni per utilizzare l'IA in contesti casalinghi, validi un po' per tutti. Scrivi 10 domande ben fatte che sicuramente daranno ottimo risultato." 

Demo: domande pratiche generate dall'IA 

(Alberto lancia la richiesta e legge i risultati) 

• "Puoi suggerirmi un menù settimanale per due persone usando solo gli ingredienti che ho in frigo: pomodori, uova, pollo, riso e zucchine?" — Notare: risponde prima con la cucina, forse perché sa che sono in Italia. 

• "Qual è un piano di pulizia settimanale semplice per una casa di 70 m²?" 

• "Puoi aiutarmi a creare una routine mattutina efficace che includa colazione, esercizio fisico, tempo per leggere?" 

• "Consigliami 5 film o serie TV leggeri da guardare stasera, simili al tema del libro [che sto leggendo]." 

Ora voi avete uno strumento che vi suggerisce — e vi spiegherebbe — esattamente quello che vi ho spiegato in questa serata. È a disposizione. Per noi, nel mondo del lavoro, sta cambiando tutto, perché — se ci pensate — è una macchina che si autospiega. 

 🔹 26 — Parliamone insieme: dibattito finale 

(Slide 27: "Vi fa più paura o più curiosità?") 

Mi fa più paura o più curiosità dopo questa serata? 

[Sondaggio informale in sala: la platea si divide — c'è chi dice "paura", chi dice "curiosità"] 

È un bene che siamo divisi, ragazzi. 

[Domanda: "Vi è mai capitato che inventasse qualcosa?"] Cristina ci ha già portato la sua testimonianza [di un'allucinazione su un libro inesistente di storia ebraica]. 

Dove può esservi utile ogni giorno? 

• [Dal pubblico: "Cercare un treno"] 

• [Dal pubblico: "Una ricetta"] 

• [Dal pubblico: "Esercizio fisico"] 

• [Dal pubblico: "Valutare una risposta medica"] — Ottimo esempio con l’attenzione già detta a riferirsi poi sempre ad un esperto. 

• [Dal pubblico: "Farsi spiegare una bolletta"] — Fantastico, anche qui un esperto può dare conferma finale. 

[Dal pubblico si chiede se le ricerche su Internet come Google sono intelligenze artificiali]  

Nota importante: proprio dalla scorsa settimana, quella barra bianca [di ricerca su Google] è diventata non una barra di ricerca, ma una barra di risposta per l'intelligenza artificiale. Altra piccola notizia: proprio dalla scorsa settimana ci sono più robot che leggono Internet che uomini — è stato superato il 50%. 

Quale uso vi sembra più pericoloso? 

• [Dal pubblico: "Banca, finanza"] 

• [Dal pubblico: "Dati personali"] 

Cosa NON le affidereste mai? I sentimenti non si affidano — è inutile discutere di cose che non passano per il canale verbale. Non parlategli di emozioni: non sa niente di quella roba, a parte poi non avere coscienza. 

[Domanda sulle tendenze politiche dell'IA] Ci sono delle barriere di sicurezza per evitare [bias politici]. Molte di queste barriere si possono aggirare chiedendo in modo diverso: "Citami le fonti", "preparami tutti i pareri su questa notizia — non tra sinistra e destra, ma mostrami il panorama di questa notizia, con le interpretazioni che sono pubbliche." 

 🔹 27 — Chiusura e anticipazione della Parte 2 

(Slide 28: "La prossima volta: la Parola") 

La prossima volta faremo una sezione in cui lo scopo è: se questa roba scrive bene le parole, e sa dare delle parole, ed è capace di citare le fonti — perché non posso usarla per raggiungere la Parola che per me, cristiano — parlo di me, Alberto — è parola viva, è una parola che va a fondo, piena di storie? 

Storie di personaggi che sono state scritte, dibattute. Tra l'altro, su cui è stato scritto talmente tanto che questi motori matematici sono stra-allenati su ciò che è la Bibbia. Ma anche se ho voglia di approcciare l'ambito originale — un'espressione, perché è determinata in quella maniera, come è quel suono, dove quello stesso termine è stato utilizzato, quali sono le concordanze, qual è l'esegesi — cosa hanno detto quei santi che mi interessano tanto su quella parola? Quando si sono incrociate quelle storie? 

C'è un mondo infinito per chi si approccia. Non è un luogo dove mi posso fidare ciecamente, ma dove posso raggiungere le informazioni per allargare il cuore, allargare i miei sentimenti, allargare la conoscenza della Parola, atterrare su altre storie e su altri libri. 

Questo si fa in varie maniere: si fa trovandoci come abbiamo fatto oggi, si fa parlando con un compagno spirituale, ma si usano anche questi strumenti — perché no? Chiaro che non preparerò l'omelia con la IA e poi la leggerò così com’è: non è questo il contesto, perché il mio intento sarà sempre [personale]. 

Come è stata preparata questa presentazione 

Questa presentazione l'ho preparata[con l'IA]. Non penserete che l'abbia scritta io da cima a fondo. Il mio intento, i contenuti sì — ma non ho preparato neanche un singolo elemento grafico di questa presentazione: gli ho chiesto di cosa avevo bisogno. Abbiamo preparato insieme, io e l'intelligenza artificiale, il programma dettagliato — ci abbiamo lavorato finché non era perfetto dal mio punto di vista — e poi gli ho detto: "Prepara il foglio" (di cui non ho scritto una virgola) e la presentazione. 

La prossima volta facciamo la stessa cosa, ma per ciò che interessa a noi qua, in questo contesto [di fede]: la Parola che ci fa vivere. 

Grazie.