Le parole con cui descriviamo l’intelligenza artificiale non sono necessariamente neutrali. La ricerca mostra che il modo in cui un sistema AI viene presentato può modificarne la percezione e che alcune rappresentazioni antropomorfiche sono associate alla fiducia e alla disponibilità ad adottarlo. Ma nessuno ha ancora dimostrato che chiamare l’AI “superiore” renda automaticamente l’uomo più disposto a sottomettersi alle sue decisioni. Ed è proprio qui che nasce la domanda.
La domanda scomoda
Se domani smettessimo di parlare di Artificial Intelligence e iniziassimo a chiamarla Superior Intelligence, cambierebbe soltanto un nome?
Oppure cambierebbe lentamente anche il posto che attribuiamo alla macchina rispetto alla persona?
La risposta scientificamente corretta, oggi, è: non lo sappiamo.
Ma sappiamo qualcosa di abbastanza importante da rendere legittima la domanda.
Il fatto nudo: le aspettative possono cambiare la percezione dell’AI
Nel 2023 uno studio pubblicato su Nature Machine Intelligence ha fatto interagire alcuni partecipanti con lo stesso sistema conversazionale, modificando però il modo in cui veniva presentato.
Ai partecipanti venivano suggerite differenti presunte motivazioni dell’AI: premurose, manipolative oppure neutrali.
Il risultato è significativo: modificare preventivamente il modello mentale del sistema influenzava l’interazione e la sua percezione in termini di affidabilità, empatia ed efficacia.
Il sistema con cui interagivano era lo stesso.
Cambiava il modo in cui era stato presentato.
Ed è questo il punto da cui partire.
Prima di entusiasmarci: cosa è dimostrato e cosa no
Occorre evitare un salto logico.
La ricerca non dimostra che chiamare un sistema “Superior Intelligence” induca automaticamente le persone a considerarsi inferiori.
Non risulta, nelle fonti scientifiche verificate per questo articolo, un esperimento che abbia testato specificamente questa espressione e misurato un conseguente aumento della deferenza verso l’AI.
Sappiamo però che il framing può influenzare la percezione dell’intelligenza artificiale. E sappiamo che le metafore con cui le persone rappresentano l’AI sono associate al livello di fiducia e alla disponibilità ad adottarla.
La distinzione è fondamentale:
un’associazione non dimostra una causalità.
Ma può indicare una domanda che vale la pena investigare.
T — Tecnologia: “superiore” rispetto a cosa?
La prima obiezione è quasi matematica.
Dire che un sistema è superiore ha poco significato senza specificare:
compito, metrica e termine di confronto.
Una macchina può essere superiore a un essere umano nel calcolo, nell’analisi di enormi quantità di dati o in uno specifico benchmark.
Questo non significa automaticamente possedere una generica intelligenza superiore.
Lo stesso AI Act europeo evita classificazioni antropomorfiche. Definisce un sistema AI come un sistema basato su macchina che opera con differenti livelli di autonomia e che, dagli input ricevuti, inferisce come generare output quali predizioni, contenuti, raccomandazioni o decisioni.
È una descrizione funzionale.
Non una gerarchia tra uomo e macchina.
E — Etica e persona: fiducia non significa affidabilità
Qui si trova probabilmente il problema più importante.
Una persona può percepire un sistema come affidabile senza che il sistema sia effettivamente affidabile nel contesto in cui viene utilizzato.
Uno studio pubblicato nel 2026 su Scientific Reports ha coinvolto 295 persone, chiedendo loro di distinguere 40 volti reali da 40 generati dall’AI. I partecipanti ricevevano indicazioni attribuite alternativamente a esseri umani o all’intelligenza artificiale; quelle indicazioni erano corrette soltanto nel 50% dei casi.
Tra coloro che ricevevano consigli attribuiti all’AI, atteggiamenti più positivi verso l’intelligenza artificiale erano associati a una peggiore capacità di distinguere i volti reali da quelli sintetici.
Gli autori richiamano esplicitamente il problema dell’overreliance, cioè dell’eccessivo affidamento sui sistemi AI.
Questo non significa che fidarsi dell’AI peggiori sempre le decisioni.
Significa che in determinate condizioni l’eccessiva fiducia può diventare essa stessa un fattore di rischio.
Le metafore stanno cambiando
Un secondo dato merita attenzione.
Una ricerca pubblicata nel 2026 su Communications Psychology ha analizzato oltre 12.000 metafore spontanee raccolte tra maggio 2023 e agosto 2024 su un campione rappresentativo della popolazione statunitense.
Nel periodo osservato sono aumentate significativamente le attribuzioni di caratteristiche umane e di “calore” all’AI.
Metafore e percezioni come antropomorfismo, calore e competenza risultavano inoltre associate statisticamente alla fiducia e alla disponibilità ad adottare tecnologie AI.
È importante non andare oltre ciò che lo studio dimostra.
Non possiamo concludere che una determinata metafora provochi fiducia.
Possiamo dire che il modo in cui le persone immaginano l’AI e la loro fiducia nella tecnologia sono significativamente collegati.
Ed è già molto.
Un esperimento sociale che nessuno ha ancora fatto
È qui che nasce la vera domanda.
Se presentare diversamente uno stesso sistema può modificarne la percezione, cosa accadrebbe se incorporassimo un giudizio di superiorità nel nome stesso della tecnologia?
Non abbiamo ancora una risposta sperimentale.
La questione è diventata particolarmente visibile il 19 settembre 2026, quando il presidente statunitense Donald Trump ha proposto pubblicamente alternative all’espressione Artificial Intelligence: Superior Intelligence, Extreme Intelligence e Supreme Intelligence, invitando gli utenti a scegliere attraverso un sondaggio.
L’episodio interessa qui non come questione politica, ma come esempio linguistico.
“Artificial Intelligence” descrive una caratteristica della tecnologia.
“Superior Intelligence” introduce implicitamente un confronto.
Ed è sufficiente aggiungere una parola per produrre una nuova domanda:
superiore a chi?
Non esistono, allo stato delle fonti verificate, elementi per considerare questa denominazione una nuova classificazione scientifica dell’AI.
Ma come fenomeno comunicativo rappresenta perfettamente il problema.
S — Standard: meno aggettivi, più misure
La normazione e i framework di gestione del rischio seguono una strada molto diversa.
Il NIST AI Risk Management Framework non classifica un sistema come “superiore”.
Individua invece caratteristiche concrete della trustworthiness: validità e affidabilità, sicurezza, resilienza, accountability, trasparenza, spiegabilità, interpretabilità, privacy e gestione dei bias dannosi.
Il framework è strutturato attorno alle funzioni Govern, Map, Measure e Manage.
Tradotto nel linguaggio T.E.S.T.A.:
non raccontarmi quanto sei intelligente.
Dimostrami quanto sei affidabile.
Questa non è una citazione del NIST, ma sintetizza la differenza culturale tra comunicazione e valutazione tecnica.
T — Tutele e diritto: la tecnologia resta uno strumento
Anche il quadro europeo offre un’indicazione importante.
Il considerando 27 dell’AI Act richiama un modello di AI antropocentrica e il principio secondo cui i sistemi dovrebbero essere sviluppati e utilizzati come strumenti al servizio delle persone, rispettando dignità umana e autonomia personale e mantenendo adeguate possibilità di controllo e supervisione umana.
La stessa impostazione emerge dalla Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence dell’UNESCO, adottata nel 2021 dai 193 Stati membri allora partecipanti alla Conferenza generale: diritti umani e dignità costituiscono elementi centrali, insieme a trasparenza, equità e supervisione umana.
La domanda, quindi, non dovrebbe essere soltanto:
quanto diventerà intelligente l’AI?
Dovrebbe essere anche:
quanto potere decisionale siamo disposti ad attribuirle?
L’esempio del bar
Immaginiamo tre porte.
Sulla prima c’è scritto:
Assistente AI.
Sulla seconda:
Esperto AI.
Sulla terza:
Intelligenza superiore.
Dietro tutte e tre c’è esattamente lo stesso modello.
Non sappiamo sperimentalmente quanto quelle tre etichette cambierebbero il comportamento dell’utente.
Ma sappiamo che aspettative e rappresentazioni possono modificare la percezione del sistema.
E allora la domanda diventa interessante:
davanti a quale porta controlleremmo maggiormente la risposta?
E davanti a quale saremmo più esitanti nel dire:
“No, credo che tu abbia sbagliato”?
Il paradosso
Per decenni abbiamo cercato di costruire macchine capaci di riprodurre alcune capacità considerate proprie dell’intelligenza umana.
Ora potremmo trovarci davanti al paradosso opposto:
non è necessariamente la macchina a dichiararsi superiore. Potremmo essere noi a costruirle il piedistallo.
La ricerca non dimostra che questo stia inevitabilmente accadendo.
Mostra però che le rappresentazioni sociali dell’AI stanno evolvendo e che, almeno nel campione statunitense analizzato, caratteristiche umane, metafore, fiducia e disponibilità all’adozione sono significativamente correlate.
Ed è sufficiente per prendere sul serio il problema.
Cosa sappiamo / cosa ancora non sappiamo
Sappiamo che modificare le aspettative su un sistema AI può modificarne la percezione; che in un ampio campione statunitense metafore e percezioni antropomorfiche risultano associate a fiducia e disponibilità all’adozione; e che, in specifici contesti sperimentali, atteggiamenti molto favorevoli verso l’AI possono associarsi a forme problematiche di affidamento sulle sue indicazioni.
Non sappiamo se chiamare l’intelligenza artificiale “Superior Intelligence” aumenterebbe realmente la deferenza nei suoi confronti.
Non sappiamo se produrrebbe effetti duraturi sul comportamento.
E non sappiamo se tali effetti sarebbero uguali nelle diverse culture, generazioni e condizioni d’uso.
Queste non sono debolezze della tesi.
Sono le domande che la ricerca deve ancora affrontare.
Perché conta per AI AnthropoCosmic
Il rapporto Persona–AI rischia di essere impoverito se viene ridotto a una gara:
chi è più intelligente?
La domanda potrebbe essere formulata diversamente:
quale capacità serve, per quale scopo, secondo quale misura e sotto la responsabilità di chi?
La capacità computazionale può appartenere alla macchina.
L’affidabilità deve essere verificata.
La responsabilità deve poter essere attribuita.
La dignità della persona non è un benchmark da mettere in competizione con un algoritmo.
Forse, allora, il problema non arriverà il giorno in cui riusciremo a dimostrare che una macchina è “superiore” all’uomo in un determinato compito.
Il problema potrebbe arrivare prima:
quando smetteremo di chiederle di dimostrare in che cosa lo è.
Approfondimento: come siamo arrivati qui
- 2021 — UNESCO. La Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence pone dignità, diritti umani, trasparenza e supervisione umana al centro della governance dell’AI.
- 2023 — Esperimento sul framing. Nature Machine Intelligence mostra sperimentalmente che differenti aspettative sulle motivazioni dello stesso conversational AI possono modificarne la percezione.
- 2023 — NIST AI RMF. Il framework statunitense propone di affrontare l’AI attraverso caratteristiche verificabili di affidabilità e quattro funzioni di risk management: Govern, Map, Measure e Manage.
- 2024 — AI Act europeo. L’UE definisce l’AI funzionalmente e richiama un approccio antropocentrico, nel quale i sistemi sono strumenti al servizio delle persone.
- 2026 — Metafore dell’AI. Communications Psychology documenta, in un campione rappresentativo statunitense, l’aumento di rappresentazioni più umane dell’AI e associazioni tra metafore, percezioni, fiducia e adozione.
- 2026 — Overreliance. Scientific Reports mostra, in uno specifico esperimento con 295 partecipanti, un’associazione tra atteggiamenti positivi verso l’AI e peggiore discriminazione tra volti autentici e sintetici quando i partecipanti ricevono indicazioni attribuite all’AI.
Abstract — Opportunità, rischio e conseguenze sociali
L’AI può ampliare enormemente le capacità umane e rendere accessibili competenze, analisi e strumenti prima difficilmente disponibili. La ricerca suggerisce però che la fiducia dipende non soltanto dalle prestazioni tecniche, ma anche da aspettative e rappresentazioni sociali.
Il rischio etico nasce quando competenza percepita e affidabilità verificata vengono confuse.
Sul piano sociale, sistemi sempre più antropomorfizzati potrebbero modificare il modo in cui le persone costruiscono fiducia e autorità; le evidenze disponibili, tuttavia, non permettono ancora di prevedere l’entità o l’universalità di questo effetto.
La sfida non consiste quindi nell’insegnare alle persone a diffidare dell’AI.
Consiste nell’imparare a fidarsi in proporzione alle evidenze.
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Nota sulla trasparenza: questo articolo è stato realizzato con il supporto di strumenti di Intelligenza Artificiale per la ricerca, l’organizzazione e la rielaborazione delle informazioni. Anche l’immagine di accompagnamento è stata realizzata con strumenti di Intelligenza Artificiale. I contenuti, le fonti e l’impostazione editoriale sono stati verificati e sottoposti a revisione umana.