{"id":3030,"date":"2026-09-21T17:41:21","date_gmt":"2026-09-21T17:41:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.aianthropocosmic.com\/AI\/?page_id=3030"},"modified":"2026-09-21T17:41:22","modified_gmt":"2026-09-21T17:41:22","slug":"se-chiamiamo-lai-superiore-inizieremo-a-sentirci-inferiori","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.aianthropocosmic.com\/AI\/se-chiamiamo-lai-superiore-inizieremo-a-sentirci-inferiori\/","title":{"rendered":"Se chiamiamo l\u2019AI \u201csuperiore\u201d, inizieremo a sentirci inferiori?"},"content":{"rendered":"\n

di\u00a0Antonio Cappella<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n

\n
<\/div>\n\n\n\n
\n
\"Se
Segui il filo rosso. Dove porta, comincia la domanda.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Le parole con cui descriviamo l\u2019intelligenza artificiale non sono necessariamente neutrali. La ricerca mostra che il modo in cui un sistema AI viene presentato pu\u00f2 modificarne la percezione e che alcune rappresentazioni antropomorfiche sono associate alla fiducia e alla disponibilit\u00e0 ad adottarlo. Ma nessuno ha ancora dimostrato che chiamare l\u2019AI \u201csuperiore\u201d renda automaticamente l\u2019uomo pi\u00f9 disposto a sottomettersi alle sue decisioni. Ed \u00e8 proprio qui che nasce la domanda.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La domanda scomoda<\/h2>\n\n\n\n

Se domani smettessimo di parlare di Artificial Intelligence<\/strong> e iniziassimo a chiamarla Superior Intelligence<\/strong>, cambierebbe soltanto un nome?<\/p>\n\n\n\n

Oppure cambierebbe lentamente anche il posto che attribuiamo alla macchina rispetto alla persona?<\/p>\n\n\n\n

La risposta scientificamente corretta, oggi, \u00e8: non lo sappiamo<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Ma sappiamo qualcosa di abbastanza importante da rendere legittima la domanda.<\/p>\n\n\n\n

Il fatto nudo: le aspettative possono cambiare la percezione dell\u2019AI<\/h2>\n\n\n\n

Nel 2023 uno studio pubblicato su Nature Machine Intelligence<\/em> ha fatto interagire alcuni partecipanti con lo stesso sistema conversazionale<\/strong>, modificando per\u00f2 il modo in cui veniva presentato.<\/p>\n\n\n\n

Ai partecipanti venivano suggerite differenti presunte motivazioni dell\u2019AI: premurose, manipolative oppure neutrali.<\/p>\n\n\n\n

Il risultato \u00e8 significativo: modificare preventivamente il modello mentale del sistema influenzava l\u2019interazione e la sua percezione in termini di affidabilit\u00e0, empatia ed efficacia.<\/p>\n\n\n\n

Il sistema con cui interagivano era lo stesso.<\/p>\n\n\n\n

Cambiava il modo in cui era stato presentato.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ed \u00e8 questo il punto da cui partire.<\/p>\n\n\n\n

Prima di entusiasmarci: cosa \u00e8 dimostrato e cosa no<\/h2>\n\n\n\n

Occorre evitare un salto logico.<\/p>\n\n\n\n

La ricerca non dimostra<\/strong> che chiamare un sistema \u201cSuperior Intelligence\u201d induca automaticamente le persone a considerarsi inferiori.<\/p>\n\n\n\n

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\u2019AI.<\/p>\n\n\n\n

Sappiamo per\u00f2 che il framing<\/strong> pu\u00f2 influenzare la percezione dell\u2019intelligenza artificiale. E sappiamo che le metafore con cui le persone rappresentano l\u2019AI sono associate al livello di fiducia e alla disponibilit\u00e0 ad adottarla.<\/p>\n\n\n\n

La distinzione \u00e8 fondamentale:<\/p>\n\n\n\n

un\u2019associazione non dimostra una causalit\u00e0.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ma pu\u00f2 indicare una domanda che vale la pena investigare.<\/p>\n\n\n\n

T \u2014 Tecnologia: \u201csuperiore\u201d rispetto a cosa?<\/h2>\n\n\n\n

La prima obiezione \u00e8 quasi matematica.<\/p>\n\n\n\n

Dire che un sistema \u00e8 superiore ha poco significato senza specificare:<\/p>\n\n\n\n

compito, metrica e termine di confronto.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Una macchina pu\u00f2 essere superiore a un essere umano nel calcolo, nell\u2019analisi di enormi quantit\u00e0 di dati o in uno specifico benchmark.<\/p>\n\n\n\n

Questo non significa automaticamente possedere una generica intelligenza superiore<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

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.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 una descrizione funzionale.<\/p>\n\n\n\n

Non una gerarchia tra uomo e macchina.<\/p>\n\n\n\n

E \u2014 Etica e persona: fiducia non significa affidabilit\u00e0<\/h2>\n\n\n\n

Qui si trova probabilmente il problema pi\u00f9 importante.<\/p>\n\n\n\n

Una persona pu\u00f2 percepire<\/strong> un sistema come affidabile senza che il sistema sia effettivamente affidabile nel contesto in cui viene utilizzato.<\/p>\n\n\n\n

Uno studio pubblicato nel 2026 su Scientific Reports<\/em> ha coinvolto 295 persone<\/strong>, chiedendo loro di distinguere 40 volti reali da 40 generati dall\u2019AI. I partecipanti ricevevano indicazioni attribuite alternativamente a esseri umani o all\u2019intelligenza artificiale; quelle indicazioni erano corrette soltanto nel 50% dei casi.<\/p>\n\n\n\n

Tra coloro che ricevevano consigli attribuiti all\u2019AI, atteggiamenti pi\u00f9 positivi verso l\u2019intelligenza artificiale erano associati a una peggiore capacit\u00e0 di distinguere i volti reali da quelli sintetici.<\/p>\n\n\n\n

Gli autori richiamano esplicitamente il problema dell\u2019overreliance<\/strong>, cio\u00e8 dell\u2019eccessivo affidamento sui sistemi AI.<\/p>\n\n\n\n

Questo non significa che fidarsi dell\u2019AI peggiori sempre le decisioni.<\/p>\n\n\n\n

Significa che in determinate condizioni l\u2019eccessiva fiducia pu\u00f2 diventare essa stessa un fattore di rischio<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Le metafore stanno cambiando<\/h2>\n\n\n\n

Un secondo dato merita attenzione.<\/p>\n\n\n\n

Una ricerca pubblicata nel 2026 su Communications Psychology<\/em> ha analizzato oltre 12.000 metafore spontanee<\/strong> raccolte tra maggio 2023 e agosto 2024 su un campione rappresentativo della popolazione statunitense.<\/p>\n\n\n\n

Nel periodo osservato sono aumentate significativamente le attribuzioni di caratteristiche umane e di \u201ccalore\u201d all\u2019AI.<\/p>\n\n\n\n

Metafore e percezioni come antropomorfismo, calore e competenza risultavano inoltre associate statisticamente alla fiducia e alla disponibilit\u00e0 ad adottare tecnologie AI.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 importante non andare oltre ci\u00f2 che lo studio dimostra.<\/p>\n\n\n\n

Non possiamo concludere che una determinata metafora provochi fiducia<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Possiamo dire che il modo in cui le persone immaginano l\u2019AI e la loro fiducia nella tecnologia sono significativamente collegati.<\/p>\n\n\n\n

Ed \u00e8 gi\u00e0 molto.<\/p>\n\n\n\n

Un esperimento sociale che nessuno ha ancora fatto<\/h2>\n\n\n\n

\u00c8 qui che nasce la vera domanda.<\/p>\n\n\n\n

Se presentare diversamente uno stesso sistema pu\u00f2 modificarne la percezione, cosa accadrebbe se incorporassimo un giudizio di superiorit\u00e0 nel nome stesso della tecnologia<\/strong>?<\/p>\n\n\n\n

Non abbiamo ancora una risposta sperimentale.<\/p>\n\n\n\n

La questione \u00e8 diventata particolarmente visibile il 19 settembre 2026, quando il presidente statunitense Donald Trump ha proposto pubblicamente alternative all\u2019espressione Artificial Intelligence<\/em>: Superior Intelligence<\/strong>, Extreme Intelligence<\/em> e Supreme Intelligence<\/em>, invitando gli utenti a scegliere attraverso un sondaggio.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019episodio interessa qui non come questione politica, ma come esempio linguistico.<\/p>\n\n\n\n

\u201cArtificial Intelligence\u201d descrive una caratteristica della tecnologia.<\/p>\n\n\n\n

\u201cSuperior Intelligence\u201d introduce implicitamente un confronto<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Ed \u00e8 sufficiente aggiungere una parola per produrre una nuova domanda:<\/p>\n\n\n\n

superiore a chi?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Non esistono, allo stato delle fonti verificate, elementi per considerare questa denominazione una nuova classificazione scientifica dell\u2019AI.<\/p>\n\n\n\n

Ma come fenomeno comunicativo rappresenta perfettamente il problema.<\/p>\n\n\n\n

S \u2014 Standard: meno aggettivi, pi\u00f9 misure<\/h2>\n\n\n\n

La normazione e i framework di gestione del rischio seguono una strada molto diversa.<\/p>\n\n\n\n

Il NIST AI Risk Management Framework non classifica un sistema come \u201csuperiore\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Individua invece caratteristiche concrete della trustworthiness<\/strong>: validit\u00e0 e affidabilit\u00e0, sicurezza, resilienza, accountability, trasparenza, spiegabilit\u00e0, interpretabilit\u00e0, privacy e gestione dei bias dannosi.<\/p>\n\n\n\n

Il framework \u00e8 strutturato attorno alle funzioni Govern, Map, Measure e Manage<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Tradotto nel linguaggio T.E.S.T.A.:<\/p>\n\n\n\n

non raccontarmi quanto sei intelligente.
Dimostrami quanto sei affidabile.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Questa non \u00e8 una citazione del NIST, ma sintetizza la differenza culturale tra comunicazione e valutazione tecnica.<\/p>\n\n\n\n

T \u2014 Tutele e diritto: la tecnologia resta uno strumento<\/h2>\n\n\n\n

Anche il quadro europeo offre un’indicazione importante.<\/p>\n\n\n\n

Il considerando 27 dell\u2019AI 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<\/strong>, rispettando dignit\u00e0 umana e autonomia personale e mantenendo adeguate possibilit\u00e0 di controllo e supervisione umana.<\/p>\n\n\n\n

La stessa impostazione emerge dalla Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence dell\u2019UNESCO, adottata nel 2021 dai 193 Stati membri allora partecipanti alla Conferenza generale: diritti umani e dignit\u00e0 costituiscono elementi centrali, insieme a trasparenza, equit\u00e0 e supervisione umana.<\/p>\n\n\n\n

La domanda, quindi, non dovrebbe essere soltanto:<\/p>\n\n\n\n

quanto diventer\u00e0 intelligente l\u2019AI?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dovrebbe essere anche:<\/p>\n\n\n\n

quanto potere decisionale siamo disposti ad attribuirle?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

L\u2019esempio del bar<\/h2>\n\n\n\n

Immaginiamo tre porte.<\/p>\n\n\n\n

Sulla prima c\u2019\u00e8 scritto:<\/p>\n\n\n\n

Assistente AI.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Sulla seconda:<\/p>\n\n\n\n

Esperto AI.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Sulla terza:<\/p>\n\n\n\n

Intelligenza superiore.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dietro tutte e tre c\u2019\u00e8 esattamente lo stesso modello.<\/p>\n\n\n\n

Non sappiamo sperimentalmente quanto quelle tre etichette cambierebbero il comportamento dell\u2019utente.<\/p>\n\n\n\n

Ma sappiamo che aspettative e rappresentazioni possono modificare la percezione del sistema<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

E allora la domanda diventa interessante:<\/p>\n\n\n\n

davanti a quale porta controlleremmo maggiormente la risposta?<\/p>\n\n\n\n

E davanti a quale saremmo pi\u00f9 esitanti nel dire:<\/p>\n\n\n\n

\u201cNo, credo che tu abbia sbagliato\u201d?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Il paradosso<\/h2>\n\n\n\n

Per decenni abbiamo cercato di costruire macchine capaci di riprodurre alcune capacit\u00e0 considerate proprie dell\u2019intelligenza umana.<\/p>\n\n\n\n

Ora potremmo trovarci davanti al paradosso opposto:<\/p>\n\n\n\n

non \u00e8 necessariamente la macchina a dichiararsi superiore. Potremmo essere noi a costruirle il piedistallo.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La ricerca non dimostra che questo stia inevitabilmente accadendo.<\/p>\n\n\n\n

Mostra per\u00f2 che le rappresentazioni sociali dell\u2019AI stanno evolvendo e che, almeno nel campione statunitense analizzato, caratteristiche umane, metafore, fiducia e disponibilit\u00e0 all\u2019adozione sono significativamente correlate.<\/p>\n\n\n\n

Ed \u00e8 sufficiente per prendere sul serio il problema.<\/p>\n\n\n\n

Cosa sappiamo \/ cosa ancora non sappiamo<\/h2>\n\n\n\n

Sappiamo<\/strong> che modificare le aspettative su un sistema AI pu\u00f2 modificarne la percezione; che in un ampio campione statunitense metafore e percezioni antropomorfiche risultano associate a fiducia e disponibilit\u00e0 all\u2019adozione; e che, in specifici contesti sperimentali, atteggiamenti molto favorevoli verso l\u2019AI possono associarsi a forme problematiche di affidamento sulle sue indicazioni.<\/p>\n\n\n\n

Non sappiamo<\/strong> se chiamare l\u2019intelligenza artificiale \u201cSuperior Intelligence\u201d aumenterebbe realmente la deferenza nei suoi confronti.<\/p>\n\n\n\n

Non sappiamo se produrrebbe effetti duraturi sul comportamento.<\/p>\n\n\n\n

E non sappiamo se tali effetti sarebbero uguali nelle diverse culture, generazioni e condizioni d\u2019uso.<\/p>\n\n\n\n

Queste non sono debolezze della tesi.<\/p>\n\n\n\n

Sono le domande che la ricerca deve ancora affrontare.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Perch\u00e9 conta per AI AnthropoCosmic<\/h2>\n\n\n\n

Il rapporto Persona\u2013AI<\/strong> rischia di essere impoverito se viene ridotto a una gara:<\/p>\n\n\n\n

chi \u00e8 pi\u00f9 intelligente?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La domanda potrebbe essere formulata diversamente:<\/p>\n\n\n\n

quale capacit\u00e0 serve, per quale scopo, secondo quale misura e sotto la responsabilit\u00e0 di chi?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La capacit\u00e0 computazionale pu\u00f2 appartenere alla macchina.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019affidabilit\u00e0 deve essere verificata.<\/p>\n\n\n\n

La responsabilit\u00e0 deve poter essere attribuita.<\/p>\n\n\n\n

La dignit\u00e0 della persona non \u00e8 un benchmark da mettere in competizione con un algoritmo.<\/p>\n\n\n\n

Forse, allora, il problema non arriver\u00e0 il giorno in cui riusciremo a dimostrare che una macchina \u00e8 \u201csuperiore\u201d all\u2019uomo in un determinato compito.<\/p>\n\n\n\n

Il problema potrebbe arrivare prima:<\/p>\n\n\n\n

quando smetteremo di chiederle di dimostrare in che cosa lo \u00e8.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Approfondimento: come siamo arrivati qui<\/h2>\n\n\n\n
    \n
  • 2021 \u2014 UNESCO.<\/strong> La Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence pone dignit\u00e0, diritti umani, trasparenza e supervisione umana al centro della governance dell\u2019AI.<\/li>\n\n\n\n
  • 2023 \u2014 Esperimento sul framing.<\/strong> Nature Machine Intelligence<\/em> mostra sperimentalmente che differenti aspettative sulle motivazioni dello stesso conversational AI possono modificarne la percezione.<\/li>\n\n\n\n
  • 2023 \u2014 NIST AI RMF.<\/strong> Il framework statunitense propone di affrontare l\u2019AI attraverso caratteristiche verificabili di affidabilit\u00e0 e quattro funzioni di risk management: Govern, Map, Measure e Manage.<\/li>\n\n\n\n
  • 2024 \u2014 AI Act europeo.<\/strong> L\u2019UE definisce l\u2019AI funzionalmente e richiama un approccio antropocentrico, nel quale i sistemi sono strumenti al servizio delle persone.<\/li>\n\n\n\n
  • 2026 \u2014 Metafore dell\u2019AI.<\/strong> Communications Psychology<\/em> documenta, in un campione rappresentativo statunitense, l’aumento di rappresentazioni pi\u00f9 umane dell\u2019AI e associazioni tra metafore, percezioni, fiducia e adozione.<\/li>\n\n\n\n
  • 2026 \u2014 Overreliance.<\/strong> Scientific Reports<\/em> 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.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Abstract \u2014 Opportunit\u00e0, rischio e conseguenze sociali<\/h2>\n\n\n\n

    L\u2019AI pu\u00f2 ampliare enormemente le capacit\u00e0 umane e rendere accessibili competenze, analisi e strumenti prima difficilmente disponibili. La ricerca suggerisce per\u00f2 che la fiducia dipende non soltanto dalle prestazioni tecniche, ma anche da aspettative e rappresentazioni sociali<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

    Il rischio etico nasce quando competenza percepita e affidabilit\u00e0 verificata vengono confuse<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

    Sul piano sociale, sistemi sempre pi\u00f9 antropomorfizzati potrebbero modificare il modo in cui le persone costruiscono fiducia e autorit\u00e0; le evidenze disponibili, tuttavia, non permettono ancora di prevedere l’entit\u00e0 o l’universalit\u00e0 di questo effetto.<\/p>\n\n\n\n

    La sfida non consiste quindi nell\u2019insegnare alle persone a diffidare dell\u2019AI.<\/p>\n\n\n\n

    Consiste nell\u2019imparare a fidarsi in proporzione alle evidenze<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

    \"Se
    Segui il filo rosso. Dove porta, comincia la domanda.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

    _______
    Nota sulla trasparenza:<\/strong>\u00a0questo articolo \u00e8 stato realizzato con il supporto di strumenti di Intelligenza Artificiale per la ricerca, l\u2019organizzazione e la rielaborazione delle informazioni. Anche l\u2019immagine di accompagnamento \u00e8 stata realizzata con strumenti di Intelligenza Artificiale. I contenuti, le fonti e l\u2019impostazione editoriale sono stati verificati e sottoposti a revisione umana.<\/sup><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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