Nel giro di pochissimi anni, l’IA ha stravolto le nostre abitudini, abbattendosi come un ciclone e spazzando via decenni di prassi consolidate.
Dopo una prima fase di entusiasmo a cui ha fatto seguito quella di preoccupazione, si sta ora cercando di analizzare più razionalmente quali siano i pericoli nell’affidarsi troppo a questo strumento.
Abbiamo già visto come le prime ricerche mostrino un grosso rischio rispetto alla riduzione del nostro pensiero critico. Ma ci sono altri contro all’orizzonte se non si usa l’IA con criterio.

Il Debito Cognitivo

A pochi anni dal lancio di ChatGPT, una percentuale sempre più consistente di ragazzi e adulti utilizza quotidianamente questo e/o altri strumenti di Intelligenza artificiale.
Apparentemente, se mettiamo da parte la paura di farci “scippare” il lavoro, possiamo usare Chatgpt e i suoi compagni come mezzo per aumentare la nostra produttività. O per ottenere le stesse cose con minore sforzo.
Ma dietro a questo risultato idilliaco, si nascondono alcune insidie su cui le neuroscienze iniziano ad indagare, come il debito cognitivo. Si tratterebbe di un impoverimento delle nostre capacità mentali dovuto a un eccessivo affidamento all’automazione.

Negli anni ’90, Ward Cunningham introdusse la metafora di debito tecnico, presente tipicamente nello sviluppo di un software. Tale concetto descrive il costo futuro derivante dalla scelta di una soluzione rapida e approssimativa oggi, invece di un approccio più strutturato che richiederebbe più tempo. 

Debito tecnico e debito cognitivo

Cunningham lo paragonava ad un prestito finanziario, in cui ottieni un capitale subito per un tuo obiettivo. Questo ti permette di risparmiare lo sforzo iniziale. Tuttavia, nel tempo dovrai pagare gli interessi, così come – se hai realizzato un prodotto velocemente, senza troppa cura – nel tempo accumulerai problemi e difetti. Più attendi a correggerli, più sarà difficile e costoso migliorarlo, aggiungere nuove funzioni o fare manutenzione.
E, proprio come un debito non ripagato, se attendi troppo a rimettervi mano e lasci accumulare i danni, prima o poi il sistema diventerà così rigido da rendere impossibile qualsiasi evoluzione. 

In che modo lo ricollego al debito cognitivo? Perché il debito tecnico riguarda la qualità del prodotto, così come un debito cognitivo riguarda la qualità del pensiero che porta pian piano alla perdita della capacità di risolvere i problemi senza aiuto. Infatti, anche il debito cognitivo accumula “interessi” nel tempo. Più deleghiamo all’IA, meno esercitiamo le nostre funzioni mentali, diventando potenzialmente meno capaci di ragionare autonomamente in futuro. 

Come l’IA generativa crea debito cognitivo

L’IA generativa (come ChatGPT, Gemini, Claude, ecc.) facilita sicuramente il lavoro, ma crea debito cognitivo attraverso diversi meccanismi: 

• Scorciatoie mentali (offloading cognitivo): L’IA permette di ottenere risposte immediate senza il necessario sforzo mentale per elaborarle, comprendere il contesto o analizzare i dati, indebolendo le nostre capacità intellettuali.
• Riduzione del pensiero critico: quando ci affidiamo a testi o soluzioni preconfezionate dall’IA, tendiamo a saltare le fasi di “conflitto cognitivo” (faticare per comprendere un problema e le sue applicazioni, cercare di arrivare al chiarimento del meccanismo sottostante, analizzare alternative), che sono essenziali per l’apprendimento e la memorizzazione.
• Declino della qualità dell’apprendimento: gli studi indicano che chi utilizza l’IA per scrivere tende ad avere una minore ritenzione delle informazioni e un minore senso di proprietà del lavoro svolto (vedi lo studio sotto).
• Dipendenza dalla soluzione pronta: la velocità del risultato fornito dall’IA riduce la motivazione a comprendere il “perché” dietro una risposta, portando a una conoscenza superficiale e alla perdita di abilità (e desiderio) di risoluzione dei problemi. 

In sintesi, l’IA crea debito cognitivo quando la si utilizza come sostituto del pensiero umano, piuttosto che come un “partner” per amplificare le proprie capacità. Come già visto qui, la soluzione, secondo gli esperti, non è evitarla, ma usarla in modo critico e consapevole, mantenendo alto l’impegno cognitivo personale. 

La scorciatoia neurale: uno studio importante

Uno dei dati più significativi emerge da una ricerca del MIT Media Lab.

Struttura dello studio

La ricerca è stata condotta per un periodo di quattro mesi coinvolgendo 54 partecipanti (adulti tra i 18 e i 39 anni provenienti da università dell’area di Boston).

I partecipanti sono stati suddivisi in tre gruppi: gruppo LLM (usa solo GPT-4o), gruppo Motore di Ricerca (usa Google senza funzioni IA) e gruppo Solo Cervello (nessun supporto esterno).
Successivamente, hanno partecipato a tre sessioni iniziali scrivendo saggi di 20 minuti su temi tratti dai test SAT (esami standardizzati, utilizzati per l’ammissione ai corsi universitari negli Stati Uniti e da alcune università internazionali).
Diciotto partecipanti hanno poi completato una quarta sessione in cui i gruppi sono stati invertiti: chi usava solo il cervello è passato all’IA e viceversa.
Durante l’esperimento, è stata utilizzata l’elettroencefalografia (EEG) a 32 canali per monitorare l’attività neurale, l’analisi del linguaggio naturale per i testi prodotti, interviste post-sessione e una doppia valutazione (da parte di insegnanti umani e di un giudice IA).

Risultati principali

I risultati mostrano un chiaro impatto dell’IA sulla struttura stessa del pensiero e della memoria:

• Riduzione drastica della connettività neurale: la connettività cerebrale diminuisce sistematicamente all’aumentare del supporto esterno.
Il gruppo “Solo Cervello” ha mostrato le reti più forti e ampie (soprattutto nelle onde alfa, theta e delta), mentre il gruppo LLM ha registrato l’accoppiamento più debole. L’uso dell’IA riduce lo sforzo cognitivo di circa il 32%.

• Crisi della memoria e dell’apprendimento: L’affidamento all’IA compromette la memorizzazione. L’83% degli utenti di IA non è stato in grado di citare nemmeno una frase del proprio saggio pochi minuti dopo averlo scritto, contro solo l’11% dei gruppi che non hanno usato l’IA.

• Perdita di senso di proprietà: Gli utenti del gruppo LLM hanno riferito un basso senso di proprietà dei propri testi, sentendosi meno autori del lavoro prodotto. Al contrario, chi lavorava autonomamente provava una soddisfazione maggiore e un legame più forte con i propri pensieri.

• Omogeneizzazione dei contenuti: L’analisi NLP ha rivelato che i saggi scritti con l’IA sono statisticamente omogenei e privi di originalità. Gli insegnanti umani hanno descritto questi testi come “senza anima”, riconoscendo facilmente lo stile robotico dell’IA rispetto a quello individuale e creativo degli studenti umani.

• Effetti dello scambio (Sessione 4): chi è passato dal gruppo IA a quello Cervello ha mostrato una connettività neurale inferiore rispetto a chi aveva praticato senza IA fin dall’inizio, suggerendo un principio di atrofia delle abilità. Chi è passato dal Cervello all’IA ha mostrato un picco di connettività, poiché è stato in grado di usare lo strumento per integrare attivamente le proprie conoscenze preesistenti.

Conclusioni della ricerca

Lo studio, che ha monitorato l’attività cerebrale tramite EEG durante la scrittura di saggi, ha rivelato che l’uso di ChatGPT riduce del 32% lo “sforzo cognitivo rilevante” ovvero l’impegno necessario per trasformare le informazioni in conoscenza reale.
Tuttavia, sebbene i partecipanti assistiti dall’IA abbiano scritto il 60% più velocemente, la loro connettività cerebrale (misurata tramite onde alfa e theta) è risultata quasi dimezzata rispetto a chi ha lavorato senza aiuti esterni. Questo suggerisce che delegare il pensiero all’IA porti a un sottoutilizzo della corteccia prefrontale, rischiando di causare una perdita di plasticità cerebrale e l’accumulo di un debito cognitivo che indebolisce l’autonomia intellettuale. Di fatto, una vera e propria atrofia mentale nel lungo termine.
Tanto che, alla fine, i ricercatori suggeriscono un modello educativo che ritardi l’integrazione dell’IA finché lo studente non abbia sviluppato solide basi di pensiero indipendente e sforzo cognitivo indipendente.

La crisi della memoria per l’effetto “copia-incolla”

Quindi, l’affidamento passivo all’IA ci porta a ragionare meno e a ridurre la capacità di risolvere i problemi. Ma non solo. Il problema potrebbe essere persino più a monte rispetto alla produzione di un contenuto, perché un altro aspetto che risulta alterato dall’IA sembra essere il modo in cui codifichiamo le informazioni.
Si sta infatti verificando un’evoluzione del già noto “effetto Google”. Se nel 2011 si era notato che non ricordiamo bene le informazioni reperibili online, oggi con l’IA rischiamo di non ricordare nemmeno ciò che noi stessi abbiamo prodotto, come si vede anche dalla ricerca appena citata.

L’impatto sulla socialità

L’effetto sulle nostre capacità non termina qui, però. Cosa c’è di più profondamente umano delle relazioni da cui scaturiscono dialogo, confronto e ideazione condivisa? Forse, fra un po’, dovremo scordarci persino questo.

David Rock, del NeuroLeadership Institute, racconta in questo articolo di un’esperienza piuttosto straniante.

In una serie di riunioni online successive al World Economic Forum di Davos, si è accorto che molti partecipanti non erano esseri umani. Diversi invitati alla sessione, infatti, avevano mandato al loro posto degli agenti IA per prendere appunti ed inviare la sintesi via mail al partecipante assente.
Tutto molto comodo, in effetti. Tuttavia, questo porta, inevitabilmente, a cambiare la dinamica della collaborazione fra persone e a rendere molto più pesante la partecipazione dei poveri esseri umani che si sentono sempre più alienati.
Di fatto, questa presenza virtuale “svuota l’atmosfera”, rendendo le conversazioni piatte e prive di profondità.

Già ci siamo accorti della “Zoom fatigue”, data, fra le altre cose, anche dal dovere interpretare segnali non verbali in modo innaturale. A questo, si aggiunge ora un altro impoverimento dato dall’uso dei bot in riunione.
Infatti, dal punto di vista neuroscientifico, l’interazione umana in tempo reale genera una sincronia neurale, cioè l’allineamento dei segnali elettrici tra più cervelli, che è fondamentale per una comprensione condivisa. Leggere un riassunto generato dall’IA elimina questo effetto, privandoci della “diffusione dell’attivazione”, grazie a cui la discussione di un’idea attiva vaste reti di circuiti nel cervello, facilitando il riconoscimento di modelli e l’integrazione di nuove conoscenze.
Tutto questo è nettamente stimolato e facilitato dall’interazione con esseri umani, non certo con bot.

Creatività standardizzata e perdita di motivazione

Se mettiamo insieme una minore capacità di memorizzare, una riduzione del pensiero critico e un affidarsi a strumenti esterni per trovare soluzioni che portano ad un uso estremante rimpicciolito, se non annullato, delle nostre capacità mentali, non è difficile capire anche perché l’impatto dell’IA si possa spingere fino a ridurre la spinta creativa e motivazionale.

Infatti, da una parte risulta una maggiore standardizzazione del pensiero con uniformità delle idee e ridotta creatività collettiva del gruppo. Dall’altra, la tendenza ad esternalizzare il pensiero ci priva del “momento Eureka”, quella scarica di dopamina derivante dall’afferrare la soluzione di un problema da soli, che è la principale fonte di alimentazione della nostra motivazione.
Insomma: più piatti, meno creativi e più demotivati.

Dobbiamo rinunciare all’IA?

Naturalmente, il tema non è se rinunciare alla tecnologia che avanza. Il punto è sempre come utilizzarla. Dobbiamo affidarci ad essa come ad uno strumento che potenzia le nostre abilità, non che le azzoppa.
L’IA deve essere utilizzata come un’estensione della mente con una banca dati immensa e una grande capacità di sintesi, non come un semplice scarico cognitivo passivo per non fare fatica mentale.

L’interazione con questi strumenti deve essere attiva e critica, mettendo sempre in discussione le risposte dell’IA, poiché questi modelli sono progettati per fornire risposte statisticamente plausibili, ma non necessariamente vere. Informazioni che vanno poi verificate e su cui dovremo fare un ulteriore sforzo di rielaborazione per mettere il nostro inequivocabile segno umano in un prodotto altrimenti corretto, ma povero.

È fondamentale che sia l’umano a potenziare la tecnologia, non la tecnologia a impoverire l’umano.

Se vuoi degli esempi di come l’IA possa essere utilizzata non per impoverirci, ma in modo produttivo e non passivo, li trovi in questo articolo.