L’intelligenza artificiale è un ambito di ricerca e di applicazione molto vasto e che va sempre più espandendosi: rientrano in questa definizione i robot per le pulizie o per tagliare l’erba, i programmi che tracciano un percorso per l’auto, mediante il gps, i programmi per il gioco degli scacchi o del Go, i programmi di automatizzazione della casa (domotica), quelli che guidano i robot industriali per il lavoro a catena, quelli della logistica utilizzati nell’e-commerce per selezionare e confezionare le merci da spedire, quelli per le auto a guida automatica ecc.

Quanto è intelligente l’IA?

Una prima importante considerazione per mettere un po’ d’ordine in questa materia che sta espandendosi in modo tumultuoso è la distinzione proposta da Luciano Floridi tra una IA ingegneristica o riproduttiva, cioè di elaborazione dei dati e produzione di attività, dove i risultati sono notevoli (basti pensare, oltre agli esempi proposti in apertura, al riconoscimento del parlato o della scrittura a mano libera, o alla traduzione tra decine di lingue diverse) e una IA produttiva, o poietica, «come branca della scienza cognitiva» (cioè l’intelligenza umana creativa). In questo secondo ambito, scrive Floridi, «i sistemi che sappiamo costruire hanno l’intelligenza di un tostapane e non abbiamo davvero la minima idea di come migliorare la situazione, non foss’altro per il fatto che sappiamo veramente pochissimo sulla stessa intelligenza umana»¹. D’altra parte, basta considerare che un cervello umano “normale” può contare su circa 50 mila miliardi di connessioni neurali, mentre il sistema IA più complesso, secondo ChatGPT, ha 175 miliardi di parametri, che rappresentano i pesi delle connessioni neurali. C’è quindi una differenza di scala che impone, se non altro, di rimandare le attese per sistemi veramente intelligenti, come IA produttiva o cognitiva.

I chatbot

Limiterò la mia analisi soltanto al contributo che l’IA può dare alla didattica, in particolare della filosofia, e in questa prospettiva a un piccolo ambito dell’IA, i chatbot, cioè programmi in grado di interagire con un linguaggio naturale con interlocutori umani.

Parlando di interazione uomo-macchina, è d’obbligo un riferimento al test di Turing, uno dei padri dell’informatica. Com’è noto, egli nel 1950 propose un test per poter definire «intelligente» una macchina, il cosiddetto «gioco dell’imitazione», poi ribattezzato «test di Turing». Un essere umano avrebbe dovuto interagire verbalmente, mediante tastiera, con un partner posto in un’altra stanza, decidendo alla luce delle risposte date se il partner fosse un computer o un altro essere umano. Il test è superato se non è possibile distinguere in un numero predeterminato di casi la natura dell’interlocutore.

Ad oggi il test di Turing, ridefinito secondo parametri più stringenti², non è stato superato da nessun programma informatico, tanto che è in corso la sfida cui accenna il titolo citato in nota 2, la cui scadenza è fissata al 2029, tra chi scommette che per la fine di quell’anno sarà superato e chi è invece scettico al riguardo.

Neppure altri recenti chatbot, da ChatGPT a Bard AI di Google (compresi i vari assistenti vocali, da Siri ad Alexa a Google), possono perciò essere ritenuti «intelligenti» in senso produttivo-cognitivo, quindi è importante avvicinarsi a loro con spirito critico, suggerendo questo orientamento agli studenti, esplorando però, al tempo stesso, le possibilità che offrono in ambito didattico.

Alcune applicazioni didattiche

Da questo punto di vista, credo che dovremmo soprattutto guidare gli studenti all’esplorazione delle potenzialità di Chat-GPT (e simili) e dell’aiuto che possono offrire nello studio e nella comprensione della materia. Restando fedeli a un atteggiamento critico, dovremmo indicare anche come mettere alla prova ChatGPT, chiedendo poi agli studenti di valutarne le prestazioni. Mi spiego con alcuni esempi, che potrebbero tradursi in indicazioni di esercizi o, meglio, in proposte di attività.

Primo esempio.  ChatGPT offre discrete prestazioni nell’invenzione di racconti filosofici per illustrare il pensiero dei diversi autori. Se si chiede, ad esempio: «Inventa un breve racconto filosofico per spiegare la filosofia di Leibniz», produce risultati interessanti. Si potrà invitare lo studente a individuare quali concetti sono stati posti in luce e quali no, e se il racconto è effettivamente aderente alla filosofia considerata, motivando il proprio giudizio. Da notare che, alla stessa domanda ripetuta, ChatGPT dà risposte diverse, inventando, nel caso specifico, racconti diversi. Potrebbe allora essere interessante confrontare, in un lavoro di gruppo, i racconti ottenuti da diversi studenti, per valutare quali sia-no più aderenti al pensiero di Leibniz, quali aspetti metta in rilievo ognuno, se, pur nella diversità, i concetti esemplificati sono simili, e così via.

Secondo esempio. ChatGPT produce anche definizioni corrette dei diversi concetti. Lo studente potrebbe chiedere a Chat-
GPT di individuare i concetti principali del pensiero di un determinato filosofo, accompagnandoli con una definizione sintetica, per poi confrontare il risultato con le proprie conoscenze. Anche in questo caso potrà poi valutare il risultato e discuterlo con i compagni. Qui si nota un comportamento interessante di ChatGPT: ripetendo la domanda, i concetti elencati sono sempre gli stessi, ma le definizioni cambiano, mantenendo comunque lo stesso significato. Anche in questo caso c’è materia per molte attività: controllare se l’elenco è corretto, se è completo, se le definizioni sono chiare, se alcune sono più chiare di altre ecc.

Terzo esempio. ChatGPT lavora molto bene con le argomentazioni. Se chiediamo di produrre argomentazioni a favore o contro una determinata tesi, propone un range abbastanza completo. Provate ad esempio a chiedere «Produci argomentazioni a favore dell’esistenza del libero arbitrio», e poi «Proponi argomenti a favore di una visione deterministica dell’agire umano»: avrete già le basi per un dibattito! Va ancora meglio su problemi più circoscritti e di attualità. Anche in questo caso possiamo chiedere agli studenti di valutare le argomentazioni, di completarle, di individuare eventuali debolezze ecc.

Da queste considerazioni si comincerà a intuire che ChatGPT può essere usata per esercitare le competenze tipiche della filosofia, cioè concettualizzare e argomentare, cui si aggiunge, come vedremo subito, problematizzare. Senza dimenticare, ovviamente, come competenza generale e generica, l’apprendimento di contenuti.

L’uso di ChatGPT come strumento didattico apre nuove prospettive di attività e di interazione: lo studente può imparare ad usarlo come uno strumento critico per approfondire le proprie conoscenze, la comprensione delle diverse teorie, la loro applicazione a situazioni possibili (mediante i racconti filosofici e altre cose) e così via.

In conclusione, almeno per la didattica si aprono nuove possibilità che conviene approfondire, guidando gli studenti a esplorare questi strumenti, non a subirli.

ChatGPT come personal trainer

Dopo queste prime considerazioni, non sembra opportuno utilizzare i programmi di chatbot nella didattica come un possibile ausilio per l’insegnante nel compilare le prove di verifica. Sarebbe non solo riduttivo, ma fortemente controproducente, tanto più che, come abbiamo accennato, non sempre sono completamente affidabili.

Personalmente, penso invece a Chat-
GPT come a un personal trainer, un allenatore personale di ogni studente, che consente di realizzare una “palestra di filosofia in casa”, dove possa esercitarsi programmando egli stesso attività da far costruire a ChatGPT (o a strumenti simili) per poi mettersi alla prova, con autoverifiche continue, senza stress ma in modo quasi ludico. Gli studenti sarebbero probabilmente stimolati a porre le domande “giuste” a ChatGPT per ottenere i risultati attesi, confrontandosi spontaneamente con i compagni per ottenere dal programma determinate risposte. Potrebbero anche discutere tra di sé o con l’insegnante eventuali (ce ne sono) inesattezze o errori del programma, valutandone le prestazioni, o mettendo ad esempio in competizione due chatbot diversi nel produrre argomentazioni su un certo tema, discutendo su quali siano quelle giudicate migliori (giudicando, in realtà, anche la propria capacità di porre le questioni in modo più o meno efficace).

Proponiamo di seguito alcuni esempi di possibili usi didattici di ChatGPT (indicato con la sigla CG).

Piccolo laboratorio di filosofia

ChatGPT può diventare lo strumento per una serie di attività didattiche in parte proposte dall’insegnante o con lui (lei) concordate, in parte per attività liberamente svolte dagli studenti in collaborazione, in parte svolte individualmente a casa.

Esplorarne le potenzialità, capire che cosa possiamo far fare a ChatGPT usando il programma nel modo opportuno e formulando le “giuste” domande, potrebbe essere, credo, una sfida interessante per gli studenti. Coordinando bene questi tre livelli (attività di classe, di gruppo o di collaborazione spontanea, individuali) si potrebbero introdurre elementi laboratoriali nella didattica: non dico di trasformare la classe in un laboratorio di filosofia, ma di introdurre attività – programmate o spontanee – che aumentino la partecipazione e la motivazione degli studenti nell’apprendimento delle competenze filosofiche. Si possono anche immaginare attività svolte individualmente a casa con ChatGPT e poi discusse in classe.

Uno spazio di lavoro online

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Perché queste attività possano incidere davvero nella didattica, in modo sistematico e non sporadico, sembra però necessario creare uno spazio di interazione dove possano confluire, dove gli studenti possano confrontarsi tra loro e con l’insegnante, dove possano collaborare, discutere, organizzare dibattiti, scambiarsi esperienze e suggerimenti. Lo strumento che può coordinare tutte queste attività in modo ordinato e renderle parte organica della didattica di classe è la creazione di un sito di lavoro, accessibile e modificabile da parte di ogni studente, oltre ovviamente che dall’insegnante, che andrà strutturandosi progressivamente in aree differenziate (proposte di esercizi, dibattiti, lavori di gruppo, chat libera ecc.).

Quando insegnavo (sono in pensione da qualche anno) avevo per ogni classe uno spazio di discussione online al quale gli studenti partecipavano liberamente, da casa, per proseguire dibattiti iniziati in classe o per proporne altri, per scambiarsi idee e pareri su problemi filosofici o riflessioni su come la filosofia poteva aiutare a capire meglio la propria esperienza, per proporre materiali da utilizzare in aula con la LIM… La partecipazione non era obbligatoria e non comportava assolutamente voti o altre forme di valutazione. Eppure, nonostante che l’attività fosse svolta nel tempo non scolastico, la partecipazione era abbastanza elevata, a volte accesa.

In quest’ottica, ChatGPT può, a mio parere, arricchire la didattica e farla, per così dire, uscire dall’aula o renderla più motivata e più attiva in aula. Per lo studente, prepararsi le proprie prove di valutazione (autovalutazione), individuare i prompt adeguati per ottenere da ChatGPT una corretta analisi di un testo o la parafrasi di un brano difficile, o l’analisi critica di una tesi sviluppata dal filosofo che si sta studiando, aumenterebbe, credo, la motivazione allo studio, contribuirebbe a mettere a punto un metodo di autoapprendimento, spingerebbe ad approfondire i diversi contenuti.

Alla libera attività in orario extrascolastico dovrebbero accompagnarsi sessioni laboratoriali a scuola in cui si usa insieme ChatGPT, si discutono gli errori che abbiamo rilevato nelle sue risposte, si apprendono insieme le strategie per formulare le richieste nel modo più adatto per ottenere le risposte che ci attendiamo.

Non ignoro né voglio trascurare l’altra faccia della medaglia, cioè i problemi che ChatGPT può produrre nella didattica, ma, pur con una certa prudenza, ritengo che sia importante conoscerne le potenzialità.

NOTE

1. L. Floridi, F. Cabitza, Intelligenza artificiale. L’uso delle nuove macchine, Bompiani, Milano 2021 (ed. digitale), in particolare il cap. 4, Intelligenza artificiale: ingegneria o scienza cognitiva?.
2. Si veda Scommettere sul test di Turing, in 
M. Mitchell, L’intelligenza artificiale, Einaudi, Torino 2022 (ed. digitale).