Il presidente della Federal Reserve statunitense, Kevin Warsh, è convinto , e molti economisti di spicco concordano , che l’intelligenza artificiale aumenterà significativamente la produttività del lavoro. Non scommetteteci. Anzi, una maggiore diffusione di questi modelli potrebbe ridurre la produzione per lavoratore.
L’adozione diffusa di nuove tecnologie è un elemento fondamentale del dinamismo economico . E nell’era di Internet, interfacce utente accessibili e prezzi contenuti si sono rivelati fattori abilitanti imprescindibili. Fino ai primi anni ’90, gli esperti di tecnologia si affidavano a strumenti rigidi e basati su testo come Gopher per scambiarsi documenti su Internet. Poi, con l’avvento del World Wide Web, più flessibile, sono nati browser – Mosaic, Netscape Navigator e Internet Explorer di Microsoft – e motori di ricerca veloci, facili da usare ed economici.
AltaVista, il primo indice di ricerca “full-text” del World Wide Web, passò da 300.000 accessi giornalieri nel suo primo giorno, nel 1995, a oltre 80 milioni nel 1997. Ma AltaVista deturpava i risultati con banner pubblicitari sgradevoli. Così, quando Google lanciò il suo motore di ricerca nel 1998, utenti come me si lasciarono conquistare dal suo design, senza badare alla qualità dei risultati. Il successo di Google travolse i motori di ricerca concorrenti e gli editori tradizionali, e i suoi ingegneri riuscirono miracolosamente a mantenere l’efficienza dell’infrastruttura informatica per garantire che la ricerca di informazioni rimanesse rapida, facile ed economica.
Ma il successo ha anche compromesso l’esperienza utente e la produttività. Con Google che è diventato un monopolio, gli ottimizzatori dei motori di ricerca hanno inondato i risultati con link inutili. I media tradizionali hanno fatto ricorso al clickbait. Questa confusione ha costretto gli utenti ad apprendere nuove competenze: come selezionare le parole chiave, utilizzare gli operatori booleani (come “AND”) e riconoscere il clickbait. Google ha ulteriormente peggiorato l’esperienza mostrando i risultati “sponsorizzati” nella parte superiore della pagina.
I chatbot basati sull’intelligenza artificiale hanno seguito un percorso simile. ChatGPT ha attratto cinque milioni di utenti nei primi cinque giorni dal suo lancio, avvenuto nel novembre 2022. Come per la pagina di ricerca inizialmente pulita di Google, l’interfaccia del chatbot era accattivante: gli utenti potevano porre domande in un linguaggio semplice, senza bisogno di operatori booleani. Sfortunatamente, ChatGPT si è rivelato un cavallo parlante bugiardo . Filtrare le sue falsità richiedeva più tempo delle ricerche per parole chiave di Google, riducendo la produttività . Anche Bard, il chatbot che Google, di fronte a una minaccia esistenziale al suo dominio nella ricerca, si è affrettato a rilasciare, si è rivelato altrettanto deludente.
Ora, a più di tre anni di distanza, Google ha chiuso Bard e lo ha sostituito con una “panoramica sull’IA” sopra i risultati di ricerca tradizionali e con un’opzione “Modalità IA”, un chatbot che invita gli utenti a “chiedere qualsiasi cosa”. Tuttavia, per esperienza personale, i risultati rimangono incredibilmente inaffidabili, persino per le ricerche più semplici.
Rispetto ai modelli statistici tradizionali, compresi gli algoritmi pionieristici di Google, i modelli linguistici su larga scala (LLM) sembrano offrire vantaggi notevoli. Con trilioni di parametri, gli LLM possono incorporare fattori contestuali che i modelli precedenti dovevano ignorare. Inoltre, gli LLM non si limitano a informare; utilizzano metafore e umorismo in quelli che il filosofo Ludwig Wittgenstein chiamava “giochi linguistici” che rassicurano, spiegano, adulano, affermano e blandiscono.
Come le loro controparti precedenti, tuttavia, i modelli lineari basati su dati (LLM) si fondano sull’estrapolazione statistica, presupponendo scenari futuri che ripetono quelli passati. Questo approccio va bene per fenomeni naturali come il ripiegamento delle proteine, ma non per beni e servizi in continua evoluzione. Piccole modifiche alla struttura di una batteria per laptop, ad esempio, possono rendere inutili le istruzioni per la sua sostituzione. Nonostante ciò, gli utenti – come i partecipanti ai famigerati esperimenti di Stanley Milgram con le scosse elettriche – obbediscono istintivamente alla risposta sicura di un chatbot. Al contrario, i tradizionali link di ricerca sono più efficaci nel mostrare l’obsolescenza delle informazioni e l’inaffidabilità delle fonti. Ciò offre agli utenti maggiore discrezionalità, riducendo errori e costi.
L’inclusione indiscriminata di trilioni di parametri amplifica i problemi di estrapolazione dei modelli lineari lineari (LLM), aumentando la probabilità di individuare modelli inesistenti o di selezionare risposte irrilevanti o inaffidabili da cataloghi esaustivi e non curati. I progettisti di modelli statistici tradizionali possono limitare le variabili e le fonti di dati per evitare tale risultato, mantenendo al contempo sotto controllo i costi computazionali.
La dipendenza dei modelli linguistici basati sull’estrapolazione statistica rende le loro interfacce conversazionali delle chimere linguistiche. Poiché i modelli linguistici basati sull’intelligenza artificiale non possono replicare il processo umano di attribuzione di significato e non possiedono una reale comprensione contestuale dell’intento, non utilizzano il linguaggio come “forma di vita”, per riprendere ancora una volta Wittgenstein. La pretesa che lo facciano ha permesso ai promotori dell’IA di diffondere indiscriminatamente i chatbot, soprattutto perché le applicazioni più specifiche per le quali i modelli linguistici basati sull’intelligenza artificiale sono effettivamente utili non giustificano investimenti multimiliardari.
Chi promuove l’intelligenza artificiale sta facendo di tutto per creare dipendenza. Le panoramiche sull’IA e la modalità IA di Google sono come un assaggio gratuito. Una volta che gli utenti saranno dipendenti, i grandi provider di servizi internet applicheranno sicuramente prezzi elevati per recuperare gli ingenti costi di sviluppo e gestione.
Potremmo sperare che nemmeno le aziende più potenti riescano a raggirare i consumatori fino a sottometterli. Nonostante risorse apparentemente illimitate, Google ha avuto almeno tanti fallimenti quanti successi. Il nome stesso di Meta commemora una scommessa fallita da miliardi di dollari sulla realtà virtuale. Ma la massiccia campagna di marketing che ha trasformato la dipendenza dal cibo spazzatura in un business fiorente offre un controesempio scoraggiante.
Le aziende hyperscale potrebbero rendere la dipendenza dai giochi online diffusa quanto le dipendenze fisiologiche, sfruttando il profondo desiderio umano di conversazione e compagnia. Mentre i legami sociali si indeboliscono , i chatbot offrono un simulacro, trasformando potenzialmente professionisti seri in adolescenti innamorati. E come accade con altre dipendenze, i giochi online stanno già usurpando risorse – tra cui capitale, elettricità, chip ed energia imprenditoriale – di cui altre innovazioni meritevoli hanno bisogno. Se questo fenomeno dovesse continuare, i tecno-ottimisti dovrebbero riconsiderare la loro visione rosea delle promesse di produttività dell’intelligenza artificiale.
Autore: Amar Bhiden è professore di politica sanitaria presso la Mailman School of Public Health della Columbia University e autore, tra gli altri, di Uncertainty and Enterprise: Venturing Beyond the Known (Oxford University Press, 2024). Pubblicato originariamente su Project Syndicate.
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