Nel dibattito contemporaneo sull'intelligenza artificiale generativa è sempre più comune sentire affermazioni come: "in fondo è solo statistica", oppure "indovina la parola successiva". Queste frasi, ripetute con disinvoltura anche in contesti accademici e divulgativi, descrivono i modelli Transformer come macchine puramente bayesiane: strumenti probabilistici che, dati miliardi di esempi, predicono la prossima parola sulla base della frequenza e del contesto sintattico. Secondo questa lettura, i chatbot non fanno altro che attingere al passato: non costruiscono ipotesi, non interpretano, non comprendono. Funzionano con algoritmi statistici che prevedono la parola successiva più probabile sulla base di grandi quantità di dati testuali. In sostanza, generano frasi costruendo sequenze di parole che, dopo un calcolo probabilistico, dovrebbero risultare coerenti. Il processo è descritto come meramente meccanico, automatico, privo di inferenza: ciò che si produce non sarebbe altro che il riflesso di ciò che è stato già detto. È quindi un approccio che, nella sua apparente neutralità, consegna una visione estremamente limitata di ciò che questi modelli fanno realmente. Non solo: è una lettura che giustifica a priori eventuali imprecisioni o "allucinazioni" - come l'invenzione di eventi, citazioni o fonti inesistenti - riconducendole all'imprecisione del calcolo, non alla natura del sistema. Ma è davvero solo questo? Davvero questi modelli non fanno che ripetere e mescolare, senza alcuna forma di costruzione interpretativa? Come intendiamo mostrare in questo articolo, tale riduzione è non solo imprecisa sul piano tecnico, ma anche impoverente sul piano teorico. L'intelligenza artificiale contemporanea, infatti, non si limita a generalizzare: formula ipotesi, spesso sensate, costruite in tempo reale. E per farlo, non si affida soltanto alla statistica, ma a un meccanismo inferenziale che ricorda da vicino la logica dell'abduzione descritta da Charles Sanders Peirce.
Contro la riduzione bayesiana dell'intelligenza artificiale
Enrico Maestri
2025
Abstract
Nel dibattito contemporaneo sull'intelligenza artificiale generativa è sempre più comune sentire affermazioni come: "in fondo è solo statistica", oppure "indovina la parola successiva". Queste frasi, ripetute con disinvoltura anche in contesti accademici e divulgativi, descrivono i modelli Transformer come macchine puramente bayesiane: strumenti probabilistici che, dati miliardi di esempi, predicono la prossima parola sulla base della frequenza e del contesto sintattico. Secondo questa lettura, i chatbot non fanno altro che attingere al passato: non costruiscono ipotesi, non interpretano, non comprendono. Funzionano con algoritmi statistici che prevedono la parola successiva più probabile sulla base di grandi quantità di dati testuali. In sostanza, generano frasi costruendo sequenze di parole che, dopo un calcolo probabilistico, dovrebbero risultare coerenti. Il processo è descritto come meramente meccanico, automatico, privo di inferenza: ciò che si produce non sarebbe altro che il riflesso di ciò che è stato già detto. È quindi un approccio che, nella sua apparente neutralità, consegna una visione estremamente limitata di ciò che questi modelli fanno realmente. Non solo: è una lettura che giustifica a priori eventuali imprecisioni o "allucinazioni" - come l'invenzione di eventi, citazioni o fonti inesistenti - riconducendole all'imprecisione del calcolo, non alla natura del sistema. Ma è davvero solo questo? Davvero questi modelli non fanno che ripetere e mescolare, senza alcuna forma di costruzione interpretativa? Come intendiamo mostrare in questo articolo, tale riduzione è non solo imprecisa sul piano tecnico, ma anche impoverente sul piano teorico. L'intelligenza artificiale contemporanea, infatti, non si limita a generalizzare: formula ipotesi, spesso sensate, costruite in tempo reale. E per farlo, non si affida soltanto alla statistica, ma a un meccanismo inferenziale che ricorda da vicino la logica dell'abduzione descritta da Charles Sanders Peirce.I documenti in SFERA sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
