«L’AI e la grammatica: un cambiamento da comprendere»

«I modelli di intelligenza artificiale generativa possono indurci a rimettere in discussione quello che sappiamo sui meccanismi di funzionamento delle lingue e dei cervelli che le elaborano, e forse ci forniscono nuovi spunti di riflessione su cosa sia davvero l’intelligenza». Francesco Cutugno è professore associato di Linguistica computazionale, elaborazione del parlato e interazione uomo-macchina all’Università Federico II di Napoli, dirige il Centro Interdipartimentale di Ricerca Urban/Eco, dove coordina un team interdisciplinare composto da ricercatori con background sia linguistico sia informatico, promuovendo sinergie tra discipline per lo sviluppo di soluzioni innovative nell’ambito della comunicazione uomo-macchina e dell’analisi del linguaggio.

L’esperto sarà oggi, giovedì 21 maggio, a Villa del Grumello, alle 18, con la conferenza “La grammatica non è più quella di una volta: cosa ci insegna l’AI”. L’evento rientra nel ciclo “Serate della Lake Como School of Advanced Studies” promosso dalla Fondazione Alessandro Volta. La conferenza discuterà anche i limiti di questi sistemi, le cosiddette “allucinazioni”, la riproduzione di pregiudizi presenti nei dati, l’assenza di una vera comprensione del mondo e del contesto sociale: «Proprio questi limiti aiutano a chiarire cosa distingue il linguaggio umano da quello artificiale, mettendo in luce il ruolo dell’esperienza, dell’intenzionalità e della dimensione pragmatica della comunicazione».

La grammatica non è più quella di una volta? «Fin da piccoli studiamo la grammatica, dall’analisi logica a quella del periodo. La conoscenza della lingua, come ci viene insegnata, è basata su un insieme di regole fisse e relativamente invariabili, che ci guidano nell’apprendimento del linguaggio man mano che diventiamo più grandi, e che impariamo a utilizzare in maniera sempre più complessa. Con l’arrivo dell’intelligenza artificiale generativa però, ci si è accorti che una macchina riesce a imitare molto bene il linguaggio umano senza possedere alcuna conoscenza esplicita di queste regole. Sono capaci di generare testi, tradurre lingue, rispondere a domande e dialogare con gli esseri umani. La loro diffusione solleva interrogativi profondi non solo di natura tecnologica, ma anche linguistica, culturale ed educativa».

Quali sono le principali differenze tra apprendimento linguistico umano e artificiale che affronterà nel suo intervento? «Farò un parallelo tra quello che sappiamo del cervello umano e di come costruisce la sua competenza linguistica, con quello che succede in una macchina, che quando viene progettata è una sorta di tabula rasa, parte da zero e sviluppa una competenza in larga parte statistica. È proprio su questo punto che alcuni puristi sostengono che i sistemi di AI non abbiano coscienza, non pensino e non possiedano una competenza autentica, ma siano soltanto “pappagalli stocastici”. Si può però osservare che anche un neonato, almeno nelle primissime fasi, mostra in certa misura un comportamento riconducibile a una forma di apprendimento statistico, con alcune differenze fondamentali che continuano a distinguere l’essere umano dalle macchine. Resta aperta la questione se e quando queste differenze diventeranno meno evidenti, fino a un possibile punto in cui non sarà più così immediato distinguerli».

Qual è il punto centrale del confronto tra la grammatica tradizionale e la grammatica “emergente” dei modelli statistici? «La grammatica “emergente” è il riflesso dei testi utilizzati dalle macchine per l’addestramento. Elaborano miliardi e miliardi di parole, una quantità di testo enormemente superiore a qualsiasi enciclopedia o a qualunque forma immaginabile di produzione scritta umana. Da questo materiale estraggono le regolarità del linguaggio attraverso un meccanismo apparentemente semplice, come prevedere quale sarà la parola successiva dopo una sequenza di “n” parole precedenti. Su questa base imparano a “parlare” e finiscono per seguire le regole statisticamente più ricorrenti nei testi osservati. Utilizzano la grammatica senza esserne consapevoli, mentre noi impariamo a comunicare attraverso la grammatica. Anche se dire che ne siamo consapevoli è vero solo in parte: qualcuno ci ha insegnato quali sono le regole, se ce ne fossero state insegnate altre avremmo probabilmente interiorizzato una grammatica diversa».

La grammatica tradizionale è a rischio? «I modelli linguistici non sostituiscono la grammatica umana, ma ne offrono una prospettiva nuova, mostrano che molte strutture linguistiche possono emergere dall’uso, dalla frequenza e dal contesto, anziché da regole astratte applicate consapevolmente. Questo cambiamento di prospettiva ha ricadute importanti sulla didattica, sulla traduzione, sulla scrittura e sulla nostra stessa percezione delle lingue come sistemi dinamici e in continua evoluzione».

A chi si rivolge questo incontro e in che misura sarà accessibile anche a un pubblico non addetto ai lavori? «Il mio intervento sarà di carattere non specialistico, anche se sarà inevitabile ricorrere ad alcune spiegazioni dei termini tecnici più specifici, sia in ambito linguistico sia in ambito informatico. La questione di cosa sia “troppo tecnico” è complessa, perché queste macchine sono tecniche, ma noi le osserviamo come grandi scatole nere, da una parte inseriamo qualcosa e dall’altra otteniamo l’elaborazione di ciò che abbiamo immesso. Mi occupo di linguistica computazionale da circa trent’anni. Per lungo tempo è stata una disciplina marginale, a cui si guardava con scarso interesse, sospesa tra il mondo umanistico dei grandi linguisti e quello informatico dei teorici degli algoritmi. Improvvisamente, è diventata centrale, quasi decisiva, ma è successo anche qualcos’altro, in molti, usando ChatGPT per scrivere un testo o realizzare un’immagine, si sono improvvisamente sentiti esperti. E noi che lavoriamo su questi temi da decenni, ci troviamo ogni giorno a fare i conti con una forte semplificazione del dibattito».

Come evitare questa semplificazione senza correre il rischio di non essere compresi dal “grande pubblico”? «Oggi è fondamentale una divulgazione rigorosa, non necessariamente tecnica, ma corretta rispetto a chi sostiene che la macchina “pensi” e chi sostiene che non lo faccia affatto. La verità, come spesso accade, è probabilmente più sfumata e si colloca nel mezzo».