Interessante conversazione per riflettere

In questa intervista, l’esperto Alessandro De Concini analizza il rapporto tra intelligenza artificiale e apprendimento, definendo la tecnologia come un’arma a doppio taglio che può potenziare o distruggere la formazione. Il fulcro del discorso è la “difficoltà desiderabile”: imparare richiede uno sforzo cognitivo che non deve essere delegato alla macchina, pena l’atrofizzazione delle capacità intellettive. L’intelligenza artificiale va quindi utilizzata come un tutor interattivo per approfondire i testi e generare metafore, piuttosto che come uno strumento pigro per ottenere riassunti “pre-masticati”. L’autore sottolinea inoltre l’importanza del pensiero critico e della rielaborazione personale, elementi che restano prerogative umane insostituibili. Infine, viene esaminato il ruolo della scuola, che dovrebbe integrare questi strumenti in modo guidato per trasformare lo studio in un processo attivo e consapevole.

  1. L’IA come arma a doppio taglio: l’intelligenza artificiale è considerata contemporaneamente il più grande alleato e il più grande nemico di chi studia. Il rischio principale è usarla per “fare di meno” (sostituzione), mentre il vero potenziale risiede nell’usarla per “fare di più” e potenziare le proprie capacità.
  2. L’importanza dello sforzo e della neuroplasticità: lo sforzo è il motore dell’apprendimento e della neuroplasticità; il cervello si modifica solo in risposta a uno stimolo e a una fatica. Delegare lo sforzo cognitivo alla macchina significa far diventare più intelligente l’IA, mentre l’utente rimane allo stato di partenza.
  3. Il concetto di “difficoltà desiderabile”: l’apprendimento autentico avviene in una zona di difficoltà desiderabile, ovvero uno spazio in cui bisogna sforzarsi oltre il proprio comfort senza però arrivare alla frustrazione. Se l’IA annulla questa fatica, non si creano nuove sinapsi.
  4. Uso dell’IA come tutor, non come oracolo: l’IA non dovrebbe essere interrogata come un oracolo per ottenere risposte pronte, ma usata come un tutor interattivo con cui dialogare, chiedere spiegazioni su concetti complessi o generare metafore ed esempi pratici.
  5. Il pericolo dei contenuti “pre-masticati”: studiare direttamente sui riassunti prodotti dall’IA è un grave errore perché impoverisce il materiale di partenza. Il riassunto e lo schema dovrebbero essere il risultato finale di una rielaborazione personale e non la fonte primaria di studio.
  6. Cosa non delegare mai: una regola d’oro è delegare solo ciò che si sarebbe già in grado di fare autonomamente. In particolare, non si dovrebbe mai delegare la rielaborazione personale, poiché è in quel processo che avviene il “transfer”, ovvero il potenziamento effettivo delle capacità di ragionamento e logica del cervello.
  7. Sviluppo del pensiero critico: il pensiero critico è una competenza che può essere insegnata e appresa, sebbene sia spesso “scomoda” e faticosa perché mette in dubbio le proprie certezze. L’IA può aiutare in questo processo fungendo da “avvocato del diavolo” per testare la solidità delle proprie opinioni.
  8. Evoluzione del ruolo del formatore: in un’epoca in cui le informazioni sono accessibili a tutti, il formatore non è più il “guru” depositario di segreti, ma uno specialista del “come” si impara e un facilitatore del processo educativo.
  9. La scuola e l’educazione consapevole: demonizzare o vietare l’IA a scuola è considerato inutile e controproducente. È invece imperativo che le istituzioni guidino i ragazzi verso un uso consapevole e critico della tecnologia, integrandola nella didattica per mostrare anche i limiti e le potenziali “allucinazioni” dei modelli linguistici.
  10. Il valore dell’umanità e della connessione: nonostante l’efficienza delle macchine, gli esseri umani cercheranno sempre la connessione con altri umani. L’IA manca di vissuto personale, empatia e scintilla creativa spontanea, elementi che rimangono centrali nel rapporto tra docente e studente.

Per comprendere meglio l’importanza dello sforzo personale, si può pensare all’uso dell’IA nello studio come all’allenamento fisico: “mandare un robot in palestra al posto proprio non farà mai crescere i propri muscoli, ma renderà solo il robot più forte“.