Page 114 - Rassegna 2025-3

SCIENTIAE

stabilendo vere e proprie “geometrie di inf uenza” (Mesquita et al., 2016) sia che ci
riferiamo ad aventi di carattere emotivo o morale (Khandelwal et al., 2024).
Riportando quanto detto, alla tecnologia delle reti neurali, questi sono pro-
grammati per essere addestrati su enormi set di dati ed eseguire elaborazioni del lin-
guaggio naturale, secondo un apprendimento automatico, tale da identif care, nella
grammatica di riferimento, vettori in grado di anticipare la parola successiva. I
Modelli Linguistici Allargati (LLM) sono il risultato di questo approccio.
Un sistema tecnologico basato sul modello delle connessioni neurali, proget-
tato utilizzando concetti derivati dalla grammatica inglese, incorre nell’errore di
paragonare le sue prestazioni al genere umano, generalmente per un aspetto già
testé descritto, la cultura.
I modelli connessionistici basano le loro prestazioni sulla predizione, cioè l’an-
ticipazione su un evento, non ancora occorso, tale per cui la probabilità che accada
rimane solo probabilistica. I processi predittivi, per def nizione, sono artefatti, ossia
congetture non vere ma solo probabili, se osservati puramente da una prospettiva
matematica; invero, da una vis psico-socio-antropologica, i processi predittivi sono
mere esecuzioni di un compito cognitivo che rappresentano operazioni elettive
nelle lingue testuali rispetto alle lingue orali (Theimann et al., 2021): fra le circa
7000 lingue, circa cento hanno una cultura della scrittura e della letteratura mentre
la maggioranza rimane testuale (Pickering, Gambi, 2018).
Sulla scorta di quanto sostengono alcuni autori , la probabilità che questa tec-
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nologia possa assumere connotazioni antropomorfe corre il rischio di una ricolo-
nizzazione che attraverso il design e la creazione di “strumenti di pensiero”, avvalora
il gusto estetico a tutto svantaggio del capitanato morale.
Tuttavia, alcune recenti ricerche (Kosinki, 2024) mettono in evidenza non
solo il linguaggio naturale adoperato dagli LLM, ma ampliano il contesto simula-
torio anche alle funzioni cognitive capaci di attribuire stati mentali, con prestazioni
paragonabili a bambini di 6 anni, superando qualsiasi modello precedente (Curci
et al, 2024); altri autori si sono concentrati sulla valutazione dell’intelligenza emo-
tiva ottenendo prestazioni migliori della media di 541 rispondenti con GPT-4
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(Wang, 2023).
Questi studi, solo per citarne alcuni, stabiliscono una corrispondenza cultu-
rale che non nega la maternità delle funzioni umane e neppure il valore morale degli
attribuiti sugli stati menali.

3 Ibidem.
4 La plausibilità dei dati avviene per comparazione ai dati forniti da soggetti reali impiegati nelle spe-
rimentazioni, pertanto i canoni culturali, sottesi alle prestazioni dei soggetti impiegati, non possono
prescindere dalle attribuzioni apprese dai modelli linguistici allargati.

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