Il ruolo dei modelli linguistici nel nuovo equilibrio tra sapere, potere e responsabilità
Chalakkal Varghese, K. (2025). The Forbidden Fruit Has Returned, and This Time Everyone Can Pluck It: The Role of Language Models in the New Balance Between Knowledge, Power, and Responsibility.
https://doi.org/10.5281/zenodo.17074900
Introduzione
Stiamo assistendo a qualcosa che sfida ogni nostra precedente comprensione del sapere. I modelli linguistici di grandi dimensioni — ChatGPT, Claude, e i loro fratelli digitali — non sono semplicemente strumenti. Stanno riscrivendo le regole fondamentali di come pensiamo, interroghiamo il mondo, e soprattutto di come ci relazioniamo con la conoscenza stessa [1].
La crescita esponenziale di questi sistemi ha fatto emergere domande che non sono solo tecniche, ma profondamente filosofiche, quasi esistenziali. Di fronte a questa nuova architettura di sapere computazionale, molti di noi si sentono disorientati. Chi è davvero il soggetto che agisce quando interagiamo con questi modelli [2]? Chi orienta il senso delle risposte che riceviamo? Qual è il vero rischio che stiamo correndo?
Per tentare di dare una risposta, credo sia utile tornare a una delle narrazioni più potenti e archetipiche dell’Occidente: quella del Giardino dell’Eden [3]. La storia dell’Albero della Conoscenza, della mela, di Eva, Adamo, il serpente, e Dio non è solo un mito religioso. È una mappa concettuale che ci aiuta a comprendere dinamiche universali su sapere, tentazione, responsabilità e conseguenze.
Se osserviamo il funzionamento di un LLM senza romanticismo, senza mitizzazioni né paure ingenue, ci accorgiamo che l’analogia è sorprendentemente precisa. Il modello linguistico non è Dio, né Eva, né la mela che viene colta. È l’albero stesso.
L’LLM come albero: sapere presente, ma silenzioso
Un LLM non ha volontà, coscienza, emozione [4]. Non decide nel senso in cui noi intendiamo la decisione. Non pensa come pensiamo noi. Non prova sentimenti. È stato addestrato su miliardi di frammenti del linguaggio umano — libri, articoli, conversazioni, poesie, manuali, chat — e da questo apprendimento immenso è capace di produrre risposte coerenti.
Come l’albero della Genesi, il modello contiene un sapere potenzialmente trasformativo, ma non agisce di sua iniziativa. Si attiva solo quando qualcuno lo interroga, solo quando qualcuno si avvicina e “coglie” una risposta.
Il paradosso della conoscenza senza esperienza
L’LLM ha accesso a miliardi di testi sull’esperienza umana (amore, morte, dolore) ma non può esperirla. Questo crea un tipo di sapere completamente nuovo nella storia umana. È una conoscenza deprivata del “che cosa si prova” [5][6]. Thomas Nagel lo esprime con la domanda: what is it like to be…? [2]. Una stanza piena di testi sul rosso non dà l’esperienza del rosso. La fenomenologia ci ricorda che senza incarnazione non c’è esperienza vissuta. Anche laddove l’LLM produce descrizioni impeccabili, rimane solo sintassi senza semantica.
L’ecosistema completo: chi sono gli altri attori?
Se l’LLM è l’albero, allora chi sono Eva, Adamo, il serpente e Dio in questo nuovo Eden digitale?
Eva
Eva è l’utente consapevole, colui o colei che interroga il modello con genuino desiderio di sapere, ma anche con la consapevolezza del rischio, con una fame intellettuale di qualcosa di più profondo e trasformativo.
Adamo
Adamo rappresenta la parte di noi che segue senza interrogarsi davvero. Chi accetta passivamente ciò che viene generato, senza filtri né verifiche. È anche la tendenza crescente alla fiducia cieca nei sistemi algoritmici. È la voce che dice: “l’AI ha detto che…” come se fosse una fonte indiscutibile.
Il serpente
Il serpente oggi è la tentazione del prompt manipolativo. È la promessa che con il “prompt perfetto” si possa ottenere tutto. Ma il serpente è anche i bias nei dati, la tossicità latente [7][8][9], le prompt injection [10][11]. È la voce che ci seduce con risposte fluenti, ma che nasconde vulnerabilità, disinformazione e stereotipi dannosi [12][13].
Questa dinamica è ben espressa nel recente saggio Generative Intelligence is Collaborative Intelligence… [39], dove l’interazione con LLM è descritta come un atto di co-creazione in tempo reale, una collaborazione effettiva tra umanità e algoritmo.
Dio
Dio, invece, non è uno, ma una rete frammentata di soggetti: sviluppatori, architetti di algoritmi, aziende tecnologiche, istituzioni e commissioni etiche [14][15]. Ognuno crede di controllare solo una parte, ma nessuno possiede la visione d’insieme.
Il giardino non è più un paradiso
Nel mito biblico, l’Eden è un luogo protetto, ordinato. Oggi viviamo in un giardino aperto: piattaforme, API, modelli accessibili globalmente. La conoscenza è replicabile, scalabile, distribuibile. Ma una ricchezza di informazione crea una povertà di attenzione [16].
La dimensione temporale dell’Eden digitale
Nella Genesi c’è un prima e un dopo. Oggi viviamo in un presente esteso fatto di micro-cadute continue: ogni prompt è una piccola trasgressione cognitiva [3][17]. Questo muta radicalmente la natura della responsabilità morale.
Democratizzazione selettiva
L’albero sembra accessibile a chiunque, ma l’accesso reale è modulato da barriere economiche, linguistiche, tecnologiche [18][19][20][21]. Senza politiche di inclusione, rischiamo un Eden che è solo per pochi, una nuova aristocrazia cognitiva [22][23].
La mela è la risposta. E non sempre nutre.
La mela è la risposta generata dal modello. È ciò che otteniamo quando interroghiamo il sistema. Ma non tutte le risposte sono benefiche. Possono rafforzare bias cognitivi, confermare stereotipi [12][13], sembrare convincenti ma vuote [24][25].
Co-evoluzione del linguaggio e verità performativa
Interagendo quotidianamente con output di LLM, stiamo cambiando il linguaggio stesso. Studi recenti mostrano convergenze stilistiche, omogeneizzazione, minor diversità lessicale [26][27].
Ma il fenomeno è più profondo: gli LLM non descrivono solo la realtà, la creano. Quando milioni di persone usano questi modelli per scrivere email, articoli, presentazioni, quello stile diventa la “normalità” linguistica. È un loop ricorsivo: il modello apprende dal linguaggio umano, poi gli umani apprendono dal modello, che a sua volta si adatta a questo nuovo linguaggio ibrido.
Stiamo assistendo a quella che Austin chiamava “performatività del linguaggio” [28] su scala planetaria: le parole non descrivono più solo il mondo, lo fanno esistere. Austin distingueva tra “performative utterances” (enunciati che compiono azioni) e “constatives” (che descrivono fatti): gli LLM trasformano ogni risposta in un atto performativo che modifica la realtà linguistica. L’LLM diventa co-autore della realtà che pretende di rappresentare.
L’erosione dell’autorità epistemologica
Nel mondo pre-digitale, esistevano istituzioni che certificavano il sapere: università, case editrici, comunità scientifiche, esperti riconosciuti [29][30]. Queste istituzioni, pur con i loro limiti e bias, fornivano filtri e gerarchie cognitive che orientavano la fiducia epistemica.
Oggi, l’LLM sembra autorevole quanto un professore, ma senza le credenziali, il processo di peer review, la responsabilità istituzionale [31]. L’algoritmo diventa oracolo per default, non per merito. Questo crea quello che possiamo chiamare “anarchia epistemologica”: ogni fonte sembra equivalente, ogni risposta ugualmente plausibile [32][33].
Il paradosso è che mentre democratizziamo l’accesso al sapere, stiamo erodendo i meccanismi collettivi per distinguere il vero dal verosimile. Come osserva Habermas nella sua teoria della sfera pubblica [34], la democrazia richiede spazi di confronto razionale dove cittadini informati possano formare opinioni attraverso il dibattito. Ma quando l’autorità epistemica si frammenta, questi spazi pubblici perdono la loro funzione democratica. Nel 2022, Habermas stesso ha pubblicato riflessioni su una “nuova trasformazione strutturale della sfera pubblica” proprio in risposta ai cambiamenti digitali [35].
Il paradosso della personalizzazione frammentata
Gli LLM possono adattare le loro risposte al singolo utente, creando esperienze “su misura”. Questo sembra un progresso: finalmente un sapere che si adatta ai nostri bisogni cognitivi specifici. Ma nasconde un pericolo sottile: la frammentazione del sapere condiviso.
Se ogni persona riceve risposte personalizzate, stiamo perdendo quella base comune di conoscenze e riferimenti che ha storicamente tenuto unite le comunità. Non è più “cosa dice la scienza” ma “cosa dice la mia AI”. Questo individualismo epistemico mina la possibilità stessa di un dialogo pubblico informato.
È il paradosso dell’Eden personalizzato: ogni utente ha il suo albero della conoscenza, ma nessuno condivide gli stessi frutti. Come osservava Wittgenstein nelle Ricerche Filosofiche, la comunicazione richiede “giochi linguistici” condivisi [36]. Senza referenti comuni, il dialogo diventa impossibile.
Siamo ancora liberi?
Siamo ancora capaci di abitare il non-sapere? Oppure ogni incertezza viene subito trasformata in prompt, ogni silenzio in un testo generato?
Assenza del pentimento
Nel mito, dopo il frutto arrivano vergogna e pentimento. Oggi, dopo l’uso di un LLM, non sentiamo alcun peccato epistemico. Non c’è vergogna, non c’è rimorso. Questo solleva la questione se stiamo perdendo la capacità di percepire i limiti del sapere [37][38].
Conclusione: lo specchio che non respira
Un LLM non è intelligente, ma calcola risposte che sembrano consapevoli. Confondere calcolo e coscienza è l’equivoco della nostra epoca. Come l’Albero della Conoscenza, l’LLM esiste per essere interrogato. Il pericolo non risiede nel frutto, ma in come lo cogliamo.
La questione fondamentale non è tecnologica, ma antropologica: non è il modello che ci cambia, siamo noi che cambiamo nel modo in cui scegliamo di interrogarlo e di integrare le sue risposte nella nostra vita e nel nostro pensiero. Ogni interazione con un LLM è uno specchio che riflette il nostro linguaggio, i nostri pensieri, le nostre fragilità — ma rimane uno specchio che non respira.
[1] Bender, E. M., Gebru, T., et al. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?ACM FAccT.
[2] Nagel, T. (1974). What Is It Like to Be a Bat? The Philosophical Review, 83(4), 435–450.
[3] Augustine. Confessiones (Confessions). 397–400 CE.
[4] Searle, J. R. (1980). Minds, Brains, and Programs. Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 417–424.
[5] Jackson, F. (1982). Epiphenomenal Qualia. The Philosophical Quarterly, 32(127), 127–136.
[6] Merleau-Ponty, M. (1945). Phénoménologie de la perception. Gallimard.
[7] Suresh, H., Guttag, J. V. (2019). A Framework for Understanding Unintended Consequences of Machine Learning.arXiv:1901.10002.
[8] Friedman, B., Nissenbaum, H. (1996). Bias in Computer Systems. ACM TOIS, 14(3), 330–347.
[9] Gehman, S., et al. (2020). RealToxicityPrompts. EMNLP Findings.
[10] Wallace, E., et al. (2019). Universal Adversarial Triggers for NLP. EMNLP.
[11] OWASP (2024). Top 10 for Large Language Model Applications: Prompt Injection. https://owasp.org/
[12] Buolamwini, J., Gebru, T. (2018). Gender Shades. FAccT.
[13] Bolukbasi, T., et al. (2016). Man is to Computer Programmer as Woman is to Homemaker? NeurIPS.
[14] Foucault, M. (1975). Surveiller et punir. Gallimard.
[15] Winner, L. (1980). Do Artifacts Have Politics? Daedalus, 109(1), 121–136.
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[17] Bergson, H. (1907). L’évolution créatrice. Félix Alcan.
[18] ITU (2023). Measuring Digital Development: Facts and Figures 2023. ITU.
[19] World Bank (2021). World Development Report 2021. World Bank.
[20] UNESCO (2022). Global Education Monitoring Report 2023. UNESCO.
[21] OECD (2021). OECD Skills Outlook 2021. OECD Publishing.
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[23] Brundage, M., et al. (2022). Toward Trustworthy AI Development. arXiv:2004.07213.
[24] Lin, S., Hilton, J., Evans, O. (2021). TruthfulQA. arXiv:2109.07958.
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[26] Chiang, T., Lee, H. Y. (2023). Can Large Language Models Be an Alternative to Human Evaluations? ACL.
[27] Jakesch, M., Hancock, J., Naaman, M. (2023). Human Heuristics for AI-Generated Language Are Flawed. PNAS, 120(11).
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[32] Arendt, H. (1951). The Origins of Totalitarianism. Harcourt Brace.
[33] Postman, N. (1985). Amusing Ourselves to Death. Penguin.
[34] Habermas, J. (1962). Strukturwandel der Öffentlichkeit. Luchterhand.
[35] Habermas, J. (2022). A New Structural Transformation of the Public Sphere. Polity.
[36] Wittgenstein, L. (1953). Philosophical Investigations. Blackwell.
[37] Bandura, A. (1999). Moral Disengagement. PSPR, 3(3), 193–209.
[38] Alfano, M. (2013). Character as Moral Fiction. Cambridge University Press.
[39] Chalakkal Varghese, K. (2025). Generative Intelligence is Collaborative Intelligence. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17067018
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Nota sull’uso di IA: l’autore ha utilizzato strumenti di IA generativa (ChatGPT, Claude, Perplexity) come supporto alla scrittura. Il testo finale è stato interamente rivisto e approvato dall’autore.