di Giovanni Carrozzini
Nella prima sezione del presente contributo, si esamineranno i contenuti fondamentali della relazione tenuta dal Jean-Claude Gardin presso la Société de Philosophie française durante la sessione del 28 marzo 1987, dal titolo Questions d’épistémologie pratque dans les perspectives de l’intelligence artificielle[1]; nella seconda, ci si focalizzerà sui due, brevi, ma quantomai puntuali e lungimiranti, interventi di Gilbert Simondon durante il dibattito che segue all’esposizione di Gardin; nella terza, si solleveranno rilievi critici a partire da alcuni aspetti dell’attuale scenario delle ricerche nel settore delle intelligenze artificiali.
Sebbene, infatti, il titolo prescelto per il presente contributo si focalizzi, manifestamente, sulla presenza di Gilbert Simondon alla sessione della Société de philosophie française del 28 marzo 1987, si dedicherà la prima sezione di questo testo a riassumere i contenuti espressi dal relatore Jean-Claude Gardin nella sua esposizione dal titolo Questions d’epistemologie pratique dans le perspective de l’intelligence artificielle, perché – e come pure si avrà modo di evidenziare ulteriormente in seguito – si ritiene che gli interventi di Simondon durante il dibattito che segue alla relazione di Gardin, per quanto densi di suggestioni per un’attenta riflessione critica, essendo comunque assai brevi, non risultino affatto comprensibili senza una previa e opportuna ricostruzione dei punti salienti della summenzionata esposizione del relatore della sessione di cui ci s’intende occupare.
Ora, l’intento programmatico di Gardin, all’epoca dei fatti direttore di ricerca al CNRS e directeur d’études all’École des Hautes Études en Sciences Sociales di Parigi, risiede nel fornire un quadro riassuntivo, ma esaustivo, dei risultati ottenuti durante un trentennale progetto di ricerca – da lui coordinato – finalizzato ad analizzare con il supporto delle tecnologie informatiche allora disponibili i ragionamenti nel campo delle scienze storiche e letterarie – e, più in generale, nel settore di quelle umane – elaborati dai ricercatori impegnati in questo campo d’indagine.
In tal senso, Gardin chiarisce con quale obiettivo intenda impiegare il supporto dell’intelligenza artificiale nel quadro delle ricerche da lui dirette. Ora, un primo problema che Gardin solleva in merito, già in apertura della sua relazione, consiste, tuttavia, nella modalità che occorre impiegare per “rappresentare” i dati che la macchina deve trattare. Da ciò, ne deriva che, onde individuare una possibile soluzione per la suddetta questione, risulta quanto mai necessario comprendere la modalità di “ragionamento” impiegata dalla macchina già in fase di stoccaggio dei dati. Ebbene, ci è ormai assai noto che, per quanto l’impiego dell’espressione “intelligenza artificiale” possa non essere del tutto improprio per definire le procedure di calcolo che soggiacciono anche agli attuali modelli di linguaggio, a costo comunque di precisare cosa si intenda, anche in questo specifico caso, per “intelligenza”, è comunque ben vero che gli algoritmi che sorreggono i suddetti “ragionamenti” sono assai diversi, anche nel loro processo di concatenazione, dalle procedure che gli esseri umani – perlomeno per quanto se ne sappia ad oggi del funzionamento del cervello umano – impiegano per ragionare a loro volta. A ciò si aggiunga, poi, che ciascuno specifico sistema informatico capace di simulare processi cognitivi umani, e cioè ciascuna intelligenza artificiale oggi disponibile agli utenti – e questo perlomeno dal novembre 2022 in poi – possiede procedure di “ragionamento” differenti, peraltro soggette a costanti aggiornamenti, miglioramenti e modifiche da parte dei team di sviluppatori, per esigenze di vario ordine, ivi comprese quelle squisitamente commerciali, che mirano a rendere i suddetti sistemi informatici sempre più competitivi, oltre che efficienti.
Ora – e per tornare all’esposizione di Gardin – l’obiettivo della sua ricerca, anche a partire dal problema testé richiamato, risiede proprio nell’individuare un possibile accordo fra scienze umane e informatica, proprio sulla scorta delle procedure di ragionamento che sorreggono l’attività dei ricercatori delle une come quella dell’altra. Onde perseguire il suddetto obiettivo e intentare una soluzione al problema che vi soggiace, Gardin sostiene l’esigenza di individuare ed elaborare un adeguato processo di “simbolizzazione” nella formulazione delle domande in vista delle risposte che i programmi a intelligenza artificiale dovranno fornire.
D’altro canto, è noto che, anche a tutt’oggi, per cercare di finalizzare quanto proposto da Gardin, si tenti di richiedere proprio agli stessi programmi a intelligenza artificiale di elaborare prompt che traducano (e, dunque, per certi versi, simbolizzino) in opportuno “linguaggio macchina” le istanze degli utenti, affinché le risposte fornite soddisfino, quanto più possibile, le iniziali richieste dell’utenza; ne è un esempio questa tipologia di prompt, che è possibile digitare su ChatGPT, per la “creazione” di prompt per Sora: «crea un prompt per Sora… etc.».
Ciò nonostante, e con questo ci si approssima a introdurre, al contempo, la seconda e la terza sezione del presente contributo, permane comunque uno “scarto” – per dirla nel senso che questo termine-concetto ha acquisito nel quadro delle ricerche di François Julien[2] – fra l’istanza umana (le sue intenzioni, la “simbolizzazione” e la “visione” che la precedono e la fondano) e la risposta della macchina. Sino a qualche tempo fa, poteva, infatti, accadere, ad esempio, che Gemini, l’intelligenza artificiale di Google, al caricamento di un’immagine da parte dell’utente con richiesta di modifica, rispondesse: «non riesco a vedere la fotografia come la vedi tu».
Ora, è propriamente a partire da questo programmatico intento che gli studi condotti dal gruppo di ricerca di Gardin potrebbero essere inquadrati, a costo di smantellarne l’inquadramento riduzionista, nell’alveo di quelle ricerche finalizzate ad ampliare l’indagine sul modo di ragionare degli umani, non senza, però, al contempo modificarlo, in ragione di una sorta di causalità retroattiva complessa che dalla macchina passa all’uomo, dall’uomo alla macchina e così via, inverando, così, quel conclamato processo per cui l’umano modifica il proprio contesto in ragione del suo approccio tecnico, ma, a sua volta, il contesto modificato, proprio per tramite delle tecniche, modifica l’umano in corpore vivo.
È allora proprio in ragione di ciò – e per venire, dunque, direttamente alla seconda sezione del presente contributo – che la prima delle due questioni poste da Gilbert Simondon, in apertura del dibattito che segue alla relazione di Gardin, sembrerebbe cogliere certe criticità nell’impostazione generale del programma di ricerca diretto dallo stesso Gardin.
Simondon, infatti, chiede, in prima istanza, se Gardin e i suoi collaboratori abbiano già pensato all’impiego di “simulatori” nel futuro della loro ricerca[3]. Gardin appare piuttosto spiazzato dalla questione, poiché sembra non comprendere a pieno il significato del termine simulatore utilizzato da Simondon, e lo forza e lo curva, dunque, all’interno della sua prospettiva, liquidandolo come «base di conoscenze e insieme di operazioni di ri-scrittura»[4] ancora una volta finalizzato a evidenziare le eventuali “falle” nel processo di ragionamento umano nel campo delle scienze umane, fonti, a suo dire, delle diversità, e, a volte, delle distanze fra le modalità umane di interpretare i medesimi dati, diversità e distanze che, nel “programma” di Gardin occorre rimuovere. In tal senso, l’obiettivo di Gardin, seppur fra le righe, è, dunque, assai chiaro: operare una “riduzione” della complessità dei ragionamenti nel campo delle scienze umane, uniformandoli alla medesima oggettività condivisa – o perlomeno presunta tale – che vigerebbe nel dominio delle scienze naturali, e questo con il supporto informatico: è questa la ragione per cui le sue ricerche, in ultima analisi, possono essere agevolmente inquadrate nello storico programma di ricerca dell’empirismo logico.
Simondon, al contrario di quanto, del suo intervento, coglie Gardin, sta invece introducendo un ulteriore problema, cui peraltro si è accennato citando – seppur en passant – le attuali modalità di interazione “efficace” fra utente umano e sistemi a intelligenza artificiale. Il “simulatore”, o i simulatori, citato/i da Simondon, infatti, non è/sono, perlomeno ad avviso dello scrivente, né “base di conoscenze” né “insieme di operazioni di riscrittura”, come invece traduce e riscrive Gardin nel suo linguaggio. È, e sono, piuttosto, e più propriamente, quel tertium datur che, nel simulare, su un fronte, il ragionamento umano e, sull’altro, nel tradurlo in “linguaggio macchina”, dovrebbe cercare di colmare, o perlomeno di “ridurre”, il gap fra l’istanza umana e la risposta della macchina, pur preservandone una sorta di ineliminabile “incomunicabilità” di fondo. D’altro canto, è solo così che si spiega il secondo degli interventi di Simondon che, dopo aver ascoltato la risposta di Gardin, che, in ultima analisi, si limita a riproporre, seppur in forma contratta, quanto già esposto durante la sua relazione, chiede se egli ritenga che le sue ipotesi, oltre che finalizzate alla verifica, lo siano anche alla falsificazione[5]. Gardin garantisce di sì, ma viene da chiedersi quanto abbia sino in fondo compreso la tacita e implicita provocazione critica di Simondon, avendo inizialmente frainteso il senso della domanda precedente. Un simulatore passibile di falsificazione e, cioè di falsificare le ipotesi di ricerca piuttosto che limitarsi alla verifica, infatti, ovvero un simulatore per come concepito, seppur implicitamente, da Simondon, introduce, in realtà, una questione assai cogente nel campo delle ricerche condotte anche a tutt’oggi da parte degli specialisti del settore informatico impegnato nel ramo delle intelligenze artificiali, e con ciò – nell’addentrarci nella terza sezione di questo contributo dedicata alle osservazioni critiche – ci si avvia, altresì, alla conclusione. A tutt’oggi – e questo dovrebbe risultare palese anche all’utente medio dei diversi sistemi a intelligenza artificiale – nonostante si cerchi di bypassare l’iniziale barriera fra l’istanza umana e la risposta della macchina, affidando alla macchina stessa la traduzione dell’istanza umana in linguaggio macchina “creando” prompt adeguati a quello stesso linguaggio prima di arrivare all’elaborazione della risposta, gli interventi correttivi umani sulla risposta, spesso, si moltiplicano, con un evidente dispendio di energie – oltre che di tempo – e così l’utente, invece di interagire con un sistema che, come era anche negli intenti di Gardin, dovrebbe “migliorare” il suo modo di ragionare, si ritrova a dover operare per “migliorare” quello della macchina, o perlomeno per adeguarlo alle proprie aspettative.
Ora, non siamo, perlomeno a tutt’oggi, in grado di prevedere se si giungerà mai a una “grandiosa sintesi” fra il modo di ragionare umano e il modo di “ragionare” della macchina, ma è certo che quanto testé osservato conferma, al momento, il summenzionato “scarto” che fa della macchina quell’Altro dal Soggetto umano che, tuttavia, non occorre né assimilare a se stessi né temere come uno “straniero”, ma che occorre piuttosto accogliere come un socius nella “cittadella della cultura” di simondoniana memoria[6], in questo specifico caso non perché, come ogni oggetto tecnico, reca in sé una parte umana, ma perché, proprio in quanto macchina, parafrasando Jacques Lafitte: “è bella e brutta come noi”[7].
[1] Cfr. Jean-Claude Gardin, Questions d’épistémologie pratique dans les perspectives de l’intelligence artificielle, « Bulletin de la Société française de Philosophie », séance du 28 mars 1987, LXXXI, 1987, pp. 7-112.
[2] Fra i numerosi scritti in merito dell’Autore, cfr., in particolare, François Jullien, Contro la comparazione. Lo “scarto” e il “tra”. Un altro accesso all’alterità, a cura di Marcello Ghilardi, Mimesis, Milano-Udine 2014.
[3] Cfr. J.-C. Gardin, Questions d’épistémologie pratique dans les perspectives de l’intelligence artificielle, cit., p. 92.
[4] Ibidem, trad. it. mia.
[5] Cfr. ibidem.
[6] Cfr. Gilbert Simondon, Du mode d’existence des objets techniques, Aubier-Montaigne, Paris 1958.
[7] Cfr. Jacques Lafitte, Réflexions sur la sciences des machines, Librairie Bloud & Gay, Paris 1932.
