Quando i miei studenti chiedono all’AI di fare quello che hanno imparato

Questo è il passaggio che nella sua relazione finale Simona Assunta Felice, studentessa di Scienze della Formazione Primaria, ha dedicato alle attività laboratoriali dove abbiamo adoperato l’intelligenza artificiale.

Questo articolo fa parte di una serie di approfondimenti sull’AI — il link conduce a un indice aggiornato.


L’Intelligenza Artificiale: Specchio o Strumento?

Abbiamo messo alla prova l’Intelligenza Artificiale (ChatGPT e simili) chiedendole di risolvere gli stessi problemi di LibreLogo che avevamo affrontato noi in aula.

Vedere l’AI scrivere in tre secondi netti, con una facilità disarmante, lo stesso codice che a me aveva richiesto due ore di sudore, è stato umiliante. Mi sono sentita improvvisamente obsoleta. Mi sono chiesta con angoscia: “Ma se una macchina lo fa meglio e più velocemente, allora io a che servo? Qual è il valore del mio sforzo?”. Poi, però, abbiamo iniziato ad analizzare i risultati con occhio critico, ed è emersa la verità. L’AI, nonostante la sua velocità, a volte “allucinava” in modo bizzarro.

Inventava comandi inesistenti, mescolava linguaggi diversi, creava soluzioni che esteticamente sembravano giuste ma che nel compilatore non funzionavano affatto.

Lì ho capito finalmente il mio ruolo: io sono il supervisore. La macchina possiede la forza bruta del calcolo, ma io devo possedere la competenza critica per dire: “No, caro algoritmo, qui stai sbagliando, questo comando non esiste, questa logica è fallace”.

Abbiamo discusso a lungo sulle differenze profonde tra noi e loro: noi impariamo attraverso i tentativi, gli errori, la frustrazione e le emozioni (che fissano il ricordo), mentre la macchina impara per puro calcolo statistico e probabilità.

Mi ha affascinato e spaventato allo stesso tempo l’idea che l’AI non “capisce” realmente quello che sta facendo; non ha l’immagine mentale del quadrato che sta disegnando, ne prevede solo la sequenza di caratteri più probabile.

Questo mi ha fatto sentire improvvisamente più umana, più necessaria, più “viva”. Anche se la matematica che sta dietro alle reti neurali continua a sembrarmi una forma di magia nera o di alchimia moderna, ho capito che non devo necessariamente essere un ingegnere per usare questi strumenti in modo etico, consapevole e creativo.

L’ultimo incontro è stato quello della “guarigione”. Dopo tante ore passate con gli occhi incollati allo schermo, analizzando stringhe di codice, il processo è diventato quasi terapeutico. Se io, che ho sempre odiato queste materie e mi sono sempre sentita negata, mi sono divertita così tanto e ho provato questo brivido della scoperta, allora c’è davvero speranza per tutti.

Questo laboratorio mi ha insegnato che l’informatica non è arroganza tecnologica, ma un profondo esercizio di umiltà. Devi accettare di non capire subito, devi accettare che la macchina sia infinitamente più veloce di te nel calcolo, ma devi anche rivendicare con orgoglio la tua capacità squisitamente umana di sbagliare.

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