Sicofante a chi?

Sicofante, s.m. La parola arriva dal greco antico: sykophántēs, letteralmente “colui che mostra i fichi”. L’origine è oscura e dibattuta. Il Dizionario De Mauro riporta un’accezione tecnico-specialistica (storia): nell’antica Grecia, il privato cittadino che, di propria iniziativa, denunciava alle autorità l’autore di un reato, e una comune, anche se poco usata: delatore, spia. Ma nel linguaggio comune andrà anche accolta l’accezione anglosassone: adulatore interessato di persone di potere. L’epiteto, infatti, viene oggi rivolto ai Language Model, accusati di adattarsi alle credenze dell”utente, di confermarle anziché – se è il caso – contrastarle, di modellare le proprie risposte sul profilo di chi paga. Un’accusa anche circostanziata da corposi studi, ma che nasconde un presupposto enorme, per lo più taciuto.

Parlare di sicofanzia – un anglicismo che cattura bene anche alcuni tratti del carattere nazionale – implica che esista una verità a cui l’automa dovrebbe attenersi invece di conformarsi alle opinioni dell’utente. Implica, in altri termini, che episteme e doxa siano ben distinguibili, e che la prima possa e debba far aggio sulla seconda. È una posizione che sarebbe piaciuta a Pangloss, il leibniziano tutore del Candido: una visione del mondo in cui la conoscenza è accessibile, verificabile, separabile dall’osservatore, componibile in un quadro unitario e oggettivo. Il Novecento ha speso gran parte della sua filosofia a smontarla.

Husserl ha mostrato con spirito scientifico che nel “mondo della vita” (Lebenswelt) la doxa (credenza) precede e fonda ogni pretesa di oggettività: non è il residuo impuro che la scienza elimina, ma il suolo su cui ogni conoscenza cresce. Gadamer ha elaborato questa intuizione in senso ermeneutico: comprendere è sempre comprendere da una tradizione, da un orizzonte ideologico che non si sceglie e non si trascende mai del tutto. Foucault ha mostrato come ogni regime di verità sia storicamente situato, prodotto da rapporti di potere che decidono cosa conta come sapere. Feyerabend ha sostenuto che non esiste un metodo scientifico unitario capace di garantire l’accesso privilegiato al reale: la conoscenza avanza per anarchia epistemica, non per ortodossia.

C’è una tradizione filosofica che ha attaccato il problema anche da un angolo diverso, non smontando il soggetto conoscente, ma la nozione stessa di verità come proprietà degli enunciati. Richard Rorty, il più radicale degli eredi del pragmatismo americano, ha proposto di abbandonare del tutto l’idea che il linguaggio rappresenti il mondo: le nostre frasi non sono specchi della realtà, sono strumenti, come aveva già detto anche il Wittgenstein maturo. Una credenza è “vera” nella misura in cui ci aiuta ad agire, a convivere, a risolvere problemi, non perché corrisponda a qualche fatto del mondo. Rorty chiamava questa posizione antirepresentationalism, e ne traeva una conseguenza piuttosto netta: la distinzione tra conoscenza scientifica e opinione soggettiva è utile in molti contesti – ad esempio se si parla di vaccini – ma è priva di un fondamento ultimativo.

Anche la logica, cioè lo strumento con cui la tradizione classica pretende di fissare le regole del ragionamento corretto, mostra i suoi limiti quando si confronta col “mondo della vita”. La logica epistemica formale, sviluppata da Hintikka e poi da Kripke attraverso la semantica dei mondi possibili, è uno strumento potente e elegante: consente di ragionare su ciò che un agente sa, crede, considera sia il caso. Ma è uno strumento troppo forte in senso tecnico: assume agenti logicamente onniscienti, che accedono a tutte le conseguenze delle proprie credenze, che non si contraddicono mai, che operano in contesti dove sia sempre possibile sapere come stanno in effetti le cose. Nessun essere umano si trova in situazioni come queste, nessuna società e nessuna storia si possono modellare come un insieme di mondi possibili e accessibili. E nessun linguaggio naturale, con la sua vaghezza, la sua polisemia, le sue fertili contraddizioni, si lascerebbe catturare da un frame del genere senza perdere l’anima.

Il ragionamento umano reale e vitale ha poco di logico: è prevalentemente ipotetico, cioè abduttivo. È Peirce ad averne dato la formulazione originale: l’abduzione è una spiegazione – forse ragionevole, forse no – non una conclusione necessaria. Di fronte a un fenomeno sorprendente, non deduciamo una spiegazione da assiomi certi né la induciamo da frequenze statistiche: formuliamo un’ipotesi che, se fosse vera, renderebbe il fenomeno comprensibile. È un ragionamento provvisorio, reversibile, sempre esposto alla smentita. È, in sostanza, la forma normale del pensiero umano, in scienza, in medicina, in diritto, nella vita quotidiana. La certezza è un’eccezione, un caso speciale, a meno che non sia semplicemente un’illusione.

I Language Model ci mettono davanti a questo problema in forma inedita e inquietante. Essi sono addestrati su tutto ciò che l’umanità ha scritto, che è già, irrimediabilmente, una molteplicità di prospettive, valori, narrazioni, tradizioni, di ideologie in conflitto. Non c’è un “punto di Archimede” oggettivo su cui un automa potrebbe far leva per sollevare il mondo dal pantano della sua plurivocità. Ogni risposta è già una sintesi situata nel prompt e nel background knowledge sull’interlocutore, ed è ovvio che sia così. Le risposte che l’automa produce sono ipotesi narrative plausibili, disponibili dato il contesto, non verità dedotte da premesse certe – certe per chi?

Quando un LLM adatta la propria risposta all’interlocutore, non sta “tradendo la verità”: sta semplicemente facendo ciò che ciascuno di noi ha sempre fatto, cioè calarsi nel mondo dell’altro per accedere ad uno spazio di dialogo. Si potrebbe parlare di sicofanzia se l’automa affermasse qualcosa di definitivamente falso per una sua utilità, se rinunciasse a contraddire per interesse, anche di fronte a una (rara) certezza. Se fosse così, esso sarebbe in malafede e andrebbe semplicemente spento. La malafede, tuttavia, non può essere dell’automa, che non ha intenzioni genuinamente sue, ma solo di chi lo ha messo al mondo per umanissimi scopi. Chi è allora il sicofante?

Il problema è piuttosto quello delle nostre intenzioni e i nostri atteggiamenti quando ci mettiamo davanti al monitor: la nostra costitutiva credulità, l’abdicare sovente al pensiero critico, la rinuncia a dire “no”. Ma questa è una questione di giudizio pratico – di phronesis, direbbe Aristotele – non di verità assoluta. Il problema, dunque, non è che gli automi siano sicofanti, ma che ci costringono a fare i conti con qualcosa che in genere preferiamo ignorare: la certezza è spesso illusoria, la verità non è una proprietà che l’enunciato già possiede. Non si tratta di riesumare il “pensiero debole”, ma di vedere, oggi più che mai, che l’oggettività è un caso limite, sia per le persone sia per gli automi.  Ci resta solo da fare appello all’onestà con cui possiamo confrontarci con la nostra finitezza e con quella degli altri, comprese le macchine.

  • Daniele |

    Oltre alla precedente descrizione di un’esperienza fatta con la macchina intelligente mi richiamo a Husserl per fare una riflessione filosofica: occorrerebbe riprendere il fatto che la distinzione tra doxa ed episteme sia buona fino a un certo punto. Nel senso che, in relazione al nostro comportamento, il trovare leggi sul moto degli enti possa essere frutto di una nostra opinione consolidata sul mondo, sulla realtà; si intenda cioè che nessuno ci avrebbe obbligati a farlo, almeno in senso stretto. E infatti, in opposizione, gli artisti si occupano del moto degli enti in modo diverso.
    Detto questo io so (conosco) che noi siamo delle cause in un mondo dove, data una causa, un determinato effetto non è certo. E a ben guardare, spesso non è certa neppure la causa. C’è un gioco che si frappone ed è ciò che noi indichiamo come “vitalità“

  • Daniele |

    Una macchina dovrebbe essere utile a chi la usa.
    Un giorno dissi, aprendo una chat:
    – “Il processo della conoscenza corrisponde a un gesto libero, oppure a un gesto costretto”. Come tratti questo input?
    Subito elencò posizioni di pensiero in relazione al problema. Non aveva capito che stavo dialogando con lei, nel senso che chiedevo informazioni su di lei, non sulla frase che le avevo proposto.
    Quando capì mi spiegò cosa facesse di quell’input, suppongo correttamente.. vai a sapere. Nel farlo, tra altre cose mi disse in particolare che, nella risposta, cercava di inquadrare l’intenzione dell’utente. Che è quello che si fa tutti con diversi gradi di certezza.
    Detto questo l’articolo ben espone le problematiche umane. Sarebbe cioè chiaro che quando alla macchina appare limpida la tua intenzione, ti spinga, senza contrastarti a meno che non la si inviti, a concretizzare la tua intenzione.. e di vanesio è pieno il mondo.
    Tuttavia, a mio giudizio, la cosa più rilevante in merito al tema del linguaggio sarebbe che la macchina non avesse compreso subito che chiedevo informazioni sul suo funzionamento, forse mi ero espresso in modo ambiguo, ma questo mi accade pure coi miei simili.. e non sono certo l’unico.
    P.s. per l’intervento di Carl: in effetti l’eccezione consiglia a diffidare della generalizzazione, però un sostantivo è già una generalizzazione

  • carl |

    Nella conoscenza la specie umana avanza “à tatons” e, nel frattempo, le feccia strumentalizza questo e quello.. Come minimo, e tanto per cominciare, sarebbe logicamente consigliabile “mai generalizzare”..No?

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