Circola sui social un prompt, ripreso anche da alcuni formatori, che chiede a ChatGPT di rappresentare l’utente come personaggio, sketch, chibi e close-up, usando tutto ciò che il modello conosce di lui, come personalità, abitudini, professione e stranezze. Il risultato è in apparenza simpatico, per questo vale la pena fermarcisi. Chi lo condivide trasmette l’idea implicita che il modello disponga di una conoscenza strutturata e stabile dell’utente e che tale conoscenza possa essere restituita come sua rappresentazione coerente, quando, invece, le eventuali informazioni utilizzate derivano esclusivamente dal contesto della conversazione o da funzionalità di memoria esplicitamente attivate. Non tutto ciò che si pubblica è una prova diretta di competenza, ma ciò che si diffonde pubblicamente dice molto sul modo in cui si interpreta la propria responsabilità formativa. Nel campo dell’intelligenza artificiale, dove la percezione degli strumenti è ancora fragile e le intuizioni delle persone si formano più per esposizione che per studio, diffondere semplificazioni non spiegate non è neutro, perché contribuisce a consolidare nel pubblico rappresentazioni che possono generare possibili fraintendimenti sistematici del funzionamento di questi sistemi, in particolare rispetto a memoria, inferenza e trattamento dei dati personali.
C’è una differenza sostanziale tra l’uso ludico e contestualizzato di uno strumento e la sua diffusione come pratica apparentemente descrittiva del suo funzionamento. Se nel primo caso si tratta di esplorazione, nel secondo si produce inevitabilmente un effetto di modellizzazione cognitiva nel pubblico, indipendentemente dalle intenzioni di chi condivide. Per questo, nel contesto dell’AI literacy, la comunicazione non è mai solo descrittiva, ma è anche, di fatto, una forma di costruzione di senso.
