Difficilmente lo chiediamo in modo così esplicito. Più spesso raccontiamo una situazione, scegliamo gli episodi che ci sembrano significativi, chiediamo un parere e aspettiamo di capire se qualcuno vede le cose come le vediamo noi.
È comprensibile: quando una relazione ci affatica, una situazione ci irrita o una decisione ci preoccupa, cerchiamo anche rassicurazione, e sentirci compresi può darci sollievo, soprattutto se abbiamo l’impressione che gli altri non riescano a vedere ciò che per noi è così evidente. Ma quanto siamo realmente disposti a mettere in discussione quella stessa evidenza?
Oggi possiamo rivolgere queste domande anche a un’intelligenza artificiale. Le affidiamo compiti di ogni genere, dalla preparazione di un documento all’organizzazione di un viaggio, e possiamo interrogarla anche su questioni personali: un matrimonio che non funziona, un collega difficile, un conflitto familiare, una scelta che non riusciamo a compiere. Proprio in questi casi, però, rischiamo di trascurare un elemento importante: il modo in cui abbiamo costruito la domanda.
Supponiamo di scrivere che un nostro collaboratore è svogliato e di chiedere come convincerlo a impegnarsi di più. In poche parole abbiamo già attribuito un significato al suo comportamento, individuato una possibile causa del problema e stabilito, almeno implicitamente, che sia lui a dover cambiare atteggiamento.
Avremmo potuto raccontare, per esempio, che da alcune settimane consegna i lavori in ritardo, interviene poco durante le riunioni o sembra meno partecipe di prima. Sono osservazioni che possono avere spiegazioni differenti e, sebbene definirlo svogliato possa anche rivelarsi corretto, presentare quella valutazione come un dato acquisito significa restringere fin dall’inizio il campo delle possibili interpretazioni.
Le parole, del resto, contribuiscono a organizzare il modo in cui comprendiamo ciò che accade. Un aggettivo, l’ordine con cui presentiamo gli avvenimenti, gli episodi che scegliamo di raccontare e quelli che tralasciamo possono orientare l’attenzione di chi ci ascolta, rendendo alcune spiegazioni più immediate di altre. Una caratteristica attribuita a una persona prima ancora di descriverne il comportamento può diventare la lente attraverso cui verrà interpretato tutto il resto.
L’intelligenza artificiale lavora sulle informazioni che le consegniamo e, a seconda del modello, delle istruzioni ricevute e di come conduciamo la conversazione, può riconoscere incongruenze, suggerire interpretazioni alternative, fare domande e mettere in discussione le nostre conclusioni. Chiederle di cercare elementi contrari alla nostra interpretazione, anziché argomenti che la sostengano, può modificare sensibilmente la risposta. Rimane però un limite: il sistema non conosce autonomamente la vicenda che gli stiamo raccontando e può formulare ipotesi su ciò che abbiamo omesso, senza sapere se quelle ipotesi corrispondano alla realtà.
Una risposta può quindi risultare convincente e perfettamente coerente con una ricostruzione parziale dei fatti. Il rischio è scambiare la coerenza per completezza. E poi la completezza per verità.
Sarebbe comunque un errore considerare l’intelligenza artificiale soltanto come uno strumento incline a darci ragione. La sua estraneità emotiva alla nostra vicenda può rivelarsi un vantaggio, mentre un amico, un familiare o un collega hanno ricordi, opinioni e sentimenti che possono influenzare il loro giudizio. Talvolta desiderano rassicurarci, evitare di ferirci o semplicemente condividono da tempo la nostra interpretazione di una persona. L’AI non vive questi coinvolgimenti e può offrire osservazioni particolarmente pertinenti, anche se l’assenza di emozioni non la rende automaticamente imparziale.
Del resto, il problema delle narrazioni parziali esiste da molto prima dell’arrivo di ChatGPT. Quando raccontiamo un conflitto a qualcuno, scegliamo inevitabilmente che cosa riferire e come farlo; chi ci ascolta può aderire alla nostra prospettiva, magari rafforzando convinzioni che avrebbero bisogno di essere esaminate con maggiore attenzione. Neppure un professionista è immune da questo rischio: la competenza dovrebbe manifestarsi anche nella capacità di interrogare il racconto ricevuto, distinguere i fatti dalle interpretazioni e prendere in considerazione spiegazioni che inizialmente non erano state contemplate. La capacità di comprendere ciò che proviamo è preziosa, ma da sola non garantisce una ricostruzione attendibile dell’accaduto.
C’è però un’ulteriore complicazione: nelle vicende personali che raccontiamo, spesso abbiamo avuto anche una parte attiva. Le nostre aspettative influenzano il modo in cui interpretiamo gli altri e possono riflettersi sulle parole che scegliamo, sulle richieste che formuliamo e sui comportamenti che adottiamo; queste modalità, a loro volta, possono suscitare reazioni che finiranno per confermare, almeno in apparenza, proprio le nostre aspettative iniziali.
Immaginiamo un piccolo imprenditore convinto che i suoi collaboratori non siano sufficientemente autonomi. Ha investito molto nella propria attività, conosce ogni dettaglio del lavoro e, magari dopo qualche esperienza negativa, ha imparato che controllare personalmente le cose gli evita errori e perdite di tempo. Così interviene spesso, verifica le decisioni, corregge anche aspetti marginali e preferisce essere consultato prima che qualcuno proceda di propria iniziativa.
La sua condotta ha una logica comprensibile, almeno nell’immediato. Con il tempo, però, alcuni collaboratori potrebbero imparare che prendere iniziative comporta il rischio di essere corretti, mentre chiedere istruzioni è la strada più semplice e sicura. Cominciano quindi a consultarlo anche su questioni che potrebbero risolvere da soli, limitano le proposte e attendono il suo intervento.
Quando il titolare si lamenta di dover decidere tutto personalmente, descrive una situazione che può essere del tutto reale: i suoi collaboratori, infatti, prendono poche iniziative. Ciò che rischia di sfuggirgli è che quella scarsa autonomia potrebbe essersi sviluppata, almeno in parte, proprio attraverso le modalità di lavoro adottate per compensarla.
Se raccontasse il problema a un amico, a un consulente o a un’intelligenza artificiale, potrebbe ricevere suggerimenti perfettamente sensati per gestire collaboratori poco autonomi. Con una premessa del genere, del resto, è naturale che il confronto si concentri soprattutto su ciò che fanno, o non fanno, i collaboratori.
Non sappiamo se il comportamento del titolare abbia davvero contribuito alla loro scarsa autonomia: le ragioni potrebbero essere altre, oppure diverse e intrecciate tra loro. Raccontare anche come reagisce quando qualcuno prende un’iniziativa permetterebbe però di esaminare qualcosa che nella domanda iniziale non era nemmeno comparso.
Quando chiediamo un parere, a una persona o a un’intelligenza artificiale, insieme ai fatti consegniamo anche il punto dal quale li osserviamo. Da quella prospettiva, ciò che fanno gli altri può apparirci chiarissimo, mentre resta meno visibile ciò che è accaduto tra noi prima della loro risposta.
