L’estinto, evidenza

Ricerche filosofiche

Gli scienziati devono dibattere con i manipolatori? Forse

3 Luglio 2023

Il caporedattore di Science Herbert Holden Thorp ha scritto un interessante editoriale nel quale sostiene che i ricercatori non dovrebbero confrontarsi pubblicamente con i “gaslighters”, termine che potremmo vagamente tradurre come “manipolatori”.

Gli argomenti sono quelli tradizionali: rifiutandosi si fa la figura dei codardi che temono il confronto, ma accettare un dibattito pubblico darebbe legittimità a idee antiscientifiche, facendo credere che vi siano dubbi su temi sui quali c’è invece un buon livello di certezza. Quello che cambia è innanzitutto il mezzo: non più conferenze o trasmissioni televisive, bensì un podcast (quello “antisistema” di Joe Rogan). E poi sono cambiate anche le idee antiscientifiche: quando, una ventina di anni fa, ho sentito per la prima volta questo argomento si parlava di creazionismo; oggi si parla di antivaccinismo. O meglio di un curioso coacervo di teorie cospirazioniste, visto che Robert F. Kennedy Jr. – con cui sarebbe dovuto avvenire il confronto – ha sostenuto molte cose strane:

(Elenco preso da Noah Smith; altri dettagli su RFK Jr. si possono leggere sul Post).

Una partita a scacchi con un piccione

C’è una colorita analogia che si cita spesso in questi casi: discutere con un manipolatore/cospirazionista è come giocare a scacchi con un piccione che fa cadere i pezzi per terra, insozza la scacchiera e poi torna dal suo stormo dicendo di aver vinto.¹

Tuttavia alla partita non assistono solo il piccione e il suo stormo. E sapendo di avere di fronte un piccione, invece di studiare regole e strategie degli scacchi uno magari prende uno straccio per pulire la scacchiera.
Mettiamo da parte l’analogia della partita a scacchi. Un dibattito non farà mai cambiare idea né a RFK Jr. né ai suoi sostenitori, ma mostrare di essere delle persone decenti, e non dei mostri che vogliono decimare l’umanità, è già un buon risultato, soprattutto pensando alle persone “non molto convinte” che per curiosità seguiranno il dibattito. Certo ci sono comunque dei rischi e sarebbe meglio evitare di ritrovarsi a dover ribattere a centinaia di fesserie – magari ponendo alcune condizioni e chiedendo alcune garanzie. Ma non escluderei a priori qualsiasi dibattito pubblico.

La scienza aperta

Questi però sono argomenti che riguardano l’efficacia di un dibattito pubblico. Provo adesso ad affrontare la questione da un altro punto di vista, quello dei valori della scienza. Un approccio deontologico anziché utilitaristico – con l’idea che entrambi i punti di vista possano essere di una qualche utilità per affrontare il problema.
È giusto escludere alcune persone dal dibattito scientifico, ignorando le loro critiche e le loro osservazioni? Decidere a priori che alcune persone dicono fesserie non è l’applicazione, in negativo, di quel “principio di autorità” che la scienza rifiuterebbe?

La scienza occidentale moderna si è sviluppata, tra Cinque e Seicento, proprio in opposizione ad alcuni saperi, come la magia e l’alchimia, che facevano della segretezza e dell’inaccessibilità un elemento centrale. La conoscenza scientifica è a disposizione di tutti e chiunque può contribuirvi, senza dover passare per percorsi iniziatici riservati a poche persone elette. Contano gli argomenti e le prove che una persona può portare, non il suo status sociale o altre sue caratteristiche personali.
Certo questo era più facile quando la scienza aveva appena iniziato il suo percorso, non servivano laboratori con apparecchiature costosissime e per mettersi in pari con le conoscenze di punta bastava leggersi una mezza dozzina di libri. Ma l’idea di un sapere aperto a tutti resta centrale, tanto che il sociologo Roger Merton cita l’universalismo come primo principio dell’ethos della scienza, il complesso di valori e di norme che guidano i ricercatori, insieme al comunismo dei risultati, al disinteresse e al dubbio sistematico.

Rifiutarsi di prendere in considerazione le critiche di RFK Jr. sembrerebbe essere in contrasto con l’ethos scientifico: il principio dell’universalismo imporrebbe infatti di ascoltare chiunque, anche un avvocato senza una specifica formazione scientifica (che comunque non manca a molto sostenitori di teorie cospirazioniste).

Ethos scientifico

Torniamo un attimo agli inizi della scienza occidentale moderna. L’idea di permette a chiunque ne abbia le capacità di partecipare all’impresa collettiva della scienza trovava manifestazione nelle accademie e nelle società scientifiche. In pratica delle zone protette in cui discutere liberamente, al riparo dalle ingerenze esterne – principalmente dalla politica e dalla religione. Chiunque è benvenuto. Se accetta i valori e i metodi dell’impresa scientifica. Se una persona non si riconosce in quei valori, non siamo tenuti a starla a sentire e non solo possiamo ignorarla, ma forse dobbiamo anche.

Va detto che entriamo in un terreno scivoloso. Non è facile definire con precisione quali siano i valori della scienza; quanto al metodo scientifico, ogni disciplina ha le sue prassi che oltretutto cambiano nel tempo. E sarebbe assurdo considerare antiscientifica qualsiasi proposta di ripensare come in questo particolare momento si fa scienza.
Credo che un aspetto importante del quale tenere conto sia l’atteggiamento: si vuole contribuire alla conoscenza scientifica migliorando la nostra comprensione del mondo o al contrario far crollare tutto? Ma di nuovo è una indicazione generica. Il che suggerisce una certa cautela nell’applicare il principio del “non ti riconosci nell’ethos scientifico e quindi non puoi parlare”. Certo, visto il lungo e un po’ inquietante elenco di corbellerie sostenute da RFK Jr., direi che in questo caso ci sono pochi dubbi. Tenendo comunque presente che quantomeno alcune di quelle corbellerie potrebbero diventare delle domande poste da chi vuole davvero capire meglio il mondo.

Da quel che ho ricostruito, l’ideatore di questa popolare immagine è un certo Scott D. Weitzenhoffer in una recensione su Amazon di un libro sul creazionismo. [↩]

Pensieri diversi

Un po’ di cose che ho capito sulle probabilità bayesiane

5 Giugno 2023

Sto leggendo un po’ di cose sulla probabilità bayesiana.
È un tema interessante – oserei dire persino: importante – che non riguarda solo la matematica ma in generale il modo in cui ragioniamo e quello che potremmo chiamare “scetticismo sensato”.

Ma restiamo sulle probabilità bayesiane.
Di risorse in italiano ne ho trovate poche; in inglese c’è un bel video introduttivo di 3Blue1Brown e due libri: il primo è un’introduzione con diversi esempi e metodi (Bayes’ Theorem Examples: A Visual Introduction For Beginners di Dan Morris), il secondo è una interessante storia del teorema e delle sue alterne fortune nella storia (The Theory That Would Not Die di Sharon Bertsch McGrayne).

La mente bayesiana

Una cosa che mi ha colpito è un’apparente contraddizione.

Di per sé il teorema di Bayes spiega come dovremmo aggiornare una credenza iniziale alla luce di nuove informazioni. Credo che le chiavi di casa siano nella tasca del cappotto e non nello zaino; infilo la mano nella tasca del cappotto e non le trovo; correggo la mia ipotesi iniziale e penso che siano nello zaino; non le trovo neanche lì e allora penso di non aver controllato bene in tasca; solo alla fine concludo di aver verosimilmente perso le chiavi.

È normale ragionare così. Vero che non facciamo valutazioni numeriche tipo “al 90% le chiavi sono in tasca” (o “sono pronto a scommettere 1 a 9 che le chiavi sono in tasca”), “il 5% delle volte che non trovo le chiavi è perché non le ho cercate bene” (o “sono pronto a scommettere 1 a 19 che non sono lì visto che non le ho trovate”), “le probabilità di perdere le chiavi sono inferiori all’1%” (o “sono pronto a scommettere 1 a 99 che non le ho perse”) e non ci mettiamo a fare i calcoli che poi ho riassunto alla fine di questo articolo, ma tutti noi facciamo un secondo controllo in tasca prima di convincerci che potremmo aver perso le chiavi.

Secondo vari studi, citati nell’ultimo capitolo del saggio di Sharon Bertsch McGrayne, la nostra mente è bayesiana: riduce in continuazione l’incertezza grazie a nuove osservazioni.

Eppure il teorema di Bayes porta spesso a risultati controintuitivi, spesso presentati come dei paradossi. Quello più famoso riguarda la probabilità di avere una malattia relativamente poco diffusa (diciamo una persona su mille) se un test diagnostico affidabile al 99% risulta positivo (e non abbiamo altri motivi di sospettare di essere malati, ovviamente).

Un altro riguarda un indovinello apparso su questo sito una decina di anni fa:

Una cassa contiene diecimila monete. Una di queste è truccata, e lanciandola in aria esce sempre testa, mentre tutte le altre sono normali, con eguali probabilità per testa e croce.
Prendo una moneta a caso e la lancio otto volte, ottenendo sempre testa.
È ragionevole concludere che abbia trovato la moneta truccata? Più in generale, dopo quanti lanci è ragionevole pensare di avere in mano la moneta truccata?

Intuitivamente pensiamo che il risultato positivo di un test così affidabile equivalga a una diagnosi quasi certa e che otto teste di fila siano possibili solo con una moneta truccata. Ma solo in un caso su dieci chi ha ricevuto un test positivo è ammalato. Nel caso delle monete, invece, con otto lanci c’è un misero 2,5% di probabilità di aver preso la moneta truccata.

Come è possibile che questi risultati ci sorprendano se la nostra mente è bayesiana?

Una prima risposta è che un conto è rivedere le nostre ipotesi iniziali, un altro è farlo correttamente. Il ragionamento in entrambi i casi è infatti corretto: è vero che il test positivo aumenta la probabilità di essere malati, è vero che ottenere otto volte testa aumenta le probabilità di aver preso la moneta truccata, ma non così tanto da farci cambiare l’ipotesi iniziale. Un secondo test risultato positivo, o qualche altra testa ottenuta lanciando la moneta, e avremmo valide ragioni per cambiare idea.

Tuttavia sospetto che possa esserci anche un altro problema. La formulazione del problema ci porta a trascurare le probabilità iniziali. Pensiamo che o siamo sani o siamo malati, che la moneta che abbiamo in mano o è truccata o è normale. Ma se partiamo dal fatto che c’è una probabilità su mille di essere malati, è abbastanza scontato che un test che sbaglia in un caso su cento non ci darà alcuna certezza (ma certamente ridurrà l’incertezza che infatti passa dallo 0.1% al 10%). E se pensiamo che avevo una possibilità su diecimila di aver preso la moneta truccata, l’aver ottenuto otto volte testa è insolito – ci sono altre 255 possibilità – ma non così determinante.

Siamo bayesiani quando non troviamo le chiavi in tasca; ci dimentichiamo di esserlo quando abbiamo test affidabili al 99% o monete truccate. E qui interviene un sistema di calcolo che ho trovato nel libro di Dan Morris e che potrebbe essere utile a orientarsi.

Il diagramma ad albero

L’idea è realizzare uno schema ad albero di quello che potrebbe accade, indicando per ogni ramo quante volte può capitare (posso farlo come numero di casi o come probabilità).

Prendiamo il caso delle monete. Quello che faccio è prendere una delle diecimila monete dalla cassa e poi lanciarla ottenendo 8 volte testa.

Il primo passaggio sarà quindi “prendo una moneta”: in un caso sarà quella truccata, negli altri 9’999 sarà una normalissima moneta.

Il secondo passaggio sarà invece lanciare la moneta 8 volte. Se la moneta è truccata, non posso che ottenere 8 volte testa. Se ho preso una moneta normale, ci sono 256 possibili sequenze, ognuna delle quali ha circa 39 possibilità su 9’999.

Una volta tracciato lo schema completo, cancello quello che non mi serve. So di aver ottenuto 8 volte testa, ma non so se con una moneta truccata o normale: posso quindi ignorare i rami in cui ho ottenuto altre sequenze e concentrarmi solo sui due che prevedono 8 teste.

Ho 40 scenari, in uno ho la moneta truccata, negli altri 39 una normale.

Il calcolo che mi ritrovo a fare è lo stesso previsto dal teorema di Bayes, ma senza dovermi ricordare la formula o calcolare le probabilità condizionali.

Per i test diagnostici ho realizzato lo schema mettendo nei rami le probabilità come frazioni e calcolando i totali a parte.

La probabilità a posteriori di essere malati se il test è risultato positivo è di 99/(999+99)=9%.

Il bello di questo schema è che permette di calcolare anche altre probabilità a posteriori; se ad esempio sono paranoico mi rincuorerà sapere che mentre un test positivo mi lascia sostanzialmente nell’incertezza, un test negativo è invece rassicurante: le probabilità di essere malati nonostante un test negativo sono infatti dello 0.001% (1/98’902).

Posso anche facilmente aggiornare i numeri: mettiamo che, avendo qualche sintomo, la stima iniziale di essere malato passi da una su mille a una su venti. In questo caso il test positivo mi dà una sicurezza di oltre l’80% di essere malato.

Il teorema di Bayes e le chiavi

Per un confronto, vediamo di applicare il teorema di Bayes al caso delle chiavi.

Ricapitolando: sono abbastanza sicuro (al 90%) di avere le chiavi in tasca; possibilista sul fatto che potrebbero invece essere nello zaino (9%) scettico sul fatto di averle perse (1%).
Se le chiavi non sono in tasca sono ovviamente certo (probabilità del 100%) di non trovarle; ma se ci sono ho comunque un 5% di probabilità di non trovarle.

Mettiamo il tutto in formule. La probabilità di avere le chiavi in tasca è $P(T)$ , quella di averle nello zaino è $P(Z)$ e di averle perse è $P(P)$ .
La probabilità di non rinvenirle in tasca (o nello zaino) è $[latex]P(\neg RT)$ (rispettivamente $P(\neg RZ)$ ).
Infine, la probabilità condizionale è indicata con una barra verticale |. Quindi $(P(\neg RT|T)$ indica la probabilità di non trovare le chiavi in tasca sapendo che sono lì mentre $(P(T|\neg RT)$ è la probabilità che le chiavi siano in tasca sapendo di non averle trovate.

Ecco quindi le probabilità iniziali (in notazione decimale: 1=100%).

$P(T) = 0.9$

$P(Z) = 0.09$

$P(P) = 0.01$

$P(\neg RT|T)=P(\neg RB|B)=0.05$

La probabilità di non rinvenire le chiavi in tasca se sono nello zaino (e viceversa) oppure se sono andate perse è banalmente 1.

Ecco adesso il teorema di Bayes:

$P(A|B) = \dfrac{P(A)\cdot P(B|A)}{P(B)}$

Proviamo a calcolare la probabilità a posteriori che le chiavi siano in tasca sapendo che non le ho trovate:

$P(T|\neg RT) = \dfrac{P(T)\cdot P(\neg RT|T)}{P(\neg RT)}$

Come calcolo $P(\neg RT)$ , la probabilità di non trovarle in tasca?
È sufficiente sommare la probabilità che siano nello zaino o perse – e in questi casi è certo che non le troverò in tasca – con la probabilità che siano in tasca e non le ho trovate:

$P(\neg RT)=P(Z) + P(P) + P(T)\cdot P(\neg RT|T)$

Quindi le probabilità a posteriori che le chiavi siano in tasca, nello zaino o perse:

$P(T|\neg RT) = \dfrac{P(T)\cdot P(\neg RT|T)}{P(\neg RT)}=\dfrac{0.05\cdot 0.9}{0.09+0.01+0.05\cdot 0.9} = 0.31$

$P(Z|\neg RT) = \dfrac{P(\neg RT|Z)\cdot P(Z)}{P(\neg RT)}=\dfrac{1\cdot 0.09}{0.09+0.01+0.05\cdot 0.9}=0.62$

$P(P|\neg RT)=\dfrac{P(\neg RT|P)\cdot P(P)}{P(\neg RT)}=\cfrac{1\cdot 0.01}{0.09+0.01+0.05\cdot 0.9}=0.07$

In altre parole: se non trovo le chiavi in tasca, la probabilità che siano in tasca scende a circa il 30%, quella che siano nello zaino sale a circa il 60% mentre c’è un 7% di probabilità di averle perse.

Cosa succede se adesso le cerco nello zaino e non le trovo?
Le probabilità che ho appena calcolato diventano le mie nuove probabilità a priori dalle quali ripartire per fare i calcoli.

$P(T|\neg RZ)=\dfrac{P(\neg RZ|T)\cdot P(T)}{P(\neg RZ)}=\dfrac{1\cdot 0.31}{0.31+0.05\cdot 0.62+0.07}=0.75$

$P(Z|\neg RZ)=\dfrac{P(\neg RZ|Z)\cdot P(Z)}{P(\neg RZ}=\dfrac{0.05\cdot 0.65}{0.31+0.05\cdot 0.62+0.07}=0.08$

$P(P|\neg RZ)=\dfrac{P(\neg RZ|P)\cdot P(P)}{P(\neg RZ)}=\dfrac{1\cdot 0.07}{0.31+0.05\cdot 0.62+0.07}=0.17$

La possibilità di aver perso le chiavi è sempre più consistente (17%), ma è ancora più probabile che non abbiamo guardato bene in tasca.
Cosa succede, quindi, se faccio una seconda, infruttuosa ricerca delle chiavi in tasca?

$P(P|\neg RT)=\dfrac{P(\neg RT|P)\cdot P(P)}{P(\neg RT)}=\dfrac{1\cdot 0.17}{0.05\cdot 0.75+0.08+0.17}=0.59$ .

La probabilità di aver perso le chiavi è ormai del 60% e (vi risparmio i calcoli) arriva a superare l'80% se faccio un'altra infruttuosa ricerca in borsa.

Ricerche filosofiche

Da Matrix al Metaverso, ovvero il demone di David Chalmers

25 Maggio 2023

Ho seguito, online, una presentazione del libro di David Chalmers sulla realtà virtuale.

Il saggio Reality+, da poco tradotto in italiano con il titolo Più realtà, è uscito nel gennaio del 2022. In quel periodo il tema tecnologicamente caldo sembrava essere la realtà virtuale/aumentata, non l’intelligenza artificiale: tutti guardavano al Metaverso di Facebook. Poi è arrivato ChatGPT e sembra aver ribaltato sia le attenzioni del pubblico, sia gli investimenti delle grandi aziende tecnologiche.

Tuttavia, stando a Chalmers non c’è una vera e propria contrapposizione tra i due temi. Grazie alle intelligenze artificiali i computer possono non solo “gestire” i mondi virtuali, ma anche “crearli”. ChatGPT è già in grado di creare una avventura testuale che è a tutti gli effetti un mondo virtuale, ovvero un universo interattivo generato da un computer. E non si vede perché non potrà, in futuro, creare anche realtà virtuali, ovvero dei mondi virtuali immersivi nei quali entri grazie ai (per ora costosi e limitati) set per la realtà virtuale.

Una, cento, mille realtà

La tesi centrale del libro, così come l’ha esposta Chalmers, è che la realtà virtuale è una “genuine reality”. Non è una realtà di seconda classe, non è un’illusione o una finzione. Perché è reale ciò che “fa la differenza” e questi mondi virtuali possono fare la differenza. Possiamo anzi condurre una vita significativa e piena nella realtà virtuale – non necessariamente migliore ma neanche peggiore.

Questa parte mi pare molto convincente e, a dispetto dell’atteggiamento da rivoluzionario di Chalmers, coerente con una tendenza quantomeno secolare in filosofia. Mi riferisco al non limitare la categoria del “reale” alla sola realtà fisica, ma estenderla includendovi anche altri enti. Insieme ai muri, che sono oggetti fisici, esistono anche i confini, che sono oggetti sociali come le multe, le promesse, i campionati di calcio e molte altre cose che spesso per noi contano più degli oggetti fisici. (Sul blog ho scritto diverse cose sull’ontologia sociale). E a suo modo è reale anche la finzione. È infatti vero che Sherlock Holmes abita al 221b di Baker Street mentre è falso che Frodo Baggins abbia vinto l’unico anello giocando a carte.
Solo che tutte queste realtà esistono in modi diversi. Per costruire un muro basta prendere un po’ di mattoni, per costruire un confine serve una comunità che lo riconosca come tale. La casa di Sherlock Holmes la trovo nei racconti di Arthur Conan Doyle, non per le vie di Londra (dove fino al 1930 Baker Street terminava al civico 85).

Solo che Chalmers sembra affermare che le realtà virtuali – o almeno alcune realtà virtuali – esistono allo stesso modo della realtà non virtuale. E qui ho qualche difficoltà a seguirlo, ad esempio quando afferma che le “menti virtuali sono menti genuine”.
Se con “genuino” Chalmers intende contrastare l’idea che tutto quel che è virtuale è un surrogato privo di valore, concordo con lui: i mondi e le realtà virtuali giocano e verosimilmente giocheranno sempre più un ruolo importante nelle nostre vite. Il problema è che da questa “tesi debole” sembra passare a una “tesi forte”: non ci sono differenze significative, tra realtà virtuale e realtà fisica. Mi sembra una tesi insostenibile a meno di non limitarsi a scenari – che è difficile considerare rappresentatiti del fenomeno dei mondi e realtà virtuali –, tipo un essere digitale senziente e una realtà virtuale completamente indistinguibile dalla realtà fisica. Ma ha senso costruire una filosofia della realtà virtuale che si adatta solo a uno scenario fantascientifico, tralasciando tutto il resto?

La grande simulazione

Questo scenario “alla Matrix” sembra tuttavia essere un punto centrale della riflessione di Chalmers.

Non possiamo escludere di vivere in una simulazione. Non solo: i progressi tecnologici nel campo della realtà virtuale e dell’intelligenza artificiale renderebbero questa ipotesi verosimile. Personalmente mi pare un’esagerazione: anche ammettendo di avere già una tecnologia in grado di inviare al cervello segnali indistinguibili da quelli prodotti da un oggetto fisico, l’ipotesi Matrix resta comunque nel regno dell’inverosimile. Voglio dire: qualcuno dovrebbe avermi rapito e messo in un complicatissimo (e costosissimo) macchinario per farmi credere di condurre la mia vita di tutti i giorni? Oppure è tutta l’umanità a vivere in una simulazione realizzata per misteriosi motivi da una specie aliena?

Direi che i progressi tecnologici hanno al massimo fatto passare questa ipotesi da “praticamente impossibile” a “altamente improbabile”. Non possiamo escludere che sia così, ma non possiamo neanche escludere che io domani trovi un miliardo di dollari in contanti dimenticati per strada da Bill Gates. Non vedo motivi sufficienti per “prendere in considerazione” questa ipotesi. Per tornare al film ‘Matrix’, la celebre scena in cui il protagonista Neo prende la pillola rossa e scopre che tutto è una simulazione arriva dopo una serie di indizi che rendono l’ipotesi simulazione più probabile. Inutile dire che al momento non abbiamo nessuno di questi indizi.

Una superflua risposta allo scetticismo radicale

Chalmers probabilmente insiste su questa “ipotesi Matrix” perché è la versione tecnologica di un classico argomento filosofico, quello che oggi chiameremmo esperimento mentale. La versione più celebre è quella del demone di Cartesio: non possiamo fidarci dei nostri sensi perché un demone potrebbe ingannarci. (Peraltro sospetto che, almeno in alcuni periodi storici, l’idea di un demone ingannatore fosse più credibile di quanto adesso lo è l’ipotesi di una simulazione al computer). Dal momento che non possiamo escludere con certezza assoluta questo scenario, non è possibile dare un fondamento ultimo alla conoscenza della realtà.

Schematizzando:

Non possiamo sapere se viviamo in una simulazione.
Se siamo in una simulazione non possiamo conoscere nulla di vero.
Quindi la conoscenza della realtà è impossibile.

Chalmers accetta il punto 1 e anzi trasforma il “non possiamo escludere che” in un “è probabile che”. Ma esclude lo scetticismo radicale della conclusione 3 rifiutando il punto 2: anche la simulazione è reale.

Il fatto è che lo sforzo mi pare inutile. Prima di tutto perché finché restiamo all’interno della simulazione la nostra conoscenza della realtà resterà incompleta. Ma soprattutto perché la conclusione 3 non è poi così grave: d’accordo, non c’è un fondamento ultimo alla conoscenza della realtà; e con ciò? Possiamo benissimo andare avanti con un assenso provvisorio, tanto più forte quanto solide sono le prove di cui disponiamo (o deboli le obiezioni). Come consigliava il filosofo David Hume, “un uomo saggio proporziona la sua credenza all’evidenza”.

Il punto 1, quello che non possiamo escludere di vivere in una simulazione, è come la tesi del solipsismo in un celebre passaggio del Mondo come volontà e rappresentazione di Schopenhauer. Non lo si potrà mai confutare con prove, ma rimane un argomento pretestuoso. “Come convinzione seria esso potrebbe trovarsi solo in un manicomio: come tale, occorrerebbe poi, contro di esso, non tanto una prova quanto una cura. In tanto anche non ci dilungheremo su di esso, ma ci limiteremo all’ultima fortezza dello scetticismo, che è sempre polemico”. Questo argomento è “come una piccola fortezza di frontiera, che rimarrà qui sempre inespugnabile, ma la cui guarnigione anche non ne potrà uscire mai e poi mai, sicché le si può passar davanti e lasciarsela alle spalle senza pericolo”.

Pensieri diversi

La disinformazione ai tempi dell’intelligenza artificiale

26 Marzo 2023

Circola un video di Bill Gates che dice cose che non ha mai detto: come riporta Facta, molto probabilmente il filmato è stato alterato usando un software di intelligenza artificiale. Parliamo di un deepfake, della creazione di immagini, video e audio praticamente irriconoscibili e relativamente facili da realizzare.
Ai deepfake possiamo aggiungere i modelli linguistici – che qui chiamo “intelligenze artificiali che scrivono cose” – con i quali possiamo in pochi secondi produrre dettagliati articoli di disinformazione sul fatto che la Terra è piatta, non siamo mai andati sulla Luna, l’11 settembre è stata una demolizione controllata, i vaccini hanno rischiato di portare all’estinzione l’umanità eccetera.

Quanta disinformazione!

Le intelligenze artificiali stanno aggravando il problema della disinformazione? Apparentemente sì, anche se forse il problema non è tanto la quantità e qualità delle false informazioni.
Già adesso per verificare una notizia occorre risalire alla fonte e ricostruire il contesto. E non è detto che la qualità delle manipolazioni porti più persone a ritenerle buone. Infatti più della qualità di un contenuto, contano la fiducia verso la fonte e quanto quel contenuto conferma le nostre opinioni. Saremo portati allo scetticismo di fronte a un video perfetto ma presentato da un media che consideriamo inaffidabile e che va contro quello che crediamo. Tenderemo invece a prendere per buono un video imperfetto presentato da fonte che riteniamo credibile e che conferma le nostre idee. Certo non è un atteggiamento ideale, ma ha l’indubbio vantaggio di risparmiarci la fatica di valutare attentamente ogni singola informazione che ci passa davanti, il che sarebbe impossibile.
I modelli linguistici sembrano aggravare la cosiddetta Legge di Brandolini, quella per cui l’energia per smontare una bufale è di un ordine di grandezza superiore a quella necessaria per inventarla. (C’è anche la variante della “montagna di merda, facile da scaricare ma difficile da spalare via”).
Però le intelligenze artificiali possono essere utilizzate anche per riconoscere e smontare le bufale, semplificando quindi anche l’altra parte del lavoro.

Forse sono eccessivamente ottimista, ma credo che alla fine non cambierà molto, per quanto riguarda la facilità (o difficoltà) nel riconoscere le bufale. Il vero problema non riguarderà le monete cattive, ma da quelle buone. Ovvero le notizie autentiche.

Il dividendo del bugiardo

Ho appena scritto che tendiamo a dare per vero quello che conferma le nostre idee e a dare per falso quello che le smentisce. Ma non è solo una questione di vero e falso.
Prima di tutto perché non è detto che una notizia, e più in generale un’affermazione, sia o vera o falsa senza vie di mezzo. Semplificazioni, approssimazioni o imprecisioni introducono tutta una serie di gradazioni. Nella maggior parte delle situazioni dire che la Luna dista 400mila km dalla Terra è un’adeguata approssimazione della distanza media di 384’399 km. Ed è certamente “meno sbagliato” dell’affermare che la Luna si trova a 400 km o a 400 milioni di km.
Soprattutto, può variare la nostra convinzione verso la verità o falsità di un’affermazione, insomma il “quanto ci crediamo”. Sono certo che la Luna non sia a poche centinaia di chilometri dalla Terra e non sia fatta di formaggio; su come si sia formata ho meno sicurezza, sia perché esistono diverse ipotesi sia perché non sono un esperto. Possiamo formularla anche così: sul fatto che la Luna non sia di formaggio sarei pronto ad accettare una scommessa particolarmente rischiosa, diciamo diecimila a uno; per scommettere che la Luna sia nata in seguito a un grande impatto vorrei invece quote più favorevoli. Infine, sulla quantità di acqua presente sulla Luna invece non scommetterei.

La crescente qualità della disinformazione prodotta da intelligenze artificiali forse non alza la credibilità della disinformazione, ma rischia di abbassare quella dell’informazione. Prendiamo – l’esempio è di John Gruber – la registrazione di alcune frasi sessiste di Donald Trump, tra cui il celebre “Grab them by the pussy”, pubblicata a poche settimane dalle elezioni del 2016. Trump alla fine venne eletto, ma la sua popolarità calò. All’epoca non era possibile mettere in dubbio l’autenticità dell’audio; oggi sarebbe una strategia percorribile. E anche un oppositore di Trump dovrebbe ammettere la possibilità di un deepfake e ridurre di conseguenza la propria sicurezza sull’autenticità della registrazione.

Questa erosione dell’affidabilità è un fenomeno noto da alcuni anni; ha anche un nome: “liar’s dividend”, il dividendo del bugiardo. Ne scriveva ad esempio Paul Chadwick sul Guardian nel 2018, sottolineando come gli effetti del dividendo del bugiardo cresceranno con la consapevolezza pubblica dell’esistenza dei deepfake. La popolarità di ChatGPT e dei modelli linguistici è quindi una brutta notizia.

Tutta colpa dell’Intelligenza artificiale?

Riassumendo, c’è il rischio che un audio o un video autentici vengano ritenuti meno attendibili perché c’è la possibilità che siano dei deepfake. O che la grande quantità di articoli di disinformazione ben scritti – da intelligenze artificiali – mi renda più scettico verso articoli ben documentati.

A ben guardare, però, il problema non è dovuto solo alla qualità di falsi. Come detto, molto dipende dal contesto di una notizia per cui, prima ancora che i deepfake e i modelli linguistici, il vero problema è che mass media e autorità hanno perso credibilità.

Quando si è diffusa questa sfiducia? In un articolo su The Conversation, Robert M. Dover indica come punto di svolta l’invasione dell’Iraq e l’utilizzo che i politici hanno fatto delle informazioni fornite dai servizi di intelligence. Non sono sicuro che quello sia stato davvero un momento cruciale; certo la diffidenza non è nata con le intelligenze artificiali e neanche con i social media.

Pensieri diversi

I social media nuocciono gravemente alla salute delle discussioni razionali

13 Marzo 2023

Il titolo ricalca gli avvisi che si trovavano sui pacchetti delle sigarette – da qualche anno mi pare che il burocratico “nuoce gravemente alla salute” sia stato sostituito da un più diretto “uccide” – ma non vorrei venisse frainteso.
Sul fatto che il fumo faccia male non ci sono praticamente dubbi, mentre le ricerche di cui parlo in questo articolo sono meno certe. In ogni caso non auspico interventi statali per proibire o ridurre l’utilizzo dei social, né mi sento di consigliare a tutti di tenersene alla larga.

Già che siamo in zona di avvisi: questo post riprende in parte quanto scritto nella mia newsletter settimanale, alla quale potete abbonarvi.

Più condividiamo meno pensiamo

Alla fine di ogni articolo ci sono una serie di pulsanti per condividerlo su vari social media. Ma forse dovrei toglierlo, visto che secondo una ricerca condividere un’informazione ci rende più creduloni. O, per dirla con le parole del titolo dell’articolo pubblicato su Science Advances, “il contesto dei social media interferisce con il riconoscimento della verità” (“The social media context interferes with truth discernment”).

Prima di vedere i contenuti dell’articolo, qualche avvertenza.
La ricerca è stata condotta sottoponendo ad alcuni soggetti il titolo di una notizia e chiedendo loro, in maniera casuale, se la consideravano attendibile e se l’avrebbero condivisa online. Insomma una situazione così:

Un contesto un po’ diversa dal modo in cui di solito troviamo delle notizie, ne valutiamo l’affidabilità e decidiamo se è il caso di condividerle. Insomma, nella “vita vera” l’effetto rilevato dai ricercatori potrebbe non esserci, o essere trascurabile. Ma intanto si è visto che le persone sono meno brave a distinguere le notizie vere da quelle false quando viene loro chiesto se sono interessate a condividere la notizia.

Perché tutto questo? I ricercatori hanno preso in considerazione due ipotesi. La prima è che abbiamo una quantità limitata di “energia mentale”. Se ne impieghiamo una parte per decidere se condividere la notizia, ne abbiamo meno a disposizione per valutarne criticamente il contenuto. Insomma, decidere se condividere o meno un contenuto ci distrae. La seconda ipotesi è che la decisione di condividere una notizia ci porti automaticamente a considerarla più attendile, visto che non ci piace l’idea di condividere notizia inaccurate.
I due modelli differiscono per il tipo di interferenza. Il modello dell’energia mentale (che i ricercatori definiscono “spillover”) prevede giudizi errati sia per le notizie vere che per quelle false. Il modello della consistenza, invece, prevede perlopiù notizie false scambiate per vere. Ebbene, i dati mostrerebbero che è il primo modello a essere corretto. In altre parole: basta prevedere la possibilità di condividere una notizia per abbassare lo spirito critico delle persone.

A caccia di indignazione

Quella appena riassunta non è l’unica ricerca sui social media di questi giorni. Un altro studio ha preso in considerazione i tweet sul “trophy hunting”. Qui c’è la ricerca, e qui il comunicato stampa.

La caccia ai trofei consiste in persone benestanti che pagano per poter cacciare animali protetti. Il tutto avviene legalmente e i soldi vengono usati per la protezione degli ecosistemi, per cui alla fine c’è un guadagno netto per la fauna selvatica. Hai fatto fuori un leone o un rinoceronte in via di estinzione, ma quel che hai speso permette di mantenere aperta la riserva naturale in cui possono vivere molti più esemplari. Ciononostante fatico a considerare chi pratica questo sport un “amico della natura”. E mi sento di concludere che uno che uccide esseri viventi perché sono trofei non è una bella persona.

Sul tema ne aveva scritto Sandel nel suo interessante saggio Quello che i soldi non possono comprare (del quale avevo scritto una recensione):

Se credete che sia moralmente riprovevole uccidere la fauna selvatica per sport, il mercato della caccia ai rinoceronti è un patto col diavolo, un tipo di estorsione morale. Potreste accettare i suoi effetti positivi sulla conservazione dei rinoceronti ma deplorare di fatto che questo risultato sia ottenuto soddisfacendo quelli che voi considerate piaceri perversi di ricchi cacciatori. Sarebbe come salvare dalla distruzione un’antica foresta di sequoie permettendo ai boscaioli di vendere a donatori benestanti il diritto di incidere le proprie iniziali su alcuni degli alberi. Quindi che cosa si sarebbe dovuto fare? Avreste rifiutato la soluzione di mercato sulla base del fatto che la repellenza morale della caccia ai trofei è superiore ai benefici della salvaguardia? Oppure avreste deciso di pagare l’estorsione morale e di vendere il diritto di cacciare alcuni rinoceronti nella speranza di salvare la specie dall’estinzione? La risposta corretta dipende in parte dal fatto che il mercato riesca poi effettivamente a procurare, o meno, i benefici che promette. Ma dipende anche da un’altra questione: se i cacciatori di trofei sbagliano a trattare la fauna selvatica come un oggetto di sport e, in tal caso, dalla gravità morale di questo errore.

Il tema mette in discussione i nostro modelli etici e va attentamente valutato. Solo che tutta questa discussione sfugge di mano, quando sui social media appare la foto di una persona ricca con il fucile da una parte e il corpo di un animale protetto dall’altra. E le discussioni violente su Twitter sembrano avere un effetto sulle leggi sulla protezione della fauna selvatica. Personalmente sarei per proibire questo tipo di caccia e cercare altre risorse per proteggere le specie in via di estinzione, per cui non sono troppo dispiaciuto dall’esito – ma è inquietante come i social media riducano lo spazio per discussioni razionali.