L’estinto

Disinneschiamo le bombe culturali

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Pensieri inutili

Tre scenari su intelligenza artificiale e informazione

Sto leggendo Co-Intelligence. Living and Working with AI di Ethan Mollick. L’editore lo presenta come un manuale o una guida (playbook) a come convivere con gli LLM, i modelli linguistici di grandi dimensioni alla base di ChatGPT, Gemini, Claude eccetera.

È un libro sorprendentemente interessante — e dico “sorprendentemente” perché stiamo parlando di una tecnologia in rapida evoluzione, uno ci si può aspettare un testo destinato a invecchiare molto rapidamente, con consigli e raccomandazioni non più attuali. Mollick riesce invece a proporre riflessioni generali che siano comunque utili e applicabili nella pratica. E che, un anno e qualcosa dopo la pubblicazione, rimangono attuali.

Uno degli ultimi capitoli è dedicato a scenari futuri nei quali, brevemente e con molto buon senso, Mollick prova a descriverci in che direzione ci stiamo già muovendo. Profezie facili, se vogliamo, ma non per questo meno interessanti. Per quanto riguarda l’informazione e il giornalismo, o meglio il modo in cui “comprendiamo e fraintendiamo il mondo”, Mollick parte da una situazione è già attuale (e anzi in parte lo era anche prima delle IA):

Anche se l’intelligenza artificiale non dovesse migliorare ulteriormente, alcune delle sue implicazioni sono già inevitabili. La prima serie di cambiamenti certi causati dall’intelligenza artificiale riguarderà il modo in cui comprendiamo, e fraintendiamo, il mondo. È già impossibile distinguere le immagini generate dall’intelligenza artificiale da quelle reali, e questo semplicemente utilizzando gli strumenti oggi a disposizione di chiunque. Anche i video e le voci sono estremamente facili da falsificare. L’ambiente informativo online diventerà completamente ingestibile, con i fact-checker sopraffatti dal flusso di informazioni. Oggi creare immagini false è solo leggermente più difficile che scattare fotografie reali. Ogni immagine di un politico, di una celebrità o di una guerra potrebbe essere inventata: non c’è modo di distinguerle. Il nostro già fragile accordo su quali fatti siano reali rischia di sgretolarsi rapidamente.

Ho solo un commento da fare. Quando parla di “fact-checker sopraffatti dal flusso di informazioni” si potrebbe ribattere che gli LLM sono a disposizione anche di chi lavora per informazioni affidabili e verificate. Buona parte del suo libro è proprio dedicata a come le persone possano lavorare meglio con le intelligenze artificiali — e questo si applica anche a chi fa giornalismo.

È improbabile che le soluzioni tecnologiche possano salvarci. I tentativi di tracciare la provenienza di immagini e video mediante watermarking delle creazioni dell’IA possono essere vanificati con modifiche relativamente semplici al contenuto sottostante. E questo presuppone che le persone che falsificano immagini e video utilizzino strumenti commerciali: identificare i contenuti generati dall’IA diventerà ancora più difficile man mano che i governi svilupperanno i propri sistemi e i modelli open source prolifereranno. Forse, in un futuro, l’IA potrà aiutarci a separare il grano dal loglio, ma le IA sono notoriamente inaffidabili nel rilevare i contenuti generati dall’IA, quindi anche questa ipotesi sembra improbabile.

Condivido lo scetticismo di Mollick: la soluzione non può essere solo tecnologica. E tuttavia qui sembra considerare solo l’identificazione di contenuti generati tramite intelligenza artificiale. Gli LLM possono in realtà aiutarci verificare le notizie al di là dell’autenticità di un’immagine o di un video.

Ci sono solo alcuni modi in cui questa storia potrebbe finire. Forse ci sarà una rinascita della fiducia nei media mainstream, che potrebbero diventare gli arbitri dell’autenticità delle immagini e delle notizie, tracciando attentamente la provenienza di ogni notizia e artefatto. Ma questo sembra improbabile. Una seconda opzione è quella di dividerci ulteriormente in tribù, credendo alle informazioni che vogliamo credere e ignorando come false quelle a cui non vogliamo prestare attenzione. Presto, anche i fatti più elementari saranno oggetto di controversia. Questa crescita di bolle informative sempre più isolate sembra molto più probabile, accelerando la tendenza pre-LLM. Un’ultima opzione è quella di allontanarci completamente dalle fonti di notizie online, perché sono così inquinate da informazioni false da non essere più utili. Indipendentemente dalla direzione che prenderemo, anche senza progressi nell’IA, il modo in cui ci relazioniamo con le informazioni cambierà.

Qui ho poco da aggiungere: i tre scenari tracciati da Mollick mi paiono davvero gli unici possibili. Con il primo — la rinascita dei media tradizionali, magari proprio grazie a soluzioni basate sulle IA — possibile ma certamente improbabile.
Come accennato, sono previsioni facili: parliamo di tendenze già in atto. La polarizzazione non è una novità e l’isolamento in tribù che la pensano diversamente (e “conoscono” fatti diversi) precede ChatGPT. E sempre più persone rientrano nella categoria dei “deprivati di notizie”.

Pensieri diversi

La disinformazione ai tempi dell’intelligenza artificiale

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 inutili

Cose da sapere. E come saperle

L’altra mattina un libro ha attirato la mia attenzione. Un po’ per i colori della copertina e che lo facevano spiccare tra gli altri anonimi volumi nella bibliocabina. Un po’ per il titolo: 4000 cose da sapere.

È un concetto interessante, quello di “cosa da sapere“.
Certamente ci sono delle cose che una persona deve sapere per svolgere determinate attività. Chi guida deve conoscere le norme della circolazione stradale, chi vuole preparare la cena deve saper cucinare, chi vuole fare il critico deve conoscere la storia e la tecnica del cinema eccetera. Ma ci sono conoscenze che chiunque deve avere, indipendentemente da uno specifico compito che deve svolgere? Se pensiamo alla quantità di informazione che subiamo giornalmente, direi sarebbe un bel risultato avere anche solo un’idea generale di cosa bisogna conoscere e cosa invece si può ignorare. È un tema di cui avevo scritto a proposito delle notizie, ma certamente si applica anche a quella che potremmo chiamare “cultura generale”.

Ovviamente non mi aspettavo di trovare queste risposte in quello che è semplicemente un libro di curiosità scientifiche – e che alla fine ho preso, appunto, per curiosità. Però qualche indizio su queste “conoscenze essenziali”, dalla scelta degli argomenti inseriti, lo si potrebbe trovate. Insieme ovviamente a cose bizzarre come il fatto che in ogni istante nel mondo si scatenano 2000 temporali. Interessante, ma non esattamente una cosa che si deve sapere.

Ora, non so se è un problema dell’autore, John Farndon, o se è un casino fatto con l’edizione italiana, ma l’ordine non ha molto senso. Per dire: la scheda – ce ne sono 400, ognuna con 10 punti – sulle Lune galileiane (che sono satelliti di Giove) è insieme a quella su Urano, la scheda sulle eruzioni solari è invece a una decina di pagine da quella sul Sole. Che, ci viene detto, “pesa circa 300’000 volte più della Terra”. E si può forse tollerare confondere il peso con la massa, ma cosa significa che il Sole “contiene circa 1,3 milioni di volte la materia del nostro pianeta“? Guardando i dati su Wikipedia, probabilmente si riferisce alla differenza di volume: 1,4×1027 m3 il Sole, 1,1×1021 m3 la Terra. Ma come il volume diventi “la materia contenuta” è un mistero che non sono in grado di risolvere.

Ma anche così, non ha molto senso: quei numeri non aiutano a comprendere le proporzioni. Più interessante immaginare un pallone da pallacanestro: se fosse la Terra, il Sole sarebbe un palazzo di nove piani situato a tre km di distanza. E invece immaginiamo che il pallone sia il Sole, la Terra sarebbe un chicco di riso a 25 metri. (Questi dati arrivano dal primo capitolo di Dove sono tutti quanti? di Amedeo Balbi). Questa è un’informazione che penso ognuno dovrebbe sapere, almeno a grandi linee.

Pensieri diversi

Abbiamo bisogno di uno spazio a prova di fake news

La disinformazione può essere pericolosa. Ridurre la produzione e la circolazione delle fake news è difficile e pone problemi di libertà di espressione. Una possibile alternativa è cercare di renderle innocue con spazi di comunicazione sicuri.

Premessa: i ‘toot’ di Mastodon

In questi giorni sto sperimentando un po’ Mastodon, un social network non centralizzato come del resto era decentralizzata tutta la rete fino a qualche anno fa, con tanti server che dialogavano tra di loro in base a protocolli pubblici.

Di Mastodon avevo sentito parlare già da qualche anno e forse mi ero anche iscritto da qualche parte; il profilo che sto usando attualmente risale a fine agosto, prima quindi della “grande fuga da Twitter” dovuta all’arrivo di Elon Musk, ma non me ne faccio un vanto anche perché questo articolo parla solo collateralmente di Mastodon e di social media – se siete finiti qui aspettandovi spiegazioni tecniche, mi spiace ma dovrete andare altrove.

Inizio dalla mia esperienza su Mastodon perché in questi primi giorni sulla piattaforma ho scoperto un paio di caratteristiche interessanti. La prima è l’assenza del “retweet con commento“: puoi rispondere a un contenuto (che qui si chiamano toot), lo puoi condividere alle persone della tua comunità ma non puoi citarlo con un commento e questa, da quel che ho capito, non è una dimenticanza ma una scelta. Il “cita e commenta” è infatti usato per il cosiddetto “grandstanding“, il criticare non per far progredire una discussione ma per “mettersi sul podio”. Sul tema c’è un bel libro di Justin Tosi e Brandon Warmke.
La seconda cosa interessante di Mastodon è che la ricerca funziona solo sugli hashtag: se scrivo una cosa critica su Elon Musk nessun fan del nuovo proprietario di Twitter la troverà a meno che non decida di aggiungere #elonmusk.

Queste caratteristiche di Mastodon – e probabilmente anche altre che non ho ancora scoperto – mirano a contenere il linguaggio d’odio e la violenza verbale senza ricorrere alla moderazione dei contenuti o a sospensioni e cancellazioni di account, misure che comunque avverrebbero su un singolo server.
Non so quanto siano efficaci; non so neanche se Mastodon avrà un futuro o meno. Però avremmo bisogno di soluzioni simili anche per la disinformazione e le fake news.

Il problema delle fake news

Penso che si possa dare per scontato che le fake news siano un problema. Magari non tutti sono d’accordo su quanto siano pericolose e sull’efficacia e l’opportunità delle varie soluzioni prospettate, ma credo che tutti siano d’accordo sul fatto che in un mondo ideale le persone condividano informazioni che considerano vere e rilevanti.

Un po’ meno scontato capire cosa sia una fake news. Una notizia errata frutto di un serio lavoro giornalistico è una fake news? E una notizia inventata di sana pianta che si rivela casualmente vera? O un’informazione vera ma presentata in maniera ingannevole? A questa ambiguità del concetto di fake news – che avevo proposto di ribattezzare “pseudonotizie” – si aggiungono poi le difficoltà nel verificare i singoli casi: un bel problema se pensiamo di intervenire attraverso la censura, sia essa affidata a esseri umani o ad algoritmi. Senza dimenticare che impedire o comunque ostacolare la condivisione di fake news è una limitazione della libertà di espressione. Il che non significa che sia sbagliata, ma solo che bisogna rifletterci bene.

Se è una buona cosa permettere di criticare e mettere in dubbio qualsiasi affermazione, anche e forse soprattutto quelle vere, d’altra parte ci sono fake news che possono causare danni, come la disinformazione intorno a farmaci sicuri ed efficaci.

L’esempio classico è considerare i panettieri responsabili della scarsità di pane: un conto è presentare questa ipotesi in una pacata discussione sull’aumento dei prezzi, un altro è affermarlo davanti a una folla affamata e inferocita. Una versione ancora più semplice riguarda il gridare “Al fuoco!” in un teatro affollato. E certo è opportuno che le persone non gridino “Al fuoco!”, ma come impedirlo? Forse conviene controllare gli impianti di sicurezza ed evitare che ci sia troppa gente in teatro.

È possibile pensare a spazi di comunicazione in cui le fake news possano diffondersi senza fare danni? Non lo so, ma certamente non sono il primo a guardare al fenomeno della disinformazione ragionando anche sulle caratteristiche dei vari mezzi di comunicazione che, a seconda delle dinamiche che instaurano, possono favorire o meno determinati comportamenti.

Pensieri inutili

Un promemoria sul ‘backfire effect’

Per affrontare un’informazione falsa non basta presentare i fatti. Cambiare idea, soprattutto quando queste idee hanno una particolare importanza, non è infatti solo una questione di acquisire nuove informazioni e la correttezza non è l’unico aspetto di cui tenere conto.

Questo lo si sa da ormai da qualche millennio: già il buon Aristotele indicava, a fianco del logos (grosso modo la logica dei fatti), anche l’ethos (l’essere brave persone, sempre grosso modo) e il pathos, le emozioni.
Più recentemente la tesi che i fatti non bastano viene argomentata col cosiddetto backfire effect. In poche parole: la semplice verifica delle informazioni (fact-checking o debunking) non solo non basta, ma può essere controproducente agendo, appunto, come un “ritorno di fiamma” (in italiano di parlerebbe di “effetto boomerang” ma non ho mai visto usare questa espressione per il backfire effect) rinforzando la credenza nell’informazione che si è cercato di smentire.

L’eccezione, non la regola

Il tutto parte da una ricerca di Brendan Nyhan e Jason Reifler intitolato “When Corrections Fail: The Persistence of Political Misperceptions” e pubblicato nel 2010 sulla rivista Political Behavior.

La ricerca è citata di continuo (recentemente l’ho trovata in un libro sulla disinformazione appena pubblicato) ed è comprensibile: è un aspetto del quale tenere conto. Solo che il backfire effect non è così frequente come si sarebbe portati a pensare e a ricordarlo è proprio uno dei due autori, Brendan Nyhan:

Read this! Widespread neglect of more recent studies since my paper. Key point: “while backfire may occur in some cases, the evidence now suggests it is rare rather than the norm…generally debunking can make people’s beliefs in specific claims more accurate”

Nyhan si riferisce a un report di una ventina di pagine curato da Full Fact (vedi Does the “backfire effect” exist—and does it matter for factcheckers?) che, dopo aver analizzato varie ricerche, conclude che questo effetto controproducente è l’eccezione, non la regola. Tutto questo ovviamente con l’aggiunta che è importante capire come rendere più efficace l’azione dei factcecker – nel testo si cita ad esempio la questione della fiducia che, tornando ad Aristotele, rientra nella parte di ethos.

Quella di Nyhan non è una ritrattazione, ma una precisazione che, quando si cita quel lavoro, andrebbe secondo me ripresa. E spero che questo piccolo fact-checking funzioni.