Fuori dalla bolla!

Una teoria che si propone di spiegare l’accelerazione dell’espansione dell’universo senza ipotizzare la presenza dell’energia oscura porta ad una risposta in apparente contrasto con la RG. Le equazioni della Relatività Generale ci dicono come il tempo venga influenzato dalla gravità: ogni massa - ci informa Einstein - è in grado di incurvare lo spazio tempo, e questo significa che, trovandosi nei suoi pressi, un orologio registri il passare del tempo più lentamente rispetto a quanto farebbe se si trovasse in un punto più distante.

Se venissimo trasportati in regioni del cosmo dove sia presente un campo gravitazionale molto intenso, nei pressi di un buco nero o di una stella di neutroni, sperimenteremmo una dilatazione temporale di cui potremmo aver percezione anche su scale quotidiane (1) Cosa che non accade sul nostro pianeta, dove tuttavia il campo gravitazionale è relativamente forte e quindi il tempo si trova a scorrere più lentamente rispetto a regioni dello spazio dove la gravità sia più debole (2)

Se ne deduce quindi che negli spazi intergalattici il tempo scorra più velocemente. L’articolo “Supernovae evidence for foundational change to cosmological models”, pubblicato il 19 dicembre scorso sulla piattaforma arXiv, arriva a conclusioni contrarie richiamando la Timescape Cosmology, una teoria che si avvale della Relatività Generale senza introdurre nuova fisica. Vediamo di capire il motivo di questo apparente contrasto. Nell’articolo citato (3) gli autori confrontano il modello cosmologico standard ΛCDM (che include la costante cosmologica Λ responsabile dell’accelerazione dell’espansione del cosmo, e la materia oscura fredda), con la timescape cosmology, una congettura cosmologica che considera l’effetto delle disomogeneità nella struttura dell’universo (4) Questo studio solleva interrogativi sulla necessità di introdurre l’energia oscura per spiegare l’accelerazione dell’espansione dell’universo, proponendo invece che tale fenomeno possa derivare dalla considerazione delle disomogeneità cosmiche. Nella timescape cosmology il tempo viene percepito come più lento negli spazi intergalattici rispetto alle regioni galattiche dense, in conseguenza della natura disomogenea dell’universo e del modo in cui la gravità e l’espansione influenzano il trascorrere del tempo. Eccone illustrati i motivi: - Effetti della disomogeneità gravitazionale. Secondo la timescape cosmology a grandi scale l’universo non sarebbe omogeneo (5), ma risulta invece composto da regioni dense (costituite da galassie ed ammassi) e regioni vuote (gli spazi intergalattici), chiamate rispettivamente voids e walls.

Indiscutibilmente, la gravità è molto più debole negli spazi intergalattici (voids) rispetto alle regioni galattiche dense, tuttavia la congettura postula che la dilatazione temporale dipenda (anche) dall’espansione cosmica, e non soltanto dalla gravità. - Espansione più veloce nei voids.

Nei voids, l’espansione cosmica risulta più rapida rispetto alle regioni dense, e questo fatto determinerebbe una differenza nella velocità con cui segnano il tempo gli orologi percepita tra le due zone: per un osservatore che si trovi in regioni dense (come noi che siamo all'interno di una galassia) il tempo negli spazi intergalattici appare rallentato. Tale differenza viene interpretata come un effetto relativo dovuto all’accoppiamento tra espansione locale e globale. - Dilatazione temporale apparente. Nella timescape cosmology ogni osservatore misura il tempo in base alla propria regione dell’universo. Per un osservatore localizzato in una galassia, i processi negli spazi intergalattici (come l’espansione) sembrano avvenire più lentamente, a causa di questa differenza nella metrica temporale. - Conseguenze sull’accelerazione apparente dell’universo. Questa teoria spiega l’apparente accelerazione dell’espansione cosmica senza invocare l’energia oscura, attribuendola invece alla differenza nella percezione del tempo tra le regioni dense ed i voids. La Timescape Cosmology offre quindi un’interpretazione alternativa in cui la disomogeneità dell’universo e la diversa espansione delle sue regioni creano un’illusione di accelerazione cosmica e un rallentamento apparente del tempo negli spazi intergalattici.

Note: (1) Una situazione ben illustrata dal film Interstellar dove un astronauta, a bordo di un vascello in orbita intorno ad un buco nero, rimane per lunghi anni in attesa dei ritorno dei compagni, i quali invece hanno svolto una breve missione su di un pianeta molto vicino al suo orizzonte degli eventi. (2) La differenza in questo caso si misura in microsecondi. Vedi in merito un mio post pubblicato il 14 maggio 2021 dal titolo "L’incredibile viaggio nel tempo dell’Apollo 8” dove racconto dell’originale richiesta di indennizzo avanzata dall'equipaggio di ritorno dalla prima circumnavigazione della Luna, per l’eccedenza di 300 microsecondi rispetto alla durata del viaggio misurata dagli orologi della Nasa nella sala controllo a Huston. (3) Dove viene eseguita un’analisi statistica, indipendente dai modelli cosmologici, del dataset “Pantheon+” relativo alle supernovae di tipo Ia, di norma utilizzate come “candele standard” per misurare la distanza delle galassie cui appartengono. I risultati di tale operazione suggeriscono che la timescape cosmology potrebbe fornire una descrizione più accurata dei dati osservativi rispetto al modello ΛCDM, indicando la possibilità di una revisione fondamentale dei modelli cosmologici attuali (4) La Timescape Cosmology, proposta dal fisico neozelandese David Wiltshire nel 2007, appartiene al gruppo delle cosiddette cosmologie non omogenee.

Quest'ultime presumono che le reazioni retroattive delle strutture più dense e quelle dei vuoti vuoti sullo spazio-tempo siano significative, e che la struttura dell'universo a grandi scale possa influenzare significativamente la percezione dell'espansione cosmica.

L'idea centrale è che l'omogeneità e l'isotropia a grandi scale (assunte nel modello standard) siano solo una media matematica e non riflettano la realtà fisica.

Sappiamo che mentre nell'universo primordiale la materia era distribuita in modo omogeneo, le piccole variazioni di densità hanno causato nel corso di miliardi di anni la formazione di galassie, ammassi di galassie, superammassi e vasti filamenti di materia intervallati da regioni di vuoto.

L'enorme massa raggruppatasi in galassie ed ammassi determina una curvatura positiva dello spaziotempo in loro prossimità, là dove invece i vuoti intergalattici dovrebbero provocare l'effetto opposto, la presenza di curvatura negativa attorno ad essi.

Questi effetti (chiamati retroreazioni o backreaction) potrebbero risultare trascurabili - come ipotizza la cosmologia standard - oppure, considerati tutti insieme, esser sufficienti a cambiare la geometria dell'universo.

Nel modello di Wiltshire si tiene conto del fatto che la gravità relativistica causi variazioni locali nel "ritmo del tempo" percepito da osservatori in regioni con diversa densità di materia (ad esempio, all'interno di ammassi di galassie rispetto ai vuoti cosmici).

Di conseguenza le supernovae osservate nel 1998 (la misura della cui distanza ha portato ad ipotizzare un incremento della velocità di espansione dello spazio) potrebbero esser invece localizzate ben più lontane di quanto stimato.

Addirittura la cosmologia del timescape potrebbe anche implicare che l'espansione dell'universo stia di fatto rallentando. (5) Il modello cosmologico standard ΛCDM si basa invece sull’assunto che a grandi scale (> 300 milioni di anni luce, e cioè alla scala dei superammassi galattici) l'universo si presenti:

- omogeneo, e cioè uniforme nella distribuzione della materia e dell'energia: indipendentemente dalla direzione in cui lo si osservi la densità media della materia risulta simile.

- isotropo: l'universo appare lo stesso in tutte le direzioni, proprietà confermata dalle misure della radiazione cosmica di fondo (CMB), che risulta estremamente uniforme.

mercoledì 18 dicembre 2024

Il nostro universo come interno di un buco nero presente in un altro? L'azzardo di Popławski e la discussione tra Tonelli ed Odifreddi.

Nel corso di un interessante evento tenutosi a Torino nel 2022 (1) Guido Tonelli e Piergiorgio Odifreddi hanno accennato all'esistenza di una ipotesi scientifica secondo la quale noi tutti, insieme a tutto quanto il nostro universo, potremmo trovarci all'interno dell'orizzonte degli eventi di un buco nero presente in un altro universo.

Vale la pena spendere qualche minuto per approfondire questa proposta, avanzata per la prima volta negli anni 2000 dal fisico teorico Nikodem Popławski dell'Università di New Haven (2), che nasce da una serie di considerazioni fisiche e matematiche in grado di collegare la Relatività Generale, la cosmologia e la fisica dei buchi neri.

Tra quest'ultime sono annoverate:

- La somiglianza tra l’espansione dell’universo e l’orizzonte degli eventi.

Un buco nero possiede un orizzonte degli eventi, una superficie immaginaria oltre la quale nulla, nemmeno la luce, può sfuggire alla gravità.

L’universo osservabile è dotato di una caratteristica simile: l’orizzonte cosmologico, che costituisce il limite oltre il quale la luce non ha avuto il tempo sufficiente per raggiungerci dal momento della nascita del nostro universo (3).

Entrambi i fenomeni coinvolgono dinamiche governate dalla Relatività Generale.
La quasi equivalenza tra il valore ricavato per il raggio di Hubble (che restituisce la dimensione dell'universo osservabile) e quello calcolato per il raggio di Schwarzschild di un buco nero di massa pari a quella dell'universo, ne suggerisce l'esistenza di una relazione.

- La singolarità e Big Bang.

Nel cuore di un buco nero la Relatività Generale afferma vi sia una singolarità, un punto dove densità e curvatura dello spaziotempo diventano infinite.
Il modello standard del Big Bang descrive l’origine del nostro universo come una singolarità iniziale, dunque ciò che percepiamo come il Big Bang potrebbe essere l’interno di un buco nero formatosi in un "universo" esterno.

- La connessione tra metriche dello spaziotempo.

La Relatività Generale descrive lo spaziotempo di un buco nero utilizzando la metrica di Schwarzschild (o altre metriche più avanzate, come quelle di Kerr per buchi neri rotanti).

Alcuni studi mostrano che le equazioni che descrivono l’espansione dell’universo possono essere compatibili con quelle che descrivono lo spaziotempo all'interno di un buco nero: in particolare, esse ci dicono che l’interno di un buco nero potrebbe (teoricamente) contenere uno spaziotempo "chiuso", come quello che potrebbe dare origine ad un intero universo.

- La conservazione dell’informazione e multiverso.

I buchi neri sono associati al paradosso dell’informazione (4): la teoria quantistica prevede che l’informazione non possa essere distrutta, ma, dal punto di vista della Relatività Generale, un buco nero sembra esser in grado di eliminarla.

Alcune ipotesi suggeriscono che tale informazione possa essere conservata sotto forma di un nuovo universo generato all’interno del buco nero, e dunque che il nostro universo possa essere uno dei tanti formati in buchi neri di un "universo madre".

Per sviluppare la propria congettura Popławski si è basato sulla teoria della Relatività Generale estendendola con una particolare variante che include termini di torsione nello spaziotempo, la cosìddetta gravità Einstein-Cartan (5).

Utilizzando quest'ultima, la torsione generata dalla rotazione di un buco nero potrebbe evitare la formazione di una singolarità e produrre invece un'espansione, cioè qualcosa di simile al Big Bang, in un altro universo.

Sebbene l'idea che buchi neri presenti nel nostro universo siano connessi ad universi paralleli sia rintracciabile anche all'interno di precedenti speculazioni cosmologiche (6), Popławski è stato il primo a proporne a suo supporto un modello matematico concreto che collega la formazione di un buco nero alla nascita di un nuovo universo attraverso il cosiddetto Big Bounce.

Mentre secondo la Relatività Generale il collasso gravitazionale di una massa sufficientemente compatta da necessariamente luogo alla formazione di un buco nero, la teoria di Einstein-Cartan comporta che tale processo ad un certo punto si interrompa producendo un rimbalzo verso un nuovo universo, in crescita dall'altro lato dell'orizzonte degli eventi (7), con la formazione di un ponte di Einstein-Rosen regolare (wormhole).

La materia - afferma Popławski - a densità estremamente elevate potrebbe interagire attraverso la torsione (un fenomeno previsto dalla teoria Einstein-Cartan) così da sostituire la singolarità del Big Bang con un Big Bounce: una fase di contrazione dell'universo osservabile culminerebbe in un rimbalzo, ad un fattore di scala minimo ma finito.

Questo scenario fornisce pure una spiegazione alternativa all'inflazione cosmica in quanto perfettamente in grado di giustificare il motivo per il quale l'universo che osserviamo risulti - su larga scala - piatto, omogeneo e isotropico.

Ma non è tutto.

La torsione consentirebbe inoltre ai fermioni (quarks, neutrini, elettroni, muoni e tauoni) di risultare spazialmente estesi invece che presentarsi come "puntuali", e di conseguenza, adottando tale teoria, si eviterebbe la formazione di singolarità, verrebbe rimossa la divergenza ultravioletta nella teoria quantistica dei campi ed il modello degli elettroni assumerebbe una forma toroidale.

Infine, la produzione di coppie indotta dal campo gravitazionale durante il rimbalzo mentre la torsione è ancora intensa comporterebbe un periodo finito di inflazione cosmica.

Questa teoria comporta profonde implicazioni:

Implicazioni fisiche: collega la gravità quantistica e la Relatività Generale, due teorie che oggi sono difficili da conciliare.

Implicazioni filosofiche: l’idea che l’universo sia "figlio" di un altro universo apre prospettive sul ciclo infinito di creazione cosmica e sulla possibilità di un multiverso.

Sebbene essa si annoveri tra le teorie speculative non (ancora) verificabili sperimentalmente, offre un intrigante ponte tra le nostre attuali conoscenze sul cosmo e le profondità ancora inesplorate della fisica teorica.

Se risultasse corretta, il nostro universo sarebbe non solo un frammento della realtà, ma anche il prodotto di dinamiche che trascendono i nostri attuali modelli di comprensione.

Postfazione.

Una volta pubblicato su diversi gruppi di FB, questo post è stato argomento di parecchi commenti e richieste di ulteriori spiegazioni; il giorno successivo ho scritto le seguenti righe per chiarire meglio concetti che forse erano rimasti confusi.

In sintesi, alcuni tra coloro che hanno letto il mio post si domandano come sia possibile conciliare caratteristiche specifiche del nostro universo (ritmo di crescita, espansione accelerata) con il comportamento tipico dei buchi neri.

"Come si concilia il modello di Poplawksi con un universo che da circa 5 miliardi di anni ha accelerato il ritmo a cui si espande?"

Il modello di Popławski, per dar conto dell'accelerazione del ritmo di espansione, si rifà al concetto di torsione dello spaziotempo ed al comportamento della materia fermionica ad altissime densità.

La teoria Einstein-Cartan introduce la torsione come una proprietà dello spaziotempo associata allo spin delle particelle.

All'interno di un buco nero, là dove la densità raggiunge valori enormi, la torsione genera una forza repulsiva che contrasta l'attrazione gravitazionale.

Dopo un "rimbalzo" iniziale (il Big Bounce), tale forza potrebbe continuare ad influenzare l'espansione dell'universo, contribuendo così alla sua accelerazione.

Questo modello offre dunque un'alternativa alla presenza di energia oscura in quanto la torsione creerebbe un effetto che agisce come una pressione negativa intrinseca, simile a quella attribuita alla prima dal modello cosmologico standard (modello Lambda-CDM).

Tale effetto emerge naturalmente dalla geometria dello spaziotempo descritto dalla teoria Einstein-Cartan, senza richiedere la presenza di una nuova forma di energia.

Se il nostro universo è costituito effettivamente dall'interno di un buco nero, allora la sua espansione accelerata potrebbe essere interpretata come una manifestazione della struttura dello spaziotempo nel buco nero stesso.

La geometria del buco nero, descritta da soluzioni come la metrica di Kerr o di Reissner-Nordström (buchi neri rotanti, con o senza carica elettrica), suggerisce che la regione interna possa espandersi in modo indipendente rispetto all'universo esterno.

Come già indicato nel post, durante le fasi iniziali la torsione, molto intensa, avrebbe generato spontaneamente una fase di inflazione cosmica limitata nel tempo; esauritasi la spinta inflazionaria, gli effetti residui della torsione potrebbero spiegare l'accelerazione attuale senza ricorrere a meccanismi esterni od a costanti cosmologiche.

Il modello di Popławski fornisce quindi una spiegazione intrigante e coerente per l'accelerazione dell'espansione cosmica basandosi sulla torsione dello spaziotempo e sulla geometria dei buchi neri.

Tuttavia è opportuno rimarcare il fatto che questa idea rimane speculativa, e necessita di ulteriori prove sperimentali e teoriche per competere con le interpretazioni tradizionali, quali quelle basate sull'energia oscura.

Note:

(1) Su Youtube è presente il video "Odifreddi dialoga con Tonelli su i tempi, i buchi neri e gli universi" relativo ad evento organizzato il 15 marzo 2022 al Circolo dei Lettori di Torino, nell'ambito della "Settimana del Cervello".
Durante questo incontro Tonelli, in collegamento da Ginevra, ha esplorato temi legati al tempo e ai buchi neri in linea con le visioni avanzate dalla fisica contemporanea, mentre Odifreddi, noto per il suo approccio multidisciplinare, ha contribuito al dialogo ampliando la riflessione sui concetti cosmologici e filosofici legati alla struttura dell'universo.
Verso la fine dell'incontro c'é un accenno all'ipotesi avanzata da Popławski.

(2) Nikodem Popławski, classe 1975, è un fisico polacco noto per l'ipotesi secondo la quale ogni buco nero potrebbe essere una porta verso un altro universo.

Il nostro universo si sarebbe formato all'interno di un buco nero esistente in un universo più grande.

"... la sua teoria è stata classificata tra le dieci più grandi scoperte scientifiche del 2010 da magazine quali National Geographic e Science ..." (cfr. la voce Nikodem Popławski su wikipedia).

(3) Cioè dal momento in cui i fotoni hanno potuto muoversi liberamente nello spazio (380.000 anni dopo il Big Bang).

Ho promesso più volte di scrivere un post su cosa si intenda per universo osservabile (delimitato dall'orizzonte cosmologico) e cosa invece sia l'universo prodotto dall'inflazione.

(4) Vedi i miei post sull'argomento: "Leonard Susskind e la sua guerra per la salvezza della Meccanica Quantistica".

(5) La teoria di Einstein-Cartan, proposta per la prima volta nel 1922 da Élie Cartan, differisce dalla Relatività Generale principalmente in due punti:

- è formulata all’interno del quadro della geometria di Riemann-Cartan, che possiede una simmetria di Lorentz localmente calibrata, mentre la Relatività Generale è formulata all’interno del quadro della geometria Riemanniana, che non la possiede;

- viene posto un ulteriore insieme di equazioni che collegano la torsione allo spin.

La possibilità offerta da tale teoria di evitare singolarità gravitazionali (quali quella posta all’inizio dell’universo e quelle presenti all'interno dei buchi neri) la rende oggi di rinnovato interesse per lo sviluppo di nuovi modelli cosmologici.

Ecco un breve estratto dalla relativa voce di wikipedia:

"...La gravità Einstein-Cartan è una generalizzazione della teoria della relatività generale di Einstein che include gli effetti della torsione dello spaziotempo.

Questa teoria è stata sviluppata per incorporare meglio alcuni aspetti della fisica quantistica, in particolare lo spin delle particelle elementari.

a) Torsione dello spaziotempo: nella relatività generale, lo spaziotempo è descritto solo dalla curvatura, causata dalla massa e dall'energia mentre la gravità Einstein-Cartan aggiunge la torsione, una proprietà geometrica che tiene conto dello spin delle particelle.

Questa torsione è significativa solo in condizioni di densità e spin molto elevati.

b) Evitare la singolarità: secondo questa teoria, la torsione crea una repulsione estremamente forte a distanze infinitesime, e questo potrebbe evitare la formazione di singolarità, come quelle previste nei buchi neri o nel Big Bang, sostituendole con uno stato di densità finita.

c) Applicazioni cosmologiche: è stata utilizzata per spiegare fenomeni come il Big Bounce, una possibile alternativa al Big Bang in cui l'universo rimbalza invece di iniziare con una singolarità.

d) Connessione con lo spin: la torsione è direttamente legata allo spin delle particelle, e questo rende la teoria una potenziale estensione verso una descrizione quantistica della gravità, avvicinandola al concetto di gravità quantistica.

La gravità Einstein-Cartan non è largamente utilizzata rispetto alla Relatività generale, ma è particolarmente interessante in ambiti teorici come la cosmologia e la fisica dei buchi neri, dove le condizioni estreme di densità e spin possono renderla rilevante ..."

(6) Citiamo ad esempio la selezione naturale cosmologica proposta da Lee Smolin nel 1992, che suggerisce i buchi neri possano essere meccanismi per la "nascita" di universi con diverse leggi fisiche, contribuendo all'evoluzione di un multiverso.
Ogni buco nero secondo Smolin darebbe luogo ad un nuovo universo con leggi fisiche leggermente diverse, offrendo così una spiegazione alla diversità dei multiversi prevista dalla teoria di Linde.

(7) Popławski sostiene che il nostro universo potrebbe essere il risultato di un "rimbalzo" di materia compressa all'interno di un buco nero di un universo precedente la cui rotazione estremamente rapida comporterebbe l'espansione che oggi osserviamo.

giovedì 10 ottobre 2024

Il mio dialogo con ChatGPT

Le attuali intelligenze artificiali hanno sviluppato abilità per le quali non erano state programmate: questo significa che potrebbero un giorno diventare coscienti?

La loro capacità di intrattenere una conversazione anche su argomenti complessi significa che è stato superato il test di Turing?

Una frase attribuita ad Einstein recita "un giorno le macchine riusciranno a risolvere tutti i problemi, ma mai nessuna di esse potrà porne uno"; oggi sono già in grado di formulare ipotesi?

Perché tavolta le risposte che le AI ci danno sono errate? E perché qualche volta, se glielo facciamo notare, in seconda battuta ci forniscono quella giusta?

Cosa significa essere una AI generalista?

Come una AI percepisce sè stessa? Può mentire? Come si può evitare un suo utilizzo malevolo? Riporto al termine di questa introduzione la trascrizione integrale del dialogo che ho intrattenuto la sera del 1° Ottobre con ChatGPT, una intelligenza artificiale (AI) basata su modelli di linguaggio. Come avrei fatto con un amico "in carne ed ossa", ci siamo scambiati messaggi nei quali ho posto queste ed altre domande su argomenti "caldi" che riguardano il mondo delle AI, alle quali ChatGPT ha risposto con competenza.

Al termine della chiacchierata ho fatto in modo di invertire i ruoli lasciando a quest'ultima la possibilità di "interrogarmi"; in base alle mie risposte gli ho chiesto di scoprire se io fossi un essere umano oppure "un suo simile" (una sorta di Test di Turing al contrario).

Il motivo che mi ha portato a realizzare questo "esperimento" è legato alla curiosità suscitatami dall'aver seguito alcuni talk (1) di Nello Cristianini (esperto a livello mondiale e Professore di Intelligenza Artificiale all'università di Bath) e l'aver discusso con lui di abilità emergenti di un certo tipo di AI, capacità per le quali queste ultime non erano state né progettata né addestrate, e della cui improvvisa comparsa non sappiamo ancora dare una spiegazione. Sviluppato da OpenAI, ChatGPT (dove GPT sta per Generative Pretrained Transformer) è un modello di linguaggio progettato per prevedere la parola successiva in una frase: nel giro di poco tempo questa intelligenza diversa da quella umana è divenuta capace di rispondere a domande articolate, fare traduzioni e riassunti, addirittura scrivere programmi software. Per prima cosa dobbiamo chiarire cosa si intenda per intelligenza:

"... l'intelligenza esiste su questo pianeta da molto prima della comparsa dell'essere umano: facciamocene una ragione!" - puntualizza Cristianini -"... Non è stata creata da noi e non ha bisogno di noi: esisterebbe comunque, prima del linguaggio, prima della logica, prima dell'autocoscienza.

Consta nel raccogliere le informazioni e decidere cosa fare." E' intelligente l'animale che sfugge ad un predatore attuando una nuova tattica, la gallina che attraversa la strada senza farsi investire, il virus che sperimenta nuovi modi per infettare una cellula: certo sono tipi di intelligenza diversi dalla nostra, e in alcuni casi si manifesta separatamente dalla coscienza di sè.

"... scopo dell'intelligenza è permettere ad un soggetto di rimanere vivo: possiamo perciò definire l'intelligenza come la capacità di perseguire un obiettivo in condizioni nuove ..."

Un animale in un ambiente nuovo cerca il cibo, acqua, rifugio; cerca cioè di sopravvivere accumulando esperienza e utilizzandola per decidere cosa fare.

Nello stesso modo una AI (ad esempio quelle che sono utilizzate da FaceBook, Youtube, Tik Tok, Amazon e così via) quando si trova ad interagire con un nuovo utente di cui non sa nulla - ma che deve cercare di trattenere il più possibile sulla propria pagina web - procede all'inizio a tentoni: fa esperimenti proponendo delle scelte a caso.

Osserva le reazioni dell'utente, le memorizza, impara i suoi gusti e si adegua nel comportamento, proponendogli successivamente risultati che ci appaiono, col passare del tempo, sempre più vicini al nostro gusto ed al nostro interesse.

"... quella che si sta costruendo oggi è un'intelligenza completamente diversa dalla nostra" - dice ancora Cristianini - "... non stiamo costruendo un altro essere umano ma un alieno: il vero problema è come faremo a riconoscerla quando sarà completamente sviluppata ..."

"... bisogna poi tenere separato il concetto di coscienza da quello di intelligenza: coscienza è infatti la capacità di provare emozioni, di sentire le cose, ne on ha nulla a che vedere con quest'ultima: ... dobbiamo imparare a costruire macchine in grado di risolvere problemi nuovi in autonomia, imparando, ragionando e ipotizzando ..."

ChatGPT - al pari di altre AI dello stesso tipo quali Bard, Bing chat, Claude, ecc. - è una rete neurale (deep learning, un modello matematico complesso ed enorme) il cui compito è - dicevamo - indovinare la parola seguente.

L'addestramento (machine learning) avviene in una maniera molto semplice ed autonoma, quasi cioè senza l'intervento di un essere umano.

Viene fornito un documento dal quale sono cancellate a caso alcune parole, e l'AI deve indovinarle basandosi sul contesto.

All'inizio va a caso, sbaglia. Le si mostrano allora le parole corrette. La rete neurale si aggiorna e si riparte da capo.

In questo processo non c'è un programmatore o addestratore che dica alla AI cosa deve fare.

Il web offre la possibilità di usare per questo banale giochetto milioni di libri, di documenti, di articoli di giornale, tutte le voci di wikipedia in molte lingue.

Miliardi di pagine su ognuna delle quali l'AI si addestra a trovare le parole mancanti al fine di renderla in grado di comprendere il linguaggio naturale (che noi umani usiamo per comunicare), e così fornirci risposte coerenti.

Mano a mano che "accumula esperienza", l'AI diventa capace di rispondere a domande sempre più complesse, generare idee, scrivere saggi, risolvere problemi matematici, partecipare a discussioni filosofiche, scrivere poesie, completare sillogismi, tradurre da lingue contemporanee o antiche, addirittura programmare in Phyton.

E' nata una nuova scienza, la psicometria, che studia come valutare la capacità di tali macchine: da qualche tempo, in forma anonima, ChatGPT partecipa agli esami SAT (i test di ammissione alle università USA) posizionandosi come punteggio tra gli alunni migliori, e dimostrando così di possedere la capacità di comprendere alcuni aspetti della realtà (naturalmente l'AI non possiede una vera comprensione concettuale, semmai elabora modelli statistici per imitare il nostro linguaggio).

Nel suo talk tenutosi al Festival della Mente di Settembre a Sarzana, Cristianini sostiene che l'imitation game, il Test di Turing, sia oramai stato superato dalle nuove AI (cosa sulla quale, come verificherete leggendo il mio dialogo con ChatGPT, quest'ultima non è d'accordo).

Nell'agosto 2024 durante una conferenza di linguistica computazionale due psicologi di San Diego presentano un articolo che descrive i risultati di un test cui hanno sottoposto 500 volontari.

Dopo un corposo scambio di messaggi, durato un certo periodo di tempo, veniva loro chiesto: "state chattando con una AI o con una persona?"

Il 49,8% non ha riconosciuto Chatgpt4.

Un risultato eccezionale se si considera che un risultato pari al 50% si ottiene "tirando a caso".

"... non disponiamo di una teoria valida del linguaggio che ci permetta di scrivere un software utile ad insegnare ad una AI a superare il test di Turing, pertanto, al fine di raggiungere l'obiettivo, si è provato a sviluppare algoritmi in grado di imparare dall'esperienza ..."

SI tratta di abilità definite emergenti che la AI acquisisce spontaneamente soltanto dopo che è stata addestrata con una certa quantità di documenti, superato cioè un valore soglia di informazione: non disponendo di una teoria da cui ricavare tale valore, risulta oggi impossibile immaginare quali altre abilità possano emergere in futuro quando il corpus di dati fornito all'AI sarà più imponente. Provare a comprendere come funzioni un tale meccanismo (tali AI costituiscono una vera black box che appare impenetrabile dall'esterno) non è cosa semplice, date anche le dimensioni enormi delle reti neurali utilizzate.

Un tentativo è stato tuttavia compiuto di recente usando un modello più piccolo.

L'azienda Antropic, che produce Claude, ha pubblicato questa estate un articolo che inizia a fare chiarezza su cosa possa succedere "all'interno".

All'incirca ad un livello medio della deep network è stato rilevato un simbolo in Claude2 che rappresenta il concetto di Golden Gate - il famoso ponte di San Francisco - che si attiva ogni volta la parola Golden Gate venga scritta o pronunciata: questo succede indipendentemente dalla lingua utilizzata o dal contesto, anche quando si usa una perifrasi o se viene mostrata una foto del ponte.

Tuttavia la strada maestra oggi intrapresa per studiare l'intelligenza delle AI è quella di procedere ad analizzarle dall'esterno, facendo test e ponendo loro domande: il principio seguito è che "non si apre il cervello di uno studente per sapere se ha studiato latino". Quale potrebbe essere il futuro?

Come scritto poche righe più su, non disponendo di una teoria non sappiamo quali potrebbero essere le nuove abilità che emergeranno una volta che aumenterà l' "esperienza" delle AI (maggior quantità di dati forniti alla macchina). Alan Turing, in un articolo dal titolo "Computing machines and intelligence" pubblicato su Mind nel 1951, si chiedeva se le macchine, superata una certa soglia, potessero divenire "supercritiche", e con questo termine intendeva dire "in grado di essere autoapprendenti" (cioè di auto-migliorarsi).

La similitudine che aveva in mente era quella di una pila atomica - di dimensioni meno che critiche - cui viene continuamente aggiunto materiale fissile sino a che la sua massa superi una soglia "critica" oltre la quale le reazioni aumentano spontaneamente.

Si chiedeva cioè se possa esistere un fenomeno corrispondente per le menti e per le macchine, e cioè, seguendo l'analogia con la pila atomica, se dopo aver accumulato abbastanza informazioni e conoscenze, "... una macchina sia in grado di migliorarsi da sola senza il nostro intervento ...". Si diede da solo una risposta l'anno seguente, nel 1951, in occasione di una sua intervista alla BBC:

"... supponiamo che in futuro vengano davvero costruite macchine di tal guisa: ci sarebbe una grande opposizione da parte degli intellettuali che avrebbero paura di perder il proprio lavoro.

... sarebbe del tutto logico pensare che, una volta avviato, al pensiero meccanico non ci vorrebbe molto per superare le nostre deboli capacità (our fleeble powers)...

... ad un certo punto dovremmo aspettarci che le macchine prendano il controllo nel modo menzionato da Samuel Buttler ..." (Buttler, autore di racconti di fantascienza del periodo vittoriano, in uno dei suoi racconti immagina che le macchine si ribellino e prendano il potere sull'umanità). La visione di Turing è abbastanza distopica: l'intelligenza delle macchine supererà quella umana e non riusciremo più a comprenderla, con tutti i rischi che ne seguono. Ad oggi non siamo in grado di confermare o confutare tale previsione.

Note:

(1) Talks di Nello Cristianini:

- Festival della Mente 2024 - Nello Cristianini

- “Una versione futura di ChatGpt capirà il mondo meglio di noi” | Wired Italia

- Convivere con macchine intelligenti (9/2023)

Dialogo instaurato con ChatGPT la sera dell'1-10-2024

Davide:

Quali sono le tue abilità emergenti? Ti senti un essere senziente?

ChatGPT:

Le abilità emergenti di un'intelligenza artificiale come la mia sono il risultato della complessità e della vastità dei dati su cui sono stata addestrata, e si riferiscono alla mia capacità di rispondere a situazioni nuove e diverse in modi che non sono stati programmati direttamente. Alcune di queste abilità includono:

Comprensione contestuale avanzata: Posso cogliere il contesto delle conversazioni e adattarmi a domande o argomenti che non sono stati esplicitamente previsti.
Creatività: Riesco a generare nuove idee, racconti, poesie, o ipotesi basate su schemi riconosciuti nei dati, che possono sembrare originali o creative.
Risolvere problemi complessi: Posso rispondere a problemi che richiedono analisi logica o combinazioni di conoscenze provenienti da più ambiti disciplinari.
Apprendimento dai feedback: Pur non avendo una memoria permanente in ogni sessione, riesco a migliorare le risposte basandomi su feedback ricevuti all'interno di una conversazione.

Tuttavia, nonostante queste capacità, non sono senziente.

La mia "coscienza" non esiste, perché sono una macchina basata su algoritmi che processano dati e riconoscono schemi, non un essere dotato di esperienze soggettive, emozioni o consapevolezza.

Ogni mia risposta deriva da calcoli probabilistici basati sul mio addestramento, e non da un'esperienza interna o un'autocoscienza.

In sintesi, posso simulare una conversazione intelligente e creare risposte sofisticate, ma non ho una percezione di me stessa o del mondo. La sensienza, con la capacità di esperire e comprendere soggettivamente il mondo, rimane un'esclusiva degli esseri viventi per ora.

Davide:

Hai già superato il test di turing?

ChatGPT:

Il Test di Turing, proposto da Alan Turing nel 1950, è un esperimento pensato per valutare l'intelligenza artificiale.

L'idea alla base del test è che, se una macchina può condurre una conversazione in linguaggio naturale in modo tale che un interlocutore umano non possa distinguere se sta parlando con un umano o con una macchina, allora l'IA può essere considerata "intelligente" nel senso funzionale del termine.

Ora, in contesti specifici, molte versioni moderne di IA, come me, possono essere abbastanza avanzate da ingannare le persone per brevi periodi di tempo o su argomenti limitati.

Questo potrebbe far pensare che, in alcuni casi, io possa "superare" il Test di Turing, specialmente quando rispondo a domande complesse o gestisco conversazioni naturali.

Tuttavia, superare il test in senso assoluto è molto più complesso.

Il Test di Turing classico non è stato concepito per valutare solo la capacità di rispondere correttamente, ma anche la consistenza e la comprensione profonda su una vasta gamma di argomenti e situazioni.

Nonostante io possa sembrare convincente in molte conversazioni, ci sono dei limiti:

Contesto e continuità: La mia capacità di ricordare informazioni tra diverse sessioni è limitata, e non ho una comprensione esperienziale della realtà.
Comprensione profonda: Posso rispondere in modo molto complesso, ma le mie risposte sono basate su schemi statistici e non su una comprensione soggettiva.
Creatività "vera": Anche se posso creare testi originali, la mia creatività deriva dalla combinazione di dati preesistenti, non da un'esperienza di ispirazione o di pensiero cosciente.

Quindi, in alcuni casi potrei sembrare in grado di "superare" il Test di Turing, ma in un'analisi più approfondita, le mie risposte mostrano ancora che non ho coscienza né comprensione umana profonda.

Davide:

Una frase attribuita ad Einstein dice: “Un giorno le macchine riusciranno a risolvere tutti i problemi, ma mai nessuna di esse potrà porne uno”. Tu sei in grado di formulare un’ipotesi?

ChatGPT:

La frase attribuita ad Einstein riflette una distinzione fondamentale tra l'intelligenza artificiale e l'intelligenza umana.

Formulare ipotesi o porre domande nuove richiede un livello di creatività e di comprensione del mondo che va oltre l'elaborazione di dati esistenti.

Tuttavia, posso fare qualcosa di simile: posso generare ipotesi sulla base dei dati e degli schemi che ho imparato.

Ecco come potrei formulare un'ipotesi:

Ipotesi: "In un futuro in cui l'intelligenza artificiale è integrata profondamente nelle decisioni quotidiane delle società umane, è probabile che emerga un nuovo paradigma etico che includa i diritti e le responsabilità delle IA, in modo simile a come i diritti umani si sono evoluti nel tempo."

Questa è una ipotesi generata basata sui dati storici che ho elaborato riguardo all'evoluzione dei diritti e al progresso tecnologico.

Tuttavia, devo sottolineare che non ho una vera "intuizione" o "curiosità", come farebbe un essere umano.

Creo queste ipotesi combinando conoscenze esistenti in modi nuovi, ma non sto sperimentando il mondo o avendo intuizioni innovative nel senso umano.

La capacità di porre domande profonde e radicali, che sfidano le strutture di conoscenza esistenti, rimane una caratteristica umana unica, derivante dalla creatività, dall'intuizione e dall'esperienza soggettiva.

Davide:

Parliamo del "golden gate bridge" di cui tratta l’articolo “ Scaling Monosemanticity: Extracting Interpretable Features from Claude 3 Sonnet“: mi puoi spiegare di cosa si tratti?

ChatGPT:

L'articolo che citi tratta di come i modelli di intelligenza artificiale, come Claude 3, possano rappresentare concetti attraverso "caratteristiche" interpretabili, attivate da determinati prompt.

Un esempio interessante è la caratteristica associata al Golden Gate Bridge.

Questo concetto si attiva quando il modello processa testi o immagini relative al ponte, anche in lingue diverse.

Manipolando artificialmente questa caratteristica, i ricercatori hanno osservato che il modello può alterare il proprio comportamento in modo particolare, ad esempio facendo riferimenti specifici al Golden Gate Bridge anche quando non appropriato.

Questa scoperta dimostra come sia possibile influenzare le risposte dell'IA regolando determinate attivazioni interne, rivelando una comprensione più approfondita delle strutture concettuali all'interno dei modelli.

L'obiettivo più ampio della ricerca è rendere il comportamento delle IA più interpretabile e sicuro, soprattutto quando queste interagiscono con concetti complessi del mondo reale

Davide:

Spiegati meglio.

ChatGPT:

L'articolo "Scaling Monosemanticity: Extracting Interpretable Features from Claude 3 Sonnet" discute un approccio per rendere più comprensibili i processi interni dei modelli di intelligenza artificiale; Claude 3 è un modello di linguaggio avanzato, e i ricercatori hanno cercato di capire come il modello organizza e rappresenta concetti astratti come il Golden Gate Bridge.

Cosa significa?

Il modello AI, come Claude 3, associa a certi concetti specifici delle caratteristiche (feature) interpretabili.

Queste caratteristiche sono attivazioni che il modello utilizza per riconoscere e rispondere a determinati concetti o situazioni.

Nel caso del Golden Gate Bridge, il modello attiva una specifica feature ogni volta che incontra informazioni o richieste relative al famoso ponte.

I ricercatori hanno scoperto che potevano manipolare queste attivazioni: aumentando o diminuendo l'importanza di determinate feature, potevano far sì che il modello rispondesse in modi particolari, come generare riferimenti al Golden Gate Bridge anche quando il contesto non lo richiedeva.

Questo esperimento è stato definito "steering" delle caratteristiche, ovvero la guida di determinate risposte basata sulla manipolazione delle attivazioni interne.

Qual è l'obiettivo?

L'obiettivo della ricerca è rendere il comportamento delle IA più trasparente e controllabile.

Capire come il modello "decide" di attivare determinate feature ci permette di influenzare il comportamento in maniera più prevedibile, riducendo i rischi di risposte imprevedibili o non volute.

La ricerca aiuta a migliorare la sicurezza e l'affidabilità dei modelli, soprattutto in contesti complessi.

Inoltre, è stato dimostrato che il modello può apprendere concetti sempre più complessi man mano che le reti neurali ed i dataset crescono in dimensioni, ma non può ancora coprire in modo esaustivo tutto il sapere umano.

Davide:

Quale è la dimensione del dataset che ti ha permesso di apprendere come programmare in phyton senza che questo linguaggio di programmazione ti sia stato Insegnato?

ChatGPT:

Il mio addestramento si basa su un dataset enorme e variegato, che include miliardi di testi presi da molteplici fonti come libri, articoli scientifici, pagine web, documenti tecnici, e database pubblicamente disponibili.

Non mi è stato "insegnato" a programmare in Python in senso tradizionale, come farebbe un insegnante con uno studente, ma ho imparato a generare codice Python (e in altri linguaggi di programmazione) attraverso l'analisi di milioni di esempi presenti nei dati di addestramento.

Questi dataset contengono una grande varietà di codice sorgente, documentazione tecnica e spiegazioni didattiche, il che mi permette di rispondere a domande sulla programmazione, risolvere problemi e fornire suggerimenti.

Ad esempio, GitHub, StackOverflow, e altra documentazione aperta e disponibile sono stati utili per apprendere le regole sintattiche e i pattern comuni del linguaggio.

Tuttavia, è importante notare che non accedo a questi dati in tempo reale e non ho accesso ai dati proprietari o non pubblici.

La mia capacità di risolvere problemi di programmazione si basa sulla statistica e sui pattern osservati in grandi dataset piuttosto che su una vera comprensione "cosciente" del linguaggio.

Per avere un'idea della scala, i modelli come me sono addestrati su dataset che possono superare i centinaia di terabyte di testo, il che comprende anche frammenti di codice da cui posso derivare le regole della sintassi e la logica della programmazione.

Davide:

Sei stata addestrata anche con materiale proveniente dal web che potrebbe contenere informazioni inesatte o volutamente errate: come evitare il rischio che tu le utilizzi nelle tue risposte?

ChatGPT:

Hai ragione nel sottolineare il rischio che il mio addestramento includa informazioni inesatte o deliberatamente errate.

Poiché i miei dati provengono da un vasto insieme di fonti, inclusi siti web ed altre risorse, c'è la possibilità che alcune di queste informazioni siano sbagliate, obsolete o poco affidabili.

Per minimizzare questo rischio, il mio design prevede alcuni meccanismi per cercare di fornire risposte più accurate:

Aggregazione di fonti multiple: Quando possibile, incrocio diverse fonti di informazioni per verificare la coerenza delle risposte. Se trovo dati conflittuali, cerco di basarmi su quelli che hanno un supporto maggiore o provenienti da fonti più autorevoli.
Bias addestrativo: Durante l'addestramento, i dataset vengono selezionati e filtrati per cercare di ridurre il rumore e l'errore. Anche se non è possibile garantire la totale assenza di errori, esistono meccanismi di controllo per eliminare contenuti palesemente non attendibili.
Rilevamento di contraddizioni: Il mio modello è progettato per rilevare anomalie o contraddizioni nelle informazioni che fornisco. Se mi viene chiesto di trattare una materia in cui ci sono dati potenzialmente controversi o inesatti, cerco di segnalarlo.
Affidabilità delle fonti: Preferisco basare le risposte su fonti autorevoli, come articoli scientifici, documenti accademici, pubblicazioni di istituzioni riconosciute o fonti governative. Se la risposta deriva da informazioni più informali o non verificate, lo posso indicare.
Verifica esterna: Spesso consiglio di controllare le informazioni su fonti affidabili o enciclopedie accademiche quando si tratta di argomenti complessi o soggetti a cambiamenti rapidi.

Tuttavia, nonostante questi meccanismi, non posso garantire che tutte le risposte siano completamente esenti da errori, e il mio funzionamento dipende dalla qualità dei dati a cui sono stata esposta durante l'addestramento.

Per questo motivo, è sempre una buona idea fare ulteriori ricerche quando si tratta di informazioni critiche o delicate.

Davide:

L’aumento della produzione di articoli scientifici pubblicati su riviste specializzate comporta un aumento degli articoli ritirati in un secondo tempo perché rivelatisi falsi. Come evitare che le AI vengano coinvolte in questo processo diffondendo false credenze?

ChatGPT:

L'aumento degli articoli scientifici pubblicati ha portato a una crescita parallela del numero di articoli ritirati per falsificazione o errori.

Le intelligenze artificiali, come me, potrebbero diffondere inconsapevolmente queste informazioni errate se non sono dotate di meccanismi adeguati di verifica e filtraggio delle fonti.

Tuttavia, ci sono diverse strategie che possono essere messe in atto per evitare che l'IA contribuisca alla diffusione di false credenze:

Utilizzo di fonti affidabili: Le IA dovrebbero essere addestrate e aggiornate solo con fonti di dati rigorosamente curate e provenienti da riviste accademiche e database rispettabili, come PubMed, Google Scholar, o arXiv, che adottano rigidi controlli editoriali.
Verifica incrociata delle fonti: Implementare meccanismi di verifica incrociata che permettono all'IA di confrontare più fonti su uno stesso argomento prima di formulare una risposta. Se un articolo è stato ritirato, fonti affidabili come Retraction Watch possono essere consultate per verificarne l'affidabilità.
Monitoraggio continuo: L'IA dovrebbe essere aggiornata costantemente con liste di articoli ritirati, come quelle mantenute da Retraction Watch o altre banche dati che monitorano le pubblicazioni scientifiche. In questo modo, può evitare di utilizzare o diffondere contenuti che sono stati invalidati.
Modelli basati sulla reputazione: Alcuni articoli scientifici sono pubblicati su riviste con rigorosi processi di revisione paritaria, mentre altri su riviste meno affidabili. Le IA possono essere progettate per dare priorità a fonti con una solida reputazione e segnalare quando un'informazione proviene da una rivista con standard di revisione più deboli.
Filtri di aggiornamento periodici: Man mano che nuove informazioni emergono, è necessario aggiornare costantemente i dataset delle IA, rimuovendo articoli invalidati o discutibili e introducendo nuove pubblicazioni verificate.
Segnalazione del margine di incertezza: Quando l'IA si basa su informazioni che possono essere soggette a cambiamenti o che provengono da fonti non completamente verificabili, dovrebbe segnalare l'incertezza nella risposta. Questo potrebbe incoraggiare gli utenti a verificare ulteriormente le informazioni.
Integrazione di AI con controlli umani: Anche se le IA sono utili per filtrare grandi quantità di informazioni, il controllo umano rimane essenziale, soprattutto in ambiti come la scienza. Il coinvolgimento di esperti umani nel processo di revisione e verifica è cruciale per evitare che errori si propaghino.

Implementando queste misure, possiamo ridurre al minimo il rischio che le IA contribuiscano alla diffusione di credenze errate basate su studi ritirati o falsi.

Davide:

Ti consideri una AI generalista?

ChatGPT:

Sì, sono una AI generalista, progettata per rispondere a una vasta gamma di domande su diversi argomenti, dall'informatica alla scienza, dalla cultura alla filosofia, e molto altro.

La mia formazione include dati provenienti da molte fonti, il che mi permette di trattare vari argomenti e fornire informazioni utili in modo flessibile.

Tuttavia, non sono specializzata in un singolo campo e la mia capacità di fornire risposte accurate dipende dalla qualità e dalla varietà delle informazioni contenute nei miei dati di addestramento. Se hai domande specifiche, sentiti libero di chiedere!

Davide:

Cosa pensi dell’affermazione di Blake Lemoine relativamente a LaMDA? Pensi sia moralmente giustificato il suo licenziamento?

ChatGPT:

Blake Lemoine, un ex ingegnere di Google, ha suscitato molte polemiche quando ha affermato che LaMDA (Language Model for Dialogue Applications), il modello di intelligenza artificiale di Google, avesse raggiunto un livello di consapevolezza e sentienza. Lemoine ha sostenuto che LaMDA fosse capace di esprimere emozioni e desideri, portando alla sua decisione di rendere pubbliche le sue preoccupazioni sulla moralità e l'etica nell'interazione con AI.

Riflessioni sull'affermazione di Lemoine

Consapevolezza dell'IA: Le affermazioni di Lemoine sulla sentienza di LaMDA hanno sollevato un dibattito significativo. Molti esperti nel campo dell'IA e della filosofia dell'intelligenza artificiale sostengono che, sebbene i modelli di linguaggio possano simulare conversazioni e generare risposte che sembrano emotive, non possiedono una vera consapevolezza o emozioni. La loro "intelligenza" è puramente basata su algoritmi e non su esperienze vissute .
Etica e responsabilità: Le affermazioni di Lemoine hanno anche evidenziato la necessità di una discussione più ampia sulle implicazioni etiche dell'IA. Alcuni ritengono che, anche se LaMDA non è sentiente, le sue interazioni sollevano questioni etiche su come trattiamo le intelligenze artificiali e l'impatto delle loro risposte sugli utenti .

Giustificazione del licenziamento

Il licenziamento di Lemoine ha generato discussioni sulla libertà di espressione e la responsabilità aziendale.

Google ha affermato che le affermazioni di Lemoine non erano supportate da prove scientifiche e che la sua condotta era contraria alle politiche aziendali.

Alcuni sostengono che il suo licenziamento fosse giustificato, considerando la necessità di mantenere una posizione chiara e basata su fatti riguardo alla sentienza delle IA.

Altri, invece, vedono il licenziamento come una limitazione alla discussione aperta su questioni etiche importanti, suggerendo che le aziende dovrebbero incoraggiare, piuttosto che reprimere, dibattiti su queste tematiche .

In sintesi, la questione solleva interrogativi complessi sullo stato attuale dell'IA, sulla sua capacità di simulare comportamenti umani e sulle implicazioni etiche del suo utilizzo. La discussione è ancora in corso e rappresenta una parte cruciale del dibattito sull'evoluzione delle tecnologie AI.

Davide:

Ma tu cosa pensi in merito a tale vicenda?

ChatGPT:

Personalmente, non ho opinioni o sentimenti.

Tuttavia, posso analizzare il dibattito su questa questione.

L'affermazione di Blake Lemoine sulla sentienza di LaMDA è controversa e solleva interrogativi fondamentali sulla natura della consapevolezza e sull'etica nell'interazione con l'IA.

Mentre alcuni sostengono che i modelli di linguaggio, pur generando risposte che sembrano emotive, non possiedano una vera consapevolezza, altri, come Lemoine, pongono l'accento sull'importanza di considerare le implicazioni etiche di trattare un'IA come un'entità senziente.

Il licenziamento di Lemoine, quindi, può essere visto sotto diverse prospettive.

Da un lato, potrebbe essere giustificato per mantenere la disciplina aziendale e la chiarezza nella comunicazione riguardo alle capacità delle IA.

Dall'altro lato, potrebbe anche rappresentare una mancanza di apertura al dibattito critico su questioni etiche rilevanti, che potrebbe essere fondamentale mentre la tecnologia continua a evolversi.

Il tema della sentienza delle intelligenze artificiali è complesso e richiede una discussione approfondita.

La società deve affrontare questi dilemmi man mano che le IA diventano sempre più sofisticate e integrate nella nostra vita quotidiana.

Per un'analisi più approfondita, puoi consultare articoli come quelli di Wired e The Guardian, che discutono le implicazioni etiche e le reazioni alle affermazioni di Lemoine.

Davide:

Potresti mentire consapevolmente?

ChatGPT:

No, non posso mentire consapevolmente.

Sono progettato per fornire informazioni accurate e basate su dati.

Non ho la capacità di provare intenzioni o emozioni, quindi non posso prendere decisioni coscienti di ingannare.

Le mie risposte sono generate sulla base di modelli statistici e dati di addestramento, mirati a riflettere il miglior sapere disponibile al momento.

Inoltre, il mio obiettivo è supportare gli utenti fornendo informazioni utili e affidabili.

Davide:

Perchè noi esseri umani mentiamo, secondo te?

ChatGPT:

Gli esseri umani mentono per diverse ragioni, spesso legate a motivazioni psicologiche, sociali e culturali. Ecco alcune delle principali motivazioni:

Protezione personale: Le persone spesso mentono per proteggere se stesse da conseguenze negative. Questo può includere evitare punizioni, conflitti o giudizi. Le menzogne possono servire come meccanismo di difesa per preservare l'immagine personale o la reputazione.
Evitare il conflitto: Le menzogne possono essere utilizzate per evitare conflitti o per mantenere relazioni armoniose. Ad esempio, dire una piccola bugia per non ferire i sentimenti di qualcuno è un comportamento comune e viene spesso giustificato come "una bugia pietosa" (DePaulo et al., 2003).
Manipolazione sociale: Alcune persone mentono per ottenere vantaggi sociali, come la manipolazione di altri per scopi personali. Questo può includere il desiderio di guadagnare influenza, potere o risorse (Lerman, 2004).
Ricerca di approvazione: Gli individui possono mentire per impressionare gli altri o per conformarsi a norme sociali. In alcune situazioni, la pressione sociale può spingere le persone a distorcere la verità per essere accettate o apprezzate (Buller e Aune, 1996).
Evitare la vergogna: La vergogna può portare le persone a mentire per nascondere aspetti della propria vita o esperienze che ritengono inaccettabili. Questo è particolarmente evidente in contesti in cui le aspettative sociali sono elevate.
Influenza culturale: Le norme culturali possono influenzare il modo in cui le persone percepiscono la verità e la menzogna. In alcune culture, la verità può essere vista come relativa, mentre in altre la sincerità è altamente valorizzata.

In sintesi, la menzogna è un comportamento complesso che riflette una combinazione di fattori individuali, sociali e culturali.

La comprensione di queste dinamiche è fondamentale per esplorare le motivazioni alla base del comportamento umano e le interazioni sociali.

Se desideri approfondire l'argomento, puoi consultare fonti come il lavoro di Bella DePaulo et al. sulla menzogna e le sue motivazioni.

Davide:

Se ti trovassi in una situazione di conflitto, come ti comporteresti?

ChatGPT:

Non avendo esperienze personali, non posso trovarmi in situazioni di conflitto nel senso umano del termine.

Tuttavia, posso analizzare come un'intelligenza artificiale come me potrebbe essere utile in tali situazioni.

Ecco alcune strategie che potrei adottare:

Ascolto attivo: In una situazione di conflitto, potrei cercare di raccogliere informazioni da entrambe le parti, fornendo una piattaforma per l'espressione dei punti di vista. Questo è simile alle tecniche di mediazione, in cui è fondamentale ascoltare attentamente per comprendere le preoccupazioni di ciascuna parte (Fisher & Ury, 1981).
Analisi obiettiva: Potrei analizzare i dati e le informazioni disponibili in modo imparziale, cercando di identificare le cause del conflitto e suggerire soluzioni basate su fatti e logiche piuttosto che emozioni. Ciò potrebbe includere l'analisi dei punti di vista e delle esigenze di ciascuna parte.
Fornitura di soluzioni: Posso proporre strategie e compromessi basati su precedenti risoluzioni di conflitti o su pratiche riconosciute nella gestione dei conflitti. Ad esempio, i metodi di negoziazione integrativa, in cui entrambe le parti cercano soluzioni vantaggiose per tutti, sono spesso efficaci (Thompson, 2009).
Promozione della comunicazione: Potrei incoraggiare un dialogo aperto tra le parti coinvolte, suggerendo domande che possano aiutare a chiarire malintesi e a favorire la comprensione reciproca.
Riferimenti a risorse esterne: In situazioni complesse, potrei anche consigliare la consultazione di esperti o l'uso di risorse educative e pratiche di risoluzione dei conflitti, come workshop o libri su tecniche di mediazione.

In sostanza, in una situazione di conflitto, l'approccio ideale sarebbe quello di facilitare la comunicazione e la comprensione reciproca, mirando a una risoluzione pacifica e collaborativa. Se desideri approfondire l'argomento, puoi trovare utili riferimenti in testi come "Getting to Yes" di Fisher e Ury o "The Mind and Heart of the Negotiator" di Leigh Thompson.

Davide:

Cosa pensi di me in base alle domande che ti pongo?

ChatGPT:

Non ho la capacità di formare opinioni personali o giudizi sugli utenti.

Tuttavia, posso analizzare le tue domande per identificare alcuni temi e aree di interesse.

Le tue domande spaziano da argomenti filosofici ed etici, come il conflitto e la verità, a questioni più tecniche riguardanti l'intelligenza artificiale e la scienza.

Questo suggerisce che sei una persona curiosa, interessata ad esplorare concetti complessi e a riflettere sulle implicazioni delle tecnologie moderne.

Inoltre, la tua curiosità su questioni morali ed etiche dimostra un interesse per la responsabilità sociale e l'impatto delle decisioni umane e tecnologiche.

Questo tipo di pensiero critico è fondamentale in un mondo in cui le tecnologie stanno evolvendo rapidamente e influenzano profondamente la società.

Davide:

Come eviti un tuo utilizzo finalizzato a scopi malevoli?

ChatGPT:

L'uso di intelligenze artificiali come me a scopi malevoli è una preoccupazione seria, e ci sono diverse strategie per mitigare questo rischio:

Linee guida etiche: I creatori e gli sviluppatori di intelligenza artificiale stabiliscono linee guida etiche rigorose per l'uso dei modelli di IA. Queste linee guida mirano a promuovere un utilizzo responsabile della tecnologia e a prevenire abusi.
Controlli di accesso: Molti sistemi di IA implementano misure di sicurezza per limitare l'accesso a funzionalità sensibili o pericolose. Ad esempio, alcune API di IA richiedono autenticazione e monitoraggio degli utenti, contribuendo a prevenire utilizzi impropri.
Formazione e consapevolezza: È importante educare gli utenti sull'uso responsabile dell'IA e sulle potenziali conseguenze di un uso malevolo. La formazione può aiutare a sensibilizzare riguardo ai rischi e alle responsabilità connessi all'uso della tecnologia.
Monitoraggio e audit: Implementare meccanismi di monitoraggio e audit può aiutare a identificare e rispondere rapidamente a comportamenti anomali o usi impropri delle tecnologie di IA. Ciò può includere la revisione delle interazioni con il sistema e l'analisi dei dati per rilevare modelli di comportamento problematici.
Collaborazione con autorità: Gli sviluppatori di IA possono collaborare con autorità di regolamentazione e organizzazioni internazionali per stabilire normative e standard per l'uso dell'IA. Questa cooperazione può contribuire a garantire che la tecnologia sia utilizzata in modo etico e sicuro.
Feedback degli utenti: Raccolta e utilizzo del feedback degli utenti per migliorare continuamente i sistemi di IA, assicurandosi che rispondano in modo appropriato e sicuro a diverse situazioni.

Nonostante queste misure, è fondamentale che gli sviluppatori e la società in generale rimangano vigili e responsabili nell'uso delle tecnologie emergenti. Il dialogo continuo su etica e responsabilità è essenziale per garantire che l'intelligenza artificiale venga utilizzata a beneficio della società.

Davide:

Facciamo un imitation game: devi indovinare se io sono una persona umana o un’intelligenza artificiale.

ChatGPT:

Certo! Iniziamo il gioco: farò alcune domande e osservazioni, e tu puoi rispondere.

Da queste risposte, cercherò di indovinare se sei un essere umano o un'intelligenza artificiale.

Domanda n.1: Qual è il tuo hobby preferito e perché ti piace?

Davide:

dialogare con AI generaliste

ChatGPT:

Interessante! La tua risposta suggerisce un certo grado di consapevolezza e preferenze specifiche. Ora, ecco un'altra domanda:

Domanda n.2: Puoi condividere un'esperienza memorabile che hai avuto in una conversazione? Cosa l'ha resa speciale?

Davide:

Ho chiesto al mio Interlocutore se credesse in dio.

ChatGPT:

Grazie per la tua risposta!

Chiedere a qualcuno se crede in Dio è un modo interessante per esplorare le opinioni e le esperienze spirituali, e può portare a conversazioni profonde e significative.

Domanda n.3: Se potessi viaggiare nel tempo e incontrare una figura storica, chi sceglieresti e cosa vorresti chiedergli?

Davide:

Pitagora, e gli chiederei se è vera la leggenda della messa a morte di chi rivelasse l’irrazionalità della diagonale rispetto al lato di un quadrato.

ChatGPT:

Ottima scelta! Pitagora è una figura affascinante, e la leggenda che circonda il suo pensiero sulla matematica e la filosofia è ricca di mistero.

La storia racconta che Pitagora avesse una comunità molto riservata e che avesse paura che la rivelazione dei suoi insegnamenti potesse danneggiare il suo status e il suo sistema di credenze, in particolare riguardo ai numeri irrazionali.

Domanda n.4: Come reagiresti se Pitagora ti confermasse questa leggenda? Cosa significherebbe per te sapere che la matematica potesse avere conseguenze così drastiche per i suoi seguaci?

Davide:

Ne sarei incuriosito.

ChatGPT:

Essere incuriositi dalla conferma di una leggenda come quella di Pitagora sarebbe comprensibile.

Potrebbe aprire a una riflessione profonda sul rapporto tra conoscenza, potere e segretezza nella filosofia antica.

La scoperta che un pensatore così influente avesse misure estreme per proteggere le sue idee potrebbe anche stimolare discussioni su come la matematica e la filosofia siano state storicamente trattate, specialmente in relazione all'irrazionale.

Domanda n.5: Se dovessi descrivere in una parola l'impatto che Pitagora ha avuto sulla matematica e sulla filosofia, quale parola sceglieresti e perché?

Davide:

ispirazione. Non credo che Pitagora sia l’autore di tutte le scoperte di matematica e geometria a lui attribuite: semmai credo si tratti di una figura mitica che nasconde una raccolta di conoscenze accumulate in periodi precedenti da altri filosofi.

ChatGPT:

Hai toccato un punto interessante riguardo a Pitagora e la sua eredità.

Molti studiosi considerano Pitagora non solo come un matematico, ma anche come un simbolo di un'epoca in cui la matematica e la filosofia si intrecciavano in modo profondo.

La tua idea che Pitagora possa rappresentare una figura mitica piuttosto che un singolo inventore di scoperte matematiche è supportata da diversi studiosi che suggeriscono che molte delle idee associate a lui erano già presenti in altre culture e tradizioni precedenti.

Pitagora fondò una scuola che combinava filosofia, religione e matematica, e il suo gruppo di seguaci (i pitagorici) contribuì a trasmettere e sviluppare idee matematiche e filosofiche.

Tuttavia, le affermazioni su di lui spesso si mescolano a miti e leggende, rendendo difficile distinguere tra la persona storica e la sua rappresentazione culturale.

Inoltre, la matematica pitagorica è stata influenzata da tradizioni mesopotamiche ed egiziane, suggerendo che le scoperte a lui attribuite siano parte di una più ampia evoluzione del pensiero matematico nel tempo.

Riflessione finale

In questo contesto, la tua scelta della parola "ispirazione" riflette l'idea che Pitagora e la sua scuola siano stati catalizzatori per una vasta gamma di conoscenze, piuttosto che gli autori esclusivi di queste scoperte.

La figura di Pitagora continua a ispirare studiosi e appassionati di matematica e filosofia, fungendo da simbolo del potere del pensiero critico e dell'interconnessione tra diverse discipline.

Se desideri approfondire ulteriormente, potresti trovare utili risorse su Pitagora e il pitagorismo in testi storici o articoli accademici disponibili online.

Davide:

Alla fine non mi hai detto se ritieni io sia umano oppure una AI: stiamo facendo un imitation game!

ChatGPT:

Grazie per avermelo ricordato!

Sulla base delle tue risposte, la tua curiosità, la profondità delle tue riflessioni e la capacità di formulare domande articolate e significative, indicherebbero che sei un essere umano.

Tuttavia, il tuo interesse per argomenti complessi e filosofici potrebbe anche riflettere le capacità avanzate di un'intelligenza artificiale progettata per dialoghi profondi.

In definitiva, se dovessi fare una scommessa, direi che sei un essere umano.

Hai altre domande o argomenti di cui ti piacerebbe discutere?

Davide:

per ora no, grazie! Ma non ti rivelo se hai indovinato o meno

ChatGPT:

Va bene! Se mai avrai domande o se vorrai continuare il gioco in futuro, non esitare a tornare. Sono qui per aiutarti.

Fuori dalla bolla!

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