Studenti del Torriani alla scoperta dell'IA: dai pesi della rete neurale al rischio di copiare a scuola

Una domanda semplice ha aperto l'incontro: che cosa c'è dietro la scelta di una singola parola da parte di un'intelligenza artificiale? Se la sono posta gli studenti delle classi 3Clsa e 5Blsa del Liceo Scientifico Scienze Applicate dell'IIS Torriani, che hanno ascoltato il dottor Emmanuel Santoro, tra i primissimi laureati magistrali del nuovo corso di Human Centered Artificial Intelligence dell'Università Statale di Milano.

L'incontro è stato interattivo, con sondaggi in tempo reale su Wooclap. Si è partiti da un altro quesito: come insegneremmo a un computer a riconoscere un cane? Scrivendo regole a mano oppure mostrandogli esempi? Da lì Santoro ha spiegato come impara una rete neurale: a ogni previsione sbagliata i suoi "pesi" vengono corretti di poco. Con l'esempio delle cifre scritte a mano, una rete è passata dal 9,6% di risposte corrette, con pesi casuali, al 96,7% dopo l'addestramento.

I ragazzi sono poi entrati nel cuore dei modelli linguistici. Il testo si trasforma in numeri, token ed embedding; un'architettura chiamata Transformer ne coglie i collegamenti e il modello assegna una probabilità a ogni possibile parola successiva. GPT-3, il modello da cui nasce ChatGPT, ha miliardi di parametri, e una frase si costruisce parola dopo parola, con miliardi di calcoli per ciascuna. È stata la parte più apprezzata dagli studenti, che per la prima volta hanno colto davvero il percorso che porta alla generazione di un testo.

Nella seconda parte Santoro ha affrontato errori ed etica. Un modello genera testo "probabile", non verifica che sia "vero". Lo ha mostrato il caso di un avvocato newyorkese che nel 2023 ha citato in tribunale sei sentenze inventate da ChatGPT e che, alla domanda se fossero reali, si è sentito rispondere di sì. Si è parlato anche di bias, dei principi europei per un'IA affidabile e dell'AI Act, che classifica gli usi in base al rischio: a scuola è vietato riconoscere le emozioni degli studenti ed è considerato ad alto rischio valutarne gli apprendimenti. Non sono mancati accenni all'impatto materiale: i data center consumano circa l'1,5% dell'elettricità mondiale, e Stati Uniti, Cina e Unione europea seguono strategie molto diverse.

Il passaggio più utile per gli studenti riguarda lo studio. Santoro ha citato un esperimento su quasi mille studenti di scuola superiore: durante le esercitazioni di matematica chi usava ChatGPT otteneva risultati migliori del 48%, ma nella verifica successiva, senza IA, faceva il 17% peggio di chi non l'aveva mai usata. Non è andata così con un tutor che dava indizi invece delle soluzioni. La lezione è che svolgere un compito e imparare non sono la stessa cosa. Da qui tre strategie pratiche: farsi guidare con domande come da un tutor socratico, farsi interrogare sul capitolo, chiedere feedback sul proprio svolgimento e verificarlo sempre su libro e appunti.

Santoro è dottore in filosofia: il suo percorso comprende filosofia della scienza e del linguaggio già nella triennale e, nella magistrale, esami di analisi matematica, statistica e informatica. Per studenti che si stanno orientando verso l'università è stato un esempio concreto di come competenze umanistiche e scientifiche siano complementari: capire e governare l'IA richiede sia il rigore del calcolo sia le domande sul linguaggio, sul senso e sulla responsabilità.

Sollecitato da una domanda, ha espresso una posizione netta: è favorevole all'IA a scuola e all'università, ma non nelle verifiche e negli esami. Escluderla del tutto aprirebbe uno iato tra la scuola e un mondo del lavoro che già ne fa largo uso. Meglio imparare a usarla in modo critico, distinguendo i momenti in cui sostiene l'apprendimento da quelli in cui deve restare fuori, perché serve verificare ciò che lo studente sa fare davvero.