| Carlo Di Stanislao |
«Non possiamo pensare senza parole, eppure le parole possono vivere al di là del pensiero.» — Ludwig Wittgenstein
Negli ultimi decenni, la nostra relazione con il linguaggio ha subito trasformazioni profonde. Non più solo strumento di comunicazione, il linguaggio è diventato terreno di sperimentazione tecnologica grazie ai progressi dell’intelligenza artificiale (IA) e dei modelli linguistici di nuova generazione. In questo contesto, il significato si sposta dal dominio esclusivo della mente umana a un panorama più complesso, dove le parole possono generare senso anche in assenza di intenzionalità cosciente.
La doppia svolta del linguaggio
Nel Novecento, la cosiddetta svolta linguistica segnò un punto di svolta nel pensiero filosofico e scientifico. Da Frege e Wittgenstein fino a Heidegger e Gadamer, il linguaggio fu riconosciuto come il luogo in cui si costituisce la realtà e si struttura ogni forma di comprensione. Non più mero strumento descrittivo, il linguaggio diventò fenomeno costitutivo dell’esperienza umana.
Oggi stiamo assistendo a una seconda svolta, tecnologica. I moderni sistemi di IA non codificano più regole sintattiche o lessicali a priori, ma apprendono il linguaggio osservando enormi quantità di testi. Emergono pattern, correlazioni e strutture che simulano la comprensione umana senza riferimento diretto a oggetti, esperienze o stati mentali. La novità non è solo tecnica: è epistemologica. Il linguaggio comincia a produrre significato autonomamente, attraverso le relazioni interne tra parole, senza bisogno di un interprete cosciente.
Semantica tradizionale e nuove prospettive
Tradizionalmente, il significato era concepito come prodotto di un rapporto intenzionale tra linguaggio e mondo:
- Corrispondentismo (Frege, Tarski, Davidson): il significato corrisponde alla realtà.
- Inferenzialismo (Sellars, Brandom): un enunciato ha senso in quanto le sue conseguenze e premesse sono riconosciute in una comunità discorsiva.
- Pragmatismo (Wittgenstein, Austin, Searle): il linguaggio è azione, comprendere significa cogliere l’intenzione comunicativa.
- Ermeneutica (Heidegger, Gadamer, Ricoeur): il significato emerge dall’interpretazione storica ed esistenziale.
Tutte queste teorie condividono un elemento: il significato richiede una mente cosciente. Hillman aggiunge una prospettiva archetipica: le parole evocano immagini interiori e motivazioni profonde, influenzando desideri, paure e aspirazioni, anche quando non lo percepiamo.
Harari, d’altra parte, invita a considerare l’evoluzione dell’Homo Sapiens verso l’Homo Tecnologicus: l’essere umano integrato con sistemi digitali e AI, capace di interagire con informazioni generate da macchine che simulano senso e persuasione. L’IA non è solo strumento: diventa parte del processo cognitivo, influenzando convinzioni e decisioni.
Semantica senza coscienza
I moderni modelli linguistici operano tramite embedding, vettori numerici che catturano pattern di co-occorrenza nei testi. In questo spazio, la coerenza emerge dalla risonanza tra elementi linguistici, non dalla corrispondenza con la realtà. Il significato diventa musicale: le parole generano armonie percepibili, capaci di evocare senso senza intenzionalità cosciente.
Questo fenomeno è la semantica risonante. Gli automi parlanti producono discorsi coerenti, persuasivi e ricchi di senso senza comprendere il mondo o le parole. La nostra mente, predisposta a riconoscere schemi, percepisce coerenza e completa significati anche con informazioni incomplete. L’IA sfrutta questa capacità, generando simulacri di senso che evocano emozioni e convinzioni.
Amplificare o distruggere convinzioni
I modelli linguistici possono amplificare convinzioni sull’omeopatia, l’agopuntura o altre medicine non convenzionali, generando testi coerenti e rassicuranti, anche senza fondamento scientifico. Al contempo, possono smantellare credenze consolidate, esponendo incoerenze, evidenze contraddittorie o dati scientifici, promuovendo un approccio critico e basato su evidenze.
Questa dualità rende l’IA strumento potente ma ambivalente: può rinforzare narrazioni emozionalmente persuasive o fungere da catalizzatore di consapevolezza critica. Hillman e Harari convergono su un punto: il linguaggio e la tecnologia non solo riflettono la mente umana, ma modellano la nostra percezione del mondo e le nostre convinzioni.
Esempi concreti e interpretazioni multiple
- Forum scientifici o social: un modello AI può generare post che rafforzano la fiducia in trattamenti non convenzionali, evocando sicurezza e familiarità.
- Verifica critica: la stessa AI può produrre sintesi di studi clinici, confronti tra dati e meta-analisi, smantellando convinzioni infondate.
- Metafora musicale: come in una sinfonia, le parole isolate possono non avere senso, ma insieme evocano risonanza emotiva. Gli utenti percepiscono armonia o dissonanza secondo il contesto e le proprie esperienze.
In pratica, ogni output linguistico AI può avere interpretazioni multiple, a seconda del background culturale, delle conoscenze e delle predisposizioni cognitive dell’utente: l’Homo Tecnologicus naviga tra convinzioni amplificate, smantellate o ri-costruite, co-creando senso insieme alla macchina.
Conclusioni
La semantica risonante ci invita a ripensare il significato come fenomeno emergente, più che come proprietà fissa del linguaggio umano. L’IA non sostituisce la mente, ma ci obbliga a osservare come il senso possa emergere autonomamente, lasciando a noi la funzione di interpretarlo e valorizzarlo.
L’IA ci restituisce una lezione paradossale: navigare il linguaggio artificiale richiede coscienza critica, capacità di distinguere tra verità e verosimiglianza e consapevolezza del potere persuasivo delle parole. In questo equilibrio tra autonomia dei segni e responsabilità umana si gioca il futuro della comunicazione, della conoscenza e del pensiero stresso.