Intelligenza umana e LLM: una simmetria fittizia

In una lettera su Nature ho commentato come mente umana e modelli linguistici non siano due sistemi direttamente confrontabili

Sul numero del 2 febbraio 2026 di Nature, Eddy Keming Chen, Mikhail Belkin, Leon Bergen e David Danks (tutti della University of California, San Diego) hanno firmato un Comment dal titolo “Does AI already have human-level intelligence? The evidence is clear”. Secondo gli autori, la visione di un’intelligenza artificiale paragonabile a quella umana, formulata da Turing nel 1950, sarebbe ormai una realtà, e a riconoscerlo basterebbe uno sguardo libero da timore e da entusiasmo.

L’argomento, ridotto all’essenziale, procede nel seguente modo.

I grandi modelli linguistici attuali risolvono problemi matematici nuovi, superano esami professionali in domini diversi, generano codice funzionante, esibiscono trasferimento di competenze fra ambiti distanti. Applicando a loro lo stesso criterio inferenziale con cui attribuiamo intelligenza ad altri esseri umani, cioè un’inferenza alla migliore spiegazione a partire dal comportamento osservato, dovremmo concludere che anche questi sistemi sono, in qualche senso significativo, intelligenti. Mente umana e modello linguistico, secondo questa lettura, sarebbero due sistemi confrontabili: due scatole nere giudicabili in base a ciò che producono.

Io ritengo però che la simmetria su cui poggia l’argomento sia fittizia e l’ho sostenuto nella lettera di risposta pubblicata su Nature ad Aprile “AI and the human mind: only one is a black box”: mente umana e LLM non sono due oggetti dello stesso genere epistemico, e trattarli come tali confonde due situazioni conoscitive molto diverse.

L’intelligenza umana è un fenomeno naturale. Non abbiamo una conoscenza a priori di come funzioni.

È a partire da essa che il concetto stesso di intelligenza è stato costruito, prima dalla filosofia, poi dalla psicologia e infine, più recentemente, dalle scienze cognitive. I meccanismi generativi della mente umana non sono ancora pienamente compresi: come dal sostrato neurale emergano comprensione, giudizio, intenzionalità, in dettaglio, non lo sappiamo. Quando attribuiamo intelligenza a un essere umano, lo facciamo in assenza di un’altra spiegazione disponibile per il suo comportamento cognitivo. L’attribuzione è la spiegazione migliore di cui disponiamo, e per questo l’inferenza alla migliore spiegazione è legittima.

Gli LLM sono in una situazione opposta. Sono sistemi progettati e costruiti, non fenomeni naturali da decifrare.

Il loro principio di funzionamento, ottimizzazione statistica della predizione del prossimo token, è noto. La loro complessità interna è enorme, e questo rende spesso difficile ricostruire passo per passo la traiettoria che produce un output specifico, ma complessità non equivale a opacità di principio. Un sistema di cui conosciamo l’architettura e la funzione obiettivo è complesso, non misterioso. Chiamarlo black box nello stesso senso in cui lo è la mente umana appiattisce una distinzione che invece dovremmo tenere sempre presente.

Nel caso umano l’attribuzione di intelligenza è giustificata perché non disponiamo (né abbiamo bisogno) di una spiegazione alternativa adeguata del comportamento osservato.

Nel caso degli LLM una spiegazione sufficiente esiste già, ed è il meccanismo generativo stesso: produzione di sequenze coerenti per ottimizzazione statistica su un’enorme base di testi. Per inferire qualcosa di più (in particolare comprensione o intelligenza in senso forte) occorrerebbe mostrare che il comportamento cognitivo del sistema non è interamente riconducibile a quel meccanismo. Non è una prova impossibile in linea di principio. Ma è una prova che, allo stato attuale, non è stata fornita (né, in realtà, è ad oggi necessaria).

Il fatto che non conosciamo nei minimi dettagli come funzioni il pensiero umano non ci autorizza a concludere che non sappiamo come funzionano dei sistemi che abbiamo costruito noi stessi.

Leggi di più sul mio blog: https://www.vannacci.eu/436/intelligenza-senza-spiegazione-spiegazione-senza-intelligenza/

Leggi la mia lettera su Nature: AI and the human mind: only one is a black box

Riferimenti

Vannacci A. AI and the human mind: only one is a black box. Nature 652, 534 (9 aprile 2026). https://doi.org/10.1038/d41586-026-01094-7

Chen EK, Belkin M, Bergen L, Danks D. Does AI already have human-level intelligence? The evidence is clear. Nature 650, 36–40 (2 febbraio 2026). https://doi.org/10.1038/d41586-026-00285-6