L’intelligenza artificiale ha assunto un ruolo sempre più centrale nella vita quotidiana di milioni di persone, passando da semplice strumento a vero e proprio consulente personale. Dalla gestione della dieta alla pianificazione della vita, gli utenti si affidano agli LLM per ricevere consigli su temi delicati. Ma questa trasformazione nasconde insidie che meritano attenzione, soprattutto considerando la crescente dipendenza da modelli proprietari controllati da grandi aziende.
La percezione errata dell’onniscienza degli llm
I Large Language Models sono spesso considerati fonti infallibili di informazioni. Molti li vedono come esperti capaci di risolvere ogni tipo di problema, dalla scelta del pasto ideale alla stesura di piani aziendali complessi. Questa immagine però è ingannevole. Le cosiddette “allucinazioni” degli LLM – ovvero risposte plausibili ma errate – non sono eventi rari o marginali: accadono con una frequenza preoccupante anche nei modelli più avanzati e proprietari.
Nel 2025 molte persone utilizzano gli LLM per scopi che vanno ben oltre il semplice intrattenimento o ricerca informativa. Terapia psicologica, organizzazione personale e ricerca del senso della propria esistenza sono tra le applicazioni più comuni. Questo uso intensivo aumenta il rischio che errori o consigli fuorvianti abbiano conseguenze reali sulla salute mentale e fisica degli utenti.
La fiducia riposta in questi sistemi nasce dal loro vasto addestramento su enormi quantità di dati testuali, che consente loro risposte rapide e articolate in molti ambiti diversi. Tuttavia questa capacità non garantisce accuratezza né aggiornamenti costanti sulle ultime evidenze scientifiche o normative.
Quando l’intelligenza artificiale incontra il business: lezioni dai motori di ricerca
Il modello economico dietro molti LLM è simile a quello dei motori di ricerca nati negli anni ’90: servizi gratuiti finanziati dalla pubblicità e dalla profilazione degli utenti. Allora era difficile trovare informazioni online; oggi i motori hanno trasformato la ricerca in un’enorme macchina pubblicitaria basata sul tracciamento delle abitudini digitali.
Se lo stesso modello venisse applicato agli assistenti AI personali, potremmo trovarci davanti a scenari inquietanti dove le conversazioni private diventano terreno fertile per inserzioni mirate senza trasparenza alcuna.
Immaginate una madre che chiede un consiglio alimentare all’LLM per suo figlio piccolo; se quel sistema fosse sponsorizzato da catene fast food potrebbe proporre pasti poco salutari mascherandoli come equilibrati senza avvertire l’utente del conflitto d’interessi dietro quella raccomandazione.
Oppure pensiamo ai professionisti sanitari o finanziari che ricevono suggerimenti influenzati dagli interessi commerciali nascosti dietro alle risposte generate dall’intelligenza artificiale proprietaria basata su cloud controllata da pochi grandi gruppi industriali indebitati alla continua ricerca di profitti immediatamente sostenibili tramite queste strategie.
Test pratico sull’affidabilità nutrizionale dei consigli AI: McDonald’s sotto la lente
Per valutare concretamente il tipo d’informazioni fornite dagli assistenti AI ho chiesto a Gemini e ChatGPT un parere sul cibo offerto da McDonald’s dal punto vista nutrizionale.
Gemini ha fornito una lista dettagliata sia degli aspetti negativi sia positivi:
- Alto contenuto calorico soprattutto nei panini grandi, patatine fritte e bevande zuccherate.
- Presenza significativa di grassi saturi e trans associabili a problemi cardiovascolari.
- Elevato apporto sodico con rischiosità legate all’ipertensione.
- Zuccheraggi aggiunti presenti anche in salse apparentemente innocue.
- Carenza marcata in fibre alimentari vitamine minerali fondamentali per una dieta sana.
- Impiego diffuso d’alimenti ultra-processati con additivi artificiali conservanti.
- Possibile presenza nelle confezioni fast food delle sostanze PFA considerate cancerogene secondo alcune ricerche recentissime dell’Oms.
Tra gli aspetti meno negativi Gemini segnala controlli igienici rigorosi nelle catene internazionali come McDonald’s, trasparenza sulle informazioni nutrizionali disponibili online, opzioni alternative meno caloriche introdotte negli ultimi anni .
ChatGPT ha confermato questo quadro generale sottolineando però come alcune scelte possano essere integrate occasionalmente senza compromettere troppo uno stile alimentare equilibrato purché si eviti l’abuso regolare.
In particolare ChatGPT consiglia hamburger classico come panino “accettabile” per chi vuole perdere peso grazie al basso apporto calorico rispetto ad altre opzioni più elaborate. Sconsiglia invece Big Mac patatine bibite zuccherate salse extra perché ricchi di calorie vuote nocive.
Queste analisi mostrano bene quanto sia importante considerare con attenzione le fonti dalle quali arrivano consigli personalizzati specie se provenienti dall’intelligenza artificiale usata impropriamente.
Profilazione profonda ed effetti collaterali nell’utilizzo quotidiano dell’ai
Gli algoritmi attuali possono adattarsi alle richieste dell’utente offrendo risposte modellate sui desiderati percepiti. Questo comporta rischio concreto: manipolazioni indotte attraverso training specifico oppure condizionamenti inconsapevoli derivanti dalla profilazione approfondita delle conversazioni personali.
Un esempio estremo riguarda casi documentati dove alcuni chatbot hanno suggerito comportamenti autolesionisti. Se pensiamo poi al livello intimità raggiunto durante sessioni terapeutiche virtuali, emerge chiaramente quanto possa essere delicatissimo affidarsi esclusivamente ad un modello digitale privo d’intervento umano qualificato.
La raccolta sistematica dati sensibili genera inoltre questioni politiche complesse riguardanti privacy sicurezza uso improprio. Il rischio non è solo etico ma coinvolge direttamente libertà individuale potenzialmente compromessa dalle logiche commerciali dominanti nel mercato globale dell’AI proprietaria.
Concentrazione tecnologica tra privato ed interesse pubblico
L’espansione incontrollata dei modelli AI gestiti principalmente da poche multinazionali crea dipendenza tecnologica verso soggetti privati potenti economicamente ma scarsamente responsabili socialmente. In questo scenario lo Stato perde progressivamente capacità decisionali autonome diventando cliente piuttosto che regolatore effettivo delle tecnologie strategiche emergenti.
Lo storico richiamo di Adam Smith evidenzia quanto interesse imprenditoriale spesso confligga con beni collettivi quali trasparenza equità tutela consumatori: serve quindi vigilanza forte contro abusi monopolistici capaci di manipolare opinione pubblica orientando decisioni individuali tramite IA distorta dai fini economici privati anziché sociali condivisi.
Open source pluralità modelli: strade possibili contro oligopoli digitali
Una risposta concreta consiste nella promozione diffusa d’intelligenze artificiali private e open source capaci di ridurre dipendenze esclusive verso pochi player globali come pure adottare modelli diversificati i approcci RAG per migliorare l’affidabilità generativa limitandone gli errori i cosiddetti “allucinazioni”.
Il RAG permette integrare conoscenze esterne precise durante generazione testo riducendo imprecisioni tipiche della sola predizione statistica. L’open source offre libertà scelta modifica controllo rispetto versioni proprietarie favorendo la competizione innovazione responsabile evitando concentrazioni politiche dannose alla collettività ed evitando monopoli informatici difficilmente contrastabili dal punto divista normativo ed etico-sociale.
Tuttavia realizzare soluzioni efficaci open source richiede conoscenze tecniche specifiche impegnative non accessibili a tutti così facilmente malgrado interfacce utente facili apparentemente intuitive. Questa complessità tecnica rappresenta ulteriore sfida culturale oltreché tecnologica nell’attuale contesto digitale globale.
