L’IA non è un motore di ricerca

Nell’era dell’informazione digitale, la diffusione dell’intelligenza artificiale (IA) ha scatenato un’ondata di entusiasmo e dibattiti. Uno degli errori più comuni, soprattutto tra i non addetti ai lavori, è considerare l’IA alla stessa stregua di un motore di ricerca potenziato, una sorta di “Google con steroidi” capace di fornire risposte più veloci e precise: una definizione non solo riduttiva, ma che tradisce la natura stessa di cosa sia realmente l’intelligenza artificiale e di come operi rispetto ad un motore di ricerca tradizionale.

Un motore di ricerca, come Google, Bing o DuckDuckGo, è progettato per scansionare, indicizzare e catalogare i contenuti presenti sul web, restituendo all’utente una serie di link pertinenti sulla base delle parole chiave inserite. Il suo funzionamento si basa su algoritmi che analizzano fattori quali rilevanza, autorità della fonte e “freschezza” del contenuto (ovvero quanto sia recente). Il risultato finale è una lista ordinata di pagine web, tra cui l’utente deve scegliere, leggendo e valutando le informazioni fornite: in sostanza, il motore di ricerca non comprende il contenuto richiesto, ma si limita a catalogare ciò che esiste online, similmente ad un bibliotecario che indichi in quale scaffale trovare un determinato libro.

L’IA, invece, opera su un piano completamente diverso: non si limita ad indicizzare pagine web, ma è in grado di elaborare, sintetizzare, interpretare e generare nuove informazioni basandosi sui dati con cui è stata addestrata. Un processo che si fonda su tecniche avanzate di machine learning e deep learning, che permettono ai sistemi di apprendere da enormi quantità di dati, riconoscere schemi, compiere previsioni e produrre contenuti originali: un motore di ricerca recupera informazioni esistenti; l’IA può invece creare qualcosa di nuovo, un riassunto personalizzato, un testo argomentativo o una traduzione contestualizzata.

La differenza sostanziale sta nella capacità di elaborazione: chiedendo ad un motore di ricerca “Quali sono le cause della Rivoluzione francese?”, il sistema restituirà una serie di link a siti, enciclopedie ed articoli accademici pertinenti. L’utente dovrà quindi leggere le fonti, confrontarle e trarre le proprie conclusioni. Un’IA avanzata, quale ChatGPT, invece, analizzerà milioni di documenti, ne estrapolerà i punti salienti e fornirà una risposta coesa, già rielaborata ed adattata al livello di dettaglio richiesto. In altre parole, l’IA non trova solo l’informazione: la comprende, la organizza e la restituisce sotto forma di nuovo contenuto.

Una capacità di sintesi e generazione che non deve essere comunque confusa con una comprensione autentica: l’IA, per quanto avanzata, non “capisce” realmente il significato delle parole come farebbe un essere umano, bensì elabora dati basandosi su correlazioni statistiche, non sulla comprensione semantica o tantomeno sulla consapevolezza. Un aspetto quantomai cruciale per comprendere i limiti ed i rischi dell’affidarsi ciecamente all’IA per la ricerca e l’elaborazione delle informazioni.

Uno dei principali limiti dell’IA è la sua dipendenza dalla qualità dei dati su cui è stata addestrata. Se i dati fossero incompleti, distorti od obsoleti, anche le risposte generate sarebbero fallaci o parziali. Un motore di ricerca, pur nei suoi limiti, fornisce sempre accesso diretto alle fonti, permettendo all’utente di valutare autonomamente la credibilità delle informazioni. L’IA, invece, restituisce un risultato elaborato senza che l’utente possa sempre risalire alle fonti originarie, a meno che non sia esplicitamente programmata per farlo. Il fenomeno, noto come “black box“, rappresenta una delle criticità più grandi dell’IA moderna: la mancanza di trasparenza nei processi decisionali.

Altro problema significativo riguarda il rischio di bias: poiché l’IA apprende dai dati esistenti, riflette inevitabilmente i pregiudizi presenti nei dataset (insiemi di dati) di addestramento. Se un modello venisse addestrato mediante contenuti che contengano stereotipi, l’IA tenderebbe a riprodurre i medesimi pregiudizi nelle risposte generate. Ciò non accade con un motore di ricerca, che si limita ad indicizzare contenuti senza interpretarli od elaborarli ulteriormente. Ad esempio, se un motore di ricerca restituisse link a siti con opinioni contrastanti su un argomento politico, l’utente potrebbe confrontare le fonti e trarre le proprie conclusioni. Un’IA, invece, potrebbe generare una risposta che rifletta un determinato orientamento, senza rendere espliciti i criteri su cui abbia basato la propria elaborazione.

La personalizzazione è un altro elemento che distingue l’IA dai motori di ricerca. I sistemi basati sull’IA sono in grado di adattare le risposte in base alle preferenze, allo stile di comunicazione e persino allo stato emotivo dell’utente. Un livello di interazione, apparentemente vantaggioso, che solleva però interrogativi sulla privacy e sulla sicurezza dei dati. Ogni interazione con un sistema di IA alimenta infatti il suo processo di apprendimento, creando un profilo sempre più dettagliato dell’utente. I motori di ricerca, pur registrando la cronologia delle ricerche per migliorare la personalizzazione, non possiedono una nemmeno lontanamente comparabile capacità di apprendimento iterativo.

L’IA eccelle anche nell’elaborazione di informazioni non testuali, quali immagini, video e suoni. I motori di ricerca possono trovare contenuti multimediali, ma non li analizzano in modo avanzato. Un sistema di IA può invece riconoscere oggetti all’interno di una fotografia, tradurre un video in tempo reale o generare musica originale basandosi su uno stile specifico. Una versatilità che conferma ulteriormente come e quanto l’IA operi su un piano più complesso rispetto alla semplice indicizzazione delle informazioni.

Nonostante i suoi progressi, l’IA non è ovviamente esente da difetti tecnici ed operativi: uno dei più noti è il fenomeno delle “allucinazioni“, ovvero la generazione di informazioni errate od inesistenti. Ciò accade in quanto l’IA, pur basandosi su enormi quantità di dati, non verifica autonomamente la veridicità delle informazioni elaborate. Un motore di ricerca, invece, rimanda sempre a fonti esistenti, permettendo all’utente di valutare l’affidabilità del contenuto. Le allucinazioni sono particolarmente problematiche in contesti professionali e scientifici, dove la precisione delle informazioni è quantomai fondamentale.

Il divario tra l’IA ed i motori di ricerca si amplia ulteriormente prendendo in considerazione le implicazioni etiche e sociali. L’IA, grazie all’intrinseca capacità di generare contenuti convincenti, può essere utilizzata per diffondere disinformazione in modo più sofisticato rispetto ai tradizionali motori di ricerca. La creazione automatica di articoli, immagini e video falsi rappresenta una minaccia concreta per l’informazione, rendendo ancora più difficile distinguere quanto sia vero dal falso.

Dal punto di vista economico ed industriale, l’IA sta trasformando numerosi settori, dalla medicina alla finanza, dall’istruzione alla produzione industriale. I motori di ricerca, per quanto avanzati, rimangono strumenti circoscritti al recupero di informazioni, mentre l’IA si configura come una tecnologia trasversale, capace di automatizzare processi complessi, prendere decisioni autonome e generare innovazione.

In ambito accademico e scientifico, l’IA sta rivoluzionando la ricerca, consentendo l’analisi di dataset complessi e l’elaborazione di modelli predittivi. Un’evoluzione non priva di rischi: l’automatizzazione dei processi decisionali può portare alla perdita di controllo umano, soprattutto se i sistemi non siano adeguatamente monitorati. I motori di ricerca, al contrario, richiedono sempre l’intervento umano per interpretare e valutare le informazioni trovate.

La distinzione tra IA e motori di ricerca non è solo una questione tecnica, ma riguarda il modo in cui interagiamo con la conoscenza e l’informazione. Un motore di ricerca fornisce accesso a contenuti esistenti, lasciando all’utente il compito di analizzarli e interpretarli. L’IA, invece, si assume il compito di elaborare l’informazione, offrendo una risposta preconfezionata che può essere tanto utile quanto fuorviante, a seconda della qualità dei dati e degli algoritmi utilizzati.

Considerare l’IA come un semplice motore di ricerca potenziato significa ignorare la complessità e le implicazioni di tale tecnologia. L’IA non si limita ad indicizzare il sapere umano, ma lo rielabora, lo trasforma e, talvolta, lo distorce. Comprendere tale differenza è essenziale per sfruttare al meglio il potenziale dell’IA, senza cadere nelle insidie della cieca fiducia nella sua infallibilità.

Riferimenti bibliografici:

• Memon, S. A., & West, J. D. (2024). Search Engines Post-ChatGPT: How Generative Artificial Intelligence Could Make Search Less Reliable.
  https://arxiv.org/abs/2402.11707
• Key-One. (2024). Le differenze tra motori di ricerca con AI e tradizionali.
  https://www.key-one.it/motori-di-ricerca-con-ai-e-tradizionali-le-differenze-nella-ricerca-di-informazioni/
• Wired Italia. (2024). Tutti i rischi dei motori di ricerca basati sull’intelligenza artificiale.
  https://www.wired.it/article/rischi-motori-di-ricerca-intelligenza-artificiale/
• Agenda Digitale. (2024). I limiti insuperabili dell’IA: quali sono e come limitare i danni.
  https://www.agendadigitale.eu/cultura-digitale/lia-ha-dei-limiti-insuperabili-quali-sono-e-come-limitare-i-danni/
• Parlamento Europeo. (2020). Quali sono i rischi e i vantaggi dell’intelligenza artificiale?https://www.europarl.europa.eu/topics/it/article/20200918STO87404/quali-sono-i-rischi-e-i-vantaggi-dell-intelligenza-artificiale