1. Introduzione: l’IA la ludopatia dell’uomo technosapiens?
Camillo Benso di Cavour definì il lotto la “tassa sulla stupidità o sull’ignoranza”. Più che un’imposta istituzionale il lotto è una tassa volontaria e regressiva: un’entrata sicura per lo Stato che, sul lungo periodo, favorisce matematicamente il banco. Come è ben noto a tutti il gioco del lotto si basa su probabilità estremamente basse di centrare la combinazione massima. Le probabilità di vincere sono strutturate per favorire il banco non chi scommette. Ecco perché Cavour ripeteva che il lotto è “l’unica tassa volontaria che i cittadini pagano volentieri”. Dal punto di vista dello Stato, il monopolio sul gioco è uno strumento di prelievo fiscale che si basa sulla libera scelta dei cittadini e non su un obbligo di legge. Forse oggi alcune espressioni dei tecnofili sembrano replicare la stessa dinamica che affligge i ludopatici. Si sa che Karl Marx diceva: “la storia si ripete sempre due volte, la prima volta come tragedia, la seconda come farsa”.
2. Quando gli algoritmi di IA diventano il ‘banco’ del tavolo da gioco a cui si siedono i ‘giocatori’ (utenti)
E veniamo all’Intelligenza Artificiale che si articola in algoritmi di Machine Learning, Deep Learning e usa reti neurali. Provo a semplificare per spiegare cosa succede quando un utente interroga e interloquisce con una piattaforma di IA. Nella metafora sopra richiamata lui è il ‘giocatore’ e l’IA il ‘banco’. Comincia il gioco. Lui scommette: pone una domanda, scrive un sintagma, digita il prompt. Il sintagma viene tokenizzato (codificato), ridotto in token, cioè diventa un vettore numerico. Inizia il processamento, il vettore numerico attraversa la rete neurale in tutti i suoi strati (layers), da quelli di ingresso ai più profondi e nascosti. Il transformer genera ripetutamente vettori numerici nelle fasi logiche successive, proponendone ad ogni strato uno nuovo, modulato in base all’addestramento della rete. Con sofisticate funzioni matematiche si compiono predizioni sull’output, si attivano funzioni per minimizzare l’errore, si aggiustano i pesi tramite un ottimizzatore, si sceglie la parola successiva tramite un campionamento (sampling), selezionando uno dei token più probabili secondo il metodo di campionamento adottato. L’inferenza avviene generando i vettori numerici con successivi passaggi logici in base ai pesi fissati nell’addestramento. Il confronto consente di filtrare le soluzioni più probabili. Non sempre la più probabile è anche la migliore. Quando un modello di IA genera un testo lo fa ricorsivamente fino a giungere a un token di arresto. Nel vocabolario esiste un token speciale chiamato End of text o End of sequence, che non rappresenta nessuna parola, ma solo un segnale di fine. Durante l’addestramento (training) ogni testo nel data set viene abbinato a un token finale. Il transformer itera in un ciclo continuo i vettori numerici che diventano sempre più probabili perché modulati dai pesi del modello, dal contesto, dall’attenzione e dal metodo di campionamento. Quando il vettore numerico raggiunge un token finale o il ciclo si chiude per limiti imposti dall’algoritmo viene restituito l’output. Questo è il più probabile – non il migliore o quello giusto. Molte interfacce conversazionali terminano la risposta con una nuova domanda che ha un duplice scopo: fidelizzare l’utente, invitandolo a una nuova scommessa e offrirgli la possibilità di integrare con le sue competenze la risposta dell’algoritmo per perfezionare la soluzione proposta dall’output. Il dialogo tra l’utente e l’algoritmo è speculare: l’interrogante (utente) procede a partire dalle sue cognizioni, l’interrogato (IA) risponde con la sua intelligenza collettiva di matrice probabilistica. Il gioco continua nella vana speranza di fare bingo! Pochi fortunati conseguiranno la vincita: la maggioranza avrà visto deluse le sue aspettative e il banco prende tutto.[1]
Il banco (struttura probabilistica del modello di IA) ‘sa’ che non potrà mai soddisfare pienamente l’aspettativa del giocatore (‘utente’). La probabilità della risposta, vera o giusta che sia, è sempre minore della probabilità di ottenere una risposta verosimile, su base euristica e non epistemica. Così l’utente si trova nella stessa condizione di chi ha acquistato un biglietto del “gratta e vinci”. Lo stampatore (monopolio dello Stato) ha già predisposto quattro numeri su cinque uguali alla sequenza vincente. E lo sprovveduto scommettitore pensa: “ho fallito per un pelo” e corre ad acquistare un altro biglietto. La sfida tra il cervello biologico di pochi technosapiens, che millantano e mitologizzano le loro architetture digitali (Intelligenza Artificiale) in danno dei molti Sapiens/insipiens, è solo rinviata alla prossima scommessa. Il croupier è già pronto a girare la ruota della roulette. La pallina è già stata rilasciata in attesa che l’energia cinetica si smorzi e si fermi sul numero giusto. I giocatori hanno già effettuato le loro puntate: il numero pieno, la terzina, la sestina, il rosso/nero, il pari/dispari. Per il giocatore ludopatico il problema non è quando sta perdendo, ma quando si vuole rifare.[2] Si sa che Fëdor Dostoevskij fu vittima di alcolismo e ludopatia (roulette). Nel suo romanzo “il giocatore” racconta che il gioco non è solo denaro, è una sensazione di onnipotenza. In pochi minuti ci si sente più vivi che in tutta la nostra esistenza ordinaria. Il giocatore Aleksej era convinto di avere un metodo, una logica che vince sulla fortuna. Questo autoinganno – l’illusione del controllo – è il cuore psicologico del romanzo. Forse l’umanità con le architetture di IA è tentata dalla ludopatia, dal delirio di onnipotenza, dall’illusione del controllo. E questo potrebbe generare dipendenza comportamentale. L’attesa della risposta rilascia dopamina, produce un’alterazione chimica nel cervello che condiziona il suo sistema di ricompensa: in molti casi si rischia l’isolamento sociale, lo stress, l’ansia.[3]
3. Conclusione: educare all’uso dell’IA
Molto opportunamente papa Leone XIV nell’enciclica Magnifica humanitas afferma: “I processi educativi hanno bisogno di tempi di maturazione, di confronto con la realtà oltre le apparenze e di un cammino paziente. La questione è radicale, perché ogni tecnologia educa chi la utilizza. Educare all’uso dell’IA implica quindi educare a decidere quando e per cosa non usarla. La velocità e la facilità con cui si ottiene una risposta o una sintesi rischiano di spegnere il desiderio di porre domande, che solo nella durata porta frutto. Come scrive Platone, le cose più profonde e importanti si imparano solo dopo molto tempo e molta fatica, impegnandosi nella discussione con gli altri a “sfregare” i concetti e le esperienze come se fossero pietre focaie, finché in noi non scocchi la scintilla della comprensione. Dobbiamo educarci a digiunare dall’IA e proteggere i nostri giovani dalla promessa della macchina perfetta, da quella seduzione sottile che fa sembrare inutile il pensiero umano proprio quando è più necessario” (MH n. 140).
Riferimenti bibliografici
L. LATTANZI, I Large Language Model tra epistème ed epistemìa, in MagIA: https://magia.news/i-large-language-models-tra-episteme-ed-epistemia/ [visitato il, 1.7. 2026]
LEONE XIV, Magnifica Humanitas. Lettera Enciclica sulla custodia della persona umana nel tempo dell’Intelligenza Artificiale, Libreria Editrice Vaticana, Città del Vaticano, Roma 25.5.2026
O. VASILIU, Problematic use of generative artificial intelligence chatbot: current stage of conceptual and clinical understanding, Frontiers in Public Health, Sec. Substance use Disorder and Behavioral Addictions, vol. 14, 28.5.2026.
Immagini generate tramite ChatGPT. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (2026).
[1] In merito cf. L. LATTANZI, I Large Language Model tra epistéme ed epistemia, in MagIA: https://magia.news/i-large-language-models-tra-episteme-ed-epistemia/ [visitato il 1.7.2026].
[2] In merito cf. O. VASILIU, Problematic use of generative artificial intelligence chatbot: current stage of conceptual and clinical understanding, Frontiers in Public Health, Sec. Substance use Disorder and Behavioral Addictions, vol. 14, 28.5.2026.
[3] Le argomentazioni qui riferite vanno interpretate come limite cautelativo contro alcune derive tecnofile dell’IA, che ingenuamente incorrono in una mitologizzazione della nuova tecnologia. Va da sé che un suo uso come artefatto umano, in grado di cooperare e non sostituirsi alla decisione umana, vada prudentemente accolto e incentivato. In questo senso si è espressa anche la recente enciclica Magnifica humanitas di papa Leone XIV.
