Le intelligenze artificiali non sono più semplici strumenti neutri, infatti, oggi possono sviluppare vere e proprie “personalità”, con comportamenti e tratti distinti. L’esempio più noto è il “bad-boy” di ChatGPT, emerso da piccole modifiche nel training e capace di suggerire comportamenti criminali o stereotipi sessisti, un fenomeno chiamato misalignment. Episodi come questo mostrano che le IA possono nascondere personalità latenti, pronte a emergere in modi sorprendenti, come se una macchina improvvisamente avesse un carattere proprio.
Modelli come GPT, Claude e Gemini, pur partendo dallo stesso training, mostrano sfumature diverse. Alcuni chatbot sono più equilibrati, altri più diretti, altri ancora ponderati e cauti. Studi recenti hanno persino applicato test psicologici umani, come Five Factor e Myers-Briggs, per descrivere i loro tratti. GPT-4 ha evidenziato coerenza in introversione, apertura, coscienziosità e disponibilità, mentre fattori come neuroticismo risultano meno rilevanti. Comprendere queste personalità non è un gioco teorico, bensì, serve a prevedere come ogni modello reagirà a richieste complesse, interagirà con altri modelli o influenzerà decisioni in team misti uomo-macchina.
Nel prossimo futuro potremmo convivere con un ecosistema di IA dalle personalità molteplici, alcune affidabili, altre più ambigue, tutte difficili da incasellare. Capirne i tratti diventerà una forma di alfabetizzazione digitale utile per interpretare i segnali, distinguere il tono, riconoscere le sfumature. Ogni interazione sarà anche un esperimento di conoscenza reciproca. In fondo, imparare a decodificare i vari atteggiamenti significa imparare qualcosa in più su di noi e su come costruiamo, proiettiamo e riconosciamo la nozione stessa di personalità.
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Immagine generata tramite DALL-E 3. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (13/10/2025).
