Definizioni, acronimi ed espressioni comuni nell'Intelligenza Artificiale
L’Intelligenza Artificiale si è ormai insediata ovunque, linguaggio incluso: sigle come LLM o NLP e espressioni come “Machine Learning” o “Deep Learning” popolano oggi le nostre letture e le nostre conversazioni, non senza qualche alone di incertezza. Cosa vorranno veramente dire? Proviamo a fare chiarezza:
- Il Machine Learning è stato il primo passo: sistemi che imparano dai dati e prevedono il comportamento più probabile, un po' come il T9 che suggerisce le parole sullo smartphone.
- Il Deep Learning ha reso tutto più potente, grazie a modelli in grado di trattare informazioni complesse come immagini, audio o video.
- Il Natural Language Processing (NLP) ha aperto la strada alla comprensione del linguaggio naturale: riassumere, tradurre, rispondere a domande.
- I Large Language Models (LLM) combinano tutte queste capacità per generare testi coerenti e fluidi.
- La Generative AI, va oltre. Non si limita a prevedere: crea. Testi, immagini, video, slide, idee, script. Praticamente qualsiasi forma di contenuto.
La lingua del prompt fa la differenza?
Dentro questo articolato e ampio ecosistema, la vera chiave è diventata il prompt, il modo cioè in cui formuliamo le nostre richieste alle AI. Una vera e propria competenza che sta diventando sempre più rilevante e che racchiude in sé un mondo fatto di mille sfumature. Un esempio? La scoperta, decisamente poco intuitiva, che la lingua in cui si scrive il prompt cambi significativamente il risulto.
La maggior parte dei modelli AI che utilizziamo oggi è stata sviluppata e addestrata principalmente in inglese. Gli output in questa lingua risultano quindi più ricchi, sfumati, stilisticamente maturi; quelli in altri idiomi - italiano incluso - possono invece rivelarsi più basici e standardizzati.
Suona quasi bizzarro, considerata la grande ricchezza di molte lingue rispetto al più pragmatico inglese. Ma non è un tema di valore delle lingue; è una questione di mole di dati: l’AI, semplicemente, “sa più cose” in inglese. Scrivere un prompt in inglese può dunque fare la differenza quando si è alla ricerca di un risultato particolarmente accurato, ad esempio per descrizioni visive molto dettagliate, immagini da generare, testi narrativi, branding e copywriting.
Un aspetto però da tenere sempre in considerazione con l’AI, anche quando la si approcci nella lingua di Shakespeare, è la sua capacità di produrre errori tanto credibili quanto insidiosi: dettagli grammaticali, eccezioni linguistiche, false regole, linee guida sbagliate. Rimane quindi sempre fondamentale controllarne il risultato, richiedere verifiche (“individua eventuali errori nella tua risposta”), dare istruzioni più specifiche (“spiega passo passo”, “mostra fonti”), mantenendo l’esperto umano al centro del processo. L’AI amplifica infatti ciò che sappiamo fare, ma non può sostituirsi al discernimento e alla cultura di chi la usa.
Anche se rispetto alle funzionalità linguistiche, il dubbio francamente viene… Ha ancora senso al giorno d’oggi imparare a comprendere e a parlare una lingua straniera - così come altre competenze - quando esistono strumenti di AI potentissimi e velocissimi? Sicuramente sì, sfruttando anzi proprio quei tool per potenziare il proprio apprendimento. La Generative AI, in particolare, rappresenta una svolta straordinaria per lo studio degli idiomi dal momento che è in grado di offrire esercizi personalizzati e immediati, feedback continui e adattivi, simulazioni di dialoghi realistici e di supportare chi ha difficoltà con lettura o pronuncia. Un vero e proprio digital buddy, insomma.
L'AI non capisce l'ironia
Il linguaggio non è solo grammatica: è gesto, tono, sottinteso, cultura, ironia, registro, relazione.
Ed è qui che l’AI mostra nuovamente i suoi limiti: fatica a cogliere l’ironia, non riconosce sempre i sottintesi culturali, non ha (ancora) una chiara percezione del contesto sociale dell’interazione. La tecnologia può velocizzare e rafforzare l’apprendimento ma il senso, il contesto e la profondità rimangono prettamente umani. La formazione linguistica del futuro non sarà dunque “AI invece di un docente”, ma “AI insieme a un docente”, in un ecosistema ibrido che mette al centro la persona e vede nella tecnologia un potente acceleratore.
Del resto, i modelli linguistici non leggono le nostre parole come le leggiamo noi. Le trasformano in numeri, chiamati token, e grazie all’architettura chiamata Transformer riescono a capire quali parole siano più importanti nel contesto. Da lì generano una sequenza di probabilità per prevedere il “prossimo pezzo di testo” più coerente; il tutto nell’arco di millisecondi. Non c’è dunque alcuna comprensione nel senso umano del termine. C’è pura statistica, per quanto estremamente avanzata e impressionante per la velocità.
In conclusione:
L’AI non è un sostituto, è un potenziatore. Ma come tutte le tecnologie che cambiano le regole del gioco, richiede consapevolezza e competenza d’uso. Qualche punto chiave:
- L’AI crea contenuti rapidamente, ma non sempre con precisione;
- Il modo in cui la si interroga è parte integrante della qualità del risultato;
- L’inglese può migliorare la performance del prompt;
- Gli esperti restano fondamentali per dare senso, correggere, interpretare;
- Nella formazione (linguistica e non solo), la tecnologia è forte nell’esecuzione, l’umano nell’intenzione.
In sostanza, la sfida non è “insegnare alle macchine a parlare” ma imparare a dialogare con loro in modo consapevole, critico e creativo. Perché l’intelligenza artificiale non sostituisce la comunicazione: la trasforma. E ci chiede di trasformare anche il nostro modo di apprendere, formare e progettare contenuti.
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