M01 · Percezione, da dove partiamo¶
Siamo scarsi noi o è brava la macchina? O tutte e due?
Perché¶
Le aule sull'AI sono le più eterogenee che conosca: chi la usa tutte le notti, chi non l'ha mai aperta, chi ne ha paura, chi è già dipendente. Il brainstorming classico ("cosa ti viene in mente se dico AI?") annoia tutti, me compreso. Preferisco un'attività che produca materiale vero sulla percezione della classe e che porti già dentro il tema del linguaggio.
Obiettivi¶
- Far emergere la percezione dell'AI (paure, entusiasmi, ambivalenze) in modo non banale.
- Mettere i partecipanti davanti alla propria scrittura prima che a quella della macchina.
- Introdurre, con l'esperienza e non con la definizione, i primi limiti dei modelli (conteggio delle sillabe, tic stilistici, variabilità delle risposte).
- Dare al formatore una fotografia della classe da riprendere alla fine.
Concetti che emergono¶
| Concetto | Stabilità |
|---|---|
| Il prompt è linguaggio: per interagire con la macchina servono competenze linguistiche | stabile |
| Stessa richiesta, risposte diverse: i modelli sono probabilistici | stabile |
| Se scrivi poco, il sistema non interpreta: completa. E completa a modo suo | stabile |
| "Quello che non decidi tu lo decide il sistema" (struttura, lunghezza, sintesi) | stabile |
| Chi valida la risposta? Chi la usa | stabile |
| I tic dei modelli (es. il "silicio" in ogni poesia sull'AI) | volatile |
Attività¶
- Haiku sull'AI: versione completa in 5 tempi (60–75 min).
- Tre parole (versione breve, 15 min): ognuno scrive a mano tre parole sull'AI, poi statistica per tavolo e confronto tra tavoli. Funziona bene in incontri da due ore e con pubblici molto eterogenei per età.
- La domanda della dipendenza: nel giro di presentazione chiedo nome, lavoro, aspettative e quanto sei dipendente dall'AI in questo momento?. Fa ridere, e dà una scala immediata.
Frasi che uso¶
- "Tutti i guru dicono che bisogna saper scrivere. Per saper scrivere bisogna esercitarsi."
- "Fate esercizio di scrittura, aprite un blog, scrivete. Altrimenti vi troverete a competere con una macchina che vi sembra sempre più brava, perché siete voi a essere scarsi."
- "Il sistema non interpreta, completa. Come gli piace a lui. Era come volevi tu? Non è detto."
Punti critici¶
- Bias culturale dei modelli: lo studio più citato (Tao et al.) ha esaminato modelli GPT e li trova vicini ai valori dei Paesi anglosassoni e del Nord Europa protestante. Non dice nulla sui modelli cinesi: non generalizzare.
- Usare l'AI per fare la "sentiment analysis" della classe è potente ma va dichiarato ai partecipanti prima, perché incollano i loro testi in un servizio esterno. Uso account senza dati personali.
- Non chiudere il cerchio: la percezione raccolta qui va ripresa alla fine del corso. Nelle edizioni 2026 non sempre è successo.
Collegamenti¶
- Dopo: M02 · Storia e cultura
- Riferimento: Umberto Eco, Dire quasi la stessa cosa (sul tradurre e sul farsi capire).