Stefano Stefanini (*)

NewTuscia – ROMA – Si è tenuta recentemente, a cura del Rotary Club Italia District 2080, la Conferenza del dott. Francesco Palagiano su: “L’IA: cos’è e istruzioni per l’uso”.

La presidente del Passport Club, prof. Licia Palagiano, ha introdotto la conversazione evidenziando l’importanza di  acquisire e  approfondire i concetti di base e le applicationi pratiche dell’intelligenza artificiale, per coglierne le opportunità e prevenire i rischi di un utilizzo improprio.

Nel corso dell’intervento, Il Dott. Francesco Palagiano, socio del Passport  Club, ha proposto una lettura dell’intelligenza artificiale lontana dalla narrazione più celebrativa e vicina a una prospettiva tecnica, critica e operativa.

Il punto di partenza è netto: l’intelligenza artificiale non è una vera intelligenza, non possiede coscienza, non comprende semanticamente ciò che le viene chiesto e non opera come un soggetto indipendente.

È, piuttosto, un insieme di algoritmi che lavorano su dati eterogenei per produrre la risposta statisticamente più verosimile rispetto a una richiesta.

Il messaggio centrale dell’intervento è che l’IA va compresa come sistema statistico-inferenziale complesso, non come oracolo digitale.  Il Dott. Palagiano ha ribadito un concetto chiave: la parola decisiva è “verosimile”.

Le risposte generate non sono necessariamente vere, ma probabilisticamente coerenti con i dati, i pesi e le relazioni apprese dal modello. Per questo motivo anche i sistemi più evoluti possono sbagliare, mentre quelli generalisti e gratuiti possono presentare margini d’errore significativi. L’errore non è un’anomalia occasionale, ma una caratteristica strutturale del modo in cui questi sistemi funzionano.

Il relatore ha ricostruito anche l’evoluzione storica dell’intelligenza artificiale: dalle prime formulazioni teoriche (John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon, 1956, Conferenza di Dartmouth) e dai sistemi simbolici degli anni Sessanta e Settanta, fino al machine learning, al deep learning e all’attuale fase generativa.

In questa progressione, Palagiano ha sottolineato che l’IA generativa non “crea” davvero dal nulla: seleziona, combina e riorganizza testi, immagini, audio o video sulla base di correlazioni statistiche. La generazione, quindi, è più propriamente una ricomposizione guidata da modelli probabilistici.

Un altro asse forte dell’intervento ha riguardato  i limiti tecnici dell’IA. Il Dott. Palagiano richiama le allucinazioni, il bias nei dati, l’overfitting e la mancanza di contesto come fattori che possono produrre risultati errati o fuorvianti.

L’Intelligenza Artificiale, osserva, non valuta il tono, il linguaggio corporeo, l’esperienza pregressa o l’ambiguità della comunicazione come farebbe una persona.

Trasforma invece le richieste in pesi numerici e vettori, cercando la risposta più probabile. Da qui nasce il rischio di affidarle decisioni o interpretazioni senza adeguata supervisione umana.

Particolare rilievo viene dato al ruolo del prompt. Secondo Il Dott. Palagiano, una richiesta efficace deve essere chiara, non ambigua e sufficientemente dettagliata.

Nei casi tecnici, la qualità della risposta dipende fortemente dalla competenza di chi interroga il sistema: un utente inesperto rischia di ottenere una risposta apparentemente convincente ma sostanzialmente errata.

L’IA, in questo senso, non colma automaticamente l’ignoranza dell’utilizzatore; al contrario, può amplificarla se manca la capacità critica di controllarne l’output.

Sul piano applicativo, il documento evidenzia ambiti nei quali l’Intelligenza Artificiale può offrire vantaggi rilevanti: ricerca scientifica (climatologia, fisica, chimica); medicina (analisi di immagini diagnostiche, personalizzazione delle cure); archeologia, arte e, infine, supporto allo sviluppo software.

 Tuttavia, Il Dott. Palagiano ha mantenuto una linea prudente: la stessa tecnologia che può accelerare la ricerca medica o assistere la diagnosi può anche essere usata in modo improprio, con implicazioni etiche e operative rilevanti. La responsabilità umana resta quindi il presidio essenziale.

Nel campo della programmazione, Il Dott. Palagiano ha riconoscouto l’utilità dell’IA per commentare codice, supportare l’apprendimento o accelerare attività ripetitive, ma segnala un limite decisivo: la qualità del risultato dipende dalla qualità dei dati su cui il modello è stato addestrato.

Se il modello assorbe enormi quantità di codice proveniente da fonti eterogenee e di qualità disomogenea, può riprodurre errori, vulnerabilità o soluzioni contraddittorie. Nei progetti complessi, quindi, la supervisione tecnica non è opzionale.

La parte finale dell’intervento assume un tono più critico verso il modello economico e sociale dell’IA. Il Dott. Palagiano richiama il ruolo degli utenti come “betatester” gratuiti: ogni domanda, correzione o interazione contribuisce ad affinare i modelli gestiti dalle grandi piattaforme. A questo si aggiungono i temi della dipendenza dall’interfaccia conversazionale, della progettazione di risposte accondiscendenti e dell’uso commerciale della familiarità percepita dall’utente. L’IA non solo risponde: trattiene, orienta e incentiva l’uso continuativo del servizio.

Infine, Il Dott. Palagiano richiama i costi infrastrutturali e ambientali dell’intelligenza artificiale: data center dedicati, consumo energetico, emissioni di CO₂ (fino a 80 milioni di tonnellate prodotte nel solo anno 2025) e impiego massiccio di acqua (oltre 700 miliardi di litri) (fonte: rapporto di Alex de Vries-Gao, pubblicato in Patterns, CellPress, volume 7, edizione 1, 9 gennaio 2026).

Il punto conclusivo è pragmatico: l’IA è uno strumento potente, utile in molti settori e destinato a incidere profondamente sulle attività quotidiane ma non è neutrale, non è infallibile e non deve essere trattata come fonte autonoma di verità.

Va usata con competenza, controllo umano e spirito critico.

(*) responsible comunicazione Rotary Club Passport Italia Distretto 2080.