Introduzione
“Io non posso insegnare nulla. Posso solo farli pensare.”
Questa frase è stata pronunciata da Socrate oltre duemila anni fa e possiede oggi una forza quasi come una profezia. Potrebbe tranquillamente essere il “motto” perfetto di uno qualsiasi degli strumenti attuali di intelligenza artificiale, eppure nasconde un enorme paradosso: l’IA viene usata come un serbatoio infinito di risposte e il nostro compito, oggi più che mai, dovrebbe restare quello di porre le domande giuste e di abitare al 100% il pensiero.
Tra i vari scenari, quello dello studio e dell’apprendimento in generale stanno vivendo una sorta di bivio. L’arrivo di strumenti come ChatGPT, Claude ecc. ha messo nelle mani di ogni persona, dagli studenti ai professionisti in cerca di aggiornamento, una sorta di genio della lampada capace di rispondere a tutto in un attimo.
Cosa ci chiede in cambio questo genio dell’IA? A quale prezzo possiamo avere tutto questo sapere in uno schiocco di dita?
Ho intervistato Alessandro De Concini, formatore ed esperto di metodo di studio, e insieme abbiamo chiacchierato su questo tema. De Concini dice che l’IA è oggi “contemporaneamente il più grande alleato di chi vuole studiare e il più grande nemico che ci sia mai stato”. Ma qual è il confine tra queste due identità?
Il motore dell’apprendimento: lo sforzo
Partiamo da una certezza che vale, se non per tutte le persone, per la maggior parte: non esiste apprendimento senza un minimo sforzo. Non è un’opinione personale, tutt’altro. Si tratta di un principio biologico, oggetto di numerosissimi studi sulle neuroscienze. Cercando di semplificare al massimo questi studi ed esperimenti, in sostanza il cervello non impara perché sta facendo uno sforzo in generale, ma perché quello sforzo attiva processi specifici:
- recupero dalla memoria
- costruzione di connessioni
- elaborazione profonda.
De Concini in questa intervista introduce il concetto di neuroplasticità, ovvero la capacità del nostro cervello di modificarsi, ristrutturarsi e creare nuove sinapsi, che non si attiva nel comfort, ma in risposta a quella che gli psicologi cognitivi chiamano “difficoltà desiderabile“. Se il processo di acquisizione di un’informazione è troppo facile, il cervello la interpreta come irrilevante e non la consolida nella nostra memoria a lungo termine.
De Concini dice: “Lo sforzo è il motore dell’apprendimento. Se tu quello sforzo lo deleghi alla macchina, la macchina diventerà più intelligente, tu no“.
Pretendere di imparare delegando all’IA è esattamente come mandare un robot in palestra al posto tuo e sperare che crescano i muscoli a te. Il robot diventerà più forte e performante, mentre tu rimarrai esattamente come prima, forse con una certa illusione di aver fatto esercizio.
L’illusione della competenza
Leggere un riassunto perfetto generato da un tool IA ci dà la sensazione di aver capito, perché il testo è fluido e segue una logica. La verità? Abbiamo solo consumato un prodotto finito.
Quella che si prova è l’illusione di essere competenti in qualcosa, ma non è così.
Abbiamo capito, quindi, che studiare con l’AI è uno strumento potente, ma proprio per questo amplifica il modo in cui lo usi. Da una parte può trasformarsi in una scorciatoia per evitare la fatica mentale, e quindi bloccare un reale apprendimento. Dall’altra, se usata bene, può diventare un acceleratore delle tue capacità di studio e aggiornamento, quasi come avere un tutor sempre disponibile.
Allora la domanda diventa inevitabile: quali sono gli errori che ti fanno smettere di imparare, e quali invece le strategie che trasformano l’IA in uno strumento potentissimo?
Gli errori da evitare quando usi l’AI per studiare
Il rischio principale risiede nel delegare all’algoritmo la parte faticosa dello studio ignorando, come anticipato prima, che è proprio quella fatica a generare memoria. Ecco gli errori più comuni:
- Studiare sui riassunti (La “Pappa pronta”): Passare direttamente alla sintesi dell’IA senza leggere la fonte originale significa nutrire la mente con fonti povere e informazioni scarne. L’IA non capisce il senso, calcola probabilità statistiche. Studiare su un materiale predigerito è, per De Concini, “la morte della formazione“.
- L’illusione della competenza: Leggere un output generato dall’IA ci dà la sensazione di aver capito, ma è vero solo in parte. Non avendo interiorizzato quel contenuto, non abbiamo fatto in modo che resti solido nella nostra struttura mentale.
- Delegare le priorità: Chiedere all’IA di decidere cosa sia importante in un testo significa rinunciare a esercitare il giudizio personale. Se la macchina sceglie per noi, noi smettiamo di imparare a dare valore alle informazioni che leggiamo.
Le best practice per studiare con l’IA
Se usata correttamente, invece, l’IA si trasforma in un tutor personale disponibile sempre. La vera rivoluzione è provare ad entrare in un dialogo con l’IA. Delle azioni che possiamo fare per ottimizzare il nostro apprendimento con l’intelligenza artificiale:
- Colmare i vuoti cognitivi: Invece di un riassunto, chiedi: “Non capisco questa specifica frase, puoi spiegarmela con una metafora pratica?” Le metafore sono potentissime per entrare nella mente con chiarezza
- Il metodo Socratico inverso: Chiedi all’IA di metterti alla prova: “Ho studiato questo argomento, fammi tre domande difficili per verificare la mia comprensione”
- Ricerca intelligente delle fonti: Usa gli strumenti ma poi cerca le fonti per convalidare le informazioni ottenute
- Generare esempi e contrasti: Chiedi all’IA di creare esempi pratici o casi studio per rendere concreto un concetto che sui libri appare troppo astratto.
De Concini suggerisce una regoletta per questa sopravvivenza intellettuale: “Delega quello che comunque saresti in grado di fare”.
- Puoi delegare all’IA la formattazione di una bibliografia, perché sai come si fa ma è un compito meccanico
- Puoi delegare la correzione di una bozza per trovare refusi
- Tutti i compiti ripetitivi ma che non richiedono uno sforzo intellettuale.
Quello che non dovresti mai delegare è, per esempio, la creazione di uno schema, di una mappa concettuale o delle conclusioni di una ricerca.
Perché? Perché l’atto di decidere cosa è importante e cosa no e come collegare i concetti è l’essenza stessa dell’intelligenza umana.
Il pensiero critico: un’infezione necessaria
C’è anche un altro fatto, che non dovremmo sottovalutare quando usiamo l’AI per formarci: le allucinazioni, le risposte errate fornite con estrema sicurezza. L’IA può inventare fatti storici o citazioni con un tono estremamente convincente.
Perciò il pensiero critico diventa una competenza di sopravvivenza, ed è una skill che si può imparare.
“Il pensiero critico è un’infezione: una volta che ti ho fatto vedere che certi ragionamenti non reggono, non puoi più tornare indietro”. Dice De Concini.
Un esercizio straordinario consiste nel presentare all’IA una propria convinzione e chiederle: “Trova tutti i punti deboli nel mio ragionamento e attaccali con argomentazioni logiche”. Questo esercizio ti permette di sottoporre il tuo pensiero ad uno stress-test per renderlo più robusto. Il pensiero critico, quindi, diventa una sedia scomoda che ti obbliga a non accettare la prima risposta, a verificare le fonti, a dubitare della macchina e, soprattutto, a dubitare di noi stessi.
Conclusioni
Sorge spontanea una domanda: se l’IA sa tutto, perché dovremmo ancora sottoporci alla tortura dello studio? Sarebbe facile schierarsi verso la scelta più pigra e comoda, ma la risposta risiede nel fine ultimo della formazione. Lo studio, a qualunque età lo affrontiamo, in qualunque fase della nostra vita ci troviamo, è la cosa più potente che ci permette di essere pronti e pronte ad affrontare ogni situazione personale e professionale, ci permette di avere profondità, di connettere le cose che ci si presentano davanti.
Non dovrebbe importarci mai l’idea di possedere delle informazioni: quello c’era anche prima dell’IA, con Google e affini.
Alla fine del percorso, cosa vogliamo essere? Persone che sanno dove trovare le risposte o persone che sono diventate capaci di generare nuove domande?
Socrate ci ha dato la risposta duemila anni fa.
