Come usare l’intelligenza artificiale in modo critico

Come usare l’intelligenza artificiale in modo critico? E quali competenze serviranno in un mercato del lavoro che l’AI sta già trasformando? Ne parliamo con Roberto Mordacci, Ordinario di Filosofia morale e Prorettore alle Scienze umane e sociali dell’Università Vita-Salute San Raffaele, tra i relatori di Next Generation AI, il summit internazionale sull’intelligenza artificiale nella scuola promosso dal Ministero dell’Istruzione e del Merito (Villa Erba, Cernobbio, 19-22 ottobre 2026).

Che cos’è l’intelligenza: dalle informazioni alla conoscenza

Mordacci propone una definizione operativa dell’intelligenza: la capacità di elaborare informazioni per generare conoscenza.

Il punto di partenza è «una distinzione fondamentale, quella tra informazioni e conoscenza. Le prime sono dati, contenuti elaborati, che spesso sono troppi, tendono a cambiare con il tempo e a scomparire; la seconda, invece, è il prodotto umano che consiste nell’elaborazione intelligente delle informazioni, secondo metodi scientifici (ipotesi ed esperimenti), filosofici (esperienza e principio di non-contraddizione) e artistico-letterari», spiega il professore.

L’intelligenza consente di governare questa elaborazione perché «è la garante di una competenza di processo delle informazioni, che genera conoscenza. Da un punto di vista operativo, l’intelligenza è l’abilità di confrontare, associare, analizzare criticamente e connettere informazioni con metodo logico, dialettico, discorsivo e metaforico».

Quando affidiamo un compito all’intelligenza artificiale, riceviamo un risultato già elaborato. Poterlo leggere e utilizzare non ci attribuisce automaticamente la competenza necessaria a produrlo. Se ci limitiamo ad accettarlo per vero, rinunciamo a esercitare proprio questa competenza di processo, cioè la capacità di condurre e controllare l’elaborazione delle informazioni, comprendendo, esercitando e governando il metodo con cui si arriva a quel risultato.

Sei consigli per usare l’intelligenza artificiale in modo critico

Per mantenere un ruolo attivo nell’apprendimento, senza escludere l’impiego dell’intelligenza artificiale, Mordacci propone sei indicazioni, dei consigli rivolti a chi utilizza i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM, Large Language Model), alla base di strumenti come ChatGPT, Claude e Gemini.

• Informarsi prima di interrogare il sistema. Raccogliere informazioni attraverso il confronto con docenti ed esperti, la consultazione di fonti autorevoli, come libri, articoli scientifici, siti istituzionali, e l’esperienza diretta. Questa preparazione aiuta a formulare la richiesta e a valutare la risposta.
• Riflettere su come si affronterebbe il problema. Prima di leggere la soluzione proposta, chiedersi quali ragionamenti si seguirebbero e quali fonti sarebbe opportuno consultare. Il confronto permette di distinguere una risposta che sembra solo convincente da un’argomentazione sostenuta da buone ragioni oggettive.
• Prendere appunti. Individuare le informazioni ulteriori offerte dal sistema, verificarle e rielaborarle. Gli appunti servono a fare proprio ciò che si è compreso e a sviluppare una riflessione autonoma.
• Riconoscere il rischio di ricevere conferme. Un modello AI può assecondare le aspettative dell’utente e rafforzarne i pregiudizi. Uno studio presentato a ICLR 2024, tra le principali conferenze internazionali sull’apprendimento automatico, descrive questa tendenza, chiamata in inglese sycophancy, come un comportamento generale degli assistenti AI. Una risposta gradita richiede lo stesso esame critico di una risposta che contraddice le nostre convinzioni.
• Mettere alla prova le risposte. Evidenziare passaggi deboli, introdurre informazioni diverse, formulare obiezioni. Un’argomentazione fondata deve poter sostenere un esame critico; imparare a sollevare obiezioni pertinenti è parte della formazione.
• Usare lo strumento per imparare. L’obiettivo resta accrescere la comprensione di sé e del mondo. Il sistema può contribuire alla riflessione, ma le decisioni hanno conseguenze per le persone che le assumono e per chi ne è coinvolto.

Da queste indicazioni deriva un criterio per la delega: «Ecco quando possiamo delegare il compito all’AI: quando, semplicemente, sappiamo farlo anche noi». La competenza acquisita permette di controllare l’esito del lavoro affidato al sistema, riconoscere eventuali errori e capire dove intervenire.

Il metodo dialettico: come mettere alla prova le risposte dell’AI

Mettere alla prova un modello richiede qualcosa di più che chiedergli di correggersi. Se il sistema ritratta e dà ragione all’utente, resta da stabilire quale risposta sia fondata. Occorre esaminare le ragioni della revisione, per evitare di sostituire un’affermazione accettata senza verifica con un’altra.

«Con l’AI dobbiamo adottare un modello dialettico», sostiene Mordacci. Il metodo dialettico procede attraverso argomenti e obiezioni: si esamina una tesi, se ne contesta un passaggio e si valuta se la replica risolva il problema.

È un esercizio che pratichiamo anche nelle discussioni fra persone, quando esponiamo le nostre ragioni al giudizio altrui. Nel confronto con l’intelligenza artificiale, questo metodo consente di partecipare all’elaborazione della risposta e di valutarne la tenuta. 

Pensiero critico e intelligenza artificiale: perché riguarda il lavoro 

Tra gli effetti dell’intelligenza artificiale più discussi dall’opinione pubblica c’è la trasformazione rapida e imprevedibile del mercato del lavoro.

Per approcciare la questione, Mordacci propone una riflessione fondata sul pensiero critico, inteso non come il critical thinking della logica, ma come «l’analisi delle condizioni di esercizio e dispiegamento delle capacità umane», chiarisce.

Si tratta di esaminare le condizioni concrete che consentono, o impediscono, alle persone di sviluppare le proprie capacità. Acquisire una competenza e avere la possibilità di impiegarla sono, infatti, due questioni distinte. Resta da capire quale formazione serva oggi per il lavoro di domani.

Su questo terreno si collocano le preoccupazioni delle nuove generazioni per il futuro professionale. «In particolare preoccupano la possibilità o meno di accedere a una preparazione adeguata alle richieste del mercato del lavoro e quella di ottenere un riconoscimento delle competenze acquisite», osserva Mordacci.

La richiesta di una buona formazione è fondata. A renderne complessa la progettazione contribuisce l’incertezza sulle competenze che saranno richieste con la diffusione dell’intelligenza artificiale, visto che il mercato del lavoro cambia radicalmente e molto in fretta. 

Intelligenza artificiale e lavoro: cosa dicono i dati

Le trasformazioni tecnologiche possono ridurre la domanda di alcune attività e favorirne altre. Il Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum stima che tra il 2025 e il 2030 le grandi trasformazioni in corso, tecnologia compresa, creeranno 170 milioni di posti di lavoro e ne sostituiranno 92 milioni. Il saldo resta positivo: 78 milioni. Cambierà però il 39% delle competenze chiave, secondo gli oltre mille grandi datori di lavoro intervistati.

Secondo un’analisi del Fondo monetario internazionale, l’intelligenza artificiale potrebbe avere un impatto su quasi il 40% dei posti di lavoro nel mondo e su circa il 60% nelle economie avanzate. In metà dei casi aumenterebbe la produttività, nell’altra metà ridurrebbe la richiesta di lavoratori. Per comprendere gli effetti sull’occupazione è utile distinguere due fenomeni:

• la disoccupazione strutturale, che riguarda il disallineamento fra le competenze di chi cerca lavoro e quelle richieste per gli impieghi disponibili;
• la disoccupazione frizionale, che riguarda invece il tempo necessario a chi cerca lavoro per trovare un impiego adatto alle proprie competenze, anche quando i posti disponibili esistono.

La comparsa di nuove occupazioni non garantisce che chi perde un lavoro possa accedervi. Occorrono opportunità di formazione.

Quali competenze servono: il contributo delle discipline umanistiche 

Mordacci individua un contributo specifico delle discipline umanistiche. Studiare filosofia, per esempio, esercita la capacità di esaminare i presupposti di un’argomentazione e di giudicare le conseguenze delle decisioni. Sono strumenti utili a comprendere le trasformazioni del lavoro anche quando i profili professionali che emergeranno non sono ancora definiti.

La possibilità di mettere a frutto queste capacità dipende anche dalle scelte delle imprese. Nell’introdurre l’intelligenza artificiale, le organizzazioni dovranno decidere quanto investire nella formazione e quali opportunità offrire a chi assumerà compiti diversi. 

Bibliografia

World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025, gennaio 2025. weforum.org

Georgieva K., «AI Will Transform the Global Economy. Let’s Make Sure It Benefits Humanity», IMF Blog, 14 gennaio 2024. imf.org

Sharma M. et al., «Towards Understanding Sycophancy in Language Models», International Conference on Learning Representations (ICLR), 2024. arxiv.org/abs/2310.13548