Serendipità vs Arroganza Umana: le due facce dell'AI

Nota onesta prima di iniziare

Questo articolo è stato scritto in coautorato dichiarato con un LLM, come quasi tutto quello che pubblico su questo blog. Provo a chiederti una cosa: leggilo senza giudicarlo per questo. Alla fine ti dico se è cambiato qualcosa nel modo in cui lo stai leggendo. È un piccolo esperimento dentro l'esperimento.

Tutti, in questo momento, stanno dicendo la stessa cosa sull'AI da una parte: che è sopravvalutata, che fa contenuti tutti uguali, che non sta cambiando niente di sostanziale. Doctorow, Marcus, Zitron — fior di analisti seri — lo ripetono settimana dopo settimana, e i thread di Hacker News fanno l'eco. Hanno argomenti solidi, dati alla mano, e un fondo di verità da non liquidare.

Poi c'è l'altra parte, quella che meno persone nominano ad alta voce ma che molti — me compreso — vivono in prima persona. Questo blog stesso ne è un esempio: gli articoli che leggi qui sono scritti in coautorato dichiarato con un LLM. Pubblico cinque-sei pezzi a settimana, alcuni di analisi tecnica, altri sociologici, e arrivo a una densità di pensiero — non sempre, ma spesso — che da solo non avrei prodotto. Sento di gente che senza essere scrittrice sta scrivendo libri leggibili, di persone che non sono musicisti che stanno componendo brani che funzionano, di non-developer che mettono in piedi piccole applicazioni che fanno girare un business. Cose che sei mesi fa erano impensabili, e che adesso accadono.

Nel mio piccolo, faccio software engineering da anni. Per me usare un LLM per scrivere codice è come avere superpoteri con il controllo: so leggere un diff e capire se è buono o sbagliato, conosco i pattern del mestiere, ho il senso della codebase su cui sto lavorando. Vado dieci volte più veloce, ma a velocità informata. Per chi non ha quella base, lo stesso identico strumento è Superman senza saper volare: la velocità c'è, il controllo no, e prima o poi sbatte contro qualcosa di duro che non aveva visto arrivare. È un dettaglio che torna nel resto dell'articolo: la serendipità di massa di cui parlerò più avanti non significa che chiunque possa fare qualunque cosa. Significa che chi sa già qualcosa — e ne resta umile davanti a quello che non sa — viene amplificato; chi finge di sapere si fa male più velocemente di prima.

Sono due racconti opposti. Dei vissuti quotidiani — il mio, quello di chi conosco — sembrano contraddire i grandi articoli analitici sul "l'AI non funziona davvero". E viceversa: le critiche autorevoli sembrano archiviare le cose che vedo accadere intorno a me come illusioni, hype, autoinganno.

Da questa contraddizione è nato questo articolo. Non perché volessi risolverla — la contraddizione non si risolve, perché è reale dai due lati. Ma perché mi sono accorto che quasi tutto quello che leggo sull'AI sceglie uno solo dei due racconti e tratta l'altro come errore. E così facendo si perde il punto.

Allora ho fatto un piccolo esperimento di coautorato: lo stesso tema — il rapporto fra noi e l'AI in questo passaggio storico — raccontato da due lenti opposte, separate dalla riga in mezzo che vedi nella cover. Prima il lato oscuro: perché ci difendiamo, perché continuiamo a dire che l'AI fa schifo, perché le aziende non cambiano. Poi il lato luminoso: cosa diventa possibile, le porte d'ingresso che si aprono, la serendipità di massa. La conclusione tira insieme i fili.

E qui arriva la parte interessante, perché è il senso vero della parola "coautorato". Mentre leggi, mettiti due domande:

L'AI, da sola, avrebbe scritto questo articolo? Probabilmente no. Sarebbe rimasto generico, equilibrato in modo neutro, senza tensione. L'AI da sola tende al medio.
Io, da solo, sarei riuscito a metterlo in questi termini? Avrei tirato dentro Freud, le tre ferite del 1917, la quarta ferita cognitiva? Probabilmente no. Quei collegamenti sono saltati fuori conversando con un LLM che mi ha proposto un riferimento storico a cui da solo non sarei arrivato, e da lì siamo andati.

L'articolo che stai leggendo non l'ha scritto l'AI. Non l'ho scritto io. Esiste perché esiste questa specifica forma di coautorato — io che porto la contraddizione vissuta, l'AI che fa connessioni teoriche più larghe, poi io che riscrivo, taglio, contraddico, allineo al mio modo di pensare. È esattamente il fenomeno di cui parla l'articolo, in atto mentre lo leggi.

Partiamo dal lato che fa più male.

Lente 1 — L'AI come quarta ferita narcisistica

Negli ultimi mesi sento sempre più spesso, nei thread di Hacker News, nei post Substack di analisti famosi, nelle chiacchiere di corridoio in azienda, lo stesso refrain: "L'AI non ha cambiato niente." O la sua variante: "I contenuti AI sono tutti uguali, riconoscibili, slop." Cory Doctorow ha scritto un pezzo intero a marzo 2026 chiamato "No one wants to read your AI slop". Ed Zitron ha messo in fila i suoi argomenti in un saggio-fiume che si intitola, alla lettera, "The Generative AI Con". Gary Marcus continua a scrivere ogni due settimane che la generative AI isn't going all that well.

Hanno ragione. Almeno in parte. C'è un paper presentato a NeurIPS 2025, "Artificial Hivemind" (arXiv:2510.22954), che misura quantitativamente quanto i contenuti generati da LLM si assomigliano fra loro: il 79% delle risposte ha similarità superiore a 0,8. Una meta-analisi su 28 studi e 8.214 partecipanti dice una cosa più sottile: la GenAI aumenta la qualità individuale di un singolo output, ma riduce drasticamente la diversità collettiva quando molti la usano insieme.

Il dato è reale. Il fenomeno esiste. Però sotto a queste critiche — e qui voglio andare a parare — c'è un'assunzione implicita che secondo me dovremmo guardare meglio. Un'arroganza, per chiamare le cose con il loro nome.

L'assunzione nascosta: noi siamo ancora il centro

Quando si dice "i contenuti AI sono tutti uguali", l'altra metà della frase è "i contenuti umani invece sono unici". Quando si dice "l'AI non ha cambiato niente", l'altra metà è "perché solo gli umani fanno cose che cambiano davvero". E quando si dice "l'AI fa schifo per X", l'altra metà è "perché un umano X lo farebbe meglio".

Sono frasi che escono di bocca naturali, e suonano vere. Ma se ti ci fermi un secondo, riposano tutte sullo stesso assunto: noi siamo ancora il centro del valore. La nostra originalità è la misura. La nostra autenticità è il termine di paragone. Il giudizio finale lo diamo noi, e la posizione da cui giudichiamo è privilegiata.

È un'arroganza culturale, non personale. Non è che chi parla così sia presuntuoso. È che la nostra cultura, dopo 200.000 anni di Homo sapiens da soli sul podio dell'intelligenza simbolica, fa fatica a immaginarsi diversamente.

Ed è esattamente la stessa arroganza che, su scala più piccola, blocca chi prova a usare bene l'AI oggi.

L'esempio della lettera d'amore

C'è un esempio che mi gira in testa da settimane. Immagina di dover scrivere una lettera d'amore. Hai due opzioni: scriverla da solo, o scriverla in coautorato con un buon LLM — gli racconti chi è la persona, cosa ti hanno insegnato a saper dire e cosa no, ti aiuta a strutturare, ti suggerisce un'immagine che non avresti trovato, ne scarti tre prima di trovarne una che ti suona giusta.

A questo punto, la cultura dominante ti dice che la prima è "vera" e la seconda è "fake". Che la prima esprime te, la seconda è un compromesso, una scorciatoia, qualcosa di cui vergognarsi se la persona che la riceve scopre come l'hai fatta.

E questo è il punto: per il 99% di noi, la seconda lettera è semplicemente migliore. Più precisa, più strutturata, con un'immagine che non avresti trovato da solo. Salvo che tu non sia Leopardi — nel qual caso sì, la tua è un capolavoro irreplicabile e l'LLM ti rallenterebbe. Per gli altri 7,99 miliardi di persone, il coautorato produce un risultato superiore a quello che produrresti da solo.

Eppure non lo accettiamo. Lo viviamo come imbarazzante. È un valore implicito che dice: meglio una lettera mediocre tutta tua che una buona fatta in due. È una posizione difendibile da un punto di vista romantico-narrativo, ma se la guardi da fuori suona molto come "l'autore vale più dell'opera". Cioè: il prodotto del lavoro mi importa meno della mia centralità nel produrlo.

Questa è l'arroganza che non vediamo — perché ci suona naturale.

La quarta ferita narcisistica

C'è una cornice che secondo me aiuta a vedere tutto questo nel suo posto storico. Nel 1917 Sigmund Freud pubblicò un saggio breve intitolato Una difficoltà della psicoanalisi in cui sosteneva che la scienza moderna avesse inflitto al narcisismo umano tre grandi ferite:

La ferita cosmologica: Copernico ci ha tolto il centro dell'universo. Non siamo al centro fisico del cosmo.
La ferita biologica: Darwin ci ha tolto la superiorità sulla natura. Non siamo una creazione separata, siamo primati con una corteccia particolare.
La ferita psicologica: la psicoanalisi (sosteneva, modestamente, lui stesso) ci ha tolto il controllo cosciente. Non siamo padroni in casa nostra, abbiamo l'inconscio che decide pezzi importanti per noi.

Ogni ferita, al suo tempo, è stata respinta con una grande resistenza culturale. La gente preferisce sentirsi al centro. Cattedrali, chiese, libri sono stati scritti per difendere la centralità dell'umano contro Copernico e Darwin.

L'AI, secondo me, sta inaugurando una quarta ferita: quella cognitiva. Non siamo più gli unici produttori di linguaggio, di pensiero strutturato, di output simbolico. Possiamo essere ancora i migliori in certi ambiti — il Leopardi della lettera d'amore, il critico letterario raffinato — ma non siamo più gli unici. La produzione cognitiva è diventata, di colpo, qualcosa che possiamo fare in coautorato con un'altra forma di intelligenza, e per la maggior parte dei task il coautorato batte il solo-umano.

E come per le altre tre ferite, la prima reazione è la negazione. "L'AI fa schifo. L'AI è tutta uguale. L'AI non ha cambiato niente." Sono frasi che hanno la stessa struttura di "il sole gira intorno alla terra" nel 1543. Hanno un fondo di verità (l'AI è davvero omogenea, l'AI fa davvero molti errori), ma vengono usate per evitare di affrontare la conseguenza vera: non siamo più gli unici a produrre senso.

Le aziende fanno esattamente la stessa cosa

Lo schema scala perfettamente sul piano organizzativo. È il tema che ho già toccato qualche giorno fa, ma da un'altra angolazione.

Le aziende oggi, per la maggior parte, dicono qualcosa che suona così: "L'AI non sta dando i risultati promessi. Forse è sopravvalutata. I nostri dev non riescono a usarla bene." Una sintesi Talyx 2026 che aggrega dati di RAND, BCG, McKinsey e S&P Global riporta il famoso 80-90% di fallimenti dei progetti AI enterprise — e sottolinea che 4 cause su 5 (problem definition, dati, mentalità technology-first, infrastruttura) non sono tecniche ma organizzative. McKinsey nel suo State of AI Trust 2026 è ancora più diretto: i top performer ridisegnano fondamentalmente i workflow nel 55% dei casi quando deployano l'AI, contro circa il 20% delle altre aziende, e hanno 3,6x più probabilità di vedere impatto enterprise-level.

La traduzione è semplice: il problema non è "l'AI non funziona". Il problema è "non sappiamo cambiare". Ma dirlo così sarebbe un'ammissione difficile. È più comodo dare la colpa allo strumento — esattamente la stessa arroganza, di nuovo: noi facevamo tutto bene prima, lo strumento è quello che fa schifo.

La verità più scomoda è che le aziende che oggi vincono con l'AI sono quelle che hanno smesso di chiedersi "come integriamo l'AI nel nostro processo?" e hanno iniziato a chiedersi "qual è il processo che diventa possibile adesso che abbiamo l'AI?". È una domanda diversa, e richiede di mollare un pezzo della propria centralità — il "nostro processo" smette di essere sacro.

Lente 2 — L'AI come serendipità di massa

Adesso giriamo la stessa moneta. Lo stesso fenomeno, raccontato dal lato luminoso.

In mezzo a critiche legittime sull'AI — quelle che abbiamo appena visto — si sta consolidando un pattern molto meno discusso, e molto più interessante: l'AI sta abbassando le barriere d'ingresso a domini che prima erano off-limits per gli incompetenti. E gli incompetenti, storicamente, sono spesso quelli che inventano le cose nuove.

Il termine tecnico per questo fenomeno è bellissimo: serendipità. La parola, curiosamente, viaggia da una fiaba persiana — I tre principi di Serendippo — tradotta in italiano da Cristoforo Armeno nel 1557, due secoli prima che Horace Walpole coniasse il serendipity inglese partendo proprio da quella traduzione. È il prodotto del mettere persone curiose dentro un dominio in cui non sono completamente padrone — e succede da abbastanza tempo che ci abbiamo fatto sopra una parola.

La storia delle invenzioni è piena di errori che hanno cambiato il mondo. La penicillina arriva dalla muffa che Fleming non aveva pulito. Il Post-it dal collante che a Spencer Silver non era riuscito (doveva fare più forte, gli è venuto debole). Il forno a microonde dal cioccolato che si era sciolto in tasca a Percy Spencer mentre lavorava su un radar. La saccarina, il velcro, il pacemaker, la plastica vulcanizzata: tutti errori, distrazioni, esperimenti finiti diversamente da quanto previsto.

L'AI fa esattamente questo, ma a velocità e scala mai viste. Permette a qualcuno che non aveva le competenze tecniche di entrare in un dominio, sbagliare, mescolare, provare combinazioni che il purista del dominio non si sarebbe nemmeno permesso di immaginare.

Pensaci storicamente: quasi ogni genere musicale che oggi diamo per scontato è nato da un meticciato che i puristi del tempo hanno trattato con disprezzo. Il jazz come "rumore non-musica" per la critica classica del primo novecento. Il rock'n'roll come "musica del diavolo" per i puristi del country e del R&B. L'hip-hop come "non è davvero musica perché non c'è nessuno che suona" per chi misurava la musica con il vecchio metro. La trap, il reggaeton, oggi metà della pop world. Ogni volta lo stesso schema: i puristi rifiutano, gli "incompetenti" che mescolano costruiscono la nuova norma.

Adesso applicalo alle aziende. Chi rifarà un processo di customer support che è stato considerato sacro per dieci anni? Probabilmente non chi quel processo lo conosce a memoria — la sua memoria è il suo bias. Probabilmente sarà qualcuno che entra con l'AI, non sa quale step "non si tocca", prova combinazioni internamente impensabili, e ne trova una che funziona meglio. Lo stesso per architetture software, formati editoriali, modelli di pricing, design di prodotti, organizzazione del lavoro.

C'è un livello ulteriore, quello del coautorato esplicito e dichiarato. Mentre il discorso pubblico continua su "AI slop, AI uguale, AI fake", alcuni stanno facendo coautorato in modo serio e producendo cose di valore:

Boris Eldagsen ha vinto il Sony World Photography Award 2023 con un'immagine generata in coautorato con un modello text-to-image, e poi ha rifiutato il premio dichiarando pubblicamente come l'aveva fatta — non per provocazione, ma per aprire un dibattito sul fatto che la categoria "fotografia" stesse cambiando.

Vauhini Vara, scrittrice americana, ha pubblicato nel 2025 Searches: Selfhood in the Digital Age, un libro costruito attraverso uno scambio dichiarato con ChatGPT in cui le risposte del modello sono parte integrante del testo. La critica letteraria non l'ha trattato come un trucco — l'ha trattato come un esperimento riuscito.

Sheila Heti, sul New Yorker, ha pubblicato il racconto "According to Alice" (2023) costruito interamente a partire dalle risposte di un chatbot Chai con cui ha conversato per mesi, montate e tagliate come si monterebbe un'intervista.

Stanno producendo lavoro che molti puristi del solo-umano non producono. Non perché siano più bravi. Perché hanno smesso di usare la propria centralità come metro, e hanno iniziato a usare il risultato come metro.

C'è poi un ultimo livello, ed è meta-coerente con questo articolo stesso. L'AI rende possibile esplorare la stessa idea da angolazioni multiple senza pagarla in tempo. Cinque anni fa, scrivere due versioni di un saggio per confrontare due framing era un lavoro doppio. Oggi è una conversazione di un'ora con un buon LLM. Significa che possiamo iniziare ad allenarci a pensare i problemi non come "qual è la lente giusta?" ma come "quali lenti diverse mi danno informazione diversa?". È un cambio cognitivo profondo, e siamo agli inizi.

E qui arriva il punto operativo, quello che secondo me molti non hanno ancora messo a fuoco. Il moltiplicatore vero dell'AI non si sblocca con il prompt giusto — si sblocca con la mentalità del coautore.

Chi continua a mettersi al centro come unica intelligenza che produce — e usa l'AI come uno strumento per fare in metà tempo quello che faceva già — ottiene un guadagno marginale. Magari un 20-30% di velocity in più, magari uno stipendio invariato perché di quel 20-30% ne mostra solo metà (l'altra metà la usa come buffer). È quello di cui ho scritto qualche giorno fa. Resta legato al modello mentale del solo-autore con strumento, e dentro quel modello non puoi andare oltre un certo soffitto.

Chi invece si sente coautore — e tratta l'LLM come un interlocutore vero, non come un rubinetto da cui far uscire output — entra in un altro regime. Comincia a fare cose che prima non poteva fare, non solo "in meno tempo". Esplora domini in cui non aveva competenze. Tiene insieme nello stesso lavoro punti di vista che da solo non avrebbe formalizzato. Sbaglia in modo più produttivo, perché ha un partner che gli rilancia tre alternative quando sbaglia. Diventa un'unità di lavoro diversa.

È una differenza che si vede a occhio quando guardi due persone usare la stessa AI. Una digita un prompt, riceve, copia-incolla, va avanti. Aspetta lo strumento. L'altra avvia una conversazione, cambia angolo cinque volte, contesta una risposta, chiede una variante più aggressiva, riallinea, taglia, integra con qualcosa che ha pensato lei. Lavora con l'AI, non sopra. Le due persone, con lo stesso strumento, finiscono in posti completamente diversi.

Per questo l'arroganza non è solo un problema culturale astratto: è il vincolo concreto che decide quanto puoi crescere con l'AI nei prossimi anni. Chi resta arroccato sulla propria centralità ottiene poco. Chi smette di trattarla come una scocciatura del suo io e la accetta come parte di un sistema più grande di lui ottiene molto. È l'unico moltiplicatore vero che ho visto, e non c'è prompt engineering che possa sostituirlo.

Il costo della serendipità: c'è anche chi se ne approfitta

Bisogna però essere onesti sull'altro lato della questione, perché la stessa apertura che permette ai meticci-curiosi di entrare in domini nuovi permette anche a chi non vuole sforzarsi di produrre cose senza valore in cinque minuti. È il rovescio della medaglia, ed è quello che giustifica almeno in parte le critiche del lato oscuro che abbiamo letto prima.

Prendi il blogging. La stessa AI che a chi lavora in coautorato permette di scrivere qualcosa di denso in tre ore, a chi non vuole lavorare permette di sputare fuori un articolo di 1500 parole in cinque minuti — un singolo prompt, un copia-incolla, pubblicato. Sono due usi opposti dello stesso strumento. Il primo è coautorato; il secondo è abuso. Il primo produce serendipità reale; il secondo produce AI slop, quello vero, riconoscibile a vista, che riempie il web e che giustamente Doctorow critica.

La distinzione tra i due usi non passa dal prompt, dal modello, dal tool. Passa dal rispetto per il lettore — o per chiunque sia dall'altra parte. Chi fa coautorato vero sta avendo una conversazione lunga con l'LLM, perché vuole portare a casa qualcosa che valga il tempo di chi leggerà. Chi sputa slop sta cercando il minimo sforzo per riempire uno spazio. Entrambi usano la stessa AI; uno regala valore, l'altro lo sottrae.

Il punto non è che bisogna respingere l'AI per evitare gli abusi (è la posizione del lato oscuro, e abbiamo visto che è arrogante). Il punto è che la serendipità di massa non è automatica: richiede chi la usa di mantenere lo standard che si manterrebbe senza l'AI, anzi più alto. Perché ora la velocità è più alta, e la velocità senza standard produce solo rumore. Chi accetta il coautorato come mentalità accetta anche il dovere di alzare la propria asticella, non di abbassarla.

Mettendo insieme le due lenti

Le due lenti — serendipità e arroganza — non sono in contraddizione. Sono due descrizioni dello stesso evento storico, viste da due lati diversi. La serendipità di massa è quello che l'AI ci dà: porte d'ingresso, errori fertili, mix impossibili, accesso a domini fuori dalla nostra competenza. L'arroganza è la nostra resistenza a entrare in quelle porte: la difesa della nostra centralità, la negazione che il coautorato funziona, le aziende che danno la colpa allo strumento invece di cambiare i processi.

Sono la stessa moneta. La domanda non è "quale delle due è vera?" — sono vere entrambe. La domanda è: quale delle due decide la tua azione nei prossimi cinque anni?

Cosa cambia se scegliamo

Se scegliamo la lente della serendipità — invece di restare aggrappati a quella dell'arroganza — succede una cosa interessante: smettiamo di valutare le cose dal punto di vista dell'autore e iniziamo a valutarle dal punto di vista del risultato.

Una lettera fatta in coautorato che funziona è meglio di una lettera scritta da soli che non funziona, anche se la prima è meno "tua". Un articolo scritto a quattro mani con un LLM che porta valore al lettore è meglio di uno scritto da solo che annoia, anche se il secondo è più "puro". Un sistema software costruito da un team che ha ridisegnato i processi attorno agli agenti è meglio di uno costruito da un team che fa sprint planning come nel 2018, anche se il primo "sembra di star barando".

Non sto dicendo che tutti diventino coautori. Sto dicendo che chi accetta prima il coautorato — culturalmente, non solo operativamente — ha già un vantaggio di mesi o anni su chi continua a vivere il pattern come svalutante.

E sì, ci sono ancora i Leopardi. Persone che, da sole, fanno meglio di qualsiasi coautorato. Esistono, e mi tolgo il cappello quando li incontro. Ma sono poche centinaia su otto miliardi, e io non ne faccio parte. Per noi altri 7.999.999.700, fingere di essere Leopardi è un'arroganza che costa cara — perché chi lavora con onestà in coautorato ci supera.

C'è anche un'altra domanda che vale la pena farsi, una volta tolto il cappello ai Leopardi: cosa avrebbe fatto Leopardi con un LLM? O Beethoven? O Mozart? L'idea istintiva è "li avrebbe rovinati, gli avrebbe tolto la voce". Non sono sicuro. Mozart copiava intere parti dai contemporanei, le rielaborava, le ribaltava — la sua creatività operava in dialogo continuo con materiale altrui. Beethoven scriveva e riscriveva ogni tema decine di volte, alla ricerca della versione che ancora non esisteva. Leopardi annotava, ricomponeva, traduceva, contaminava il proprio italiano con il greco e il latino antichi. Erano già coautori — del materiale del passato, dei loro contemporanei, della propria infinita riscrittura. L'LLM, per come si stanno mettendo le cose oggi, sarebbe stato per loro un altro interlocutore. Non sostituto, non amplificatore meccanico — uno specchio in più. Probabilmente avrebbero fatto cose ancora più strane di quelle che hanno fatto. La nostra arroganza ce li immagina geni puri perché ci serve che restino irraggiungibili. Ma è una proiezione: se erano davvero curiosi, avrebbero usato qualunque strumento che amplificasse la loro curiosità.

In chiusura

Questo articolo è iniziato con un piccolo esperimento: lo stesso fenomeno raccontato da due lenti opposte. Se hai letto fin qui, probabilmente ti accorgerai che le due narrazioni — la luminosa e la critica — non si annullano. Si completano.

L'arroganza umana di fronte all'AI è un riflesso, non una posa. Veniamo da millenni in cui essere l'unica intelligenza simbolica del pianeta era la nostra firma. Mollare quella firma è mollare un pezzo di identità di specie. Ed è inevitabile che ci difendiamo.

Ma le ferite narcisistiche che hanno fatto avanzare l'umanità sono state, ogni volta, ferite accettate. Copernico è diventato senso comune dopo decenni di rifiuto. Darwin dopo un secolo. Freud è discusso ma riconosciuto. Ogni volta abbiamo perso un po' di centralità e guadagnato un sacco di realtà — e, sull'altro lato, una serendipità nuova: l'astronomia moderna, la biologia evolutiva, la psicologia clinica. Non avremmo nessuna delle tre se ci fossimo aggrappati alla centralità.

Con l'AI siamo a metà guado. Da un lato la serendipità di massa, le porte d'ingresso a domini fuori dalla nostra competenza, l'accesso a punti di vista che da soli non avremmo. Dall'altro l'arroganza, la negazione, il rifugio in "AI slop, AI uguale, AI fake". Sono due racconti coerenti dello stesso momento. Tutti e due hanno ragione, in superficie.

La scelta non è morale, è pratica. Nei prossimi anni chi guarda con la lente della serendipità costruirà cose che chi guarda con la lente dell'arroganza non sa fare. E quando le vedrà, dirà che sono tutte uguali e fatte male — sentendosi ancora, immutabilmente, al centro.

E adesso, la nota onesta del principio. Sei arrivato fino qui. Hai letto un articolo dichiarato in coautorato con un LLM dalla prima riga. Se quello che hai letto ti è sembrato leggibile, denso a tratti, magari ti ha fatto pensare a qualcosa che non avevi formalizzato — è esattamente la dimostrazione di quello che provavo ad argomentare. Se invece l'hai trovato "AI slop, AI uguale, AI fake", probabilmente lo avresti pensato comunque, indipendentemente dal contenuto. Il giudizio sull'autore precede il giudizio sull'opera. È un caso da manuale.

Ti racconto, per onestà, com'è andata davvero. Questo articolo è iniziato con un titolo diverso ("L'arroganza umana e l'AI: la quarta ferita narcisistica"), una struttura diversa (lineare, non a doppia lente), e un'intro completamente diversa. Sono passate cinque versioni grosse, una decina di feedback miei alla bozza, due cambi di angolo (prima la lente positiva era una sezione di chiusura, poi è diventata metà del pezzo, poi è stata invertita di nuovo perché il flusso narrativo veniva meglio dal lato oscuro al lato luminoso). Ho riscritto l'intro tre volte, perché le prime due versioni partivano da una scena fittizia che non mi convinceva. Ho cambiato il titolo dopo che mi sono accorto che "Arroganza" da sola sembrava riferirsi all'AI. La cover è alla quinta generazione. Esempi citati sono stati aggiunti, tagliati, riaggiunti. Una sezione intera ("Il coautorato sta funzionando") è stata cancellata e fusa con un'altra perché ripetitiva. Una frase ("siamo poche centinaia su otto miliardi", parlando dei Leopardi) è stata corretta perché mi includeva implicitamente fra i Leopardi — e quel "siamo" suonava arrogante proprio nel pezzo sull'arroganza.

Tutto questo lavoro è coautorato concreto. Senza l'LLM non avrei saputo tenere il filo di tutte le revisioni; senza di me l'LLM non avrebbe saputo dove avevo cambiato idea e perché. È così che l'articolo che stai leggendo è esistito.

Grazie per essere arrivato fino in fondo. Quindici minuti di attenzione, di questi tempi, sono una cosa rara.

Fonti: