Concluse le sessioni d'esame del suo corso su Data Management and Analysis, il docente si interroga su come l'uso diffuso dell'intelligenza artificiale generativa stia cambiando il significato stesso di «capire»: è davvero la democratizzazione del sapere?
Ho appena concluso una delle sessioni d'esame del corso di Data Management and Analysis, uno dei corsi che insegno all'università. Ogni anno è un momento di valutazione degli studenti, ma anche un osservatorio privilegiato su come cambia il loro modo di imparare. Questa volta, però, sono uscito dall'aula con una sensazione molto amara che non avevo mai provato. Il grande assente era il senso.Molti studenti hanno superato l'esame senza difficoltà, alcuni con risultati eccellenti. Ma una quota, tutt'altro che marginale, sembrava appartenere a un mondo diverso.
Ho visto studenti provare a leggere direttamente dalla chat di ChatGpt durante la presentazione del progetto, affidandosi alle spiegazioni generate dal modello come se fossero parte del proprio ragionamento. Ho visto correlazioni di Pearson utilizzate senza comprenderne il significato, regressioni lineari interpretate in modo opposto a ciò che mostravano i dati, perfino probabilità maggiori di uno (per chi non è del mestiere, per definizione è impossibile). Non erano semplici errori di preparazione. Erano errori di natura diversa.
