Questo è il testo della puntata del 2 giugno 2025 del podcast Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto. Il testo include anche i link alle fonti di questa puntata.

Le puntate del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite iTunes, YouTube Music, Spotify e feed RSS. Il mio archivio delle puntate è presso Attivissimo.me/disi.

A giugno 2023, esattamente due anni fa, i nomi degli avvocati statunitensi Peter LoDuca e Steven Schwartz avevano fatto il giro del mondo perché LoDuca, per difendere il suo assistito, aveva depositato in tribunale una lunga serie di precedenti legali che però erano stati inventati di sana pianta da ChatGPT, usato dal collega Schwartz credendo che fosse una fonte attendibile e addirittura chiedendo a ChatGPT di autenticare i precedenti che aveva appena inventato. Nel suo ormai classico stile, ChatGPT aveva risposto che era tutto in ordine.

Il giudice li aveva puniti con un’ammenda di alcune migliaia di dollari, ma la punizione più grave era stata la figuraccia mediatica. Chiunque cercasse i nomi di questi avvocati in Google li trovava associati da moltissimi giornali, e anche da questo podcast, alla loro dimostrazione di travolgente inettitudine [Disinformatico; Disinformatico].

Potreste pensare che dopo un caso clamoroso del genere gli avvocati in generale abbiano imparato la lezione e che simili disastri non si siano più ripetuti, ma non è così. Anzi, anche dal mondo del giornalismo e persino dai governi arrivano esempi di preoccupante incapacità di usare correttamente l’intelligenza artificiale.

Questa è la storia di una serie di esempi di uso inetto e incompetente della IA generativa da parte di professionisti e politici che sembrano incapaci di imparare dagli errori altrui e continuano, a volte con leggerezza preoccupante e spesso con arroganza sconcertante, a partorire deliri e vaneggiamenti dai quali purtroppo dipendono le sorti e la salute di tutti noi.

Sono esempi da raccontare non per umiliare o sbeffeggiare, ma per ribadire e diffondere il più possibile un concetto fondamentale che a quanto pare fa veramente fatica a essere acquisito: le intelligenze artificiali attuali non sono fonti affidabili e non ci si può fidare ciecamente dei loro risultati, ma bisogna sempre controllarli accuratamente. Altrimenti, prima o poi, la figuraccia è garantita.

Benvenuti alla puntata del 2 giugno 2025 del Disinformatico, il podcast della Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane dell’informatica. Io sono Paolo Attivissimo.

[SIGLA di apertura]

Il 18 maggio scorso vari quotidiani statunitensi, comprese testate di prestigio come il Chicago Sun-Times e il Philadelphia Inquirer, hanno pubblicato una pagina di suggerimenti letterari per l’estate: un elenco di titoli di libri di autori molto celebri, accompagnato da una dettagliata recensione di ciascuno dei quindici libri proposti. Titoli come I creatori della pioggia, del premio Pulitzer Percival Everett, o I sogni dell’acqua di marea di Isabel Allende. Titoli che anche se siete appassionati di letteratura non vi suoneranno per nulla familiari, per la semplice ragione che non esistono.

Dei quindici titoli consigliati da questi giornali, solo cinque sono reali: gli altri dieci sono inesistenti, e la loro recensione è quindi ovviamente del tutto fasulla. L’inserto letterario di questi quotidiani è stato generato usando l’intelligenza artificiale: lo ha ammesso il suo autore, Marco Buscaglia, in seguito alle proteste dei lettori paganti di quei giornali.

Figuraccia per le testate coinvolte, che rischiano una grave perdita di fiducia e di credibilità lasciando che venga pubblicato del contenuto generato da IA senza alcuna supervisione o verifica, ma figuraccia anche per la società che ha fornito ai giornali quel contenuto, la King Features, che è una consociata del colosso dell’editoria statunitense Hearst.

Andando a leggere le scuse e gli atti di contrizione di tutte le parti coinvolte emerge una classica catena di errori: tutti hanno dato per scontato che l’elenco dei libri fosse stato verificato da qualcun altro lungo la filiera di produzione, e alla fine nessuno ha verificato nulla e i deliri dell’intelligenza artificiale, dall’aria superficialmente così plausibile, mimetizzati in mezzo a informazioni corrette, hanno raggiunto indisturbati le rotative. Buscaglia, fra l’altro, ha dichiarato che usava abitualmente l’intelligenza artificiale per le ricerche di base e controllava sempre i risultati che otteneva, ma questa volta non lo aveva fatto. La sua fiducia nell’intelligenza artificiale gli è costata il posto di lavoro [404 Media; Ars Technica; NPR; 404 Media].

Purtroppo questo non è l’unico caso del suo genere. Il giornalismo, cioè il mestiere che dovrebbe farci da baluardo contro la disinformazione, sta invece adottando disinvoltamente uno strumento che genera disinformazione. E in molti casi lo sta adottando in maniera totalmente dilettantesca: per esempio, il giornalista Aaron Pelczar si è dimesso dal giornale del Wyoming dove lavorava, il Cody Enterprise, perché ha usato ripetutamente l’intelligenza artificiale per generare articoli che contenevano virgolettati inventati e attribuiti al governatore locale, che non l’ha presa bene.

Il giornalista è stato colto sul fatto perché in fondo a uno dei suoi articoli ha lasciato la frase “Questa struttura garantisce che vengano presentate per prime le informazioni più critiche, facilitando ai lettori la comprensione più rapida dei punti salienti”, che non c’entrava nulla con il tema trattato ma era chiaramente presa di peso dalla risposta di una IA alla richiesta di strutturare e generare un articolo. Articolo che Pelczar non si era nemmeno degnato di rileggere prima di consegnarlo [The Guardian; Powell Tribune].

Già nel 2023 la celebre rivista Sports Illustrated era stata colta a pubblicare non solo articoli generati completamente dall’intelligenza artificiale ma anche ad attribuirli a giornalisti inesistenti, i cui nomi e le cui foto erano stati partoriti dalla stessa intelligenza artificiale, usata da un fornitore esterno di notizie. Episodi analoghi hanno coinvolto giornali e riviste di prestigio, come il Los Angeles Times, il Miami Herald e US Weekly, e il sito dedicato alle notizie tecnologiche CNET, smascherati tutti solo grazie alle indagini di giornalisti veri, in carne e ossa, che si erano insospettiti leggendo lo stile stentato e ripetitivo di questi falsi articoli e notando le loro frasi grammaticalmente impeccabili ma completamente prive di senso [PBS; Futurism; Washington Post; Futurism; NPR].

Quello che colpisce, in tutti questi episodi, non è tanto il fatto che delle redazioni tentino di usare la scorciatoia dell’intelligenza artificiale per ridurre i tempi e contenere i costi, ma che cerchino di farlo di nascosto e sperino di farla franca. È come se pensassero che il lettore sia stupido e quindi non si possa rendere conto che gli è stato rifilato un prodotto avariato. Ci sono molte situazioni nelle quali l’intelligenza artificiale può essere utile in una redazione, ma usarla per generare articoli in questo modo è come vendere una torta piena di segatura al posto della farina e pensare che tanto nessuno si accorgerà della differenza.

E nonostante questi precedenti, c’è sempre qualcuno che ci riprova.

A proposito di precedenti, anche gli avvocati sembrano incapaci di imparare dagli errori dei colleghi. Dopo la figuraccia, la sanzione e il clamore internazionale del caso degli avvocati LoDuca e Schwartz che nel 2023 erano stati colti appunto a depositare in tribunale dei precedenti inesistenti, generati dall’intelligenza artificiale, l’elenco dei legali che hanno pensato bene di affidarsi ciecamente alla IA per il proprio lavoro non ha fatto che allungarsi.

Addirittura è nato un sito, AI Hallucination Cases, che compila e documenta gli episodi di questo genere. Finora ne ha catalogati ben 129; e questo è solo il numero dei casi, in tutto il mondo, nei quali si è arrivati a una decisione legale che ha confermato che un avvocato ha presentato in tribunale materiale fasullo, generato da un’intelligenza artificiale. Non si tratta insomma semplicemente di casi nei quali si sospetta che sia stata usata l’IA, ma di casi nei quali un avvocato è stato colto sul fatto e sanzionato per la propria condotta.

La cosa che colpisce è che ben 20 di questi casi sono avvenuti a maggio di quest’anno: segno che l’uso inetto e maldestro dell’intelligenza artificiale nelle consulenze legali si sta espandendo, e lo sta facendo in tutto il mondo. Fra i casi raccolti da questo sito compilativo ce ne sono infatti vari avvenuti in Australia, Paesi Bassi, Regno Unito, Spagna, Canada, Sud Africa, Israele, Brasile, Irlanda e Nuova Zelanda, e ce n’è anche uno italiano, datato marzo 2025, in cui il Tribunale delle Imprese di Firenze rileva che una delle parti in lite ha appunto citato “sentenze inesistenti” che sono “il frutto della ricerca effettuata da una collaboratrice di studio mediante lo strumento dell’intelligenza artificiale ‘ChatGPT’”.

Questo catalogo di utilizzi incompetenti delle IA nei tribunali può comportare non solo una figuraccia imbarazzantissima di fronte al giudice, ma anche sanzioni pecuniarie notevoli, come in un caso britannico recentissimo, datato maggio 2025, dove l’uso dell’intelligenza artificiale per generare documenti prolissi e ripetitivi e precedenti legali inesistenti ha portato a una sanzione di centomila sterline, ossia circa 118.000 euro. Per non parlare del rischio di essere sospesi o radiati dall’ordine degli avvocati e di vedersi archiviare il caso.

Viene da chiedersi come si sentano gli assistiti di questi avvocati quando scoprono di aver pagato parcelle non trascurabili ottenendo in cambio queste dimostrazioni di incompetenza e di mancanza di professionalità. Non risulta, per ora, che qualcuno di questi assistiti abbia tentato di saldare la parcella con delle immagini di banconote generate da ChatGPT, ma la tentazione potrebbe essere forte.

Il caso più preoccupante in questa carrellata di castronerie arriva non dai giornalisti o dagli avvocati, che pure hanno un ruolo cruciale nella società, ma da un governo, che ovviamente prende decisioni che hanno effetto diretto su milioni di cittadini.

Il governo in questione è quello attuale degli Stati Uniti, dove il ministro della salute, Robert F. Kennedy Junior, ha presentato un rapporto di ben 73 pagine sulle cause delle malattie croniche nella popolazione statunitense e in particolare nei bambini, dicendo che si trattava di un rapporto scientifico redatto secondo i massimi criteri qualitativi del settore, da usare come documento fondante per la politica sanitaria dell’intero paese.

Ma l’associazione giornalistica Notus ha scoperto che alcuni degli studi scientifici citati come fonti dal rapporto non esistevano affatto e altri erano stati interpretati in modo grossolanamente errato. Alle domande dei giornalisti sulla causa di queste citazioni inesistenti o distorte, la portavoce della Casa Bianca ha risposto dicendo che si trattava di “errori di formattazione”. Ma secondo gli esperti, questo tipo di citazione inventata è invece un segno tipico dell’uso maldestro dell’intelligenza artificiale generativa e la “formattazione” non c’entra assolutamente nulla [CBS News; The Guardian; New York Magazine]. Uno degli indizi tecnici più vistosi di questo uso maldestro è il fatto che il link di alcune delle fonti citate dal rapporto contiene la sequenza di caratteri “oaicite”, che viene tipicamente aggiunta dalle IA di OpenAI alle citazioni ed è un errore ben documentato e caratteristico di ChatGPT [NBC; Reddit].

Il ministro Kennedy ha detto ripetutamente che avrebbe adottato una “trasparenza radicale” per la gestione della salute nel suo paese, eppure non ha voluto fornire dettagli su chi abbia scritto questo rapporto e su che basi lo abbia fatto. Inoltre le conclusioni del rapporto non corrispondono a quello che risulta analizzando i dati presenti nel rapporto stesso: per esempio, questo documento descrive l’obesità infantile come una “crisi sanitaria che sta peggiorando” ma allo stesso mostra un grafico che indica che il tasso di obesità negli Stati Uniti è relativamente stabile da vent’anni a questa parte [NBC].

Sarebbe davvero preoccupante scoprire che la sanità di un’intera nazione (quella che fra l’altro di fatto definisce gli standard sanitari di gran parte del mondo) viene decisa affidandosi ciecamente a ChatGPT.

La morale di fondo, alla fine di questa carrellata di disastri informatici, è che sembra che sia straordinariamente difficile sfuggire alla seduzione delle intelligenze artificiali generative, e che lo sia anche per persone altrimenti considerate professionisti intelligenti, razionali e competenti.

Eppure il concetto è semplice, e potrebbe anzi essere la base per un’idea regalo per chiunque si affacci al giornalismo o alle professioni legali: una bella targa, da affiggere nel proprio studio, con cinque semplici parole: ChatGPT non è una fonte.

Questo è il testo della puntata del 28 aprile 2025 del podcast Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto. Il testo include anche i link alle fonti di questa puntata.

Le puntate del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite iTunes, YouTube Music, Spotify e feed RSS. Il mio archivio delle puntate è presso Attivissimo.me/disi.

[CLIP: voce di Schmidt che dice “[…] people are planning 10 gigawatt data centers […], an average nuclear power plant in the United States is one gigawatt. How many nuclear power plants can we make in one year while we’re planning this 10 gigawatt data center? […] data centers will require an additional 29 gigawatts of power by 2027 and 67 more gigawatts by 2030”] [Trascrizione integrale su Techpolicy.press; video su YouTube; spezzone dell’intervento su Instagram]

Questa è la voce di Eric Schmidt, ex amministratore delegato di Google, durante un’audizione davanti a una commissione per l’energia della Camera dei rappresentanti degli Stati Uniti, il 9 aprile scorso. Schmidt spiega che sono in corso di progettazione dei data center, vale a dire dei centri di calcolo per supportare l’intelligenza artificiale, che consumeranno 10 gigawatt ciascuno, ossia l’equivalente di dieci centrali nucleari. Il fabbisogno energetico stimato della IA, continua Schmidt, è di 29 gigawatt entro il 2027 e di altri 67 entro il 2030.

La sua domanda su quante centrali nucleari si possano costruire ogni anno per placare questa fame di energia è ovviamente abbastanza retorica, ma il suo intervento solleva una questione molto concreta. Quanta energia che servirebbe altrove stiamo bruciando per l’intelligenza artificiale? E di preciso, cosa stiamo ottenendo in cambio concretamente? Siamo sicuri che ne valga veramente la pena? Perché accanto a risultati interessanti e positivi in alcune nicchie, continuano ad accumularsi gli esempi di stupidità asinina di questa tecnologia e di figuracce da parte delle aziende che la adottano con eccessiva euforia.

Eppure i grandi nomi del settore informatico insistono a includere a forza la IA in tutti i loro prodotti, da Google a WhatsApp a Word, anche se gli utenti non l’hanno chiesta e in alcuni casi proprio non la vogliono, come è appena avvenuto appunto per WhatsApp.

Questa è la storia di alcuni di questi esempi e delle tecniche concrete che si possono adottare per resistere a un’avanzata tecnologica che per alcuni esperti è un’imposizione invadente e insostenibile.

Benvenuti alla puntata del 28 aprile 2025 del Disinformatico, il podcast della Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane dell’informatica. Io sono Paolo Attivissimo.

[SIGLA di apertura]

Nella puntata del 24 marzo scorso ho già raccontato alcune delle stupidaggini enunciate con elettronica certezza dalle intelligenze artificiali sulle quali si stanno investendo montagne di miliardi. Ho citato per esempio il fatto che secondo la IA di Google, la trippa è kosher o meno a seconda della religione della mucca dalla quale proviene. Ora gli utenti hanno scoperto un’altra bizzarria fuorviante e ingannevole di questo software: se si chiede a Google il significato di un’espressione o di un modo di dire in inglese, il motore di ricerca spesso risponde mettendo in primo piano una spiegazione completamente falsa, inventata dall’intelligenza artificiale, e solo dopo elenca i normali risultati di ricerca.

Ma l’utente medio non ha modo di sapere che la spiegazione è totalmente sbagliata. Si rivolge appunto a Google perché non conosce quel modo di dire e non è un linguista esperto, e quindi tende a fidarsi di quello che Google gli dice. Anche perché glielo dice con enfatica autorevolezza, con tanto di link a fonti, che esistono ma in realtà dicono tutt’altro.

E così secondo Google esisterebbe per esempio in inglese il modo di dire “l’oritteropo abbassa lo sguardo sempre per primo”, che stando alla IA significherebbe che una persona di un certo tipo tende ad arrendersi facilmente se viene sfidata. Sempre Google afferma che in inglese si dice “non puoi leccare due volte un tasso” per indicare che non si può ingannare due volte la stessa persona, e si dice “c’è sempre una mangusta in ogni aula di tribunale” per riferirsi a una strategia legale adottata da alcuni avvocati [Bluesky]. È tutto falso; è tutta un’allucinazione generata dal modo in cui funziona l’intelligenza artificiale.

Un altro modo di dire inglese che non esiste se non nell’energivora fantasia di silicio della IA di Google è “quando l’ape ronza, le fragole cadono”. So che non esiste perché l’ho inventato io pochi minuti fa per questo podcast. Ma se chiedo lumi all’intelligenza artificiale di Google questa frase è un saying, ossia un modo di dire esistente e usato, e rappresenterebbe “l’importanza delle api nell’impollinazione e nella successiva maturazione dei frutti come appunto le fragole”. Lasciamo stare il fatto che la fragola non è un frutto nel senso botanico del termine (se volete sapere perché, la spiegazione è su Wikipedia): quello che conta è che l’utente si rivolge a Google per avere informazioni e invece ne ottiene sistematicamente una bugia che rischia di non saper riconoscere come tale.

Ma quello che conta ancora di più è che quell’utente ora si ritrova in cima ai risultati di ricerca una risposta generata dalla IA, che la voglia o no. E quindi ogni ricerca fatta su Google consuma molta più energia di prima.

È difficile dire quanta, perché ci sono tantissime variabili da considerare, ma il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha scritto semiseriamente su X che già solo dire “per favore” e “grazie” a ChatGPT costa alla sua azienda decine di milioni di dollari in energia elettrica per elaborare le risposte a questi gesti di cortesia. Secondo una ricerca del Washington Post, far generare a una IA una cinquantina di mail lunghe 100 parole ciascuna consuma circa 7,5 kWh: quanto basta per fare grosso modo quaranta chilometri in auto elettrica.

L’unico modo pratico per evitare di contribuire a questo spreco di energia indesiderato e spesso inutile è usare un motore di ricerca alternativo privo di intelligenza artificiale o nel quale sia possibile disattivare le funzioni basate su IA, come per esempio DuckDuckGo [istruzioni; link diretto alle impostazioni].

In questo caso, insomma, l’intelligenza artificiale fornisce un disservizio, inganna gli utenti e spreca energia. Ma può anche fare molto di più: per esempio può danneggiare l’azienda che la usa. E se l’azienda in questione è una di quelle legate a doppio filo all’intelligenza artificiale, l’ironia della situazione diventa particolarmente vistosa.

Cursor.com è una delle principali aziende che sta cavalcando la popolarità dell’intelligenza artificiale come assistente per la scrittura rapida di software. Una decina di giorni fa, uno dei clienti di Cursor.com, uno sviluppatore di software, ha notato che non era più possibile collegarsi al sito dell’azienda da più di un dispositivo, cosa che invece prima si poteva fare. Gli sviluppatori lo fanno spessissimo per necessità di lavoro.

Il cliente ha contattato l’assistenza clienti di Cursor.com, e un assistente che si faceva chiamare Sam gli ha risposto via mail che questa situazione era normale e prevista, perché era dettata da una nuova regola legata a esigenze di sicurezza e ora serviva un abbonamento distinto per ciascun dispositivo. Ma la regola non esisteva: se l’era inventata Sam, che come avrete sospettato è un’intelligenza artificiale. Una IA che fra l’altro non dichiarava di essere una macchina e si spacciava per una persona.

Il cliente ha segnalato inizialmente la novità apparente su Reddit, e così molti altri utenti sviluppatori di Cursor.com, indignati per la grave riduzione dell’usabilità del software comportata da questa regola, hanno disdetto i loro abbonamenti, annunciando pubblicamente la loro decisione e spargendo la voce.

Ci sono volute tre ore prima che qualcuno di Cursor.com, una persona in carne e ossa, intervenisse e spiegasse che la nuova regola non esisteva e che si trattava di “una risposta inesatta data da un bot di supporto pilotato dalla IA”. Uno dei cofondatori dell’azienda ha chiesto pubblicamente scusa e il cliente che aveva segnalato inizialmente la situazione è stato rimborsato. Ma resta il fatto che Cursor.com non aveva avvisato gli utenti che l’assistenza clienti di primo livello era fatta da un’intelligenza artificiale e anzi dava alla sua IA un nome di persona. Anche qui, l’intelligenza artificiale veniva imposta agli utenti senza ma e senza se.

È particolarmente ironico che un’azienda che vive di intelligenza artificiale e che fa soldi vendendo strumenti di miglioramento della produttività basati su IA sia stata tradita dal proprio eccesso di fiducia in questa tecnologia, che ha fatto ribellare i suoi utenti chiave, esperti di informatica. E la lezione di fondo, per qualunque azienda, è che esporre verso i clienti un chatbot che genera risposte usando l’intelligenza artificiale comporta un rischio reputazionale altissimo; prima o poi quella IA avrà una cosiddetta allucinazione e produrrà una risposta falsa e dannosa [Ars Technica].

E i campioni in fatto di esposizione al pubblico di intelligenze artificiali sono i motori di ricerca come Google e i servizi conversazionali di IA come ChatGPT, Claude o Perplexity. O perlomeno lo sono stati fino a pochi giorni fa, quando sono stati spodestati dall’introduzione di un servizio di intelligenza artificiale in WhatsApp e altre applicazioni. Nelle prossime settimane, circa due miliardi e mezzo di persone in tutto il mondo si troveranno imposto a forza il servizio di IA di Meta.

Se avete notato un cerchio blu nel vostro WhatsApp, in Facebook Messenger o in Instagram, avete già ricevuto l’intelligenza artificiale di Meta: un chatbot che risponde alle vostre domande usando la IA gestita dall’azienda di Mark Zuckerberg. Come tutte le intelligenze artificiali, genera risposte che possono essere completamente sbagliate ma superficialmente plausibili, e questo Meta lo dice nel lungo messaggio di avviso che compare la prima volta che si avvia Meta AI (si chiama così).

Il problema è che questa intelligenza artificiale di Meta non è disattivabile o rimovibile: è imposta. Certo, Meta dichiara che Meta AI non può leggere le vostre conversazioni, quindi basterebbe ignorarla e far finta che non ci sia. Ma la tentazione è forte, e miliardi di persone che non hanno mai interagito con una IA e non ne conoscono pregi e limiti proveranno a usarla, senza leggere le avvertenze in molti casi, e crederanno che sia attendibile.

Quelle avvertenze, fra l’altro, sconsigliano di “condividere informazioni, anche sensibili, su di te o altre persone che non vuoi che l’IA conservi e utilizzi”, e dicono che “Meta condivide le informazioni con partner selezionati”. E in una mail separata, che moltissimi non leggeranno, Meta avvisa che userà le informazioni pubbliche degli utenti, “come commenti e post dagli account di persone di almeno 18 anni sulla base degli interessi legittimi.”

In altre parole, qualunque conversazione fatta con questa IA, qualunque domanda di natura medica, qualunque richiesta di informazioni su qualunque persona, argomento, prodotto o servizio verrà digerita dalla IA di Meta e venduta ai pubblicitari. Cosa mai potrebbe andare storto? [BBC]

È vero che Meta specifica, sempre nella mail separata, che ogni utente ha il diritto di opporsi all’uso delle sue informazioni. Ma quanti sapranno di questo diritto? E di questi, quanti lo eserciteranno? E soprattutto, ancora una volta, all’utente viene imposto un servizio di intelligenza artificiale potenzialmente ficcanaso e spetta a lui o lei darsi da fare per non esserne fagocitato.

Lo stesso tipo di adozione forzata si vede in Word e Powerpoint e in generale nei prodotti Microsoft: tutti integrano Copilot, la IA dell’azienda, e gli utenti devono arrabattarsi, spesso con modifiche molto delicate e poco ortodosse di Windows, se non vogliono avere tra i piedi l’onnipresente icona di Copilot. Bisogna per esempio modificare delle voci nel Registro oppure adottare una versione particolare di Windows 10 garantita fino al 2032 [The Register].

La domanda di fondo, dopo questa carrellata di esempi, è molto semplice: se l’intelligenza artificiale generalista è davvero un’invenzione così efficace e utile agli utenti come viene detto dai suoi promotori, perché le aziende sentono il bisogno di imporcela invece di lasciare che siamo noi a scegliere di adottarla perché abbiamo visto che funziona?

Ho provato a fare questa domanda a ChatGPT, e la sua risposta è stata particolarmente azzeccata e rivelatrice: “L’adozione forzata dell’IA” dice ChatGPT “non nasce tanto dal fatto che non funziona, ma piuttosto da dinamiche di potere, controllo del mercato, gestione dell’innovazione e tentativi di plasmare le abitudini degli utenti. Ma la vera prova di efficacia dell’IA sarà quando gli utenti vorranno usarla non perché devono, ma perché vogliono.”

So che in realtà sta semplicemente usando le parole chiave della mia domanda per rispondermi in modo appagante. Ma lo sta facendo dannatamente bene. Resistere alle sue lusinghe di instancabile yesman sarà davvero difficile. Prepariamoci.

Questo è il testo della puntata del 31 marzo 2025 del podcast Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto. Il testo include anche i link alle fonti di questa puntata.

Le puntate del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite iTunes, YouTube Music, Spotify e feed RSS. Il mio archivio delle puntate è presso Attivissimo.me/disi.

[AUDIO: picchiettio su una tastiera]

Il crepitio dei tasti di un programmatore che scrive codice per comporre un programma è probabilmente uno dei suoni più caratteristici dell’informatica. Da decenni, saper programmare significa avere pieno potere, avere la facoltà di far fare quello che si vuole al computer o tablet o telefono che sia, poter creare app, senza dover dipendere da nessuno. Ma quel potere richiede studio e impegno: bisogna imparare i linguaggi di programmazione, ciascuno con una sintassi e delle regole differenti, e per molte persone questo non è facile o è semplicemente impossibile. Programmare resta così un’arte praticata da pochi e ammirata a rispettosa distanza dai più.

Tutto questo, però, sta forse per cambiare improvvisamente. Se state pensando di diventare programmatori o sviluppatori, o se siete genitori e pensate che far studiare gli arcani incantesimi della programmazione sia la strada maestra per una carriera informatica garantita per i vostri figli, ci sono due parole che vi conviene conoscere: vibe coding.

Sono due parole che sono state abbinate per la prima volta solo due mesi fa e stanno già trasformando profondamente il modo in cui si crea il software. Non lo si scrive più tediosamente riga per riga, istruzione per istruzione, ma lo si descrive, in linguaggio naturale, semplicemente parlando. Le macchine fanno il resto. O almeno così sembra.

Questa è la storia, breve ma intensa, del vibe coding, di cosa significa esattamente, di chi ha coniato questo termine, e del perché tutti i grandi nomi dell’informatica stanno correndo per reinventarsi, per l’ennesima volta, inseguendo questo mantra.

Benvenuti alla puntata del 31 marzo 2025 del Disinformatico, il podcast della Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane dell’informatica. Io sono Paolo Attivissimo.

[SIGLA di apertura]

Questa storia inizia esattamente il 3 febbraio scorso, quando in Europa è passata da poco la mezzanotte. Andrej Karpathy, ex direttore per l’intelligenza artificiale di Tesla, cofondatore di OpenAI (quella di ChatGPT, per intenderci) e una delle menti più influenti nel settore, pubblica su X un post nel quale descrive un nuovo modo di scrivere codice di programmazione usando toni quasi poetici, perlomeno per un informatico: lui si “abbandona alle vibrazioni” e “dimentica persino che esiste il codice”. Karpathy crea programmi parlando ad alta voce, “praticamente senza mai toccare la tastiera”, dice, lasciando che il riconoscimento vocale e l’intelligenza artificiale traducano le sue istruzioni verbali in righe di codice di programmazione.

Karpathy descrive il concetto generale, il cosiddetto vibe, la “vibrazione” appunto, di quello che vuole ottenere,e lascia che sia il computer a fare il lavoro di manovalanza: quello di trasformare quel concetto in software, ossia di fare il coding, la scrittura del codice secondo le regole del linguaggio di programmazione desiderato.

Senza volerlo, Andrej Karpathy ha coniato un termine, vibe coding, che di colpo ha dato un nome facile e accattivante a una tendenza già in atto nel mondo della programmazione da quando è diventato evidente che le intelligenze artificiali sono in grado di generare codice di programmazione con la stessa facilità con la quale generano testi, suoni e immagini.

E così milioni di tastiere crepitanti sono cadute, quasi all’unisono nel silenzio, abbracciando il vibe coding. Le aziende cercano disperatamente i vibe coder, ossia le persone capaci di generare in poche ore fiumi di codice che prima avrebbero richiesto giorni o settimane. I programmatori tradizionali si sentono improvvisamente come un calamaio di fronte a una biro.

Questo modo di scrivere software, di creare gli elementi fondamentali che determinano il funzionamento di tutti i dispositivi elettronici che usiamo, dai televisori alle automobili, dalle macchine per radiografie ai sistemi di gestione della contabilità, della sanità e del fisco, è un cambiamento enorme.

La maniera tradizionale di sviluppare codice richiede la conoscenza dettagliata dei linguaggi di programmazione e della loro pignola, implacabile sintassi. Una lettera fuori posto, una parentesi di troppo o una di meno, un parametro indicato nell’ordine sbagliato, e non funziona più niente. Ma l’intelligenza artificiale sta cambiando questo approccio, introducendo degli assistenti alla creazione di codice che sono in grado di interpretare la descrizione di un problema, espressa in parole comuni (anche in italiano), e generare del codice che funziona.

Non c’è più bisogno di studiare e ricordare tutti i vari linguaggi informatici: basta esprimersi in modo naturale in una sola lingua, quella che si usa tutti i giorni. Programmare non è più un’arte oscura riservata a una élite, ma arriva alla portata di tutti.

Le persone che hanno idee creative ma non hanno esperienza di programmazione possono ora creare dei prototipi descrivendo a un’intelligenza artificiale cosa hanno in mente. Come dice sempre Andrej Karpathy nel suo ormai storico post, “non sto scrivendo codice – semplicemente vedo cose, dico cose, eseguo cose, e copio e incollo cose, e grosso modo funziona”.

Chi ha esperienza di sviluppo e programmazione, invece, può usare questi strumenti per automatizzare le parti ripetitive della creazione di un programma e diventare più veloce. Le porzioni standard di un software, cose come per esempio una finestra di immissione di dati o di conferma di un codice di accesso, vengono generate dall’intelligenza artificiale, mentre lo sviluppatore si concentra sulla progettazione generale ad alto livello, riducendo drasticamente i tempi di lavoro.

Ma in pratica come funziona tutto questo?

Il vibe coding è un duetto: le persone forniscono istruzioni, descrizioni e obiettivi usando il proprio linguaggio naturale, e gli strumenti di intelligenza artificiale, che sono stati addestrati alimentandoli con enormi quantità di codice e di informazioni di programmazione, traducono tutto questo in una prima bozza di codice.

Le istruzioni fornite sono estremamente semplici e intuitive: cose come “crea un sito che gestisca le prenotazioni, dove i clienti possono vedere quando io sono disponibile e pianificare gli appuntamenti. Il sito deve mandare e-mail di conferma e di promemoria”. Tutto qui. A tutto il resto provvede l’intelligenza artificiale.

È un modo di lavorare iterativo e interattivo, che avanza per affinamenti progressivi: la persona prova la prima bozza e poi chiede alla IA di modificare il codice, descrivendo sempre in linguaggio naturale cosa deve cambiare: per esempio come deve comportarsi il programma se l’utente immette un valore non ammesso e cosa va visualizzato sullo schermo. La persona prova questa seconda bozza e la affina ancora descrivendo le modifiche da fare, e la IA le fa. Il ciclo continua così fino a che il software funziona e il creatore è soddisfatto del risultato. Dato che l’intelligenza artificiale scrive il codice molto più velocemente di qualunque essere umano, è facile effettuare varie passate di affinamento in pochissimo tempo.

L’intelligenza artificiale è anche in grado di correggere eventuali difetti nel codice che ha generato. Quando un software non funziona correttamente, produce un messaggio di errore. Nel vibe coding, il creatore di programmi (che è difficile definire programmatore a questo punto) non analizza l’errore come farebbe tradizionalmente: copia e incolla il messaggio di errore nella chat che sta facendo con l’intelligenza artificiale e lascia che sia questa IA a leggerlo e a trovare e applicare la soluzione opportuna. Anche perché nel vibe coding la persona che sta creando il programma spesso non conosce il linguaggio di programmazione usato e quindi non è in grado di capirne gli errori e correggerli.

Le intelligenze artificiali da adoperare per fare queste cose possono essere specialistiche, come GitHub Copilot, Windsurf AI, Replit e Cursor, oppure intelligenze artificiali generaliste come ChatGPT e Claude, per esempio, che sono in grado di generare anche codice di programmazione.

Ovviamente alle aziende tutto questo fa molta gola, perché promette di ridurre tempi e costi. Con il vibe coding, argomentano, non servono squadre di costosi e supercompetenti programmatori, ma è sufficiente pagare una sola persona con qualifiche più modeste e con pretese economiche altrettanto modeste.

Dario Amodei, fondatore e CEO di Anthropic, l’azienda che ha sviluppato Claude, dice che “non siamo lontani – ci arriveremo fra tre o sei mesi – da un mondo nel quale l’intelligenza artificiale scrive il 90% del codice. Fra dodici mesi potremmo trovarci in un mondo nel quale la IA scrive praticamente tutto il codice.”

[CLIP di Amodei, tratta da Reddit]

I sostenitori di questo nuovo modo di programmare citano come esempio di successo del vibe coding il fatto che il giornalista del New York Times Kevin Roose, che non è un esperto di programmazione, è riuscito a creare numerose applicazioni usando questa tecnica e lo ha raccontato in un seguitissimo articolo.

Un altro esempio molto popolare è il sito fly.pieter.com, che contiene un gioco online (un simulatore di volo molto schematico) che stando al suo creatore, Pieter Levels, guadagna oltre 50.000 dollari al mese vendendo spazi pubblicitari all’interno del mondo virtuale nel quale si svolge l’azione. L’intero gioco è stato realizzato da Levels, da solo e usando l’intelligenza artificiale come assistente, in mezz’ora. Un risultato inimmaginabile con i metodi tradizionali.

Su Internet fioriscono siti che tentano di imitare il successo di Pieter Levels creando in poco tempo videogiochi giocabili anche se poco raffinati, nella speranza di guadagnare qualche soldo. Ma Levels è stato il primo e ha un seguito molto grande sui social network che può proporre ai suoi inserzionisti, mentre chi arriva dopo e lo imita non ha nulla di tutto questo, per cui ha ben poche probabilità di monetizzare la sua pur modesta fatica.

In ogni caso il vibe coding sembra funzionare. Ma prima di buttar via i manuali di programmazione e pensare che basti saper parlare per poter creare programmi, ci sono alcune cose da sapere. Come al solito, quello che sembra troppo bello per essere vero finisce prima o poi per dimostrare di non essere vero.

Il primo problema di questa nuova mania della Silicon Valley è la sua filosofia di base: il creatore del codice non solo non ha bisogno di capirlo, ma anzi capirlo è proprio contrario all’essenza del vibe coding: in realtà non deve essere un creatore ma un utente del codice, e deve accettare quel codice generato dalla IA senza capirlo appieno, altrimenti sta facendo solo programmazione assistita. E questo requisito di non comprendere il codice significa che se il programma non funziona e l’intelligenza artificiale non riesce a sistemarlo, l’aspirante creatore è incapace di intervenire.

Il secondo problema deriva dal primo: anche se il programma creato con il vibe coding sembra funzionare nella maggior parte dei casi, può contenere errori o difetti nei suoi princìpi di funzionamento che emergono solo in casi specifici. Può contenere falle di sicurezza, e modificarlo per manutenzione o aggiornamento è rischioso. Senza una costosa analisi esperta di come funziona, è impossibile sapere come intervenire, e far fare l’intervento all’intelligenza artificiale significa rischiare di introdurre ulteriori errori e incognite, perché la IA non “capisce” in senso stretto cosa sta facendo ma si limita a generare codice statisticamente probabile nel contesto.

Questo è un approccio che può andar bene per creare da zero un prototipo di software, a scopo dimostrativo, qualcosa di semplice per uso personale. Ma gran parte del lavoro degli ingegneri informatici non è di questo genere. Di solito si tratta di interventi su software complesso e preesistente, nel quale la comprensione e la qualità del codice sono fondamentali. Per intervenire su un software di contabilità, per esempio, bisogna capirne non solo il linguaggio informatico, ma anche i princìpi contabili sui quali si basa. E questo l’intelligenza artificiale attuale non lo fa.

Per fare un paragone, il vibe coding applicato a un software già esistente è l’equivalente di un idraulico che invece di studiarsi e capire lo schema dell’impianto sul quale deve intervenire sa che nella maggior parte dei casi che ha visto nella sua carriera le cose miglioravano chiudendo a metà le valvole sui tubi di mandata dispari. Non sa perché, ma di solito funziona. Affidereste il vostro impianto idraulico di casa, o quello di un’intera azienda o di un intero paese, a qualcuno che lavorasse in questo modo?

Probabilmente no. Eppure è esattamente quello che vuole fare Elon Musk, nel suo nuovo ruolo politico, con uno dei software più complessi e ingarbugliati del pianeta: quello che gestisce la previdenza sociale delle persone residenti negli Stati Uniti. Questo software è composto da oltre 60 milioni di righe di codice scritto in COBOL, che è un linguaggio di programmazione creato settant’anni fa, e da milioni di ulteriori righe scritte in altri linguaggi ormai arcaici. L’ultimo aggiornamento importante dei suoi componenti centrali risale agli anni Ottanta del secolo scorso.

Questo è il software che gestisce, fra le altre cose, i pagamenti di previdenza sociale erogati a oltre 65 milioni di persone. Metterci mano senza un’analisi preliminare molto attenta, senza una profonda comprensione del codice che permetta di capire gli effetti a catena di qualunque modifica, significa rischiare di interrompere i pagamenti a milioni di persone che dipendono dalla propria pensione per vivere. Nel 2017 l’agenzia per la previdenza sociale statunitense, che è responsabile di tutto questo sistema, aveva stimato che un ammodernamento dei suoi componenti centrali avrebbe richiesto circa cinque anni. Elon Musk ha dichiarato che vuole farlo nel giro di pochi mesi. Ma l’unico modo per farlo in tempi così stretti è usare l’intelligenza artificiale e rinunciare alle analisi e ai collaudi che normalmente si fanno in situazioni come questa. Cosa mai potrebbe andare storto?

Morale della storia: il vibe coding è un’idea interessante, applicabile in alcuni casi quando le conseguenze di un errore di programmazione non sono gravi e si vuole creare un prototipo che “grosso modo funzioni”, per citare le parole di Andrej Karpathy, ma non può per ora sostituire la competenza di un essere umano che conosce i linguaggi di programmazione e comprende la logica che sta dietro qualunque programma. Non è ancora giunto il momento di buttare via i libri e i manuali, insomma.

Pochi giorni fa ho chiesto a uno sviluppatore che ho incontrato cosa ne pensasse di questa moda del vibe coding, e lui mi ha detto che ne è entusiasta. Non perché lo usi, ma perché sa che avrà più lavoro di prima: quello necessario per correggere i disastri combinati da chi lo usa pensando che ignoranza più IA equivalga a conoscenza, competenza e intelligenza.

Fonti aggiuntive

DOGE Plans to Rewrite Entire Social Security Codebase in Just ‘a Few Months’: Report, Gizmodo, 2025

This Game Created by AI ‘Vibe Coding’ Makes $50,000 a Month. Yours Probably Won’t, 404Media, 2025

Vibe Coding with Cursor, Dolthub.com, 2025

What is vibe coding? How creators are building software with no coding knowledge, discussione su Ycombinator, 2025

What is Vibe Coding? How Creators Can Build Software Without Writing Code, Alitu.com, 2025.

Silicon Valley’s next act: bringing ‘vibe coding’ to the world, Business Insider, 2025

How I Vibe-Coded a Micro App in 10 Minutes with ChatGPT, Medium.com, 2025

Vibe Coding, Medium.com, 2025