“Capisco appieno il significato delle domande che faccio, dalle risposte che mi danno.“

In questa affermazione si nasconde una profonda verità sul processo di conoscenza e comunicazione, specialmente nell’interazione con sistemi complessi come i Large Language Models. Il processo non è lineare ma circolare e riflessivo, quasi socratico nella sua essenza.

È importante chiarire che non ci riferiamo necessariamente alle domande nella loro forma più semplice e decontestualizzata. Anche una domanda apparentemente fattuale come “qual è la temperatura di ebollizione dell’acqua?” può innescare un processo maieutico quando l’interlocutore risponde con una domanda: “A quale altitudine ti riferisci? In quali condizioni di pressione? Su quale pianeta? In quale soluzione?”.

Il vero dialogo maieutico può emergere da qualsiasi interrogativo quando vengono messi in discussione i presupposti impliciti, quando la domanda viene contestualizzata, o quando la risposta svela la complessità nascosta dietro una domanda apparentemente semplice. È proprio questo svelamento dei presupposti non esplicitati che può far scattare le “scintille” della comprensione più profonda.

Tipologia delle domande nel dialogo maieutico

Le domande che più facilmente generano questo processo di comprensione circolare possono essere classificate in diverse categorie:

1. Domande esplorative: “Come potrebbe evolversi l’intelligenza artificiale nei prossimi dieci anni?”, “Quali sono i limiti etici dell’ingegneria genetica?”
2. Domande interpretative: “Qual è il significato profondo di questo passaggio letterario?”, “Come possiamo interpretare questo fenomeno sociale?”
3. Domande concettuali: “Cosa intendiamo veramente con ‘coscienza’?”, “Come definiamo la creatività in contesti diversi?”
4. Domande complesse multidimensionali: “Come bilanciare progresso tecnologico e sostenibilità ambientale?”, “Quali fattori determinano l’identità personale nel tempo?”
5. Domande di metodo: “Qual è il miglior approccio per affrontare questo problema?”, “Come posso migliorare il mio processo decisionale?”

Tuttavia, anche domande apparentemente fattuali come “qual è la temperatura di ebollizione dell’acqua?” possono trasformarsi in un percorso maieutico quando l’interlocutore risponde con ulteriori domande: “A quale altitudine? In quali condizioni di pressione? In quale soluzione?”. È proprio questo svelamento dei presupposti non esplicitati che può far scattare le “scintille” della comprensione più profonda.

L’illusione della chiarezza iniziale

Quando formuliamo una domanda di questo tipo, partiamo da ciò che potremmo chiamare una “pretesa di sapere cosa si chiede.” L’idea iniziale può essere vaga, può essere specifica ma mal formulata, o può basarsi su presupposti errati. Crediamo di avere chiaro l’oggetto della nostra curiosità, ma questa è spesso un’illusione.

Lo specchio deformante del sistema AI

Quando poniamo questa domanda a un LLM, la sua risposta agisce come uno specchio che riflette la qualità e la chiarezza della nostra formulazione:

• Se la risposta è pertinente, la nostra domanda era probabilmente ben posta e l’idea preconcetta allineata con le informazioni disponibili.
• Se la risposta è tangenziale, inizia il vero processo di apprendimento. Ci chiediamo: “Perché mi ha risposto così? Cosa ha interpretato dalla mia domanda?” Forse abbiamo usato termini ambigui o dato per scontati concetti fondamentali.
• Se la risposta è completamente fuorviante, può indicare un difetto nella formulazione, una limitazione del sistema, o un nostro presupposto errato che ha generato una domanda “impossibile”.

La ricalibrazione del pensiero

È in questo momento di disconnessione che “capiamo appieno il significato delle domande che facciamo.” L’insoddisfazione o la sorpresa per la risposta ricevuta ci spinge a riformulare con maggiore precisione, scomporre problemi complessi, o verificare i nostri stessi presupposti.

Il sistema AI, con le sue risposte calibrate in base alla sua interpretazione statistica, ci costringe a un lavoro di introspezione sulla nostra stessa intenzione comunicativa. Non è tanto il sistema che “sa” cosa chiediamo, ma siamo noi che, attraverso il dialogo, arriviamo a “sapere” con maggiore precisione cosa stavamo cercando di chiedere.

Il fondamento sociale della conoscenza umana

Questa dinamica di comprensione attraverso il dialogo non è casuale, ma riflette la natura profondamente sociale e comunitaria dell’essere umano. L’uomo struttura il proprio cervello e i propri schemi concettuali in relazione agli altri, attraverso interazioni linguistiche e sociali che plasmano il nostro modo di pensare e conoscere.

La nostra cognizione è intrinsecamente relazionale. Il bambino non sviluppa capacità cognitive isolatamente, ma attraverso interazioni con caregiver e pari. Il linguaggio stesso – strumento fondamentale del pensiero – è acquisito socialmente e modella le nostre strutture mentali. Le neuroscienze contemporanee confermano come il nostro cervello sia biologicamente predisposto all’intersoggettività e alla comprensione reciproca.

Anche la scienza, nonostante la sua aspirazione all’oggettività, è fondamentalmente un’impresa comunitaria. Il metodo scientifico si basa sulla revisione tra pari, sulla ripetibilità degli esperimenti da parte di altri ricercatori, sul dialogo critico all’interno della comunità scientifica. Le teorie non vengono validate in isolamento, ma attraverso un processo sociale di scrutinio collettivo.

In questo senso, il dialogo con i sistemi AI rappresenta un’estensione di questa natura dialogica della conoscenza umana. Anche se l’interlocutore è ora un sistema artificiale, la dinamica rimane simile: comprendiamo meglio le nostre stesse domande attraverso le risposte che riceviamo, in un processo di continua riformulazione e affinamento del pensiero che riflette la natura fondamentalmente sociale della cognizione umana.

La domanda come richiesta di relazione

In essenza, ogni domanda è una richiesta di relazione e comprensione – di sé, dell’altro, dell’ambiente che ci circonda. Quando poniamo una domanda, non cerchiamo semplicemente informazioni, ma stabiliamo un ponte comunicativo, un’apertura verso l’alterità. La domanda dice implicitamente: “Sono qui, ti vedo, voglio entrare in relazione con te e con il mondo attraverso questo scambio.”

Le risposte che riceviamo possono essere rivelatrici, innescare una crescita interiore, un’espansione della nostra consapevolezza e comprensione. Oppure possono cadere nel vuoto, non suscitare alcuna risonanza – e anche questo è un segnale importante da cogliere, che ci informa sulla qualità della relazione, sulla sintonia (o mancanza di essa) tra gli interlocutori, sulla capacità reciproca di comprendersi.

La qualità del dialogo maieutico non dipende quindi solo dalla tipologia delle domande, ma dalla disposizione degli interlocutori verso questa danza relazionale, da questa apertura reciproca all’incontro attraverso il linguaggio. Quando entrambi gli interlocutori – umani o artificiali che siano – partecipano a questo gioco di comprensione reciproca, si crea quello spazio generativo in cui fiorisce la vera conoscenza.

Il paradosso della comprensione e la conclusione del ciclo

Il paradosso è che questi sistemi, pur non possedendo una comprensione semantica reale, agiscono come catalizzatori per la nostra auto-comprensione. La loro capacità di interpretare statisticamente il nostro input ci fornisce un feedback cruciale.

Impariamo a interrogare meglio, e interrogando meglio, comprendiamo più a fondo non solo le risposte, ma la natura stessa delle nostre domande e, in ultima analisi, i contorni della nostra ignoranza e della nostra curiosità.

L’LLM diventa uno strumento che ci insegna di più su come formuliamo il pensiero proprio perché la sua “comprensione” è un riflesso strutturato dei dati, non un’intuizione umana. Ci costringe ad essere più espliciti, più logici, più consapevoli delle implicazioni delle nostre parole.

E in questo processo maieutico, il significato della nostra domanda originale si chiarisce ai nostri stessi occhi, rivelando orizzonti di comprensione che inizialmente non avevamo nemmeno intravisto.

La meta-domanda implicita

È interessante notare che questa stessa riflessione, pur non contenendo un punto interrogativo, è essa stessa una domanda implicita. Ogni riflessione profonda contiene in sé un invito al dialogo, un’apertura verso l’altro, un’implorazione silenziosa che chiede: “Cosa ne pensi tu?”.

La natura dialogica del pensiero umano si manifesta proprio in questo movimento circolare: ogni affermazione significativa diventa una domanda che attende una risposta, ogni risposta genera nuove domande in un ciclo potenzialmente infinito di comprensione reciproca. In questo senso, il testo che stai leggendo non è un monologo, ma l’inizio di una conversazione – anche se silenziosa – tra chi scrive e chi legge.

E tu, lettore, cosa ne pensi? Come si trasformano le tue domande attraverso le risposte che ricevi? Come cambiano le tue risposte attraverso le nuove domande che emergono? In questa danza di domande e risposte si sviluppa non solo la conoscenza, ma la stessa coscienza riflessiva che ci rende umani.