L’intelligenza artificiale, in particolare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), funziona secondo un principio semplice: genera testo in base ai modelli all’interno dei suoi dati di addestramento. Ciò significa che un’intelligenza artificiale non può prevedere scoperte future perché non sono state ancora scritte. Come ha giustamente affermato Adam Mastroianni, un’intelligenza artificiale dotata solo di conoscenze antiche concluderebbe logicamente che gli sbarchi sulla luna sono impossibili.
Questa limitazione ha dato il via a un esperimento intrigante: cosa accadrebbe se un’intelligenza artificiale fosse deliberatamente confinata alla conoscenza di uno specifico periodo storico? Hayk Grigorian, uno studente del Muhlenberg College, ha creato TimeCapsuleLLM, un’intelligenza artificiale addestrata esclusivamente su 90 gigabyte di testo della Londra del XIX secolo (1800-1875). Pur essendo ancora un progetto per hobby, il modello ha dimostrato la capacità di ricordare dettagli storici. Quando richiesto con “Era l’anno di nostro Signore 1834”, faceva riferimento accuratamente alle proteste contemporanee e alle politiche di Lord Palmerston.
Il potenziale della ricerca storica
Questa non è solo una curiosità; i ricercatori stanno esplorando come tali “Historical Large Language Models” (HLLM) potrebbero rivoluzionare lo studio delle società del passato. Un recente articolo pubblicato su Proceedings of the National Academy of Sciences suggerisce che questi modelli potrebbero fornire informazioni sulla psicologia storica. Immagina di confrontare i comportamenti economici dei vichinghi, dei romani o dei giapponesi medievali attraverso simulazioni di intelligenza artificiale. Questo approccio potrebbe potenzialmente sbloccare una comprensione più profonda della natura umana in epoche diverse.
“Le risposte di questi falsi individui possono riflettere la psicologia delle società del passato, consentendo una scienza più solida e interdisciplinare della natura umana”, afferma il documento PNAS.
Sfide e avvertenze
Tuttavia, il metodo non è privo di difetti. I testi storici sopravvissuti sono distorti verso le prospettive delle élite, non della gente comune. Ciò significa che gli HLLM potrebbero non rappresentare accuratamente il pensiero quotidiano delle popolazioni del passato. Inoltre, i pregiudizi dei ricercatori che costruiscono questi modelli potrebbero inavvertitamente influenzare il testo generato. Qualsiasi tentativo di ricostruire la psicologia del passato deve riconoscere che i risultati dell’intelligenza artificiale saranno inevitabilmente filtrati attraverso una lente moderna.
Resta da vedere se gli HLLM diventeranno uno strumento mainstream nella ricerca psicologica o rimarranno un’attività di nicchia per gli appassionati. Tuttavia, l’esperimento evidenzia un modo unico di sfruttare l’intelligenza artificiale: non per prevedere il futuro, ma per riesaminare il passato.
In definitiva, questi modelli sono limitati dai dati con cui vengono alimentati, ma offrono un metodo nuovo, anche se imperfetto, per sondare le menti di coloro che ci hanno preceduto.
