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RICERCA SCIENTIFICA ITALIANA NEL MONDO - AI PUO' CONTRIBUIRE ALL'EVOLUZIONE CULTURALE UMANA SVILUPPANDO NUOVE COMPETENZE ED ESPANDENDO IL REPERTORIO CULTURALE UMANO. SECONDO UNA RICERCA DEL MAX PLANCK INSTITUTE FOR HUMAN DEVELOPMENT
(2026-08-18)
Le macchine come scopritrici: i sistemi di intelligenza artificiale possono individuare strategie di soluzione che esulano dai tipici schemi di pensiero e di ricerca umani. Dunque, più che uno strumento: l'impatto duraturo di una scoperta tecnologica dipende dalla capacità degli esseri umani di riconoscerne il valore e di apprenderne la strategia.
Sperimentazione con catene di apprendimento: in un esperimento comportamentale, le persone hanno imparato l'una dall'altra o indirettamente da sistemi di intelligenza artificiale che avevano precedentemente scoperto una strategia di grande successo.
Trasmissione a lungo termine: nella maggior parte dei gruppi che coinvolgono l'IA, la strategia ottimale scoperta dalle macchine è stata preservata attraverso più generazioni di partecipanti.
Implicazioni per il futuro: i risultati offrono spunti su come le macchine intelligenti potrebbero plasmare la conoscenza umana e lo sviluppo culturale a lungo termine.
Come l'intelligenza artificiale può contribuire all'evoluzione culturale umana.
Un nuovo studio mostra le condizioni in cui l'intelligenza artificiale non solo può risolvere i problemi, ma anche creare un'espansione duratura della conoscenza umana .
L'intelligenza artificiale sta sviluppando strategie di risoluzione dei problemi sempre più diverse dai tipici schemi di ricerca e dalle modalità di pensiero umane . Uno studio internazionale condotto dal Max Planck Institute for Human Development ha dimostrato, per la prima volta, le condizioni in cui tali strategie, scoperte dalle macchine, possono essere adottate dagli esseri umani ed entrare a far parte del loro patrimonio di conoscenze e della loro evoluzione culturale.
L'intelligenza artificiale può sviluppare soluzioni che gli esseri umani difficilmente riuscirebbero a scoprire da soli. Ma cosa succede quando le macchine non si limitano a risolvere singoli problemi, ma scoprono strategie di soluzione completamente nuove? E tali scoperte possono entrare a far parte del sapere umano?
Un team del Centro per l'Uomo e la Macchina del Max Planck Institute for Human Development, insieme a ricercatori della Toulouse School of Economics e dell'Università Humboldt di Berlino, ha studiato sperimentalmente questa questione per la prima volta. I risultati dimostrano che, in determinate condizioni, gli esseri umani non solo possono adottare strategie scoperte dalle macchine, ma anche trasmetterle e preservarle attraverso più generazioni.
Lo studio è stato motivato dall'osservazione che i moderni sistemi di intelligenza artificiale stanno sviluppando strategie sempre più sorprendenti per gli esperti umani. Questo fenomeno è diventato noto grazie alle prestazioni dei sistemi di intelligenza artificiale in giochi da tavolo come il Go e gli scacchi, dove hanno scoperto modi di giocare insoliti ma di grande successo. Fino ad ora, tuttavia, non era chiaro quali condizioni fossero necessarie affinché tali scoperte delle macchine avessero un'influenza duratura sul pensiero e sul comportamento umano.
I ricercatori sostengono che devono essere soddisfatte tre condizioni: la strategia deve essere inizialmente difficile da scoprire per gli esseri umani, deve rimanere apprendibile e il suo vantaggio deve essere chiaramente riconoscibile. Solo allora può diffondersi all'interno di una comunità ed essere mantenuta nel tempo.
"L'evoluzione culturale umana dipende dalla trasmissione della conoscenza tra molti individui e generazioni", afferma l'autore principale Levin Brinkmann, ricercatore presso il Centro per l'uomo e la macchina del Max Planck Institute for Human Development. "Se le macchine stanno scoprendo nuove strategie, la domanda è se queste possano entrare a far parte anche del patrimonio di conoscenze tramandato dagli esseri umani. Ed è proprio questo che abbiamo studiato."
Testare la trasmissione culturale in laboratorio
Per verificare la loro ipotesi, i ricercatori hanno condotto un esperimento comportamentale con 1.155 partecipanti. Ai partecipanti è stato chiesto di guadagnare il maggior numero possibile di punti in compiti appositamente progettati basati su ricompense. Il compito era strutturato in modo tale che la strategia ottimale inizialmente richiedesse ai partecipanti di accettare piccole perdite iniziali per ottenere guadagni molto maggiori in seguito. Ciò contrastava una comune tendenza umana: evitare le perdite a breve termine quando possibile.
I partecipanti sono stati organizzati in gruppi che hanno appreso gli uni dagli altri attraverso più generazioni. Alcuni gruppi erano composti interamente da esseri umani. In altri gruppi, all'inizio erano presenti anche agenti di intelligenza artificiale. Questi agenti avevano precedentemente completato il compito utilizzando un algoritmo di apprendimento e avevano scoperto la strategia ottimale.
I partecipanti potevano osservare le soluzioni di successo della generazione precedente e utilizzarle come guida per le proprie decisioni. Ciò ha permesso di verificare se una strategia scoperta dalle macchine sarebbe stata adottata dagli esseri umani, tramandata e mantenuta nel lungo periodo.
Gli esseri umani imparano dai modelli di successo
I risultati sono stati chiari: nei gruppi senza intelligenza artificiale, la strategia ottimale non è stata quasi mai scoperta. Su 600 partecipanti, solo una persona ha trovato autonomamente la soluzione migliore. Al contrario, nei gruppi che includevano l'intelligenza artificiale, la strategia scoperta dalla macchina si è diffusa frequentemente ed è stata preservata di generazione in generazione. In nove dei quindici gruppi uomo-macchina, questa strategia è rimasta in uso per tutta la durata dell'esperimento.
I partecipanti hanno mostrato una forte tendenza a seguire i modelli di riferimento di maggior successo. La maggior parte ha scelto come modello di comportamento la persona o l'agente con i risultati migliori. In questo modo, la strategia scoperta dalla macchina ha potuto diffondersi ed essere preservata nel tempo.
Una nuova prospettiva sul ruolo dell'IA
I risultati suggeriscono che le macchine intelligenti potrebbero diventare più che semplici strumenti di automazione o di calcolo. Se le macchine scoprissero strategie di risoluzione dei problemi comprensibili e trasmissibili agli esseri umani, potrebbero contribuire all'espansione a lungo termine delle capacità umane.
«Spesso si discute se l'intelligenza artificiale renderà gli esseri umani più dipendenti», afferma Thomas Eisenmann, coautore principale dello studio e ricercatore presso il Centro per l'uomo e la macchina del Max Planck Institute for Human Development. «I nostri risultati indicano un'altra possibilità: se le scoperte delle macchine sono comprensibili, possono dare alle persone la possibilità di sviluppare nuove competenze, conservarle nel tempo ed espandere il nostro repertorio culturale».
Questo studio fornisce un supporto empirico al concetto di "cultura delle macchine". Molte delle capacità di intelligenza artificiale più avanzate di oggi derivano dall'apprendimento da parte delle macchine della conoscenza e della cultura umana. I grandi modelli linguistici, ad esempio, addestrati su vaste raccolte di testi scritti da esseri umani, possono elaborare e generare testi fluidi su quasi qualsiasi argomento. I risultati dello studio dimostrano che non si tratta di un processo a senso unico: anche gli esseri umani possono sviluppare le proprie capacità a partire dalle scoperte delle macchine. La conseguenza è l'inizio dell'era della cultura delle macchine, in cui umani e macchine sono uniti in un unico processo evolutivo culturale: ciascuno fonte di innovazione per l'altro, e ciascuno capace di costruire su ciò che l'altro scopre.
AUTORI: Brinkmann, L., Eisenmann, TF, Nussberger, A.-M., Derex, M., Bonati, S., Chirkov, V., & Rahwan, I. (2026). Propagazione e conservazione delle strategie di risoluzione dei problemi scoperte dall'IA nella cultura umana. Nature Communications , 17 , Articolo 8255. https://doi.org/10.1038/s41467-026-76113-2
[Hanno contribuito in egual misura: Levin Brinkmann, Thomas F. Eisenmann, Anne-Marie Nussberger.].
Brinkmann, L., Baumann, F., Bonnefon, J.-F., Derex, M., Müller, TF, Nussberger, A.-M., Czaplicka, A., Acerbi, A., Griffiths, TL, Henrich, J., Leibo, JZ, McElreath, R., Oudeyer, P.-Y., Stray, J., & Rahwan, I. (2023). Cultura delle macchine. Nature Human Behaviour, 7, 1855–1868. https://doi.org/10.1038/s41562-023-01742-2
[Hanno contribuito in egual misura i seguenti autori: Levin Brinkmann, Fabian Baumann, Jean-François Bonnefon, Maxime Derex, Thomas F. Müller, Anne-Marie Nussberger, Iyad Rahwan.]. (18/08/2026-ITL/ITNET)
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