L’Intelligenza Artificiale autonoma produce solo mediocrità: lo studio che smonta il mito della creatività infinita

Siamo abituati a pensare all’Intelligenza Artificiale generativa come a un orizzonte sconfinato di possibilità creative. L’idea comune è che, una volta fornite le giuste capacità computazionali, l’AI possa esplorare territori estetici e concettuali preclusi alla mente umana. Tuttavia, cosa succede realmente quando eliminiamo l’uomo dall’equazione e lasciamo che l’Intelligenza Artificiale dialoghi esclusivamente con se stessa? Un recente studio condotto da Arend Hintze, Frida Proschinger Åström e Jory Schossau risponde a questa domanda in modo netto: si scivola inevitabilmente verso la mediocrità pura.

I ricercatori hanno creato un ciclo chiuso, un loop in cui un modello generativo di immagini (Stable Diffusion XL) crea un’immagine, un modello linguistico (LLaVA) la descrive, e quella descrizione viene usata per generare una nuova immagine. In questo processo iterativo privo di input umano, le macchine non hanno prodotto capolavori avanguardisti, ma sono rapidamente collassate verso stereotipi visivi banali. I ricercatori hanno definito questo fenomeno “musica visiva da ascensore“. Immagini mediamente piacevoli, ma vuote.

Il paradosso della convergenza

L’esperimento ha analizzato 700 traiettorie indipendenti, partendo da 100 stimoli (prompt) iniziali estremamente diversificati e semanticamente complessi. Nonostante la natura stocastica (casuale) della generazione di immagini, dopo circa 100 iterazioni tutti i percorsi convergevano verso risultati quasi identici.

Non importava quanto fosse bizzarra o unica l’idea di partenza: il sistema finiva sempre per produrre immagini rassicuranti, commerciali e prive di qualsiasi guizzo creativo. I ricercatori hanno individuato solo 12 categorie dominanti in cui l’AI finisce per arenarsi, una sorta di “porti sicuri” estetici.

Perché l’AI diventa noiosa? La fisica degli attrattori

Da un punto di vista tecnico ed economico, questo fenomeno è estremamente interessante. In dinamica dei sistemi, si parla di “attrattori“: stati stabili verso cui un sistema tende a evolvere. L’AI, addestrata su miliardi di immagini prese dal web, ha assorbito i bias culturali ed economici della nostra società. Quando viene lasciata sola, la macchina cerca la via a minor resistenza probabilistica, ossia ciò che è più comune, statisticamente più probabile e, in fondo, più “sicuro”, meno impegnativo. Chi glielo fa fare di consumare token per creare qualcosa che, magari, non sarà gradito? Si va verso il medio, cioè il mediocre.

I modelli prediligono l’estetica della fotografia di stock, immagini che potremmo trovare in un catalogo di arredamento o su un sito turistico. Questa convergenza resiste anche a variazioni della “temperatura” (il parametro che regola la casualità del modello): sia a temperature basse che alte, i punti di arrivo rimangono gli stessi.

Il parallelo con la cultura umana e l’importanza del lavoro

Questo fenomeno rispecchia sorprendentemente la trasmissione culturale umana. Già nel secolo scorso, gli esperimenti di memoria di Bartlett dimostrarono che, nel tramandare una storia da persona a persona, i dettagli originali svaniscono e il racconto si adatta agli schemi mentali comuni dei partecipanti. 

Tuttavia, c’è una differenza fondamentale che tocca il cuore dell’analisi economica. Negli esseri umani, l’interazione sociale, la critica e il desiderio di distinguersi spingono all’innovazione. Nell’AI autonoma, mancando il feedback correttivo umano, si ottiene solo la media statistica, l’aurea mediocritas. Non c’è creatività, anzi spesso l’uomo, anche come rappresentazione, viene a scomparire dall’equazione.

Esempio di successive iterazioni della Ai senza intervento umano. L’uomo viene eliminato e si va verso ambienti senza l’uomo, banalmente lussuosi.

Le implicazioni di questo studio sono profonde:

• Limiti dell’automazione: Affidare la creatività interamente alle macchine non genererà valore aggiunto, ma amplificherà la ridondanza estetica e culturale.

• Valore del capitale umano: Il “lavoro” umano, inteso come capacità di giudizio, deviazione dalla norma e interazione, rimane il vero motore della creatività. L’AI è uno strumento di produzione, ma non un agente economico creativo autonomo. L’uomo è quell’elemento extra che la macchina non ha e, probabilmente, proprio per sua natura non avrà mai.

• Rischi per il mercato: L’uso sconsiderato di cicli AI autonomi potrebbe inondare il mercato di contenuti omogenei, appiattendo l’offerta culturale. L’arte ne soffrirà, probabilmente ne sta già soffrendo.

In conclusione, l’Intelligenza Artificiale non porterà alla fine della creatività e dell’arte, a patto che non venga lasciata a se stessa. La collaborazione uomo-macchina, e non la creazione puramente autonoma, è essenziale per preservare la varietà e il valore nel nuovo panorama generativo.

Domande e risposte

Perché l’Intelligenza Artificiale produce immagini tutte uguali se non controllata dall’uomo?

I modelli di AI sono addestrati su vasti database di immagini preesistenti. Quando operano in cicli autonomi, tendono naturalmente verso “attrattori” statistici, ovvero le immagini più comuni e probabili presenti nei loro dati di addestramento. Privi del giudizio umano che cerca la novità, i sistemi scelgono la via più sicura, generando estetiche standardizzate simili alle foto di stock, come fari, cattedrali o interni lussuosi.

Questo significa che l’AI non può essere creativa?

L’AI possiede un’enorme capacità generativa combinatoria, ma la vera creatività richiede intenzionalità, capacità di giudizio e rottura degli schemi. Lo studio dimostra che l’AI, da sola, si limita a replicare la media statistica. La creatività reale emerge solo nell’interazione uomo-macchina, dove l’essere umano funge da filtro e guida, impedendo al sistema di collassare nella mediocrità visiva.

Quali sono le ricadute economiche per i creatori di contenuti e le aziende?

L’illusione che l’AI autonoma possa sostituire a costo zero i reparti creativi è smentita. Un’automazione priva di supervisione produce contenuti generici a basso valore aggiunto, portando a un’omologazione del brand. Il valore economico si sposterà sempre di più sulla “curatela” umana: chi saprà usare l’AI per differenziarsi avrà un vantaggio competitivo su chi si affiderà a loop autonomi standardizzati.

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