Alessio Figalli: l’Intelligenza Artificiale non sostituisce l’apprendimento umano

Alessio Figalli, medaglia Fields 2018 e professore al Politecnico di Zurigo, ha espresso preoccupazioni sull’impatto dell’Intelligenza Artificiale (IA) sulla pratica della matematica e sull’apprendimento umano. In un’intervista durante l’evento Festival Collega-Menti a Udine, il matematico ha sottolineato come l’IA, pur risolvendo problemi complessi, non sostituisca il processo di apprendimento e la comprensione profonda. La domanda che ha aperto il suo discorso è semplice: che cosa significa oggi fare il matematico in un mondo in cui le macchine danno risposte sempre più veloci?

La sfida intellettuale in pericolo

Figalli ha sottolineato come la sfida intellettuale, che ha spinto generazioni di matematici a inseguire problemi per anni, rischia di perdere senso quando la soluzione è sempre a portata di prompt. “Se un teorema si può ‘ottenere’ premendo un bottone, cosa resta della motivazione a studiare, a sbagliare, a capire davvero?” ha chiesto. L’IA, se utilizzata in modo non critico, potrebbe ridurre il processo di apprendimento a una semplice scorciatoia, mettendo in pericolo la formazione delle nuove generazioni.

La matematica non è solo verità, ma comprensione

Secondo Figalli, in matematica non basta sapere che un teorema è vero: è necessario capire perché è vero. L’IA, pur in grado di produrre dimostrazioni formali, non è in grado di trasmettere questa comprensione. “Se abbiamo a disposizione 166 pagine di testo e non riusciamo a capire quale sia stata l’idea decisiva, anche perché l’IA scrive in maniera incomprensibile anche per gli addetti ai lavori, che cosa abbiamo aggiunto alla nostra conoscenza?” ha sottolineato. L’obiettivo non è solo risolvere problemi, ma comprendere i loro fondamenti.

Figalli ha anche menzionato il caso di agenti di IA che hanno prodotto una presunta dimostrazione formale sul “Problema del Millennio” delle equazioni di Navier-Stokes. Pur riconoscendo l’importanza di questi progressi, ha sottolineato che il rischio è non solo di delegare la produzione del sapere matematico alle macchine, ma anche di perdere la capacità di apprendere e di sviluppare il pensiero critico. La sfida è capire cosa vogliamo fare della mente umana, ha concluso. Figalli ha anche parlato delle implicazioni economiche e geopolitiche dell’IA, sottolineando come chi controlla i grandi modelli controlla una parte crescente degli strumenti con cui produciamo conoscenza. L’Europa, pur in ritardo rispetto al duopolio USA-Cina, potrebbe giocare un ruolo rilevante investendo in infrastruturare pubbliche dedicate alle singole discipline. La risposta non è inseguire questa logica, ma finanziare modelli dedicati a singole discipline, ha concluso.

Nonostante i progressi dell’IA, Figalli ha espresso la convinzione che il suo sviluppo, pur rapido, non sarà infinito. “Ora però l’IA sta vivendo un momento particolare e sta crescendo molto rapidamente, ma questo sviluppo, come sempre accade, a un certo punto è destinato a rallentare”, ha osservato. La sua preoccupazione principale rimane il rischio di perdere la capacità umana di apprendere, di sbagliare e di sviluppare l’originalità. L’IA, per lui, deve rimanere uno strumento utile, non una scorciatoia.

Figalli ha inoltre sottolineato come la sua stessa ricerca sia intrecciata con alcuni degli strumenti che alimentano l’Intelligenza Artificiale. La teoria del trasporto ottimale, che ha dedicato gran parte della sua vita, ha trovato applicazione nell’AI. “La novità è che l’AI non è più soltanto uno strumento che utilizziamo per risolvere problemi matematici: comincia a produrre direttamente risultati matematici”, ha spiegato. Questo crea un paradosso: si risolvono sempre più problemi, ma si impara sempre meno. Figalli ha anche firmato un appello insieme ad altre 24 medaglie Fields sul rischio di delegare all’IA la produzione stessa del sapere matematico. “Il problema non è che l’AI risolva un problema matematico, anzi è un traguardo straordinario. La questione è capire che cosa abbiamo imparato noi”, ha concluso. L’obiettivo non è solo risolvere problemi, ma comprendere i loro fondamenti.