Scrivere con l’intelligenza artificiale non mi fa risparmiare tempo, e non lo faccio per produrne di più. Ogni frase la scrivo, me la sento contestare e la riscrivo, e alla fine resta una frase che ho scelto invece di una che mi era venuta.
Le idee mi arrivano come embrioni. Poi crescono in testa, dove diventano complete: collegate, ordinate, con le obiezioni già previste. Fino a lì non serve nessuno strumento, perché fino a lì non c’è nessun problema. I guai cominciano nel momento in cui devo consegnarle a qualcuno.
Per anni ho creduto che il problema fosse la scrittura. Sembrava ovvio: sulla pagina il pensiero si incrina, la frase esce corretta e non coincide con quello che intendevo. Poi mi sono accorto che quando qualcuno mi chiede di spiegargli a voce una di quelle stesse cose faccio la fatica identica. La stessa lentezza, le stesse riformulazioni, la stessa sensazione di consegnarne una versione ridotta. E quando parlo liberamente, senza pensare a quello che sto dicendo, sono sciolto.
Il costo non compare quando entra la pagina. Compare quando entra qualcuno che deve capire.
Quando entra il lettore, le rappresentazioni diventano tre
Ronald Kellogg studia la psicologia della composizione. Nel 2008 ha riassunto la ricerca su come si impara a scrivere, e ne è uscito un percorso a tre stadi che richiede più di due decenni.
Nel primo si dice quello che si sa, nell’ordine in cui viene. Chi scrive tiene in mente una cosa sola, le proprie idee, e il testo che esce è un resoconto dei propri pensieri. Non c’è niente da coordinare, e per questo è veloce. È la condizione in cui parlo sciolto, ed è più facile restarci a voce che davanti a una pagina.
Nel secondo entra il testo. Si tengono insieme le proprie idee e il testo che sta uscendo, e le due cose cominciano a correggersi a vicenda: si rilegge, si trova una distanza, e a volte a cambiare è l’idea e non la frase.
Nel terzo se ne aggiunge una che costa più delle altre. Non che cosa penserà il lettore dell’argomento: come interpreterà quelle righe lì, scritte così. Kellogg colloca in questo stadio chi scrive di mestiere, e osserva che l’attenzione esecutiva è limitata, quindi le tre rappresentazioni si contendono lo stesso spazio.
L’idea di un uditorio da costruire viene da Walter Ong, che nel 1975 aveva osservato una differenza semplice: la parola parlata sta in un presente reale, quella scritta quasi mai. Chi scrive, da solo, costruisce un ruolo per il proprio uditorio, e i lettori si adattano a quella proiezione. Ong precisa che anche a voce una finzione c’è; nell’orale si aggiunge un rapporto in presenza, perché chi racconta a voce aggiusta il racconto man mano, seguendo chi ha davanti: se si distrae, se si stanca, se si accende. Reazioni che accadono, non che vengono immaginate.
Quel rapporto, su di me, non sconta niente. Ho davanti la faccia di chi mi ascolta, la reazione arriva mentre parlo, e la fatica resta la stessa. Questo non lo dice Ong: è quello che osservo su di me, e vale quanto vale.
Del resto il lettore che ci si tiene in testa non è uguale per tutti. Nel 1990 Kirsch ha chiesto a cinque docenti di scrivere due volte sullo stesso corso, per due destinatari diversi. Uno se li è immaginati entrambi ostili. Un altro amichevoli ma ignoranti. Una terza non li ha quasi analizzati, e si è concentrata sull’argomento. Cinque persone che scrivevano di mestiere, cinque lettori diversi: vuol dire che non c’è una versione esatta a cui avvicinarsi, e che nessuno può dirmi se il lettore che mi sono costruito è quello giusto. Intanto ci lavoro sopra.
Il dibattito misura le idee e lo chiama scrittura
Nel 2024 Anil Doshi e Oliver Hauser hanno pubblicato su Science Advances l’esperimento che da allora viene citato ogni volta che si parla di scrittura e intelligenza artificiale. Duecentonovantatré persone dovevano scrivere un racconto breve; seicento valutatori li hanno poi giudicati su novità, utilità e piacevolezza. Prima di cominciare, ai partecipanti era stato somministrato un test di associazione: elencare dieci parole il più possibile lontane fra loro. Ad alcuni era consentito chiedere a GPT-4 uno spunto di partenza lungo tre frasi.
I racconti scritti con lo spunto sono stati giudicati migliori, di circa sette punti percentuali su novità e utilità. Il guadagno però non era uguale per tutti: chi aveva ottenuto i punteggi più bassi nel test iniziale saliva di quasi undici punti, mentre chi era andato bene non ci guadagnava quasi niente. E i racconti prodotti con l’aiuto della macchina si somigliavano fra loro più di quelli scritti dai soli umani.
È un risultato solido e viene ripreso ovunque come una scoperta sulla scrittura assistita. Ma guardiamo cosa è stato messo sul tavolo. Il test iniziale misurava la capacità di associare cose distanti, cioè di generare idee. L’intervento consisteva nel fornire un’idea. Il giudizio riguardava se la storia risultante fosse originale.
Tre passaggi su tre stanno prima del punto in cui, per me, comincia la fatica. Quello spunto di tre frasi è l’embrione: è la parte che ho già, e che nessuno mi ha mai dovuto dare.
Non è un difetto dell’esperimento, che dichiara benissimo cosa misura. Il problema arriva dopo, quando il risultato viene raccontato. L’articolo con cui Ethan Mollick ha diffuso questi dati si intitola Automating creativity, e nel dibattito che ne è seguito creatività e scrittura hanno cominciato a valere come sinonimi. Da lì arrivano tutte e due le conclusioni che si sentono: che la macchina renda creativi quelli che non lo sono, e che appiattisca tutti verso la media.
Nessuna delle due conclusioni riguarda l’operazione di cui sto parlando. Consegnare a qualcuno un pensiero che è già completo non è generare un’idea, e in questo esperimento non è stato misurato.
Sul terreno che hanno misurato davvero, del resto, non ho niente da obiettare: funziona, e l’ho provato. Ho scritto due romanzi lavorando con ChatGPT, e gli embrioni li sviluppavo meglio di quanto avrei fatto da solo. Anche se, a pensarci ora, me ne servivo al contrario: quando non sapevo quale direzione fosse la più originale chiedevo un parere, e le strade che mi proponeva erano quelle da non prendere. Cioè mi appoggiavo proprio al difetto che l’esperimento registra, la tendenza a convergere. E questo valeva per l’originalità, che è la parte mia. Su tutto il resto l’aiuto era diretto.
Per un anno e mezzo ho creduto di ricevere due cose che non ricevevo
Quell’aiuto diretto pensavo di sapere in cosa consistesse. Sono dislessico, e la spiegazione che mi ero dato era che il conto stesse tutto nella parte meccanica: l’ortografia, la frase da comporre, il lavoro che sta sotto le idee. È l’ipotesi che due ricercatrici di Barcellona hanno rimesso in discussione: le richieste della trascrizione sono state sopravvalutate, scrivono Naymé Salas e Liliana Tolchinsky, mentre il peso delle componenti alte è stato in gran parte trascurato — ed è il dominio di queste ultime a fare dell’imparare a scrivere un processo che dura tutta la vita.
In quell’anno e mezzo passato a scrivere con ChatGPT i motivi per cui lo usavo erano due: non pubblicare cose false e superare i miei limiti di sintassi. Su tutti e due mi sbagliavo, e non me ne sono accorto da solo.
Della prosa me l’ha detto una persona che legge quello che scrivo: quei testi erano scritti male. Io li rileggevo e mi sembravano a posto, corretti e scorrevoli. Ed è il motivo per cui la forma non prova niente: un lavoro sbagliato e scritto bene passa lo stesso, mentre uno giusto e scritto male no.
Delle affermazioni me ne sto accorgendo adesso. Ho ripreso in mano l’archivio, un articolo alla volta, partendo ogni volta dalle fonti: aprirle, leggerle, controllare se dicono quello che nel pezzo si fa loro dire. Quasi sempre qualcosa non torna. Una fonte che sostiene l’opposto della riga che la cita, un passaggio attribuito a un autore che non l’ha fatto, un dato preso da chi lo riporta invece che da chi lo ha prodotto.
Quello che mi resta addosso non è l’errore. È che per quell’anno e mezzo la sensazione di essere aiutato era identica a quella che ho adesso. Dall’interno le due cose non si distinguono, e questo vale anche per oggi.
Scrivere con l’intelligenza artificiale è ancora un apprendistato
Quello che ho descritto non è una condizione mia. Kellogg parla di uno stadio che si raggiunge dopo decenni fra maturazione, istruzione e allenamento, e osserva che perfino chi ha studiato a lungo difficilmente prosegue l’addestramento che servirebbe per comporre a quel livello. La strada che le fonti indicano è sempre la stessa: esercizio ripetuto, per anni, con qualcuno che corregge.
A dirla tutta, quella strada forse la sto imboccando. Avere qualcuno che corregge è la condizione che serve, e usare uno strumento così probabilmente ha senso proprio per questo: non per farsi scrivere le frasi, ma per vedersele contestare una alla volta, finché certe correzioni cominci a fartele da te. Il conto però non cambia. Due decenni. Nel frattempo pubblico.
La domanda che si fa di solito a chi lavora così è se il testo sia ancora suo. L’ho già trattata, e la mia posizione è che sia la domanda comoda. Chiunque può farla senza dover dimostrare niente, e a chi sbaglia non succede nulla.
Quella che mi riguarda è un’altra, cioè se sto imparando qualcosa. Un modo per rispondere ce l’ho, ed è mio, non l’ho trovato in nessuna delle fonti che ho letto: se imparo, dovrei averne bisogno di meno. Le obiezioni che mi arrivano dovrebbero cominciare a venirmi in mente prima, da solo.
Non l’ho mai verificato, e su una scala di due decenni non saprei nemmeno quando aspettarmi una risposta. Nessuno tiene il conto delle volte in cui gli viene detta una cosa che avrebbe visto da sé. Senza quel conto restano in piedi tutte e due le spiegazioni: che stia imparando, o che abbia trovato qualcuno che fa la parte difficile al posto mio.
Gli articoli ti parlano?
Iscriviti alla Newsletter, ogni sabato mattina invio un pensiero che non trovi altrove.
