Per Jensen Huang perdere le basi della matematica potrebbe non essere un problema

Nel podcast The Ezra Klein Show, Jensen Huang ha riconosciuto il possibile compromesso dell’intelligenza artificiale nell’apprendimento: gli studenti possono svolgere i compiti più in fretta, ma fare più fatica a usare da soli ciò che dovrebbero aver imparato. La sua risposta non è stata negare il rischio, bensì chiedersi se perdere alcune competenze di base sia davvero grave. È questo modo di pesare i costi presenti rispetto ai possibili benefici futuri ad alimentare le critiche.248

Lo studio: compiti più rapidi, risultati peggiori agli esami

Ezra Klein ha citato una ricerca condotta su oltre 26.000 studenti cinesi dalla settima alla dodicesima classe, che hanno iniziato a usare l’IA in momenti diversi. Secondo i dati riportati nell’intervista, l’adozione di questi strumenti ha aumentato del 18% i punteggi dei compiti e ridotto del 30% il tempo necessario per completarli. Ma nei sei mesi successivi i risultati agli esami mensili sono scesi del 20%; anche i punteggi agli esami di ammissione più impegnativi hanno registrato cali nel tempo.123

Huang ha concordato che la maggiore rapidità può andare di pari passo con una minore capacità di ricordare e applicare le nozioni senza l’aiuto dell’IA. Nell’intervista ha citato la divisione in colonna, le tabelline e le radici quadrate come esempi di abilità che rischiano di essere dimenticate. Alla domanda se questo conti davvero, ha risposto di non credere che sia necessariamente un problema.410

La scommessa sulle capacità che verranno

La sua argomentazione è che, mentre alcune abilità più tradizionali si attenuano, potrebbero emergere competenze diverse. Huang ha parlato della possibilità di perdere una certa «destrezza intellettuale», ma di diventare più bravi nel pensiero sistemico: usare strumenti e coordinare attività per affrontare problemi più ampi. Ha anche detto di ritenere che gli ingegneri di oggi siano migliori in questo tipo di pensiero rispetto a quelli della sua generazione.413

Per spiegare perché non considera ogni informazione dimenticata una perdita decisiva, Huang ha richiamato la propria esperienza e il fatto di affidarsi alla tecnologia per ricordare dettagli quotidiani, tra cui il suo indirizzo.12 Ma il paragone non risolve la questione educativa: sapere che un adulto può delegare un’informazione a uno strumento non dimostra che per un bambino sia irrilevante acquisire solide basi matematiche.

Perché i critici vedono una distanza dai rischi concreti

La preoccupazione non è necessariamente che Huang voglia danneggiare gli studenti. Riguarda piuttosto la sua disponibilità a considerare accettabile una perdita attuale in vista di capacità future, che non è detto si sviluppino per tutti o compensino ciò che si è perso. I miglioramenti nei compiti, da soli, non dimostrano che gli studenti finiranno per apprendere meglio.248

Lo stesso schema di ragionamento emerge nel suo discorso su energia e clima: Huang ha indicato nell’IA una possibile risorsa di lungo periodo, pur riconoscendo che il percorso può comportare costi pesanti nel breve termine. I critici obiettano che le conseguenze immediate — come inquinamento e danni climatici — ricadono su persone e comunità reali, mentre gli eventuali benefici futuri restano incerti.

Sul rischio più ampio dell’IA, Huang ha definito irresponsabili gli avvertimenti catastrofici di Geoffrey Hinton, sostenendo che le previsioni dovrebbero basarsi su prove e scienza. Ha anche affermato che i laboratori non dovrebbero distribuire prodotti che non sono in grado di controllare. Allo stesso tempo, secondo Reuters, non ritiene che le aziende di IA debbano essere esentate dalle normali leggi sulla responsabilità o dall’antitrust.719

La tensione, quindi, non è tra chi accetta qualsiasi rischio e chi rifiuta ogni innovazione. È tra il puntare sulle capacità che la tecnologia potrebbe far emergere domani e il prendere sul serio i danni che, soprattutto a scuola, potrebbero verificarsi già oggi. E lo studio citato da Klein, da solo, non prova che ogni uso dell’IA in classe produca gli stessi effetti.24