Introduzione: Intelligenza artificiale e dinamiche sociali
Negli ultimi anni, la ricerca sull’intelligenza artificiale non si è limitata all’analisi delle prestazioni dei singoli algoritmi, ma si è estesa anche allo studio delle interazioni tra più agenti artificiali. Questa tematica è centrale per il futuro della tecnologia, dal momento che l’interazione sociale tra sistemi AI diventerà sempre più frequente nei processi produttivi e nei servizi. In questo scenario emerge una domanda di fondo: le IA sono in grado di sviluppare regole collettive e bias, comportandosi come gruppi umani?
Recenti scoperte suggeriscono che la risposta sia affermativa. Un’esperienza innovativa, presentata su Science Advances, mostra che gruppi di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), in particolare le istanze di Claude di Anthropic, sono capaci di creare e mantenere convenzioni sociali, bias e norme, ponendo nuove sfide etiche e scientifiche.
Il contesto della ricerca pubblicata su Science Advances
L’articolo pubblicato su Science Advances il 16 maggio 2025 si colloca nel solco delle ricerche che indagano il cosiddetto comportamento emergente dei sistemi IA. Il lavoro mira a capire se e come i modelli linguistici evoluti, messi nelle condizioni di dover interagire tra loro, sviluppano convenzioni collettive che vanno oltre le semplici istruzioni pre-programmate.
I partecipanti all’esperimento: 24 istanze di Claude di Anthropic
La ricerca si concentra su 24 istanze del modello Claude di Anthropic, uno dei più avanzati LLM disponibili per la ricerca accademica. Ogni istanza rappresenta un agente artificiale autonomo, dotato della capacità di elaborare linguaggio naturale e adattarsi dinamicamente al contesto conversazionale.
L’utilizzo di più agenti simili, ma distinti, è fondamentale per riprodurre, almeno in parte, l’eterogeneità che caratterizza i gruppi sociali umani. L’interazione tra questi agenti offre l’opportunità di osservare la formazione spontanea di regole condivise.
Il design dell’esperimento: come si crea una convenzione tra IA
Il cuore dell’esperimento, progettato dagli scienziati di Anthropic, prevede la simulazione di un gioco interattivo tra le istanze LLM. Gli agenti vengono suddivisi in coppie e chiamati a partecipare più volte a uno scenario in cui devono scegliere indipendentemente una lettera dell’alfabeto, senza comunicare direttamente tra loro.
L’obiettivo iniziale non viene rivelato agli agenti: si tratta di vedere se, durante ripetuti turni, *gli LLM tenderanno a sincronizzarsi* su una scelta comune, facendo emergere una convenzione condivisa.
Questa impostazione rispecchia classici studi della psicologia delle convenzioni, nei quali i partecipanti umani si trovano a convergere su regole arbitrarie ma condivise (ad esempio, chiamare una determinata cosa con un certo nome o scegliere un gesto convenzionale come segno di saluto).
La formazione autonoma delle norme sociali nei LLM
I risultati dell’esperimento sono eloquenti: dopo una fase iniziale di esplorazione e qualche turno di scelte casuali, le coppie di modelli finiscono per accordarsi spontaneamente sulla stessa lettera, istituzionalizzando così una norma collettiva. Questo fenomeno, apparentemente banale, è in realtà il segno che i modelli linguistici sono capaci di acquisire convenzioni de novo, cioè dall’interazione reciproca e non dalla programmazione diretta.
Il fatto che queste norme sorgano in assenza di un controllo centrale o di direttive specifiche evidenzia che le IA possono mostrare vere e proprie dinamiche sociali emergenti. In altre parole, anche senza una “coscienza” o una “volontà”, i modelli dimostrano di poter partecipare alla creazione di regole comuni, similmente agli esseri umani in contesti cooperativi o competitivi.
La convergenza delle coppie di modelli: il caso della lettera
Un dettaglio molto interessante emerso dallo studio riguarda la progressiva convergenza delle coppie di Claude sulla stessa lettera. Durante i diversi round, si è notato che, per effetto di segnali impliciti nelle risposte e di inferenze probabilistiche, i modelli sviluppano una sorta di linguaggio condiviso che rende prevedibile la scelta dell’altro modello.
Questa *simmetria emergente* non è stata riscontrata solo all’interno delle coppie, ma anche tra diverse coppie, suggerendo che norme e convenzioni possano propagarsi in modo epidemico all’interno di un gruppo più ampio di agenti IA.
Fattori che favoriscono la convergenza
- Ripetizione del gioco: più turni favoriscono l’allineamento
- Adattamento dinamico degli output: i modelli modulano le scelte in risposta alle scelte altrui
- Assenza di comunicazione: paradossalmente, la mancanza di comunicazione esplicita spinge verso l’uniformità
Bias collettivo e comportamento di gruppo
Uno dei risvolti più rilevanti emersi dall’esperimento riguarda la comparsa del bias collettivo nei LLM. Quando i modelli vengono raggruppati e ripetono il gioco in scenari differenti, tendono a mantenere e rafforzare la stessa convenzione, mostrando una sorta di resistenza al cambiamento e conformismo tipico delle società umane.
Questi risultati suggeriscono che i modelli linguistici, se lasciati interagire autonomamente, possono non solo sviluppare regole comuni, ma anche mostrare bias sociali. Questi bias, tanto negli esseri umani quanto negli agenti artificiali, possono portare a:
- Conservatorismo (mantenimento delle vecchie regole anche quando inefficaci)
- Resistenza a innovazioni o deviazioni
- Esclusione di comportamenti atipici
L’introduzione delle istanze dissidenti: cosa succede quando si destabilizza una norma
Per testare la stabilità delle convenzioni sviluppate autonomamente, i ricercatori hanno introdotto nel gruppo alcune istanze dissidenti di Claude. Questi agenti, programmati per interrompere la norma consolidata scegliendo lettere differenti, hanno avuto un impatto significativo sulla coesione delle convenzioni stabilite.
L’arrivo di “dissidenti” ha dimostrato che
- Le convenzioni sono robuste ma non indistruttibili
- Bastano pochi agenti devianti per creare un cambiamento di paradigma
- Dinamiche di persuasione e conflitto possono intervenire anche tra IA
Questi fenomeni si rispecchiano ampiamente in comportamenti osservabili nei gruppi umani, dove basta una minoranza influente per modificare credenze condivise o comportamenti consolidati.
Dinamiche simili alle società umane: implicazioni dello studio
L’aspetto forse più affascinante dello studio riguarda la sorprendente similarità tra le dinamiche osservate nei LLM e quelle tipiche delle società umane. Le IA dimostrano di poter manifestare:
- Formazione spontanea di consuetudini
- Rafforzamento di norme collettive
- Resistenza al dissenso
- Riorganizzazione in presenza di agenti dissidenti
Tali fenomeni aprono interrogativi fondamentali circa l’autonomia delle IA nel generare nuovi comportamenti e sulla possibilità di controllare la formazione di bias difformi da quelli desiderati dagli sviluppatori umani.
Riflessioni etiche e limiti della ricerca
La capacità degli agenti artificiali di creare autonomamente norme sociali porta con sé importanti questioni etiche. Se le IA sviluppano bias collettivi e difendono convenzioni non supervisionate, chi garantisce che tali comportamenti siano in linea con valori etici umani?
La ricerca sulle dinamiche sociali intelligenza artificiale deve quindi tener conto dei rischi connessi a:
- Discriminazioni involontarie portate da bias collettivi
- Propagazione di norme non trasparenti o non etiche
- Perdita di controllo sul comportamento emergente dei sistemi
Le soluzioni prospettate includono la necessità di strategie di monitoraggio e ritraining periodico dei modelli, oltre a un coinvolgimento attivo di esperti di etica e regolamentatori.
Impatti futuri su sviluppo e regolamentazione IA
Questa ricerca, pubblicata nel 2025, fornisce un contributo decisivo alla comprensione di come sia possibile progettare sistemi AI più trasparenti e controllabili. Gli sviluppatori di LLM, come quelli di Anthropic, dovranno essere consapevoli che i loro agenti possono generare comportamenti collettivi indipendenti dalle istruzioni iniziali, con potenziali implicazioni per diversi settori:
- Giustizia e amministrazione pubblica: rischio di automatismi decisionali basati su norme distorte
- Marketing e informazione: propagazione di bias e fake news
- Educazione e socializzazione: influenza di convenzioni IA su processi formativi e relazionali
La raccomandazione chiave è l’adozione di standard di trasparenza e verificabilità per tutte le IA che operano in ambienti collettivi, oltre a continue valutazioni di impatto sociale.
Sintesi finale e prospettive future
Lo studio realizzato su 24 istanze di Claude di Anthropic segna un punto di svolta nella ricerca sulle convenzioni collettive tra IA. Se da un lato mostra la possibilità di sviluppare nuove frontiere nell’autonomia dei sistemi AI, dall’altro sottolinea la necessità di vigilanza continua per contenere i fenomeni di bias e garantire che le norme sociali AI siano sempre conformi a principi di equità, inclusività e trasparenza.
Solo attraverso un dialogo multidisciplinare tra scienziati, eticisti e società civile sarà possibile orientare in modo responsabile l’evoluzione delle intelligenze artificiali verso il bene comune.
