In una recente intervista, Mira Murati, CTO ed ex CEO ad interim di OpenAI, azienda cui fa capo ChatGPT, descrive il salto tecnologico da GPT-4 a GPT-5 con una metafora "scolastica", ovvero equiparandolo al salto che uno studente compie nel passare dal liceo all'università.

Fino a lasciare intendere che la versione più evoluta del chatbot più famoso al mondo possa conseguire livelli di competenze paragonabili ad un dottorato di ricerca.

Implicita ovviamente nelle affermazioni della Murai è l'idea che le capacità di apprendimento degli algoritmi siano comparabili a quelle umane; questo le consente di sostenere che "se si osserva la traiettoria del miglioramento, sistemi come GPT-3 avevano forse un'intelligenza del livello di un bambino".

“Sistemi come GPT-4 sono più simili all’intelligenza dei liceali. Nei prossimi due anni intendiamo raggiungere il livello di intelligenza del PhD (dottorato universitario, ndr) nell'assolvimento di compiti specifici. Le cose stanno cambiando e migliorando abbastanza rapidamente”.

Al solito, tali affermazioni hanno incontrato il plauso e l'entusiasmo dei tecno-sciovinisti, subito pronti a tessere le lodi dei progressi (attuali e futuribili) della Artificial Intelligence, minimizzando al contempo i risultati e gli sforzi degli studenti nel conseguimento dell'agognato titolo di dottorato.

Ma allo stesso tempo, affermazioni simili tradiscono la scarsa comprensione di cosa realmente rappresentino l'autentica ricerca scientifica e la conoscenza che da essa ne consegue.

Nel considerare il conseguimento del dottorato alla stregua del mero apprendimento di un bagaglio prefissato di conoscenze e abilità specifiche, si perde di vista l'aspetto centrale che caratterizza proprio il metodo scientifico.

Che consiste nella capacità di maturare le competenze necessarie per valutare criticamente l'attendibilità dei risultati della ricerca, e la loro applicabilità a scenari e contesti che vanno appunto al di là di quelli caratterizzati dall'assolvimento di compiti specifici, ricomprendendo al contrario gli scenari in cui novità ed incertezza costituiscono gli elementi distintivi del contesto della scoperta...