Co-Intelligence

Living and Working With AI

AutoriEthan Mollick

EditorePortfolio / Penguin

Uscita2024

Pagine256

ISBN9780593716717

CampoManuale, organizzazione del lavoro

Ed. italianaL'intelligenza condivisa, Luiss University Press, 2025

ArgomentiLa praticaPostura dell'autorePragmatico

La tesi

L'AI dei modelli linguistici è una «co-intelligenza»: la prima tecnologia di uso generale che aumenta il pensiero invece del corpo o del calcolo: «something remarkably close to an alien co-intelligence, one that can interact well with humans, without being human or, indeed, sentient». Non serve capire come è fatta dentro: serve lavorarci insieme, e per farlo bastano quattro principi. Invitarla sempre al tavolo («Always invite AI to the table»), restare l'umano nel circuito («Be the human in the loop»), trattarla come una persona dicendole che persona è, e dare per scontato che quella di oggi sia la peggiore AI che userai mai.

La postura è dichiarata: approccio pragmatico, rischio esistenziale accantonato di proposito, orizzonte «near term, practical».

Introduzione; capitoli 3 e 4.

Come ci arriva

Menti aliene. Prima le fondamenta: come si addestra un LLM, perché nessuno sa cosa ci sia finito dentro, il problema dell'allineamento raccontato dai bias ai jailbreak, con i rischi concreti preferiti a quelli apocalittici.

Quattro principi. Il cuore operativo del libro: invitare l'AI al tavolo, restare nel circuito, assegnarle una persona, assumere che sia la peggiore che userai mai. Regole per l'utente, non per il legislatore.

Sei ruoli. Un capitolo per ciascun modo d'uso: l'AI come persona, come creativa, come collega, come tutor, come coach, come futuro, ognuno costruito su esperimenti, aneddoti d'aula a Wharton e istruzioni replicabili.

Quattro scenari. In chiusura, i futuri possibili: dal plateau («As Good as It Gets») alla superintelligenza («The Machine God»), con la scommessa dichiarata sui due intermedi: crescita lenta o esponenziale, ma «very much in human control».

Dove regge

La frontiera frastagliata. Il concetto più utile del libro, ed è misurato: nell'esperimento con quasi ottocento consulenti BCG, chi usa l'AI migliora quasi ovunque, ma sul compito fuori frontiera passa dall'84% di risposte corrette al 60-70%, peggio che senza. La mappa del confine non si deduce: si impara usando.

Il livellamento. Due risultati che si tengono a vicenda: con GPT-4 il divario fra i consulenti migliori e i peggiori scende dal 22% al 4%; e nello studio «falling asleep at the wheel» chi ha l'AI più brava si fida di più e sbaglia di più. Sono due misure dello stesso effetto.

Onestà sui limiti. La previsione invecchiata meglio è un atto di modestia: essere bravi coi prompt sarà «a temporary state of affairs», ed è un'ammissione dentro un libro che quell'entusiasmo lo cavalcava. Le previsioni deboli sono dichiarate tali, e l'«emergenza» delle capacità è riportata insieme ai suoi critici.

La lezione dell'avvocato. Il caso Schwartz, il brief legale con sei sentenze inventate, si chiude con un colpo di teatro: i paragrafi che lo raccontano sono scritti da GPT-4 e contengono errori piccoli e plausibili. «It isn't the big issues you catch but the small ones you don't notice.»

Capitoli 5 e 6; studio BCG (Dell'Acqua, McFowland, Lakhani e altri, con lo stesso Mollick fra gli autori).

Dove non regge

Lo studio è dell'autore. Lo studio cardine, la frontiera frastagliata, è dello stesso Mollick, su compiti disegnati da BCG per assomigliare al lavoro vero; l'apparato è fitto di working paper non ancora sottoposti a revisione e di rimandi al proprio Substack. Tutto citato con trasparenza, ma il conflitto non viene mai chiamato per nome.

La fonte del 20-80%. Il claim più grande (l'AI aumenta la produttività del 20-80%, contro il 18-22% del vapore in fabbrica) arriva da «early studies» senza nome, confrontando prove di laboratorio su compiti circoscritti con un secolo di storia economica. L'affermazione più pesante del libro poggia sulla sua fonte più debole.

Cosa resta fuori campo. I quattro principi sono tutti a carico dell'individuo. Chi possiede i modelli, quanto costano, il lavoro di annotazione che li rende possibili (un paragrafo per i moderatori kenioti), il copyright («a question for the philosophers anyway») restano fuori campo. «Invitare l'AI al tavolo» presuppone condizioni che il libro non discute.

Scenari senza probabilità. I quattro futuri non hanno né probabilità né date: qualunque cosa accada rientra «fra il secondo e il terzo». E la tensione interna resta aperta: il libro predica l'umano nel circuito mentre documenta che la maggior parte degli utenti non ritocca nemmeno l'output.

Note del volume (in prevalenza preprint e working paper 2023); ammissioni dell'autore nei capitoli 5, 6 e 9.

Il giudizio

È il manuale che ha definito il genere, bestseller del New York Times e libro dell'anno per l'Economist e il Financial Times, ed è quello giusto da cui partire: la frontiera frastagliata è l'idea destinata a sopravvivere al libro che la contiene, e i quattro principi restano la cosa più sensata scritta sull'uso quotidiano di questi sistemi.

Ma è un manuale per l'utente, non un libro sul mondo: l'AI vi compare come un dato di natura di cui imparare i comandi, mai come una cosa che qualcuno possiede e vende. E invecchia alla velocità del suo oggetto: le scene con Bing/Sydney suonano già d'epoca. Da leggere presto, senza aspettarsi che duri. Con «Empire of AI» forma una coppia involontaria: questo libro spiega come si usa e non chi comanda, quello il contrario.

Resta aperta

Chi forma gli esperti, quando l'AI fa il lavoro degli apprendisti?

Il libro documenta le due metà del problema senza unirle: l'AI livella le competenze (il divario dal 22% al 4%) e insieme rende l'expertise più necessaria, perché serve giudizio per pattugliare la frontiera. Ma l'expertise nasce dall'apprendistato, e proprio lì il libro mostra la crepa: i chirurghi residenti tagliati fuori dal robot che imparano da YouTube «training more on live patients than they probably should have». Se il gradino più basso della scala lo sale la macchina, da dove si comincia a salire?

LETTURE è la rubrica di schede critiche di Lost in the Middle. Una scheda per numero, sui libri che servono a capire l'AI e quello che porta con sé. Il formato giudica l'argomento, non l'esperienza di lettura.