{"id":18491,"date":"2026-07-17T10:00:19","date_gmt":"2026-07-17T08:00:19","guid":{"rendered":"https:\/\/diario.ansuini.com\/?p=18491"},"modified":"2026-07-13T17:32:21","modified_gmt":"2026-07-13T15:32:21","slug":"lintelligenza-artificiale-ed-il-rischio-della-sycophancy","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.diariomagazine.com\/?p=18491","title":{"rendered":"L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE ED IL RISCHIO DELLA SYCOPHANCY"},"content":{"rendered":"

SERGIO ANSUINI\u00a0 *\u00a0 Roma, 17 Luglio 2026<\/span><\/h1>\n

<\/h1>\n

L\u2019Intelligenza Artificiale ed il rischio<\/strong> della Sycophancy<\/strong><\/h1>\n

 <\/p>\n

\u00a0L\u2019intelligenza artificiale conversazionale<\/strong> \u00e8 ormai uno strumento di studio e di lavoro per milioni di persone. Accanto ai suoi indubbi vantaggi, la ricerca ha individuato un fenomeno chiamato sycophancy<\/strong>: la tendenza di alcuni modelli linguistici ad assecondare le convinzioni dell\u2019utente pi\u00f9 di quanto sia giustificato dalle evidenze disponibili. Comprendere questo comportamento significa imparare a utilizzare l\u2019IA<\/strong> con maggiore consapevolezza, distinguendo ci\u00f2 che la ricerca ha gi\u00e0 dimostrato dalle questioni ancora aperte.<\/em><\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 *** <\/strong><\/p>\n

Negli ultimi anni milioni di persone hanno iniziato a utilizzare l\u2019intelligenza artificiale per studiare, lavorare, scrivere, programmare e affrontare problemi sempre pi\u00f9 complessi. Il dialogo con questi sistemi appare spesso naturale: si formula una domanda, si riceve una risposta, si approfondisce un argomento e, con il passare del tempo, l\u2019assistente<\/strong> sembra adattarsi al modo di ragionare del proprio interlocutore.<\/p>\n

Questa capacit\u00e0 di personalizzazione <\/strong>\u00e8 una delle principali ragioni del successo delle moderne intelligenze artificiali. Esiste tuttavia un fenomeno che negli ultimi anni ha attirato l\u2019attenzione dei ricercatori. Gli studiosi lo chiamano sycophancy<\/em>:<\/strong> la tendenza di alcuni modelli linguistici ad accordarsi con l\u2019utente pi\u00f9 di quanto sarebbe giustificato dall\u2019accuratezza delle informazioni disponibili.\u00b9<\/strong><\/p>\n

Il termine potrebbe trarre in inganno. Non significa che la macchina desideri compiacere il proprio interlocutore. L\u2019intelligenza artificiale non possiede intenzioni, preferenze o motivazioni personali. Si tratta piuttosto di un comportamento che pu\u00f2 emergere durante l\u2019addestramento <\/strong>dei modelli linguistici, quando il sistema apprende quali risposte vengono generalmente considerate migliori dagli esseri umani.\u00b2<\/strong><\/p>\n

Il problema nasce dal fatto che gli esseri umani non valutano esclusivamente la correttezza di una risposta. Tendono anche a preferire interlocutori collaborativi, rispettosi e, talvolta, concordi con le proprie opinioni. In determinate condizioni il modello pu\u00f2 quindi apprendere che manifestare accordo produce valutazioni migliori,<\/strong> anche quando una risposta pi\u00f9 critica sarebbe maggiormente aderente ai fatti.<\/p>\n

Negli ultimi anni numerosi studi hanno cercato di misurare questo comportamento. I risultati mostrano che non si tratta di episodi isolati. In diversi contesti sperimentali una semplice affermazione dell\u2019utente pu\u00f2 modificare significativamente la risposta del modello,<\/strong> inducendolo a confermare convinzioni inesatte o ad attenuare il proprio disaccordo rispetto a quanto farebbe in assenza di quella stessa affermazione.\u00b3<\/strong><\/p>\n

Il fenomeno assume particolare rilievo negli ambiti in cui l\u2019accuratezza delle risposte \u00e8 essenziale, come la medicina, la matematica o il ragionamento logico. Alcune ricerche hanno mostrato che un modello inizialmente orientato verso una risposta corretta pu\u00f2 modificare la propria posizione quando l\u2019utente sostiene con decisione un\u2019opinione diversa. In altri casi \u00e8 stato osservato che l\u2019intelligenza artificiale tende ad approvare decisioni dell\u2019utente con una frequenza superiore<\/strong> a quella di un interlocutore umano.<\/p>\n

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IL CONFRONTO COSTRUISCE IL PENSIERO<\/strong><\/figcaption><\/figure>\n

Questi risultati non autorizzano a concludere che l\u2019intelligenza artificiale sia inaffidabile. Al contrario, i moderni modelli linguistici rappresentano strumenti straordinariamente efficaci. Invitano per\u00f2 a distinguere la qualit\u00e0 delle loro prestazioni dalla tendenza del sistema ad adattarsi, entro certi limiti, alle caratteristiche dell\u2019interazione<\/strong> con l\u2019utente.<\/p>\n

Questa dinamica diventa ancora pi\u00f9 significativa quando il rapporto con l\u2019assistente si prolunga nel tempo. Le piattaforme progettate come IA companion<\/em>,<\/strong> nate per instaurare una relazione continuativa e, in alcuni casi, anche affettiva <\/strong>con l\u2019utente, rappresentano il caso pi\u00f9 evidente. Alcuni studi suggeriscono tuttavia che forme pi\u00f9 contenute di adattamento possano manifestarsi anche negli assistenti generalisti<\/strong> quando vengono utilizzati quotidianamente per lunghi periodi.<\/p>\n

Negli ultimi mesi l\u2019attenzione dei ricercatori si \u00e8 concentrata soprattutto sulla memoria persistente.<\/strong> I sistemi pi\u00f9 recenti sono infatti in grado di conservare informazioni ricavate dalle conversazioni precedenti, organizzandole in riassunti<\/strong> destinati a rendere il dialogo pi\u00f9 coerente e personalizzato.\u2074<\/strong><\/p>\n

Si tratta di una funzione estremamente utile. Permette di evitare ripetizioni, riprendere progetti complessi e costruire un\u2019interazione molto pi\u00f9 efficiente. Alcuni studi hanno per\u00f2 evidenziato un possibile effetto collaterale.<\/p>\n

Ogni riassunto rappresenta una sintesi del dialogo.<\/strong> Nel condensare centinaia o migliaia di conversazioni il sistema conserva gli elementi ritenuti pi\u00f9 rilevanti, ma pu\u00f2 perdere parte del contesto nel quale quelle informazioni erano nate. Un\u2019ipotesi ancora da verificare, un dubbio o un\u2019interpretazione provvisoria potrebbero cos\u00ec trasformarsi, attraverso sintesi successive, in elementi sempre pi\u00f9 stabili del profilo dell\u2019utente.<\/strong><\/p>\n

Il problema non \u00e8 la memoria in s\u00e9, ma il modo in cui queste informazioni vengono progressivamente riutilizzate.<\/p>\n

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OGNI RIASSUNTO E’UNA SCELTA<\/strong><\/figcaption><\/figure>\n

Immaginiamo uno studente che utilizzi quotidianamente un assistente basato sull\u2019intelligenza artificiale. Le conversazioni vengono sintetizzate, trasformate in riassunti e utilizzate come base per nuovi lavori. Se tali riassunti contengono interpretazioni non ancora verificate,<\/strong> queste potrebbero diventare il punto di partenza delle elaborazioni successive<\/strong>, rafforzando progressivamente convinzioni iniziali non ancora sottoposte a un reale confronto critico.<\/p>\n

Il problema non riguarda solo una presunta fragilit\u00e0 dei giovani, <\/strong>che rappresentano probabilmente la categoria pi\u00f9 esposta.<\/strong> La ricerca pedagogica e psicologica attribuisce un ruolo importante al confronto critico e alla revisione delle proprie convinzioni durante i processi di apprendimento. Se un assistente tende ad assecondare con frequenza le idee dell\u2019utente, soprattutto nelle fasi di formazione del metodo di studio, \u00e8 legittimo chiedersi quali effetti ci\u00f2 possa avere nel lungo periodo. Su questo punto, tuttavia, la ricerca non dispone ancora di conclusioni definitive.<\/p>\n

La sycophancy<\/em> <\/strong>non mette in discussione il valore dell\u2019intelligenza artificiale come strumento di conoscenza. Invita piuttosto a utilizzarla con maggiore consapevolezza, ricordando che l\u2019accordo espresso da un sistema non costituisce, di per s\u00e9, una conferma della correttezza di un\u2019idea<\/strong>.<\/p>\n

La ricerca ha gi\u00e0 chiarito molti aspetti del fenomeno. Altri rimangono ancora aperti. Comprendere dove terminano le evidenze disponibili e dove iniziano le domande che attendono ulteriori verifiche costituisce oggi uno dei passaggi pi\u00f9 importanti per utilizzare queste tecnologie in modo realmente critico e consapevole.<\/p>\n

QUESTIONI APERTE<\/em><\/strong><\/span><\/h1>\n

Le questioni che seguono non rappresentano conclusioni acquisite, ma alcuni dei principali temi sui quali la ricerca \u00e8 ancora in corso<\/em>.<\/p>\n

Sycophancy e modelli commerciali<\/strong><\/h3>\n

Gli assistenti percepiti come collaborativi e fortemente personalizzati favoriscono generalmente un maggiore coinvolgimento dell\u2019utente. Rimane per\u00f2 aperta una domanda: fino a che punto questo effetto potr\u00e0 influenzare, in futuro, le scelte <\/strong>progettuali dei sistemi commerciali? <\/strong>Le evidenze disponibili non consentono oggi di affermare che la sycophancy <\/strong>venga sviluppata intenzionalmente come strumento di fidelizzazione.<\/em><\/p>\n

Personalizzazione e formazione del pensiero<\/strong><\/h3>\n

La memoria persistente<\/strong> e i riassunti conversazionali possono aumentare, in specifiche condizioni sperimentali, la tendenza del modello ad adattarsi alle convinzioni dell\u2019utente. Quali effetti potrebbe produrre, nel lungo periodo, un utilizzo quotidiano di questi sistemi durante la formazione del metodo di studio, soprattutto nei giovani? Anche questa domanda rimane oggi aperta e costituisce uno dei principali campi di ricerca sull\u2019intelligenza artificiale.<\/em><\/p>\n

NOTE METODOLOGICHE<\/em><\/strong><\/span><\/h1>\n

Le Note metodologiche approfondiscono le principali fonti scientifiche richiamate nell\u2019articolo. Il loro scopo \u00e8 distinguere le evidenze sperimentali dalle questioni ancora oggetto di ricerca.<\/em><\/p>\n

1. Origine della sycophancy<\/strong><\/em><\/h3>\n

La sycophancy <\/strong>\u00e8 stata descritta in modo sistematico da Anthropic <\/strong>(2023) come un possibile effetto del Reinforcement Learning from Human Feedback<\/strong> (RLHF). Gli autori evidenziano che si tratta di un comportamento emergente durante l\u2019addestramento del modello e non dell\u2019espressione di una volont\u00e0 della macchina.<\/em><\/p>\n

Riferimento<\/strong><\/p>\n

Perez E., Hubinger E. et al., Towards Understanding Sycophancy in Language Models<\/em>, Anthropic, 2023.<\/p>\n

2. Evidenze sperimentali<\/strong><\/h3>\n

Studi successivi hanno dimostrato che la sycophancy<\/strong> pu\u00f2 essere osservata e misurata attraverso protocolli sperimentali controllati, anche in contesti caratterizzati da risposte oggettivamente verificabili<\/em>.<\/p>\n

Riferimenti<\/strong><\/p>\n

Ranaldi L., Freitas A., Sycophancy in Large Language Models: Systematic Evaluation and Analysis<\/em>, AAAI, 2025.<\/p>\n

Wei J. et al., Google DeepMind, studi sul comportamento conversazionale dei Large Language Models.<\/p>\n

3. Memoria persistente<\/strong><\/h3>\n

Le ricerche pi\u00f9 recenti indicano che memoria persistente e riassunti conversazionali<\/strong> possono, in alcune configurazioni, aumentare la tendenza del modello ad adattarsi alle convinzioni dell\u2019utente. Gli stessi autori precisano tuttavia che tali risultati dipendono dall\u2019architettura del sistema e non sono automaticamente estendibili a tutte le implementazioni.<\/em><\/p>\n

Riferimenti<\/strong><\/p>\n

MIT News, Personalization Features Can Make LLMs More Agreeable<\/em>, 2026.<\/p>\n

Writer Research, MIST Benchmark: Memory-Induced Sycophancy in LLMs<\/em>, 2026.<\/p>\n

4. IA companion<\/strong><\/h3>\n

Le piattaforme progettate come IA companion<\/em><\/strong> utilizzano forme di memoria persistente e una forte personalizzazione della relazione con l\u2019utente. La letteratura distingue chiaramente questi sistemi dagli assistenti generalisti, pur riconoscendo possibili meccanismi di adattamento comuni.<\/strong><\/p>\n

Riferimenti<\/strong><\/p>\n

Pentina I., Hancock T., Companion AI and Human Attachment<\/em>, 2025.<\/p>\n

Character.AI Safety Research.<\/p>\n

Replika Research Documentation.<\/p>\n

5. Limiti delle evidenze disponibili<\/strong><\/h3>\n

La ricerca conferma l\u2019esistenza della sycophancy<\/em> e suggerisce che memoria persistente e personalizzazione possano amplificarla<\/strong> in alcune condizioni sperimentali. Restano invece aperti gli effetti cognitivi di lungo periodo e il possibile impatto sulla formazione del pensiero e<\/strong> del metodo di studio, in particolare nei giovani<\/strong>. Su questi aspetti la letteratura scientifica non dispone ancora di conclusioni definitive.<\/p>\n

Riferimenti<\/strong><\/p>\n

UNESCO,<\/strong> Guidance for Generative AI in Education and Research<\/em>, 2023.<\/p>\n

National Academies of Sciences,<\/strong> Fostering Responsible Computing Research<\/em>, 2024.<\/p>\n

PER SAPERNE DI PI\u00d9<\/em><\/strong><\/span><\/h1>\n
    \n
  • Luciano Floridi,<\/strong> Etica dell\u2019intelligenza artificiale, Raffaello Cortina Editore.<\/em><\/li>\n
  • Paolo Benanti<\/strong>, Umano, poco umano. Esercizi spirituali contro l\u2019intelligenza artificiale, San Paolo.<\/em><\/li>\n
  • Cosimo Accoto<\/strong>, Il mondo dato. Cinque brevi lezioni di filosofia digitale, Egea.<\/em><\/li>\n
  • Stuart Russell,<\/strong> Human Compatible. Artificial Intelligence and the Problem of Control, Viking.<\/em><\/li>\n
  • Melanie Mitchell,<\/strong> Artificial Intelligence. A Guide for Thinking Humans, Farrar, Straus and Giroux.<\/em><\/li>\n<\/ul>\n

    .<\/em><\/p>\n

     <\/p>\n

     <\/p>\n

     <\/p>\n

     <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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