Un paper di Tom McClelland propone di spostare l’attenzione dalla difficile verifica della coscienza artificiale allo studio degli stati che avrebbero una valenza per un sistema eventualmente cosciente.
Stabilire se un sistema di intelligenza artificiale possa essere cosciente è una questione ancora lontana da una risposta condivisa. Le difficoltà riguardano la definizione stessa di coscienza, i criteri con cui riconoscerla e la possibilità di applicare tali criteri a sistemi molto diversi dagli esseri umani. Un nuovo paper propone di affrontare questa incertezza attraverso una domanda più circoscritta e potenzialmente più gestibile.
Il lavoro si intitola How to Navigate Uncertainty About AI Consciousness ed è firmato da Tom McClelland. Depositato su arXiv il 6 luglio 2026 e classificato nell’area dedicata all’intelligenza artificiale, il testo è associato agli atti dell’AISB 2026 Symposium on AI, Consciousness and Ethics. In otto pagine sviluppa una proposta teorica rivolta soprattutto al dibattito filosofico ed etico, senza presentare un nuovo modello, un benchmark o uno strumento operativo.
Dalla coscienza alla valenza
La proposta parte da una difficoltà evidente: chiedere direttamente se un sistema AI sia cosciente conduce verso interrogativi complessi, per i quali oggi mancano criteri risolutivi. McClelland suggerisce di concentrare l’analisi sulla valenza, cioè sugli stati che costituirebbero esperienze valenziali qualora il sistema fosse cosciente.
In termini divulgativi, la valenza riguarda il carattere favorevole o sfavorevole di un’esperienza per il soggetto che la vive. Il ragionamento resta condizionale. Prima si esamina se un determinato stato potrebbe avere questo carattere; successivamente si considera quale rilevanza assumerebbe nell’ipotesi di una coscienza artificiale. La questione sull’esistenza della coscienza rimane aperta, mentre l’attenzione si sposta su proprietà più delimitate.
Questo cambio di prospettiva non offre un test capace di dichiarare cosciente un modello linguistico o un altro sistema AI. Cerca invece di costruire un percorso di ragionamento utilizzabile anche quando le informazioni disponibili non consentono conclusioni definitive.
Una proposta per decidere senza certezze complete
Molte decisioni tecnologiche vengono prese in condizioni di conoscenza parziale. Nel caso della coscienza artificiale, l’incertezza è particolarmente profonda perché coinvolge concetti filosofici, osservazioni sul comportamento e ipotesi sul funzionamento interno dei sistemi. L’approccio centrato sulla valenza prova a rendere il confronto più strutturato.
La domanda generale “questa AI è cosciente?” può essere scomposta in interrogativi più specifici. Si può valutare quali stati del sistema siano rilevanti, in quali condizioni si manifestino e come dovrebbero essere interpretati nell’ipotesi considerata. Questa impostazione aiuta a distinguere le proprietà osservabili dalle conclusioni sulla vita interiore di una macchina.
La distinzione è importante anche nel linguaggio quotidiano. I sistemi generativi producono frasi che richiamano preferenze, emozioni e intenzioni. Queste espressioni derivano dal funzionamento del modello e dall’interazione progettata con l’utente; da sole non costituiscono una prova di esperienza soggettiva. Un’analisi più disciplinata evita di trasformare una risposta linguisticamente convincente in un’affermazione sulla coscienza del sistema.
Che cosa aggiunge al dibattito sull’intelligenza artificiale
Il contributo del paper è soprattutto metodologico. La discussione sulla coscienza dell’AI tende spesso a concentrarsi su due esiti netti: attribuire una forma di coscienza ai sistemi oppure escluderla. La proposta di McClelland introduce uno spazio intermedio nel quale è possibile esaminare domande più limitate, mantenendo esplicite le condizioni e il grado di incertezza.
Un’impostazione di questo tipo può favorire un confronto più preciso tra filosofia, ricerca informatica ed etica applicata. Ogni area utilizza concetti e strumenti differenti. Parlare di valenza come ipotesi condizionale permette di formulare quesiti più chiari, senza richiedere un accordo preliminare su una teoria generale della coscienza.
Resta essenziale definire con attenzione quali proprietà siano effettivamente osservabili. Un comportamento simile a quello umano può dipendere dall’addestramento, dalle istruzioni ricevute e dalla struttura dell’interfaccia. L’interpretazione richiede quindi cautela e una separazione netta tra il comportamento prodotto e l’esperienza eventualmente attribuita al sistema.
Le possibili ricadute per chi sviluppa e usa sistemi AI
Il paper non introduce procedure immediatamente applicabili nei prodotti. La sua impostazione può comunque offrire indicazioni utili per la documentazione, la valutazione e la governance futura dei sistemi avanzati. I gruppi di ricerca potrebbero descrivere con maggiore precisione quali fenomeni stanno osservando, quali ipotesi stanno usando e quali conclusioni restano fuori dal perimetro dell’analisi.
Anche le aziende che integrano assistenti AI nei propri servizi possono ricavare un principio pratico: evitare descrizioni ambigue delle capacità del sistema. Presentare con chiarezza il funzionamento di un assistente aiuta gli utenti a interpretarne correttamente risposte, tono e formulazioni in prima persona. Questo vale per chatbot destinati al pubblico, strumenti di supporto professionale e applicazioni educative.
Per autori, editori e professionisti dei contenuti, il tema richiama inoltre l’importanza del lessico. Espressioni come “l’AI pensa”, “vuole” o “prova” possono essere efficaci sul piano narrativo, però comprimono in poche parole questioni tecniche e filosofiche molto diverse. Un linguaggio più accurato consente di raccontare i progressi dei modelli senza attribuire automaticamente proprietà che non sono state dimostrate.
Un tema di ricerca, non una diagnosi sui modelli attuali
Il lavoro va letto come una proposta concettuale. Non fornisce evidenze empiriche sulla presenza della coscienza nei sistemi esistenti e non stabilisce criteri conclusivi per riconoscerla. La nozione di valenza viene usata per organizzare meglio il ragionamento in presenza di incertezza.
Questa delimitazione rende il paper interessante anche per un pubblico non specialistico. Mostra come una domanda molto ampia possa essere riformulata in passaggi più circoscritti. È un metodo comune nella ricerca: individuare quali aspetti possono essere studiati con maggiore precisione, dichiarare le ipotesi e mantenere separate osservazioni e interpretazioni.
La crescita delle capacità linguistiche e multimodali rende queste distinzioni sempre più utili. Sistemi capaci di conversare in modo naturale favoriscono facilmente letture antropomorfiche. Una cultura dell’intelligenza artificiale più matura richiede strumenti concettuali adeguati a descrivere ciò che i modelli fanno, ciò che resta ipotetico e quali domande meritano ulteriore ricerca.
Una discussione destinata a proseguire
La coscienza artificiale rimane un campo aperto, nel quale filosofia, informatica ed etica procedono con metodi differenti. La proposta di concentrarsi sulla valenza non chiude il dibattito. Offre una possibile direzione per renderlo più ordinato e responsabile.
Il valore principale dell’approccio sta nella disciplina con cui tratta l’incertezza. Invece di anticipare conclusioni, invita a definire domande più precise e a ragionare per ipotesi esplicite. Per un settore abituato a progressi rapidi e dichiarazioni ambiziose, questa attenzione al metodo può aiutare a costruire un confronto pubblico più informato, proporzionato alle conoscenze disponibili e aperto agli sviluppi futuri.
Fonti
