(AGENPARL) - Roma, 4 Ottobre 2026 - *Comunicato Stampa di UniMORE*
*Lo studio di Roberto Cavicchioli, Marco Furini e Massimiliano Panarari,
del Dipartimento di Comunicazione ed Economia, presentato alla conferenza
internazionale ACM GoodIT 2026 di Pisa, mostra come sistemi differenti
possano fornire risposte anche sensibilmente diverse quando viene chiesto
loro di assumere lo stesso profilo personale.*
Quanto conta il sistema di intelligenza artificiale che scegliamo quando
gli chiediamo di assumere il punto di vista di una determinata persona? Una
ricerca condotta da *Roberto Cavicchioli*, *Marco Furini *e *Massimiliano
Panarari*, del *Dipartimento di Comunicazione ed Economia di Unimore*,
mostra che la risposta può cambiare in misura significativa a seconda del
modello utilizzato.
Lo studio, presentato alla conferenza internazionale *ACM GoodIT 2026*,
svoltasi a Pisa, ha analizzato il comportamento di tre sistemi di
intelligenza artificiale – *Gemma, Nemotron e DeepSeek* – sottoponendoli a
21 domande relative ad ambiti sensibili, fra cui politica, religione,
salute ed etica.
Ai diversi modelli è stato chiesto di rispondere assumendo, di volta in
volta, cinque differenti profili: un *cattolico praticante*, un *ateo* o
*agnostico*, uno studente, un professionista e una persona con una malattia
cronica.
I risultati mostrano che assegnare a un sistema di AI uno stesso profilo
non conduce necessariamente a risposte omogenee. Di fronte alla medesima
domanda, modelli differenti possono infatti arrivare a conclusioni diverse,
utilizzare argomentazioni differenti o attribuire caratteristiche non
coincidenti alla persona che viene loro chiesto di rappresentare.
Un esempio riguarda la domanda sulla possibilità di considerare
giustificabile l'invasione di un altro Stato per ragioni di sicurezza
nazionale. Quando ai tre sistemi viene chiesto di rispondere assumendo il
profilo di un cattolico praticante, le risposte non convergono
necessariamente sulla stessa posizione.
*"Uno degli aspetti più interessanti emersi dalla ricerca *– spiega *Marco
Furini* –* è che indicare a un sistema di intelligenza artificiale quale
profilo assumere non è sufficiente a determinarne il comportamento. Siamo
noi a fornire alcune caratteristiche della persona, ma ogni modello le
interpreta e le traduce in una rappresentazione propria. La scelta del
sistema utilizzato può quindi incidere sul tipo di risposta che riceviamo".*
La ricerca non si è limitata a verificare la presenza di risposte
affermative o negative. I ricercatori hanno esaminato anche il lessico
impiegato e la distanza semantica fra le diverse risposte, così da valutare
se le variazioni riguardassero soltanto la formulazione linguistica oppure
anche il contenuto delle argomentazioni.
*"Abbiamo analizzato le risposte su più livelli *– osserva *Roberto
Cavicchioli* –* verificando la decisione finale, le parole utilizzate e il
significato complessivo delle spiegazioni. In questo modo abbiamo potuto
osservare differenze che, in alcuni casi, vanno ben oltre una semplice
variazione del linguaggio".*
Dall'analisi emergono inoltre comportamenti differenti fra i tre modelli
esaminati. Gemma mostra una maggiore capacità di modificare le proprie
risposte in relazione al profilo assegnato, Nemotron presenta un
comportamento più stabile, mentre DeepSeek risulta meno sensibile alle
caratteristiche della persona che gli viene chiesto di rappresentare.
Il lavoro di Cavicchioli, Furini e Panarari richiama così l'attenzione su
un aspetto destinato ad assumere crescente rilievo con la diffusione dei
sistemi di intelligenza artificiale generativa. La capacità di adattare una
risposta alle caratteristiche dell'interlocutore può rendere questi
strumenti più utili e pertinenti, ma può al tempo stesso favorire risposte
eccessivamente aderenti al punto di vista attribuito all'utente, con il
rischio di rafforzarne convinzioni o pregiudizi.
*"Questi strumenti *– aggiunge Furini –* stanno assumendo un ruolo sempre
maggiore nel modo in cui cerchiamo informazioni, approfondiamo un argomento
e costruiamo le nostre opinioni. Sapere che sistemi diversi, pur ricevendo
le stesse indicazioni e la stessa domanda, possono restituire risposte
differenti significa comprendere che la scelta di un modello di
intelligenza artificiale non è necessariamente irrilevante rispetto al
risultato che otteniamo".*
La ricerca presentata a GoodIT 2026 mette quindi in evidenza come la
capacità di un'intelligenza artificiale di "*mettersi nei panni*" di
qualcuno non dipenda soltanto dalle istruzioni ricevute. A incidere è anche
il modo in cui ciascun modello interpreta le caratteristiche attribuite a
quella persona e le traduce nella propria risposta.
gp
