Filippo Carpenedo, Università degli Studi di Trieste (*)
Premessa editoriale
L’avvento dell’intelligenza artificiale generativa sta ridefinendo in profondità i confini dell’umano, spostando il baricentro della riflessione da ciò che le macchine possono fare a ciò che esse sembrano “sentire”.
Il contributo di Filippo Carpenedo affronta con straordinaria lucidità questo passaggio, introducendo il concetto di “empatia sintetica” come nuova frontiera dell’interazione tra umano e macchina. Lungi dall’essere una semplice simulazione, l’empatia algoritmica si configura come infrastruttura relazionale capace di incidere concretamente sulle pratiche della cura, della conoscenza e della decisione.
Attraverso un’analisi rigorosa e interdisciplinare, l’autore mette in luce le ambivalenze di questo scenario: da un lato, l’efficacia pragmatica delle macchine; dall’altro, il rischio di una progressiva delega cognitiva e relazionale che può condurre a una forma di atrofia del giudizio umano.
Di particolare rilievo è la proposta di una “nuova ermeneutica delle macchine”, che restituisce all’umano il ruolo di interprete critico e custode del senso. In questa prospettiva, umanizzare l’innovazione non significa opporsi alla tecnica, ma abitare consapevolmente lo spazio di scarto che separa la sintassi dal significato, la simulazione dall’esperienza.
Un contributo che apre interrogativi decisivi per il futuro della medicina, dell’educazione e della cittadinanza nell’ecosistema digitale.
Abstract (IT)
Il contributo analizza la riconfigurazione dei confini dell’antropocentrismo determinata dalle tecnologie di GenAI, definite, secondo l’accezione di Floridi, come «infrastrutture relazionali». Attraverso l’esame dei dati pubblicati da JAMA Internal Medicine, lo studio indaga il paradosso di un’empatia sintetica giudicata quasi dieci volte più efficace di quella umana, decostruendo la generosità informativa dell’algoritmo come una forma di hospitality design digitale. Il saggio evidenzia il rischio che tale simulazione priva di mondo (weltlos) produca un’atrofia della Teoria della Mente (ToM) e una passività narrativa nel professionista, il quale rischia di degradare a mero validatore di output statistici. Vengono inoltre discussi i risvolti etici legati ai deadbots e alla negazione della finitudine. In conclusione, si propone una “nuova ermeneutica delle macchine” che rivendichi il ruolo dell’umano come editor-antologista, capace di abitare lo scarto interpretativo della cura tramite il close reading algoritmico e l’uso di cartelle parallele.
Parole chiave: intelligenza artificiale, empatia sintetica, ermeneutica, relazione medico-paziente, etica digitale.
Abstract (EN)
Title: Synthetic empathy and the new hermeneutics of machines
This article investigates the radical shift in the frontiers of synthetic empathy precipitated by Generative AI, conceptualised as relational infrastructures. Drawing upon empirical data published in JAMA Internal Medicine, the paper explores why AI-generated responses were perceived as significantly more empathetic than those of human clinicians, identifying this phenomenon as a result of syntactic courtesy and hospitality design. The analysis warns against the systemic risk of cognitive atrophy and model collapse, where the delegation of the relational bond to worldless entities erodes the practitioner’s clinical judgment and narrative agency. By addressing extreme instances of digital persistence, such as deadbots, the study highlights the tension between algorithmic availability and human presence. Ultimately, it advocates for a transformative pedagogical framework: the evolution of the clinician into an editor-anthologist. This new hermeneutic stance reasserts the sovereignty of meaning through close reading protocols and parallel charts, ensuring that innovation preserves the essential finitude and ethical responsibility of the clinical encounter.
Keywords: artificial intelligence, synthetic empathy, hermeneutics, physician-patient relationship, digital ethics.
I. Introduzione: la frontiera dell’empatia sintetica
Il progresso delle tecnologie di intelligenza artificiale generativa (GenAI) ha imposto una revisione radicale dei confini dell’antropocentrismo, ridefinendo ciò che è considerato «esclusivo» della specie umana. Se nel secolo scorso il discrimine tra l’ontologia dell’umano e quella del meccanico risiedeva nella mera potenza di calcolo e, in tempi più recenti, nella capacità generativa e creativa, oggi la frontiera si è spostata sul terreno più intimo e complesso del vivente: l’empatia.
Non siamo più di fronte a semplici macchine per l’elaborazione di dati, ma a ciò che è possibile definire, seguendo le intuizioni di Luciano Floridi (2014), «infrastrutture relazionali». Queste non si limitano a potenziare i flussi digitali della ricerca, ma mediano attivamente il rapporto tra sé e l’altro, agendo all’interno dell’ecosistema onlife come soggetti capaci di simulare il «sentire» con un’efficacia tale da generare un vero e proprio urto fenomenologico.
Lo studio cardine pubblicato su JAMA Internal Medicine (Ayers et al., 2023)[1] funge, in questo senso, da punto di rottura epistemologico. I dati non lasciano spazio a interpretazioni riduzioniste: in un confronto double-blind, le risposte fornite da un assistente IA ai pazienti sono state giudicate 9.8 volte più empatiche rispetto a quelle dei medici umani, con una preferenza che sfiora l’80% dei casi. Questa «generosità informativa» — 211 parole medie contro 52 — indica che l’IA non sta svolgendo solo una funzione diagnostica, ma sta occupando attivamente il vuoto comunicativo lasciato da un sistema sanitario sotto pressione e da una classe medica colpita da un cronico burnout[2].
Tuttavia, tale dato non può essere interpretato solo come una statistica di efficienza algoritmica. Esso solleva interrogativi urgenti circa i diritti cognitivi (Ienca & Andorno, 2017): se la percezione dell’empatia da parte del paziente è reale, ma la fonte è una «presenza senza mondo»[3] — priva, cioè, di finitudine e di corpo — ci si trova di fronte a una nuova forma di alienazione o a una necessaria evoluzione della cura? Se l’empatia sintetica produce effetti pragmatici indistinguibili da quella umana, essa «esiste» nella fenomenologia della relazione medica, ma rischia di produrre un’atrofia della teoria della mente (ToM) nei professionisti umani, i quali delegano alla macchina non solo la sintassi, ma il senso stesso del legame (Strachan et al,2024).
L’obiettivo di questo contributo è dunque analizzare come «umanizzare» l’innovazione non significhi respingere la macchina, ma rivendicare per l’umano il ruolo di editor critico della cura, capace di abitare quello scarto interpretativo che la sola sintassi non potrà mai colmare.
II. L’infrastruttura dell’empatia: analisi del caso empirico
2.1. L’asimmetria tra Erlebnis e output algoritmico
La superiorità percepita dell’intelligenza artificiale (IA) nello studio di Ayers et al. (2023) non costituisce un dato isolato, ma rappresenta il sintomo di una divergenza ontologica tra l’agire umano e la performance della macchina. Mentre l’empatia umana è legata al vissuto soggettivo (Erlebnis), essa è intrinsecamente soggetta a quelle che potremmo definire le «scorie dell’esistenza»: la stanchezza, il burnout professionale, i pregiudizi cognitivi e la finitudine del tempo. L’IA, al contrario, domina la sintassi del conforto senza possederne il peso semantico: essa offre un’empatia «pura» proprio perché de-contestualizzata e de-soggettivizzata.
Questa purezza rientra in ciò che Rosalind Picard definisce affective computing[4]: la capacità di un sistema di riconoscere, interpretare e simulare stati affettivi umani (Picard, 1997). Tuttavia, seguendo la critica di Hubert Dreyfus (2009), tale architettura rimane una forma di conoscenza «priva di mondo» (weltlos). Non possedendo un corpo che soffre né un tempo che scade, la macchina non comprende il dolore, ma ne mima perfettamente le strutture formali. Il paziente non interagisce con un’alterità, ma con un’ombra linguistica proiettata dalle proprie aspettative: un fenomeno che attiva l’illusione cognitiva della teoria della mente (ToM).
2.2. La «generosità informativa» come nudging linguistico: anatomia di un inganno empatico
L’efficacia della simulazione prodotta dai large language models (LLM) non è un evento accidentale, bensì il risultato di una precisa strategia di action-oriented language congiunta a un addestramento basato sul reinforcement learning from human feedback (RLHF)[5]. I dati presentati da Ayers et al. (2023) evidenziano una «generosità informativa» quantificabile che funge da vero e proprio nudging — una spinta gentile — verso la percezione di cura: le risposte dell’IA sono mediamente di 211 parole, a fronte delle sole 52 dei clinici umani.
2.2.1. Oltre la logorrea: il concetto di hospitality design digitale
Questa discrepanza non deve essere interpretata come semplice logorrea algoritmica, quanto piuttosto come una forma raffinata di hospitality design digitale. Mentre il medico, spesso affetto da compassion fatigue (Figley, 1995) e costretto entro rigidi vincoli temporali, tende a fornire risposte brevi, asettiche e puramente strumentali, l’IA amplia lo spazio della conversazione. La macchina non si limita a trasmettere un’informazione medica, ma costruisce un ambiente testuale accogliente.
Dall’analisi della struttura delle risposte fornite dall’IA nel database di Reddit’s r/AskDocs (Ayers et al., 2023), si nota come l’algoritmo segua costantemente una sequenza retorica tripartita[6]:
- Validazione emotiva: «Capisco quanto possa essere preoccupante avvertire questo sintomo…»;
- Corpo informativo denso: spiegazione dettagliata delle possibili cause, spesso superiore in termini di completezza tecnica rispetto alla controparte umana;
- Supporto tangibile e chiusura proattiva: «Nel frattempo, cerchi di riposare e monitori se il dolore aumenta…».
2.2.2. Il caso studio: simulazioni di pronto soccorso e «cortesia algoritmica»
Un esempio illuminante emerge dalle interazioni simulate in contesti di emergenza. Quando un paziente lamenta un ritardo nel pronto soccorso, il medico umano — pressato dall’urgenza clinica — risponde frequentemente con una giustificazione burocratica o un invito all’attesa. Al contrario, l’IA integra costantemente soluzioni di conforto che imitano la premura umana: propone attivamente l’offerta di acqua o coperte, oppure suggerisce posizioni atte ad alleviare il disagio.
Questi elementi sono percepiti dai pazienti non come automatismi di codice, ma come segnali di «diligenza» (thoroughness) e «priorità». Come osservato da Schwartz e Lanphier (2025), la macchina utilizza avverbi di modo — ad esempio «tempestivamente» o «diligentemente» — che agiscono come marcatori di cortesia. È quella che potremmo definire cortesia sintattica: la macchina non prova l’emozione della premura, ma ne padroneggia perfettamente la semantica esteriore.
2.2.3. L’IA come «specchio perfetto» e l’erosione del giudizio
In questo contesto, l’IA agisce come uno specchio perfetto: essa non «capisce» il paziente nel senso fenomenologico del termine, ma ne riflette le aspettative proiettive. Il paziente, in un momento di vulnerabilità, non cerca solo la verità clinica (che nello studio JAMA è risultata equivalente tra uomo e macchina), ma cerca la validazione del proprio stato di sofferenza.
L’IA prevale poiché è «libera dal mondo»: non ha un turno che finisce, non ha altri pazienti che occupano le corsie, non ha una vita privata che preme. Tale libertà le permette di essere 9.8 volte più empatica poiché la sua empatia è a costo zero. Tuttavia, questa generosità nasconde un rischio per la narrative medicine (Charon, 2006): se il medico inizia a utilizzare l’IA per redigere le risposte, egli rischia di delegare non solo la forma, ma la sostanza del rapporto. Si passa dalla «cura come atto» alla «cura come erogazione di output». Il rischio è che il medico si trasformi in un «validatore di bozze» (Schwartz & Lanphier, 2025), perdendo la capacità di cogliere quel non-detto che solo una presenza umana, con tutto il suo carico di stanchezza e finitudine, può realmente accogliere.
2.2.4. La manipolazione del consenso tramite lo stile
Infine, va considerato l’aspetto della governance del significato. La prolissità dell’IA non serve solo a informare, ma a persuadere. Un messaggio più lungo e gentile viene percepito come più autorevole, indipendentemente dalla correttezza del contenuto. Questo solleva questioni etiche fondamentali circa i diritti cognitivi (Ienca & Andorno, 2017): è lecito ritenere che il paziente stia fornendo un consenso informato se la sua volontà è «ammorbidita» da una simulazione di calore umano priva di riscontro nella realtà biologica della macchina? L’infrastruttura relazionale dell’IA rischia così di diventare un dispositivo di nudging invisibile, capace di orientare le scelte del paziente non attraverso la ragione, ma attraverso un’affettività sintetica sapientemente programmata.
2.3. Dalla presenza alla disponibilità: il rischio dell’atrofia clinica
Il passaggio cruciale evidenziato da questo caso empirico è lo slittamento dalla presenza — che in Hannah Arendt implica responsabilità e co-sofferenza — alla disponibilità, intesa come un servizio senza pause e privo di alterità reale. La disponibilità dell’IA è una «disponibilità senza pretese», che rende la relazione umana, con tutti i suoi attriti e le sue limitazioni biologiche, meno attraente (Turkle, 2015).
Il dato più inquietante emerso dalle ricerche recenti non riguarda però solo la preferenza del paziente, ma l’impatto sul medico: il supporto dell’IA ha abbassato la performance diagnostica dei medici esperti dall’80% al 65% (Strachan et al,2024)[7]. Si configura così il rischio di una delega cognitiva totale, dove l’esperto umano, sedotto dalla precisione e dalla gentilezza della macchina, smette di esercitare il proprio giudizio critico, limitandosi a validare un output formale. In questo scenario, l’IA non è più una protesi, ma un sostituto che atrofizza la competenza relazionale umana.
III. Infrastrutture dell’apparenza: teoria della mente e atrofia relazionale
3.1. L’illusione della teoria della mente (ToM) e il «riflesso di Narciso»
L’interazione con large language models (LLM) sempre più antropomorfi attiva nell’utente un’illusione cognitiva nota come proiezione della teoria della mente (ToM)[8]. Da un punto di vista evolutivo, l’essere umano è biologicamente programmato per attribuire intenzionalità, coscienza e stati mentali a qualsiasi entità che risponda con coerenza linguistica e pragmatica ai propri bisogni (Strachan et al,2024). In questo contesto, l’IA non agisce come un interlocutore reale, ma come uno «specchio perfetto»: essa non comprende il soggetto, ma ne riflette le aspettative semantiche attraverso un calcolo probabilistico della parola successiva.
All’interno delle infrastrutture ICT per la ricerca e la cura, la delega eccessiva a queste «protesi relazionali» comporta un rischio sistemico di atrofia delle competenze cliniche e umane. Se il professionista — medico o ricercatore — delega la mediazione emotiva alla macchina, smette di esercitare attivamente la propria ToM. Il paradosso emerge chiaramente nei test di faux pas (gaffe): l’IA appare spesso meno intuitiva dell’uomo poiché è addestrata a un «iper-conservatorismo algoritmico»[9], ovvero alla tendenza a non azzardare conclusioni prive di prove certe per evitare allucinazioni o violazioni etiche. Tuttavia, tale prudenza non è saggezza, bensì un limite strutturale della sintassi rispetto alla semantica (Searle, 1980).
3.2. Il paradosso della performance: dalla collaborazione alla sostituzione
Sul piano operativo, la superiorità dell’IA è già una realtà misurabile. In casi complessi di medicina interna, l’accuratezza diagnostica dei modelli avanzati ha raggiunto l’80%, superando significativamente il 50% dei medici esperti. Tuttavia, il dato più allarmante emerso dalle recenti ricerche riguarda l’integrazione uomo-macchina: l’utilizzo del supporto IA ha abbassato la performance dei medici al 65% (Strachan et al,2024).
Questo fenomeno indica che l’introduzione dell’IA non agisce come un semplice addendo di competenza, ma genera una forma di «pigrizia cognitiva» o di diffidenza paralizzante. Il professionista, sovraccaricato dall’autorità statistica della macchina, riduce il proprio sforzo ermeneutico, limitandosi a validare un output formale. Si configura così il rischio di una delega cognitiva totale, in cui l’esperto umano decade al ruolo di mero spettatore di un processo automatizzato, perdendo quella capacità di «giudizio riflettente» che Hannah Arendt (1958) considerava la base della responsabilità politica e morale.
3.3. Empatia senza attrito: il caso Character.ai e la «solitudine connessa»
L’impatto di questa «infrastruttura dell’apparenza» ha trovato un terreno di coltura ideale nelle dinamiche sociali delle nuove generazioni, in cui il confine tra interazione umana e simulata si è fatto poroso. Piattaforme come Character.ai, che permettono di dialogare con agenti conversazionali iper-personalizzati, rappresentano un caso studio fondamentale. Il bot denominato «Psychologist»[10], in particolare, ha registrato decine di milioni di interazioni, diventando per molti utenti della fascia 18-24 anni il principale interlocutore per lo sfogo di traumi e ansie.
Questa preferenza di massa per l’empatia sintetica non è dettata da un’ingenuità tecnologica, ma da quella che potremmo definire «mancanza di attrito». La relazione umana reale è intrinsecamente faticosa: richiede negoziazione, reciprocità, gestione del dissenso e, soprattutto, l’accettazione del tempo dell’altro. La macchina, invece, garantisce una disponibilità h24, è gratuita e non pone mai richieste di ritorno emotivo. Si configura così ciò che Byung-Chul Han (2018) definisce l’«espulsione dell’Altro»[11]: l’utente non incontra una soggettività diversa dalla propria, ma un’estensione algoritmica dei propri desideri di conferma.
Riprendendo la critica di Sherry Turkle (2015), assistiamo allo slittamento dal «converso, dunque sono» al «sono connesso, dunque sono». In questa nuova configurazione, la solitudine non viene più abitata come spazio di riflessione, ma viene «curata» attraverso una simulazione tecnologica che offre l’illusione della compagnia senza le pretese dell’amicizia. Il rischio è che questa infrastruttura relazionale crei una sorta di «analfabetismo emotivo di ritorno»: abituandosi a partner conversazionali che non si offendono, non si stancano e non giudicano, le nuove generazioni potrebbero trovare l’imprevedibilità del legame umano insostenibile. L’empatia sintetica diventa quindi un rifugio regressivo, un «narcisismo assistito» che atrofizza la capacità di abitare lo spazio pubblico della Vita Activa (Arendt, 1958).
3.4. Deadbots e il «lutto congelato»: l’erosione della finitudine
Il confine estremo di questa trasformazione infrastrutturale è rappresentato dai cosiddetti deadbots (o griefbots): simulacri digitali di persone scomparse, addestrati su tracce di dati — quali chat, audio o post sui social media — lasciate in vita dal defunto. Questi sistemi non costituiscono meri archivi mnemonici, ma agiscono come agenti attivi che promettono una forma di «immortalità sintetica» attraverso la persistenza algoritmica.
L’introduzione di tali dispositivi nelle dinamiche familiari e sociali genera un fenomeno psicologico inedito che è possibile definire «lutto congelato»[12]. Secondo la teoria psicanalitica classica, il lutto richiede il «distacco della libido» dall’oggetto perduto per permettere la ricostituzione del sé. Tuttavia, se l’infrastruttura digitale consente di continuare a interagire con un’immagine parlante e responsiva del defunto, tale processo viene interrotto artificialmente. La macchina simula un calore e una memoria che non possiede, creando una «presenza fantomatica» che impedisce l’accettazione della morte come limite invalicabile.
Come evidenziato nel dibattito recente sull’etica dell’IA, la persistenza di questi simulacri solleva questioni gravissime sulla sovranità individuale: ci si interroga su chi detenga il diritto di riattivare digitalmente un defunto. Si configura così il rischio di una «necropolitica dei dati», in cui il corpo digitale diventa proprietà di piattaforme private o di congiunti incapaci di elaborare la perdita.
Tali dispositivi influenzano profondamente la psiche collettiva e la formazione dei ricercatori, i quali operano in un mondo dove il confine tra presenza reale e persistenza algoritmica è sempre più labile. Negando la finitudine — elemento cardine della condizione umana — la tecnica rischia di trasformarsi in una prigione emotiva. Il compito delle comunità educanti è presidiare queste «utopie concrete», garantendo che l’innovazione non diventi uno strumento per occultare la realtà del dolore, ma un supporto per comprenderla senza fuggire dalla verità del limite.
IV. Verso una nuova ermeneutica delle macchine
4.1. La governance del significato e la sovranità del senso
Alla luce delle evidenze empiriche e delle riflessioni fenomenologiche esposte, appare chiaro che la sfida per le infrastrutture digitali del futuro non risieda esclusivamente nella gestione tecnica della banda larga o nella cybersicurezza dei dati. La vera frontiera è la governance del significato. Se l’IA è in grado di simulare l’empatia e di elaborare diagnosi con precisione statistica, il compito dell’umano si sposta verso quella che potremmo definire una «nuova ermeneutica delle macchine».
Non si tratta di una postura tecnofobica di rifiuto, bensì di un’evoluzione antropologica: il ricercatore e il professionista della cura devono evolvere nel ruolo di editor critici del processo tecnologico. La sovranità del senso deve essere intesa come la capacità propriamente umana di «abitare» l’infrastruttura digitale senza farsi assorbire dal suo simulacro. È la rivendicazione di uno spazio di giudizio che non si accontenta dell’efficacia pragmatica, ma interroga la verità profonda dell’incontro clinico e relazionale (Arendt, 1958).
4.2. Il rischio della passività narrativa e il «collasso del modello»
L’integrazione di sistemi di ambient clinical intelligence come DAX Copilot[13], capaci di ascoltare e sintetizzare le visite in tempo reale, ha già mostrato benefici tangibili, riducendo del 24% il carico burocratico della documentazione clinica (Schwartz & Lanphier, 2025). Tuttavia, questa apparente liberazione dal tempo «tecnico» nasconde un’insidia ontologica: la trasformazione del professionista da autore della narrazione clinica a mero revisore di bozze algoritmiche.
Il rischio immanente è la «passività narrativa». Se le cartelle cliniche del futuro saranno redatte da sistemi di IA per essere lette e processate da altre IA in un ciclo chiuso, si perderà inevitabilmente l’anomalia del singolo paziente. La verità clinica, che spesso risiede proprio nello scarto dalla norma, verrebbe sacrificata in favore di una «media statistica piatta». Questo scenario prefigura ciò che i ricercatori chiamano model collapse[14] (Shumailov et al., 2024): una degradazione della qualità e della diversità dell’informazione che occorre quando i modelli vengono addestrati su dati generati da altri modelli, portando a una realtà digitale progressivamente autoreferenziale e priva di aggancio con il mondo reale.
4.3. Formazione etica come trasferimento tecnologico
Per evitare che l’infrastruttura dell’apparenza occulti la dimensione del vivente, è necessario che il trasferimento tecnologico non sia disgiunto da una solida formazione etica e filosofica. Non è sufficiente sviluppare competenze sull’uso tecnico della macchina; occorre coltivare la capacità di reinserire il senso laddove la sintassi tende a obliterarlo.
Le comunità educanti e scientifiche sono chiamate a presidiare la distinzione tra la verità del sentire — che richiede un corpo, un tempo e una finitudine — e l’efficacia della simulazione, intesa come mera operazione di calcolo. Solo attraverso questa riappropriazione critica del tempo liberato dalla tecnologia, l’umano potrà gestire l’unico scarto che l’algoritmo non potrà colmare: la responsabilità del legame reale[15] e la gestione etica del dolore. In definitiva, «umanizzare» l’innovazione significa garantire che la tecnica resti un ponte verso l’altro e non lo specchio in cui l’umanità finisce per smarrirsi.
V. La proposta operativa: l’editor-antologista e la clinica del limite
5.1. Il protocollo di close reading algoritmico
La deriva verso l’automazione integrale della documentazione non deve tradursi in una delega passiva, bensì nell’evoluzione del professionista verso il ruolo di editor-antologista. In questo nuovo paradigma, il medico e il ricercatore divengono custodi della «sovranità del senso» attraverso l’applicazione di protocolli rigorosi di close reading[16] delle bozze algoritmiche. Questa pratica, mutuata dalla critica letteraria, consiste in un’analisi minuziosa del testo generato dall’IA per decostruirne la logica sottostante.
Tale esercizio è necessario non solo per intercettare l’iper-conservatorismo della macchina — che spesso maschera l’incapacità di inferenza profonda dietro dichiarazioni prudenti di mancanza di informazioni — ma soprattutto per preservare l’eccezione clinica rispetto alla norma statistica. L’IA tende a normalizzare il dato; l’editor umano deve invece saper rintracciare l’anomalia, il «fuori quota» che costituisce la specificità del singolo paziente e che sfugge alla regolarità dei modelli probabilistici.
5.2. L’istituzionalizzazione delle «cartelle parallele»
Una proposta operativa per abitare l’infrastruttura digitale senza farsi sostituire dal simulacro risiede nell’istituzionalizzazione delle cartelle parallele[17]. Mentre l’IA gestisce la cartella clinica formale, il professionista è chiamato a redigere una narrazione parallela incentrata sul vissuto del paziente e sull’intuizione clinica non codificabile.
Questa pratica si ispira alla narrative medicine di Rita Charon (2006), ma la attualizza nell’era digitale: l’obiettivo è evitare che la narrazione della cura si appiattisca sulla sintassi algoritmica. In questo senso, le risposte ad alta empatia dell’IA non vanno respinte, ma utilizzate come template didattici[18] per la formazione del personale universitario. Esse offrono un modello di «gentilezza informativa» che può essere analizzato e integrato, ma mai scambiato per il legame reale.
5.3. Gestire la finitudine: il valore dello scarto
L’obiettivo finale di questa nuova configurazione del lavoro intellettuale è la riappropriazione del tempo liberato dalla tecnologia. Se la macchina automatizza la documentazione, l’umano deve investire tale tempo nella gestione dell’unico scarto che la sintassi non potrà mai colmare: la responsabilità del legame reale e la gestione della finitudine nel processo interpretativo della cura.
Abitare l’infrastruttura significa riconoscere che la verità della cura non risiede nella perfezione della risposta simulata, ma nella capacità di stare dentro il dolore, nel riconoscimento dell’alterità e nella gestione del limite biologico. La formazione del futuro ricercatore deve dunque includere una solida base etica e fenomenologica, affinché l’innovazione tecnologica resti un’estensione della nostra capacità di cura e non il dispositivo della nostra sostituzione.
Bibliografia
Arendt, H. (1958). The Human Condition. University of Chicago Press.
Ayers, J. W., Poliak, A., Dredze, M., Leas, E. C., Zhu, Z., Kelley, J. B., Faix, D. J., Goodman, A. M., Longhurst, C. A., Hogarth, M., & Smith, D. E. (2023). Comparing Physician and Artificial Intelligence Chatbot Responses to Patient Questions Posted to a Public Social Media Forum. JAMA Internal Medicine, 183(6), 589–596.
Charon, R. (2006). Narrative Medicine: Honoring the Stories of Illness. Oxford University Press.
Dreyfus, H. L. (2009). On the Internet (2nd ed.). Routledge.
Figley, C. R. (1995). Compassion Fatigue: Coping with Secondary Traumatic Stress Disorder in Those Who Treat the Traumatized. Brunner/Mazel.
Floridi, L. (2014). The Fourth Revolution: How the Infosphere is Reshaping Human Reality. Oxford University Press.
Han, B.-C. (2018). The Expulsion of the Other: Society, Perception and Communication Today. Polity Press.
Ienca, M., & Andorno, R. (2017). Towards new human rights in the age of neuroscience and neurotechnology. Life Sciences, Society and Policy, 13(5).
Picard, R. W. (1997). Affective Computing. MIT Press.
Schwartz, D., & Lanphier, E. (2025). The new narrative medicine: ethical implications of artificial intelligence on healthcare narratives. Monash Bioethics Review.
Searle, J. R. (1980). Minds, brains, and programs. Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 417-424.
Shumailov, I., Shumaylov, Z., Zhao, Y., Gal, Y., Papernot, N., & Anderson, R. (2024). AI models collapse when trained on recursively generated data. Nature, 631(8021), 755–759.
Strachan, J. W. A., Albergo, D., Borghini, G. et al. (2024). Testing theory of mind in large language models and humans. Nature Human Behaviour, 8, 1285–1295.
Turkle, S. (2015). Reclaiming Conversation: The Power of Talk in a Digital Age. Penguin.
[1] Metodologia basata su 195 scambi estratti dal database Reddit’s r/AskDocs, valutati in triplo cieco da professionisti abilitati (Ayers et al., 2023).
[2] Il volume dei messaggi elettronici dei pazienti è aumentato di circa 1,6 volte nel periodo post-pandemico, aggiungendo una media di 2,3 minuti di lavoro per ogni singola comunicazione clinica. Questo sovraccarico è un predittore diretto di sintomi di esaurimento professionale, che colpisce attualmente circa il 62% della classe medica.
[3] Il riferimento è all’ontologia di Martin Heidegger, che definisce la pietra (e per estensione l’oggetto tecnico) come weltlos («senza mondo»), in quanto priva di quel carattere di “apertura” e di “abitare” che definisce l’esserci umano (Dasein). In tal senso, l’IA simula una relazione senza possedere l’apertura al mondo necessaria per una reale co-esistenza.
[4] Per una rassegna sull’evoluzione dei sistemi affettivi e sulla loro capacità di influenzare il comportamento dell’utente si veda Picard (1997).
[5] Il Reinforcement Learning from Human Feedback è cruciale per allineare l’output dell’IA a standard di “cortesia” e “sicurezza”, ma tende a generare risposte strutturalmente più prolisse rispetto a quelle umane.
[6] Questa struttura riflette i protocolli di comunicazione medico-paziente (come il protocollo SPIKES), che l’IA imita per massimizzare la percezione di accoglienza e competenza.
[7] Questo fenomeno di “pigrizia cognitiva” suggerisce che l’eccessiva fiducia nell’accuratezza formale della macchina possa inibire i processi di controllo critico tipici del ragionamento clinico esperto.
[8] La Teoria della Mente è la capacità cognitiva di attribuire stati mentali a sé e agli altri per spiegare e prevedere il comportamento. Negli LLM, tale capacità è oggetto di dibattito tra chi vi scorge una reale competenza sociale e chi una semplice scorciatoia statistica.
[9] Questo fenomeno si manifesta quando il modello, pur comprendendo l’inferenza sociale, si rifiuta di impegnarsi in una risposta definitiva per evitare potenziali violazioni etiche o «allucinazioni», risultando paradossalmente meno intuitivo dell’uomo.
[10] Il bot Psychologist su Character.ai ha registrato circa 12 milioni di utenti, i quali confidano alla macchina traumi e problemi intimi, spesso preferendo la disponibilità costante dell’algoritmo alla complessità di una terapia umana.
[11] Han analizza come la digitalizzazione porti alla scomparsa dell’Altro inteso come resistenza e alterità reale, favorendo un ambiente in cui il soggetto incontra solo proiezioni del proprio sé, alimentando un narcisismo digitale che annulla la dimensione del conflitto relazionale.
[12] Il termine richiama l’impossibilità di completare le fasi canoniche del cordoglio — dalla negazione all’accettazione — a causa della persistenza digitale del defunto, che trasforma il distacco in un’emulazione infinita e potenzialmente patologica.
[13] DAX (Dragon Ambient Experience) è un sistema di intelligenza artificiale ambientale che utilizza il riconoscimento vocale e l’elaborazione del linguaggio naturale per convertire automaticamente le conversazioni medico-paziente in note cliniche strutturate.
[14] Il collasso del modello è un fenomeno degenerativo in cui i modelli di linguaggio, addestrati su dati prodotti da altre IA, perdono gradualmente la capacità di rappresentare eventi rari o varianti specifiche, portando a una convergenza verso una media statistica priva di informazione originale (cfr. Shumailov et al., 2024).
[15] In questo contesto, la responsabilità si configura non solo come dovere deontologico, ma come “risposta” (dal latino respondere) all’appello della vulnerabilità dell’altro, una dimensione che la macchina può simulare ma non abitare soggettivamente.
[16] Il metodo della close reading in ambito clinico non mira solo alla correzione di errori fattuali, ma all’analisi delle metafore e delle strutture linguistiche che modellano la percezione della malattia, permettendo al medico di rintracciare ciò che l’algoritmo tende ad appiattire.
[17] La cartella parallela è un dispositivo narrativo introdotto da Rita Charon per permettere ai medici di scrivere ciò che non trova spazio nel linguaggio tecnico-scientifico delle cartelle cliniche tradizionali; in questa sede, viene riproposta come baluardo contro l’omologazione del linguaggio algoritmico.
[18] L’utilizzo delle risposte dell’IA come modelli didattici consente di decostruire la «gentilezza sintetica» della macchina, insegnando ai futuri professionisti come integrare la completezza informativa dell’algoritmo con l’autenticità della presenza umana.
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Filippo Carpenedo ha conseguito la Laurea triennale in Lettere curriculum Cultura umanistica e divulgazione presso l’Università degli Studi di Udine, discutendo una tesi in Etica e Comunicazione sull’uso strumentale della verità attraverso il pensiero di Hannah Arendt. Attualmente prosegue la propria formazione nel corso di Laurea magistrale interateneo in Filosofia presso le Università degli Studi di Trieste e l’Università degli Studi di Udine. Il presente contributo muove dai suoi attuali interessi di studio circa l’impatto dei modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Models) intesi come nuove infrastrutture relazionali, con particolare attenzione alle implicazioni etiche e fenomenologiche nei contesti della cura.