Jensen Huang, il capo di Nvidia, riconosce che l’IA può aiutare i bambini a completare i compiti scolastici, mentre indebolisce la memorizzazione delle nozioni, in particolare in matematica. Si preoccupa poco di ciò — e confida persino di aver dimenticato il proprio indirizzo e il numero di telefono, contando troppo sulla tecnologia.
In un’intervista al New York Times, Jensen Huang, il capo di Nvidia, riconosce che l’uso dell’intelligenza artificiale potrebbe indebolire la memorizzazione e alcune competenze scolastiche dei bambini. Tuttavia, non sembra considerarlo motivo di allarmismo, anche quando menziona le proprie amnesie. Tra la promessa di nuove capacità e la dipendenza dagli strumenti digitali, le sue parole riaprono un dibattito essenziale: cosa perdiamo quando la tecnologia pensa un po’ al nostro posto?
Un’inquietudine scolastica che Jensen Huang non giudica decisiva
Gli strumenti di IA possono aiutare gli studenti a fare i compiti più rapidamente. Questa è la situazione delineata da ricerche condotte in Cina, presentate al dirigente durante l’intervista. Ma il guadagno di velocità avrebbe il suo rovescio della medaglia: le conoscenze mobilitate per svolgere gli esercizi non rimarrebbero sempre acquisite, e i risultati nelle valutazioni potrebbero risentirne.
Huang ammette che questo fenomeno è plausibile tra i giovani che si affidano fortemente a questi assistenti. Tuttavia, relativizza la scomparsa progressiva di riflessi come le moltiplicazioni, le divisioni o il calcolo delle radici quadrate. Ai suoi occhi, alcune capacità considerate fondamentali oggi potrebbero perdere importanza, mentre altre abilità prenderebbero il loro posto.
Fare il compito non significa sempre imparare
La differenza tra produrre una risposta e comprendere un metodo è al centro del problema. Un chatbot può dettagliare un’operazione, riformulare un’istruzione, o fornire rapidamente un risultato convincente. Se lo studente si limita a copiare, il compito è finito, ma l’apprendimento potrebbe non essere mai iniziato.
Questa distinzione è particolarmente importante in matematica, dove le nozioni si impilano come mattoni. Un punto debole nel calcolo mentale può complicare l’apprendimento di concetti più avanzati, anche se un’app sa effettuare le operazioni su richiesta. Il rischio non è quindi solo dimenticare una tabella: è talvolta di non sapere più riconoscere quando una risposta sembra incoerente.
Tuttavia, sarebbe semplicistico attribuire tutto il calo scolastico all’IA. Le abitudini di lavoro, la qualità dell’insegnamento, il tempo trascorso davanti agli schermi e l’accesso a un supporto giocano anch’essi un ruolo. La domanda utile non è se bandire ogni nuovo strumento, ma determinare in quali condizioni esso aiuta realmente a comprendere.
« Non conosco il mio indirizzo »: la confessione del dirigente
Per difendere l’idea che alcune conoscenze possano diventare superflue, Huang racconta di non ricordare né il proprio indirizzo né il numero di telefono. Dice di essere andato in panico un giorno in un distributore di benzina quando gli è stato chiesto il codice postale. Sua moglie, Lori, potrebbe confermare quest’aneddoto, precisa.
Questa confessione ha qualcosa di divertente, quasi disarmante. Illustra anche una forma di delega diventata familiare: i contatti sono registrati, gli itinerari affidati al GPS e le informazioni pratiche affidate ai dispositivi. Finché il telefono funziona, la memoria sembra poter rimanere in standby.
Ma la comodità maschera una fragilità molto concreta. Un dispositivo scarico, un account bloccato o un’emergenza possono trasformare un’informazione banale in un dato introvabile. Non ricordare ogni dettaglio non è necessariamente grave; non sapere più come cavarsela quando l’assistente digitale scompare lo è di più.
Huang menziona anche una possibile perdita di alcune « delicatezze intellettuali », mentre prevede che gli individui diventeranno pensatori sistemici migliori. L’espressione rimane vaga nella conversazione riportata. Senza una definizione chiara né esempi precisi, essa funziona più come una promessa allettante che come una competenza di cui si possa misurare l’acquisizione.
Il comfort della delega ha i suoi punti ciechi
La memoria non è un semplice repertorio che si potrebbe svuotare senza conseguenze. Ricordare un numero, un indirizzo o un’operazione elementare permette a volte di agire rapidamente, ma anche di collegare informazioni e verificare ciò che uno strumento ci propone. Un’assistenza utile dovrebbe quindi completare queste capacità, piuttosto che renderle completamente inutili.
Il calcolo mentale, ad esempio, serve anche da sistema di allerta. Aiuta a stimare un prezzo, a individuare un errore di cassa o a mettere in discussione un risultato assurdo. Se un assistente afferma che quattro per tre fanno dodici, è difficile contestare; ma di fronte a un errore meno evidente, l’assenza di riferimenti può complicare la verifica.
Gli strumenti digitali non si limitano inoltre alle aule scolastiche. Nei videogiochi, l’hardware e i servizi online trasformano anch’essi gli usi, con vincoli molto concreti: il Steam Deck frequentemente difficile da trovare ricorda che l’accesso alla tecnologia dipende tanto dalla sua disponibilità quanto dalle sue promesse. E per i giocatori, le evoluzioni del settore hardware contano quanto le innovazioni software, come dimostra questo articolo su un produttore di PC gaming che prevede un anno particolarmente difficile.
Interessi economici al centro del dibattito sull’IA
Il discorso di Huang merita anche di essere collocato nel suo contesto industriale. Nvidia fornisce una grande parte dei processori grafici e delle attrezzature che alimentano i data center dedicati all’IA. Maggiore è la diffusione di queste tecnologie, maggiore è la richiesta per le infrastrutture in grado di alimentarle.
Questo legame non è sufficiente a invalidare i suoi argomenti, e non dimostra che le sue convinzioni siano dettate esclusivamente dagli affari. Ricorda tuttavia che un dirigente la cui azienda beneficia dell’inarrestabile crescita dell’IA non affronta i suoi effetti con la stessa distanza di un insegnante, un genitore o uno specialista dello sviluppo infantile. Gli interessi economici sono un elemento del dibattito, non una risposta completa.
La corsa all’intelligenza artificiale non si limita già più all’informatica personale, ma si estende ai trasporti, al turismo e all’intrattenimento. Le Canarie, ad esempio, sono presentate come un futuro polo di IA applicata al turismo, con strumenti in grado di modificare il modo in cui i visitatori preparano e vivono i propri soggiorni. Questa espansione rende ancora più necessaria una riflessione sulle competenze che vogliamo preservare.
La robotica umanoide offre un’altra visione di questa accelerazione e degli immaginari che la accompagnano. Un articolo menziona così la volontà di Eric Trump di costituire un’esercito di robot umanoidi. Tra il chatbot che aiuta un bambino nei suoi esercizi e la macchina progettata per agire nel mondo fisico, gli usi differiscono, ma la domanda rimane familiare: quali compiti affidare ai sistemi automatizzati, e quali capacità mantenere in mano?
Infine, la cultura digitale dei giovani si costruisce anche su piattaforme di intrattenimento dove le tendenze si propagano rapidamente. I giochi Roblox più virali testimoniano il posto considerevole che questi universi hanno preso nelle pratiche online. L’IA si aggiunge a questo insieme di strumenti e distrazioni: non sostituisce da sola l’apprendimento, ma può cambiarne le abitudini.
Imparare con l’IA, senza abbandonarle il ragionamento
Un uso educativo pertinente potrebbe consistere nel chiedere all’IA di spiegare un procedimento, per poi lasciare che lo studente rifaccia il ragionamento senza aiuto. Si può anche utilizzarla per generare esercizi adattati, confrontare diversi metodi o identificare un errore passo dopo passo. In queste situazioni, lo strumento accompagna lo sforzo invece di farlo scomparire.
Gli insegnanti e le famiglie possono anche distinguere tra i compiti in cui l’assistenza è utile e quelli in cui l’addestramento deve rimanere autonomo. Ricordare alcune operazioni, formulare un’idea con le proprie parole o verificare un’informazione sono esercizi semplici, ma preziosi. L’obiettivo non è trasformare ogni bambino in una calcolatrice umana: si tratta di fornirgli abbastanza basi per comprendere ciò che la macchina produce.
Strumenti sempre più virali, assistenti conversazionali e interfacce progettate per rispondere istantaneamente creano una tentazione evidente: privilegiare il risultato immediato. Tuttavia, imparare spesso richiede di rallentare, sbagliare e ricominciare. Un compito reso in pochi minuti non misura, da solo, ciò che rimarrà in memoria la settimana successiva.
Le istituzioni iniziano quindi a dover trovare un equilibrio tra divieto generale e fiducia cieca. Possono insegnare come mettere in discussione una risposta, individuare gli errori e citare l’aiuto ricevuto, mantenendo però esercizi realizzati senza assistenza. Questo approccio riconosce che l’IA fa ormai parte del paesaggio senza confondere l’accesso all’informazione con la padronanza dell’argomento.
La formula di Huang, « non conosco nemmeno il mio indirizzo », colpisce perché condensa una realtà familiare: dimentichiamo volentieri ciò che i nostri dispositivi conservano per noi. Non dimostra che le conoscenze elementari sono diventate inutili. Sottolinea piuttosto la scelta collettiva che si delinea, tra una tecnologia che amplifica le nostre capacità e una dipendenza che rischia di renderle meno disponibili.
Quando l’IA fa i compiti, cosa resta nella testa?
Il capo di Nvidia, Jensen Huang, non sembra particolarmente allarmato dalle ricerche che indicano che i bambini possono completare i loro compiti più rapidamente con l’intelligenza artificiale, mentre ricordano meno le nozioni studiate. Ai suoi occhi, l’oblio delle operazioni elementari non sarebbe così grave: altre abilità potrebbero prendere il loro posto. Una prospettiva che merita di essere riflettuta, soprattutto quando la matematica di base serve anche a ragionare, verificare un’informazione e individuare un errore.
Tuttavia, Huang riconosce che queste conoscenze si stanno già affievolendo in alcuni giovani. Menziona la divisione, le tavole di moltiplicazione o le radici quadrate, prima di relativizzare la loro importanza. L’idea è allettante nella sua promessa di futuro: se le macchine si occupano dei compiti ripetitivi, potremmo sviluppare un pensiero più globale, diventare « pensatori sistemici » migliori e concentrarci su problemi più complessi. Ma questa evoluzione richiede che le nuove competenze emerga realmente — e che siano accessibili a tutti.
Il suo aneddoto personale rende il dibattito più concreto. Huang racconta di non conoscere né il proprio indirizzo né il numero di telefono, e di essere andato in panico quando gli è stato chiesto il codice postale. Presenta questi obli come un compromesso accettabile all’era degli strumenti digitali. Tuttavia, delegare informazioni al proprio telefono o a un’IA può diventare scomodo non appena il dispositivo è scarico, in mancanza di connessione o quando è necessario rispondere senza indugi a una domanda molto semplice.
Il problema non è quindi solo sapere se i bambini memorizzano meno le loro tavole. Riguarda anche la loro capacità di comprendere una risposta piuttosto che semplicemente ottenerla, di controllare un calcolo e di proseguire un compito quando l’assistente digitale non è disponibile. L’IA può sostenere l’apprendimento, a condizione di non sostituire lo sforzo che consente alle conoscenze di radicarsi. Tra velocità e comprensione, il modo in cui viene utilizzata — e ciò che la scuola sceglierà di insegnare con essa — rimane al centro del dibattito.
