Un pezzo fondamentale della storia dell’intelligenza artificiale è stato finalmente recuperato. Il codice sorgente originale di ELIZA, il celebre chatbot sviluppato dal professor Joseph Weizenbaum al MIT negli anni Sessanta, è riemerso dagli archivi dell’ateneo grazie al lavoro degli autori del libro Inventing ELIZA. Per decenni gli studiosi avevano accesso solo a descrizioni parziali e trascrizioni di dialoghi, ma ora il programma originale è disponibile per un’analisi approfondita, offrendo nuovi spunti su come sia nata l’interazione uomo-macchina.
Il ritrovamento del codice negli archivi del MIT
Il libro Inventing ELIZA presenta per la prima volta una lettura dettagliata del codice sorgente, che era rimasto inaccessibile per oltre cinquant’anni. Il ritrovamento ha permesso di comprendere le molteplici versioni di ELIZA, ciascuna progettata per eseguire script o personaggi diversi. Tra questi, il più famoso è il personaggio “DOCTOR”, un terapeuta virtuale in grado di simulare una conversazione psicologica. La scoperta ha rivelato come Weizenbaum abbia sviluppato una serie di innovazioni tecniche per far sì che il programma sembrasse più intelligente di quanto non fosse in realtà.
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Come ELIZA ha anticipato i chatbot moderni
Il dialogo più celebre di ELIZA, in cui una giovane donna confida al terapeuta virtuale la sua depressione, ha ispirato generazioni di programmatori e scrittori. Tuttavia, la storia dietro quel dialogo è più complessa. Weizenbaum fu sorpreso dalla rapidità con cui le persone sviluppavano un legame emotivo con la macchina, un fenomeno che lui stesso definì “chiara prova che le persone conversavano con il computer come se fosse una persona reale”. Questa tendenza, nota come “effetto ELIZA”, è oggi alla base del funzionamento di chatbot come ChatGPT, che spesso portano gli utenti a sopravvalutare la loro intelligenza. A collegare ELIZA ai moderni assistenti AI c’è anche il concetto di performance identitaria: il nome stesso è un omaggio a Eliza Doolittle, la protagonista del Pigmalione di George Bernard Shaw, che impara a parlare come un’aristocratica. Allo stesso modo, ELIZA “impara” a recitare una parte attraverso pattern linguistici ripetitivi, senza però possedere una reale comprensione.
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L’effetto ELIZA e le lezioni per l’intelligenza artificiale odierna
Il termine “effetto ELIZA” è stato coniato per descrivere la tendenza umana ad attribuire intelligenza a programmi che in realtà ne sono privi. La sociologa Sherry Turkle lo definisce “la nostra tendenza generale a trattare programmi interattivi come più intelligenti di quanto siano in realtà”. Questa lezione è oggi più attuale che mai, con l’esplosione dei modelli generativi. Alcuni strumenti moderni, come il cruscotto di monitoraggio della spesa AI lanciato da 1Password, consentono di tenere traccia dell’utilizzo di token su piattaforme come Anthropic, Cursor e OpenAI, ma l’illusione di comprensione persiste. Il recupero del codice di ELIZA non solo getta luce sulle origini del campo, ma offre anche un monito: dietro ogni chatbot apparentemente empatico si cela un insieme di regole meccaniche. Come scrisse Weizenbaum, “ELIZA ha come obiettivo principale nascondere la sua mancanza di comprensione”. Un avvertimento che risuona ancora oggi, mentre l’industria dell’AI spinge verso modelli sempre più sofisticati.
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Fonte: https://www.wired.com/story/inventing-eliza-book-excerpt-chatbot
