AlfaBit spiega l’italiano digitale dagli Sms ai testi scritti con l’Ia

AlfaBit, il nuovo libro di Giuseppe Antonelli edito da Il Mulino, segue l’italiano digitale lungo il tratto breve e densissimo che va dagli SMS all’intelligenza artificiale generativa. È una storia di poco più di trent’anni, quindi ancora troppo vicina per essere trattata come una vicenda chiusa, ma già abbastanza stratificata da mostrare passaggi riconoscibili. Antonelli la percorre con lo sguardo dello storico della lingua: guarda gli usi, li colloca nei mezzi che li hanno resi possibili, ne ricostruisce le funzioni e tiene conto del fatto che molti fenomeni osservati in presa diretta cambiano significato mentre li si descrive. Il libro ha perciò il valore di un diario di viaggio rigoroso, dove la rapidità della trasformazione non diventa pretesto per rapidità di giudizio.

Il libro ha innanzitutto il pregio di non diventare l’ennesima lamentela sul decadimento della lingua e delle capacità a quella associate. Da secoli ogni mutamento dei mezzi di comunicazione è accompagnato da lamenti sulla rovina della lingua, con argomenti che cambiano bersaglio ma conservano la stessa struttura: i giovani scriverebbero peggio, il lessico si ridurrebbe, la sintassi perderebbe tenuta, la velocità cancellerebbe il pensiero. La fortuna di questi giudizi dipende dalla loro semplicità. Consentono di trasformare un insieme complesso di usi in una diagnosi morale. Antonelli fa il contrario: descrive prima di giudicare, e così costringe il lettore a uscire dall’automatismo per cui si confonde spesso la variazione con la perdita.

Il libro mostra soprattutto che la lingua digitale nasce da un’interazione continua fra vincoli tecnici e bisogni degli utenti. Un limite imposto dal mezzo può produrre povertà, ma può anche generare soluzioni funzionali. La scrittura compressa degli SMS, per esempio, non si spiega soltanto con la fretta o con la trascuratezza: nasceva dentro una scarsità materiale di spazio, di tempo e di costo, e obbligava a scegliere quali parti del messaggio sacrificare e quali mantenere. In quella scelta entravano informazione, tono, relazione con il destinatario. La forma breve non era sempre una forma povera; era spesso una forma adattata a condizioni precise.

Del resto, come lo stesso Antonelli ci spiega, non è certo la prima volta che si diffonde l’uso di un italiano fatto di abbreviazioni e troncature: io stesso ricordo, per averli consultati a fini di ricerca genealogica, registri settecenteschi dove “dicembre” è abbreviato come “Xmber” o forme similari.

Con la messaggistica istantanea il problema cambia. La scrittura si avvicina alla conversazione, perché la risposta dell’altro arriva quasi subito e perché lo scambio si organizza in turni brevi. Tuttavia resta scrittura, quindi conserva una possibilità di controllo che il parlato spontaneo non possiede nella stessa misura. Questa zona intermedia è uno degli oggetti più interessanti di AlfaBit: una scrittura che assume funzioni conversazionali senza diventare voce, e un parlato che rientra nello schermo sotto forme nuove, come accade con i messaggi vocali. La distinzione tradizionale fra scritto e orale non scompare, ma certo tende a sfumare.

Antonelli è attento anche agli strumenti con cui la comunicazione digitale compensa l’assenza del corpo. Un messaggio breve può essere interpretato come secco, ironico o aggressivo per ragioni minime, a volte per un punto fermo, per una pausa, per un segno aggiunto o mancante. Gli emoji, quando funzionano, orientano l’interpretazione in forme nuove. Liquidarli come infantilismi impedisce di vedere la competenza parallela che molti utenti hanno sviluppato per usare segni minimi in scambi ad alta densità relazionale.

Il messaggio vocale, a sua volta, non è soltanto la rinuncia a scrivere. Dentro la messaggistica, la voce registrata cambia il rapporto fra produzione e controllo. Una frase scritta può essere corretta prima dell’invio; un vocale conserva più facilmente esitazioni, intonazioni, accelerazioni e ripensamenti. Chi lo manda guadagna velocità e presenza, ma perde una parte della revisione. Chi lo riceve ottiene informazioni sul tono, ma deve accettare il tempo imposto dall’ascolto. Anche qui il libro aiuta a evitare giudizi sommari: lo stesso strumento può essere efficiente o invasivo secondo il contesto, il destinatario, la relazione e il contenuto.

La forza di AlfaBit sta nella capacità di tenere insieme questi passaggi senza ricondurli a una sola tesi. Antonelli non racconta una marcia trionfale verso il nuovo e non costruisce una cronaca della degradazione. Descrive una lingua che si assesta dentro ambienti mutevoli, dove ogni comunità apprende regole implicite – e anzi le crea, perché il linguaggio assume spesso anche una funzione sociale e identitaria. In questo, se volessimo definire una “competenza digitale”, troveremmo che essa non coincide con la correttezza scolastica, ma non coincide neppure con l’abbandono della norma. È una competenza situata, spesso appresa per esposizione, correzione sociale e imitazione.

Antonelli mostra poi come l’intelligenza artificiale generativa introduce una discontinuità più profonda, perché modifica il rapporto fra utente e produzione del testo. Nei mezzi precedenti il dispositivo condizionava la frase attraverso spazio, tempo, interfaccia e pubblico previsto. Con l’autocorrezione, il completamento predittivo e i modelli linguistici, il dispositivo comincia a proporre direttamente la forma. Chi scrive rimane libero di accettare o rifiutare, ma la frase suggerita entra comunque nel processo mentale. È già lì, visibile, plausibile, spesso corretta abbastanza da portare all’adozione senza resistenza. Questa presenza cambia la scrittura più di quanto lasci intendere la parola “strumento”.

La lettura di AlfaBit mi ha portato qui, su un terreno che non è più soltanto quello della storia linguistica. Da biologo, mi interessa il rapporto fra lingua e funzioni cognitive. Non considero la lingua un semplice rivestimento del pensiero, perché pensare una cosa e darle forma verbale non sono passaggi separati: la formulazione attiva processi di selezione lessicale, inibizione di alternative concorrenti e mantenimento in memoria di lavoro. La ricerca della frase costringe a delimitare il concetto; la scelta di un verbo stabilisce una relazione causale o temporale; una correzione sintattica può far emergere un’ambiguità concettuale che prima restava implicita. Scrivere non significa trascrivere un pensiero già finito: significa costruirlo sotto vincoli, verificandone coerenza e precisione passo dopo passo.

Da questa prospettiva, l’evoluzione dell’italiano digitale solleva una questione cognitiva precisa. Ogni mezzo distribuisce in modo diverso lo sforzo richiesto per produrre un messaggio. L’SMS costringeva a comprimere, quindi obbligava a decidere quali parti del contenuto fossero essenziali. La chat riduce il tempo della pianificazione, e spinge verso una risposta che resta scritta ma assume il ritmo dello scambio orale. Il vocale diminuisce il lavoro di revisione e restituisce al destinatario una traccia più diretta della sequenza mentale. Il testo predittivo e l’IA generativa intervengono prima della frase compiuta, rimpiazzando lo sforzo cognitivo e le funzioni necessarie alla formulazione.

La differenza cognitiva è importante. Se devo cercare una formulazione, devo anche verificare che corrisponda a ciò che intendo dire; allo stesso tempo, verifico che ciò che intendo dire possa essere formulato in maniera sufficientemente chiara e codificabile in un discorso, non importa se scritto o parlato. Se ricevo una formulazione già pronta, il compito si sposta. Non parto più soltanto da un’intenzione da articolare; parto anche da una proposta da valutare. Questo può migliorare molto il risultato, soprattutto quando il testo è ripetitivo, tecnico in senso debole, amministrativo o prodotto da chi non ha grande dimestichezza con la scrittura. Ma può anche ridurre la fatica utile della formulazione autonoma.

I primi studi sui sistemi predittivi e sugli assistenti di co-scrittura vanno in questa direzione. Mostrano testi più rapidi, più scorrevoli, talvolta migliori nella valutazione esterna, ma anche più prevedibili e più vicini alle soluzioni che il sistema rende disponibili. L’autore diventa in parte selezionatore, revisore, validatore. Questa posizione richiede una competenza alta: bisogna riconoscere quando una frase fluida è vuota, quando una struttura elegante nasconde un nesso debole, quando una spiegazione plausibile non aderisce al caso concreto. Senza questa vigilanza, la buona superficie del testo rischia di sostituire il controllo del contenuto.

Qui si inserisce il tema delle forme ricorrenti. I modelli linguistici tendono a produrre formule ordinate perché l’ordine retorico è altamente riutilizzabile. Una struttura come l’epanortosi, quando una frase sembra correggere la formulazione precedente per raggiungere una maggiore precisione, funziona bene nei testi argomentativi: è un classico artifizio retorico che segnala padronanza dell’argomento. Se usata a sproposito, tuttavia, perde questa funzione, e, a partire dall’automatismo dell’AI generativa che la produce, non saprei dire che funzione possa assumere per il fruitore umano.

Ora, è possibile che una formula prodotta dall’IA in milioni di risposte – che sia epanortosi, anafora, progressione per accumulo o altre comuni realizzazione meccaniche degli ultimi LLM - può entrare nel repertorio di chi la usa e poi la ripete senza più percepirne l’origine, specialmente, si potrebbe argomentare, se vi si è esposti durante il periodo di formazione delle competenze linguistiche. Il fenomeno sarà probabilmente più forte dove il parlato è già vicino alla scrittura: comunicazione professionale, divulgazione, marketing e quant’altro.

Insomma, il punto è che se la frase plausibile – in una forma retorica stereotipata - arriva prima della frase costruita autonomamente, l’utente può abituarsi a pensare dentro forme medie. La lingua potrebbe pure guadagnare efficienza e persino chiarezza, ma cosa accade alla mente e alla cognizione umana?

Naturalmente l’IA può produrre anche vantaggi evidenti: può rendere più accessibile la scrittura a persone che ne sarebbero escluse, per esempio, o migliorare testi opachi, o essere utile in una miriade di altri compiti che richiedano di processare testi e discorsi. Proprio per questo, seguendo la lezione di Antonelli, la domanda va posta senza moralismo: il problema non è decidere se usare o non usare questi strumenti, ma capire quali parti del lavoro cognitivo vengono trasferite alla macchina e quali competenze servono per non perdere controllo sul risultato, e soprattutto se e quali conseguenze ci possano essere a livello cognitivo, e dunque di ecologia sociale, dopo questo trasferimento.

AlfaBit offre il terreno giusto per formulare questa domanda perché parte dalle trasformazioni documentabili della lingua italiana, in presenza del continuo florilegio di nuove varietà tecnologiche. Io, come biologo, mi chiedo infine se, quando cambia l’ambiente in cui produciamo le frasi e formuliamo i pensieri, non cambiano per caso anche alcune operazioni mentali con cui arriviamo a formularli. La lingua è un fatto storico e sociale, ma è anche uno strumento cognitivo. Serve a rendere il pensiero disponibile a noi stessi, e attraverso di quello all’analisi del mondo che ci circonda. Per questo la trasformazione dell’italiano digitale non riguarda soltanto gli effetti sullo scritto e sul parlato delle nuove tecnologie, ma anche la mente che quegli strumenti usa per esprimere il proprio pensiero agli altri.