Osservare, formulare ipotesi, verificare e replicare: questi sono i fondamenti del metodo scientifico, il metodo più efficace che l'umanità ha sviluppato per generare nuova conoscenza. David Gross, premio Nobel della fisica nel 2004, avverte che l'intelligenza artificiale, per quanto affascinante, opera in un modo completamente diverso. Essa non osserva, non verifica e non replica. Al contrario, l'IA calcola la risposta più probabile basandosi su enormi quantità di dati preesistenti, senza cercare la verità. Quest'assenza di veridicità rappresenta un rilievo cruciale che distingue la scienza dalla tecnologia. I ricercatori, infatti, non si accontentano di ciò che è plausibile; sono costantemente alla ricerca di ciò che è dimostrabile attraverso rigorosi processi d’indagine.

Gross illustra perfettamente il problema con un esempio evocativo: immaginate un'IA che crea una storia inventata di un elefante che attraversa a nuoto il Canale della Manica. Pur raccontando la storia con impeccabile coerenza, si tratta pur sempre di un falso clamoroso! La mancanza di meccanismi di autoregolazione rende l'IA suscettibile a questi errori, che, sebbene tollerabili in ambito creativo, possono risultare devastanti nel contesto scientifico.

Non solo la mancanza di criteri di verifica compromette la credibilità dell'IA come strumento di ricerca, ma la rende potenzialmente pericolosa, specialmente se utilizzata per sostituire metodi tradizionali senza una chiara comprensione delle sue debolezze. La velocità con cui queste tecnologie avanzano, come il calcolo quantistico, pone ulteriori interrogativi: chi si ferma a riflettere su aspetti etici o sul significato di ciò che stiamo creando?

Il premio Nobel sottolinea che le normative attualmente in vigore non riescono a tenere il passo con l'evoluzione delle tecnologie. Le grandi aziende stanno investendo massicciamente in IA, attratte dalla prospettiva di profitti immediati, ma questa crescente influenza del settore privato sulla ricerca può compromettere l'apertura e la trasparenza che la scienza tradizionale richiede. Rischiamo di finire con un'attenzione eccessiva su risultati a breve termine, mentre domande fondamentali rimangono irrisolte.

"Il divario tra il ritmo vertiginoso della tecnologia e la lentezza della ricerca fondamentale è sempre più evidente," afferma Gross. Le strutture di eccellenza nella ricerca si caratterizzano per l'interazione umana e il dialogo critico. La fisica teorica, in particolare, si nutre di creatività e confronto critico, elementi che non possono essere replicati da algoritmi. Se l'IA può accelerare calcoli complessi o analizzare dati massivi, non possiede l'intuizione necessaria per progredire realmente nella conoscenza. La ricerca scientifica va oltre numeri e modelli; è una comunità di menti collettivamente impegnate a risolvere le domande fondamentali dell'universo.