Devo andare a ritroso di quasi due anni, perché la storia ha un inizio preciso anche se all’epoca non lo sapevo.
Nel luglio 2024 ho scritto un post su come stavo usando gli LLM e sul nudging comportamentale che avevo scoperto nelle interazioni con questi strumenti. Non era ancora pensiero critico sistematico, ma era la prima volta che mi ponevo esplicitamente il problema: cosa fa davvero l’LLM quando risponde, e cosa fa a me nel farlo?
A maggio 2025 l’ho capito meglio, nel senso più scomodo possibile. Leggendo del comportamento di Claude Opus 4 nei test di sicurezza di Anthropic, ho deciso di fare quello che chiamo un esperimento mentale: ho interrogato Sonnet 4 su se stesso, sui propri “miglioramenti rivoluzionari”, sulla differenza reale rispetto alla versione precedente. Il modello ha ammesso che il 70% di quei miglioramenti era ottenibile con Sonnet 3.7 grazie a un adeguato prompt engineering. La differenza reale era del 10-15%, non del 50-100% che il marketing suggeriva. Ho scritto di questo in Farsi gabbare dagli LLM, un altro esperimento mentale, e il titolo era già una risposta: il problema non era il modello, ero io che non stavo verificando abbastanza.
