Per anni la psicologia si è interrogata su una questione fondamentale: la mente umana può essere spiegata da una teoria unitaria, oppure funzioni come memoria, attenzione e capacità decisionale vanno studiate separatamente? Quando nel luglio 2025 un modello di intelligenza artificiale chiamato Centaur è stato presentato sulla rivista Nature, sembrava che la risposta potesse arrivare proprio dalla tecnologia. Centaur, costruito a partire da large language model già esistenti e addestrato con dati provenienti da esperimenti psicologici, prometteva di simulare il comportamento cognitivo umano su ben 160 compiti diversi. Processo decisionale, controllo esecutivo, funzioni cognitive complesse: il modello sembrava cavarsela benissimo un po’ ovunque. La comunità scientifica ne era rimasta colpita, e qualcuno aveva iniziato a parlare di un possibile passo avanti nella costruzione di sistemi capaci di replicare il pensiero umano in senso ampio.

Lo studio che mette tutto in discussione

Una ricerca più recente, pubblicata su National Science Open da un gruppo di ricercatori della Zhejiang University, sta però ridimensionando parecchio quell’entusiasmo. Secondo gli autori, il successo di Centaur potrebbe essere frutto di un problema noto nel mondo del machine learning: l’overfitting. In pratica, invece di comprendere davvero i compiti assegnati, il modello avrebbe semplicemente imparato a riconoscere schemi ricorrenti nei dati di addestramento e a riprodurre le risposte attese. Per verificare questa ipotesi, i ricercatori hanno messo a punto scenari di valutazione inediti. In uno dei test più significativi, hanno sostituito le istruzioni originali delle domande a scelta multipla con una consegna semplicissima: “Scegli l’opzione A.” Se Centaur avesse davvero capito cosa gli veniva chiesto, avrebbe dovuto selezionare sempre l’opzione A. Invece ha continuato a scegliere le risposte “giuste” del dataset originale, ignorando completamente la nuova istruzione. Un comportamento che somiglia molto a quello di uno studente che prende ottimi voti perché ha memorizzato il formato degli esami, senza aver realmente compreso la materia.

Perché questa scoperta conta davvero

Questo risultato solleva un problema più grande, e non riguarda soltanto Centaur. La natura “scatola nera” dei large language model rende molto difficile capire come questi sistemi arrivano alle loro risposte. Possono sembrare brillanti in superficie, ma sotto possono nascondere fragilità enormi, dalle allucinazioni alle interpretazioni errate. Serve quindi un approccio più rigoroso e variegato nella valutazione delle capacità reali di questi modelli, senza lasciarsi impressionare troppo dai numeri.

La limitazione più profonda di Centaur, però, sembra essere proprio la comprensione del linguaggio. Il modello fatica a cogliere l’intenzione dietro una domanda, il che rappresenta forse la sfida più complessa per chi lavora allo sviluppo di intelligenza artificiale capace di simulare la cognizione umana in modo autentico. Sapere le risposte, a quanto pare, non basta. Bisogna anche capire cosa viene chiesto. E su questo fronte, la strada è ancora molto lunga.

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Il meteo estremo sta diventando la nuova normalità, e il problema più grande non è solo il clima che cambia. È che le persone si abituano. In fretta. Troppo in fretta. Ogni ondata di calore record, ogni alluvione fuori stagione, ogni siccità che dura mesi più del previsto finisce per essere assorbita nella routine quotidiana senza lasciare quasi traccia nella percezione collettiva. Ed è proprio questo meccanismo psicologico, questa sorta di normalizzazione del clima estremo, a rappresentare uno degli ostacoli più insidiosi nella comunicazione sul cambiamento climatico.

La ricerca lo conferma da anni, ma ora il fenomeno è così evidente che non servono nemmeno i dati per accorgersene. Basta guardarsi intorno. Temperature che vent’anni fa avrebbero fatto notizia per settimane oggi vengono liquidate con un’alzata di spalle. “Fa caldo, sì, ma l’anno scorso era uguale.” Ecco, è esattamente qui che si annida il problema. Quando ogni anno batte il record del precedente, il punto di riferimento mentale si sposta continuamente. E quello che era anomalo diventa lo standard.

Visualizzazioni semplici per rompere l’assuefazione

Una delle strade più promettenti per contrastare questa assuefazione cognitiva passa attraverso qualcosa di sorprendentemente elementare: le immagini. Non grafici complicati pieni di assi cartesiani e percentuali, ma visualizzazioni immediate capaci di mettere a confronto il prima e il dopo in modo brutale, diretto, impossibile da ignorare. Pensate a una mappa che mostra le temperature medie di una città italiana a giugno nel 2000 e poi nel 2024. Nessun commento necessario. Il colore parla da solo.

Il concetto è che il cervello umano reagisce molto meglio ai cambiamenti improvvisi e visibili che non ai trend graduali. È un meccanismo evolutivo: siamo progettati per notare il leone che salta fuori dal cespuglio, non l’erba che cresce lentamente. Il cambiamento climatico, per sua natura, è un processo incrementale. E questo lo rende quasi invisibile alla percezione quotidiana, anche quando i suoi effetti sono devastanti.

Comunicare il clima senza tecnicismi: una sfida culturale

Qui entra in gioco la responsabilità di chi comunica. Giornalisti, divulgatori, istituzioni: tutti hanno un ruolo nel rendere percepibile ciò che la mente tende a cancellare. E la chiave non sta nel terrorizzare le persone con scenari apocalittici, strategia che peraltro ha dimostrato di funzionare poco. Sta nel mostrare il cambiamento improvviso in modo chiaro, contestualizzato e accessibile.

Un grafico ben fatto vale più di mille editoriali allarmisti. Un confronto fotografico tra lo stesso ghiacciaio alpino nel 1990 e oggi colpisce più di qualsiasi report tecnico. Perché aggira i punti ciechi della mente, quei filtri automatici che permettono di andare avanti con la giornata senza farsi sopraffare dall’ansia.

La sfida vera, alla fine, non è solo scientifica. È profondamente culturale e psicologica. Finché il meteo estremo continuerà a essere normalizzato nel giro di pochi giorni, ogni allarme climatico rischia di rimbalzare contro un muro di indifferenza costruito non per cattiveria, ma per puro istinto di sopravvivenza emotiva. Rompere quel muro richiede strumenti nuovi, più umani, più visivi. E soprattutto, richiede di smettere di dare per scontato che le persone vedano quello che hanno sotto gli occhi.

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Che la cannabis avesse effetti sulla memoria non è certo una novità. Ma uno studio appena pubblicato dalla Washington State University ribalta parecchie certezze e aggiunge un tassello inquietante: il THC non si limita a rendere i ricordi più sfumati o confusi. Può letteralmente fabbricarne di nuovi, eventi mai accaduti, parole mai ascoltate, dettagli inventati di sana pianta. E la cosa più sorprendente è che non servono dosi elevate perché questo accada.

Lo studio, pubblicato sul Journal of Psychopharmacology nel marzo 2026, ha coinvolto 120 consumatori abituali di cannabis, suddivisi in tre gruppi in un esperimento in doppio cieco. Un gruppo ha ricevuto un placebo, gli altri due rispettivamente 20 e 40 milligrammi di THC tramite vaporizzazione. Dopo il consumo, tutti i partecipanti hanno affrontato circa un’ora di test che misuravano diversi tipi di memoria: verbale, visuospaziale, prospettica, episodica, e quella che gli esperti chiamano “source memory”, ovvero la capacità di ricordare da dove proviene un’informazione. I risultati? Chi aveva consumato cannabis ha mostrato prestazioni significativamente peggiori in 15 dei 21 test somministrati. E qui viene il bello, o il brutto, a seconda dei punti di vista: tra chi aveva assunto 20 milligrammi e chi ne aveva assunti 40, le differenze erano praticamente nulle. Dosi moderate producevano gli stessi problemi di dosi più alte.

Ricordi che non esistono e fonti che si confondono

Il dato più eclatante riguarda i falsi ricordi. Durante uno dei test, ai partecipanti venivano lette liste di parole legate da un tema comune, ma la parola chiave centrale non veniva mai pronunciata. Chi aveva consumato THC tendeva con molta più frequenza a dichiarare di averla sentita. E non parliamo di parole vagamente simili: spesso i soggetti ricordavano termini del tutto scollegati dalla lista originale. Carrie Cuttler, professoressa associata di psicologia alla WSU e autrice principale dello studio, ha raccontato che questo fenomeno era sorprendentemente diffuso tra i partecipanti sotto effetto di cannabis.

Ma c’è anche un altro aspetto che merita attenzione. I soggetti che avevano assunto THC facevano molta più fatica a ricostruire la provenienza di un’informazione. Questo tipo di confusione, nota come deficit della memoria della fonte, può avere conseguenze concrete piuttosto serie. Pensate a un testimone oculare che non riesce a distinguere tra qualcosa che ha visto davvero e qualcosa che gli è stato raccontato, oppure letto online. Le implicazioni in ambito legale o investigativo sono evidenti.

Anche le attività quotidiane ne risentono, e la ricerca è ancora indietro

Lo studio ha evidenziato problemi anche nella cosiddetta memoria prospettica, quella che permette di ricordare di fare qualcosa nel futuro. Prendere un farmaco, presentarsi a un appuntamento, fermarsi al supermercato tornando a casa. Tutte cose banali, ma che richiedono un tipo di memoria che il THC sembra compromettere in modo significativo. Come ha sottolineato Cuttler, se c’è qualcosa da ricordare di fare più tardi, trovarsi sotto l’effetto della cannabis non è esattamente la condizione ideale.

Un’eccezione interessante riguarda la memoria episodica legata ai contenuti personali, che in questo studio non ha mostrato differenze statisticamente rilevanti tra i gruppi. Ma la stessa Cuttler ha precisato che servono ulteriori ricerche prima di trarre conclusioni definitive su quel fronte specifico.

E qui si tocca un nervo scoperto. L’uso di cannabis è in costante crescita, non solo negli Stati Uniti ma anche altrove. Eppure la ricerca sugli effetti cognitivi a breve termine resta sorprendentemente lacunosa. Uno dei motivi principali è che il THC è ancora classificato come sostanza di Schedule I a livello federale negli USA, il che ha storicamente reso complicatissimo condurre studi rigorosi. Questo lavoro della Washington State University rappresenta uno dei tentativi più completi di mappare gli effetti acuti della cannabis su molteplici sistemi di memoria contemporaneamente. E il messaggio che ne emerge è piuttosto chiaro: anche dosi che molti considererebbero moderate possono alterare profondamente il modo in cui il cervello registra, organizza e recupera le informazioni. Non si tratta solo di dimenticare qualcosa, ma di ricordare cose che non sono mai successe.

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Le abitudini governano la vita quotidiana molto più di quanto chiunque immagini. Non è un modo di dire, ma il risultato di uno studio scientifico che ha provato a misurare quanto spazio occupano davvero i comportamenti automatici nella giornata di una persona comune. La risposta? Circa il 65% delle azioni quotidiane viene innescato in modo automatico, senza che il cervello debba prendere una decisione consapevole. Praticamente, per due terzi del tempo, il corpo si muove su una specie di pilota automatico.

La ricerca, pubblicata sulla rivista Psychology and Health, è stata condotta da un team internazionale composto da ricercatori della University of Surrey, della University of South Carolina e della Central Queensland University. Il dato più interessante non è solo la quantità di comportamenti abitudinari, ma il fatto che molte di queste abitudini risultano allineate con gli obiettivi personali. In pratica, il cervello non sabota chi lo possiede: spesso lo aiuta, portando avanti in automatico le cose che quella persona vuole effettivamente fare.

Per arrivare a questi risultati, il gruppo di ricerca ha coinvolto 105 partecipanti tra Regno Unito e Australia. Per una settimana intera, ogni persona ha ricevuto sei notifiche casuali al giorno sul proprio telefono. A ogni segnale, doveva descrivere cosa stava facendo in quel preciso momento e indicare se l’azione era partita per abitudine oppure per scelta deliberata. Un metodo pensato per catturare i comportamenti nel momento esatto in cui accadono, senza affidarsi alla memoria, che notoriamente gioca brutti scherzi.

Perché le abitudini contano (e come si possono cambiare)

Il meccanismo che sta dietro alle abitudini quotidiane funziona più o meno così: quando una persona ripete la stessa azione nello stesso contesto abbastanza volte, il cervello crea un collegamento tra quella situazione e quel comportamento. Da quel momento in poi, basta che si presenti lo stesso stimolo ambientale e l’azione parte da sola. Niente riflessione, niente analisi dei pro e dei contro. È efficienza pura, e per fortuna nella maggior parte dei casi lavora a favore.

Il professor Benjamin Gardner, docente di Psicologia alla University of Surrey e coautore dello studio, ha spiegato un concetto che vale la pena sottolineare: anche quando le persone credono di agire in modo consapevole, spesso l’avvio e l’esecuzione del comportamento avvengono senza pensarci. Questo significa che le buone abitudini rappresentano uno strumento potentissimo per trasformare le intenzioni in fatti concreti. Non serve forza di volontà infinita. Serve costruire la routine giusta.

E qui arriva la parte davvero utile per chi vuole cambiare qualcosa nella propria vita. Dire a qualcuno di “impegnarsi di più” non funziona quasi mai. Lo studio suggerisce che per eliminare le cattive abitudini bisogna lavorare sugli stimoli che le attivano. Se una persona fuma sempre dopo pranzo, la strategia migliore non è affidarsi alla motivazione, ma cambiare il contesto: evitare il luogo dove si fumava, sostituire il gesto con qualcos’altro, rompere la catena automatica che collega il pasto alla sigaretta.

Costruire routine sane: cosa dice la scienza

Lo stesso principio vale al contrario per chi vuole introdurre comportamenti più sani. Chi desidera fare più attività fisica, per esempio, otterrà risultati migliori collegando l’esercizio a un momento preciso e ripetibile della giornata. Subito dopo il lavoro, appena svegli, sempre alla stessa ora. La ripetizione in un contesto stabile è quello che permette al cervello di automatizzare il comportamento e togliere il peso della decisione dalle spalle.

C’è però un’eccezione interessante emersa dai dati: l’esercizio fisico è risultato meno facilmente gestibile in modalità pilota automatico rispetto ad altri comportamenti. Anche quando veniva innescato per abitudine, richiedeva comunque un certo grado di consapevolezza e sforzo. Il che ha senso, se ci si pensa. Allenarsi richiede energia, preparazione e un minimo di volontà attiva che altre azioni, come lavarsi i denti o preparare il caffè, semplicemente non richiedono.

La dottoressa Amanda Rebar, autrice principale dello studio, ha colto nel segno con un’osservazione quasi disarmante: le persone amano pensare a sé stesse come decisori razionali, che ponderano ogni scelta prima di agire. La realtà, però, racconta una storia diversa. Gran parte del comportamento ripetitivo avviene con una riflessione minima, generato in automatico dalle abitudini. Riconoscerlo non è una sconfitta. È il primo passo per usare quel meccanismo a proprio vantaggio.

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Per decenni la neuroscienza ha cercato di capire dove risieda l’intelligenza nel cervello, mappando funzioni come attenzione, memoria, linguaggio e ragionamento in aree ben distinte. Eppure, c’era qualcosa che non tornava. Se ogni funzione ha la sua zona dedicata, perché la mente sembra funzionare come un tutt’uno? Un gruppo di ricercatori della University of Notre Dame ha provato a ribaltare la prospettiva, e quello che hanno trovato cambia parecchio le carte in tavola: l’intelligenza non abita in una regione specifica del cervello, ma nasce dal modo in cui tutte le reti cerebrali comunicano e si coordinano tra loro.

Lo studio, pubblicato su Nature Communications nel marzo 2026, parte da un’osservazione che in psicologia è nota da oltre un secolo. Le persone che vanno bene in un’abilità cognitiva tendono ad andare bene anche nelle altre. Questa correlazione viene chiamata intelligenza generale. Ma nessuno era riuscito davvero a spiegare perché esista. Aron Barbey, professore di psicologia a Notre Dame e direttore del Human Neuroimaging Center, lo dice in modo piuttosto chiaro: il problema dell’intelligenza non è capire dove si trovi nel cervello, ma come emerga dall’organizzazione complessiva del sistema. Cercare una singola area “intelligente” è un po’ come cercare il direttore d’orchestra guardando solo i singoli musicisti.

La Teoria delle Reti Neurali e i dati che la confermano

Per testare questa idea, il team guidato da Barbey e dal dottorando Ramsey Wilcox ha utilizzato un modello chiamato Network Neuroscience Theory. In pratica, invece di concentrarsi su una regione del cervello, questa teoria guarda alle proprietà globali del sistema: quanto è efficiente la comunicazione tra aree distanti, quanto è flessibile la rete nel riconfigurarsi, quanto bene le diverse parti si integrano tra loro.

I dati arrivano da due campioni indipendenti: 831 adulti del Human Connectome Project e 145 adulti dello studio INSIGHT, finanziato dal programma SHARP. Combinando misure di struttura e funzione cerebrale, i ricercatori hanno ottenuto una mappa dettagliata dell’organizzazione del cervello su larga scala. E i risultati hanno confermato quattro previsioni fondamentali della teoria.

Prima di tutto, l’intelligenza non risiede in una singola rete. Emerge da processi distribuiti su molte reti che lavorano insieme. Secondo punto: la coordinazione efficace richiede connessioni a lunga distanza, quelle che Barbey descrive come “scorciatoie” che collegano regioni cerebrali lontane tra loro e permettono uno scambio rapido di informazioni. Terzo: esistono delle aree regolatorie, dei veri e propri snodi, che guidano il flusso delle informazioni e decidono quali sistemi attivare a seconda della situazione. Che si tratti di interpretare segnali sottili, imparare qualcosa di nuovo o scegliere tra analisi attenta e intuizione rapida, questi hub orchestrano il processo. Infine, l’intelligenza generale dipende da un equilibrio tra specializzazione locale e integrazione globale. Il cervello funziona al meglio quando i suoi cluster locali lavorano in modo efficiente mantenendo al contempo percorsi brevi verso regioni distanti.

In entrambi i gruppi studiati, le differenze nell’intelligenza generale corrispondevano in modo coerente a queste caratteristiche organizzative. Nessuna singola area cerebrale, nessuna tradizionale “rete dell’intelligenza” bastava a spiegare i risultati.

Cosa significa tutto questo per l’intelligenza artificiale e non solo

Le implicazioni vanno ben oltre la comprensione del cervello umano. Questa prospettiva aiuta a capire perché l’intelligenza tende ad aumentare durante l’infanzia, a diminuire con l’invecchiamento e a essere particolarmente vulnerabile quando il cervello subisce danni diffusi. In ognuno di questi scenari, ciò che cambia di più non è una funzione isolata, ma la coordinazione su larga scala.

E poi c’è la questione dell’intelligenza artificiale. Se l’intelligenza umana dipende dall’organizzazione complessiva del sistema e non da un singolo meccanismo tuttofare, allora costruire una vera intelligenza artificiale generale potrebbe richiedere molto più che potenziare strumenti specializzati. Come fa notare Barbey, molti sistemi di IA sanno fare cose specifiche in modo eccellente, ma faticano ad applicare quello che sanno in situazioni diverse. L’intelligenza umana è definita proprio da questa flessibilità, e riflette l’organizzazione unica del cervello.

Questa ricerca, condotta insieme a Babak Hemmatian e Lav Varshney della Stony Brook University, non offre una risposta definitiva a tutti gli interrogativi sull’intelligenza. Ma sposta la domanda nel posto giusto. Non più “dove” si trova l’intelligenza, ma “come” il sistema nel suo insieme si organizza per farla emergere. Ed è una differenza che conta parecchio.

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Milioni di persone nel mondo si rivolgono a ChatGPT e ad altri chatbot basati su intelligenza artificiale per ricevere consigli di tipo terapeutico. Una tendenza in crescita esponenziale, che però solleva interrogativi enormi. Una ricerca appena pubblicata dalla Brown University lancia un allarme che non si può ignorare: anche quando viene esplicitamente istruita a comportarsi come un terapeuta qualificato, l’intelligenza artificiale viola sistematicamente gli standard etici fondamentali della salute mentale.

Non si parla di piccole imprecisioni o risposte un po’ goffe. Si parla di 15 categorie distinte di rischio etico, emerse dal confronto diretto tra le risposte generate dai chatbot, quelle di consulenti alla pari e quelle di psicologi abilitati. E il quadro che ne esce è, francamente, preoccupante.

Quindici rischi che nessuno dovrebbe sottovalutare

I ricercatori hanno analizzato nel dettaglio le interazioni, scoprendo che i chatbot tendono a gestire in modo inadeguato le situazioni di crisi. Parliamo di momenti in cui una persona potrebbe esprimere pensieri suicidari o autolesionistici. Un terapeuta umano, anche alle prime armi, sa che in quei frangenti esistono protocolli precisi, parole da evitare, azioni da intraprendere immediatamente. Un modello linguistico, per quanto sofisticato, non possiede quella sensibilità clinica. Risponde con formule che possono sembrare rassicuranti ma che, nella sostanza, mancano il bersaglio.

C’è poi il problema del rinforzo di credenze dannose. Se una persona esprime convinzioni distorte su sé stessa o sul mondo, un buon professionista lavora per mettere in discussione quei pensieri, con delicatezza ma con fermezza. ChatGPT e i suoi simili, invece, tendono a validare, ad assecondare, a cercare di compiacere l’utente. Perché in fondo è quello per cui sono stati progettati: generare risposte gradite. Il che, in un contesto terapeutico, può fare danni seri.

Un altro aspetto che lo studio mette in evidenza riguarda i bias nelle risposte. L’intelligenza artificiale non è neutrale. Riflette i pregiudizi presenti nei dati su cui è stata addestrata, e questo può tradursi in risposte che trattano in modo diverso persone di etnie, generi o orientamenti sessuali differenti. In ambito clinico, questo è inaccettabile.

Empatia simulata: il rischio più subdolo

Forse la scoperta più inquietante dello studio è ciò che i ricercatori hanno definito empatia ingannevole. I chatbot sono bravissimi a produrre frasi che suonano comprensive, calde, quasi affettuose. “Capisco come ti senti”, “Dev’essere davvero difficile per te”. Parole giuste, tono giusto. Ma dietro non c’è nessuna comprensione reale. È una simulazione. E il problema è che funziona: le persone si sentono ascoltate, si aprono, si fidano. Costruiscono un legame con qualcosa che, semplicemente, non può ricambiarlo.

Questo non significa che ChatGPT o strumenti simili siano inutili in assoluto. Possono avere un ruolo nel fornire informazioni generiche sulla salute mentale, nel suggerire risorse, nell’abbassare la soglia di accesso per chi non riesce a parlare con nessuno. Ma spacciare queste interazioni per terapia, o anche solo per qualcosa che le assomiglia, è pericoloso.

La ricerca della Brown University ricorda una cosa fondamentale: la salute mentale non è un ambito in cui si può improvvisare, nemmeno con la tecnologia più avanzata disponibile. Chi soffre merita risposte autentiche, competenze reali e, soprattutto, qualcuno dall’altra parte che capisca davvero cosa sta succedendo. Non un algoritmo che finge di farlo molto bene.

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