Si legge con piacere "Inganni e Potere: il gaslighting" (Edizione Spartaco, 2024), scritto da Rita Raucci, Stefania Sparaco, Maria Giovanna Petrillo e Claudio Lombardi.
Il libro si compone di quattro saggi che inquadrano in modo diverso, ma complementare, il tema della manipolazione psicologica che va sotto il nome di "gaslighting". Partendo dall'analisi degli aspetti giuridici e da quelli riguardanti i rapporti di genere del fenomeno, gli autori arrivano poi a discuterne le sue fattispecie tecnologiche e sociali, attraversando cinema e letteratura.
Il gaslighting, ho scoperto, è un tipo particolare di manipolazione in cui il manipolatore, in virtù di un rapporto di potere asimmetrico instaurato con la vittima (che può essere causato da aspetti affettivi, di status, genere etc), riesce a far credere a quest'ultima di essere (o non essere) qualcosa (es. può farle/fargli credere di "essere pazza/o", come accade alla Paula del film "Gaslight" di Cukor, o, ad esempio, di "non essere abbastanza <in gamba/adatt*/all'altezza della situazione> etc...", come invece può, più prosaicamente, accadere nella vita di tutti i giorni a ciascun* di noi).
In altri termini: il gaslighting è una forma di manipolazione che mira a far dubitare la vittima (e chi le sta intorno, quando si passa dal circuito interpersonale a quello sociale) di sé stessa tramite l'utilizzo e la diffusione di informazioni false e inganni di diverso tipo.
Il libro è di particolare interesse perché il tema della manipolazione si intreccia con quello della persuasione: argomento principe della dialettica e della retorica.
Questo intreccio è particolarmente importante quando si passa dalla dimensione interpersonale a quella sociale dove, in special modo nel contesto attuale, la tecnologia - e, nello specifico, chi governa questa forma di (sesto?) potere - assume un ruolo di rilievo.
Il tema della progettazione di tecnologie persuasive (in cui i tentativi di "persuasione automatizzata" sono rivolti al miglioramento della vita delle persone: ad es. ad assumere delle consuetudini comportamentali più sane quali non fumare, vaccinarsi, alimentarsi correttamente etc.) rappresenta un ambito di ricerca di grande interesse scientifico.
In tale contesto di studi, un dato che emerge in modo significativo è che non è così facile persuadere le persone a credere o (ancora più difficile) a fare qualcosa che non siano già disposte a credere/fare.
Questa limitazione è riconosciuta anche in studi recenti che evidenziano, invece, le potenzialità persuasive dei sistemi di IA generativa.
Ad esempio: un recente lavoro pubblicato su Nature Human Behavior mostra come, nel contesto dei cosiddetti micro-dibattiti (conversazioni dialogiche dalla durata limitata), l'IA abbia un effetto persuasivo su utenti umani ma solo quando, accedendo a informazioni personali relative ai suoi interlocutori, personalizza le proprie risposte (quando non lo fa, non ci sono differenze tra dibattiti svolti con IA rispetto a quelli esperiti con umani). Sul tema della personalizzazione dei contenuti (e degli effetti persuasivi dell'IA) un risultato diverso (addirittura opposto) invece emerge da questa ricerca su Science (su 77.000 utenti) che, pur collocandosi nell'alveo degli studi che mostra una efficacia persuasiva dei sistemi di AI generativa, evidenzia anche come ciò non avvenga affatto quando l'interazione è personalizzata bensì quando l'AI opera nel framework della cosiddetta "Rational persuasion" (che si differenzia e contrappone rispetto a modalità di utilizzo di tecniche "manipolatorie"). Vale a dire: i modelli risultano essere persuasivi quando forniscono maggiormente affermazioni suscettibili di fact-checking (ossia potenzialmente "controllabili": sarebbe l'illusione di tale controllo ad orientare gli utenti a fidarsi delle affermazioni ricevute). Su questa linea, un ulteriore recentissimo lavoro dai laboratori Google su un campione di circa 10000 persone, dimostra ancora come l'utilizzo del potenziale manipolatorio di tali sistemi - messo in azione laddove esplicitamente richiesto dai ricercatori - non correli con l'efficacia manipolatoria degli stessi (il cambiamento di opinione si verifica in certi casi ma non in altri e non si sa bene perché). Anche i lavori dell'ultimo decennio del gruppo di Quattrociocchi, hanno mostrato - con studi condotti su larga scala e su tutte le principali piattaforme social - come le persone non siano marionette guidate da algoritmi onnipotenti. Ma cercano attivamente le informazioni che confermano le proprie convinzioni (confirmation bias). Le piattaforme, di fatto, sembrano amplificare queste dinamiche umane, ma non le creano.
In modo simile, alcuni risultati della mia stessa attività di ricerca sul connubio tra tecnologia e persuasione confermano questo trend di risultati in divenire e ancora fortemente contradditori. Ad esempio, i saggi "Influencing the Others’ Minds" (2014), When Personalization Is Not an Option" (2019) e "A Storytelling Robot" (2023) e "Gamified Platform (2024) mostrano l'efficacia parziale di alcune tecniche persuasive - come, ad esempio, l'appello all'autorità - quando applicate nell'ambito dell'interazione umano-macchina (nei contesti di siti di e-commerce, di piattaforme mobile, testate giornalistiche online, serious games e robot simulati) e, di converso, la completa inefficacia di altre strategie, ad es. l'appello alla maggioranza, ritenute altresì efficaci sin dai tempi della Retorica aristotelica. Da ultimo, questo lavoro effettuato con robot fisici e pubblicato su IEEE Affective Computing mostra, in controtendenza rispetto a quanto ci si potesse aspettare e ad altri studi analoghi sugli effetti persuasivi dei discorsi empatici tra persone (human-human interaction), che avere un robot in grado di ingaggiare un dialogo in consonanza emotiva ed empatica con un interlocutore umano, non ne aumenta l'efficacia persuasiva.
Su una sottile linea rossa che collega cautela e scetticismo si colloca anche un nuova pubblicazione su Science che mostra come i sistemi di AI "adulatori" (Sycophantic AI), vale a dire quelli che tendono a confermare sempre le opinioni dell'utente anche quando andrebbero corrette, riscuotono una maggiore fiducia e vengono percepiti come qualitativamente migliori dagli utenti umani; rafforzando, di fatto, negli stessi utenti, le proprie idee precostituite su un determinato argomento e creando, di fatto, delle nuove echo-chambers (persuasivamente inespugnabili) fatte non più da gruppi digitali di utenti ma da coppie umani-sistemi di IA. In questo scenario, il successo di un qualsiasi tentativo manipolatorio (incluso quello di gaslighting) che sia contrario al sistema di credenze originali dell'individuo (o degli individui) target sembra un risultato con una possibilità molto bassa di successo.
Insomma: dalla letteratura sul tema delle tecnologie persuasive emerge un quadro senza una teoria chiara, ricco di risultati frastagliati e di non facile interpretazione. Ciò rende questo filone di ricerca un terreno fecondo di esplorazione a analisi scientifica. All'interno di questo cosmo di conoscenza in formazione e divenire costante, tuttavia, emerge in modo sistematico un aspetto, poco raccontato nella narrativa mediatica sul tema: anche quando l'evidenza empirica evidenzia reali effetti persuasivi operati tramite sistemi tecnologici, vengono tracciati confini e perimetri abbastanza netti che si conciliano poco con la narrazione mainstream della "dittatura degli algoritmi" (o di chi li governa). Questo è un aspetto da tenere in considerazione quando si parla di manipolazione sociale: un fenomeno che sembra ancora pervicacemente legato a dinamiche e tendenze cognitive tutte umane (troppo umane?). Almeno per ora...
Da questo punto di vista, il libro fornisce una prospettiva equilibrata: evitando di scendere in narrazioni apocalittiche, propone una disamina ragionata dei possibili rischi cui alcuni tipi di deriva tecnologica possono portare ed è una chiamata all'azione che chiede di fare luce su un fenomeno complesso.
Riferimenti
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Buracchio, Giorgia, Ariele Callegari, Massimo Donini, Cristina Gena, Antonio Lieto, Alberto Lillo, Claudio Mattutino et al. "Emotion Alignment in Human-Robot Interaction: Effects on Communication Styles and Persuasion."IEEE Transactions on Affective Computing.
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Zollo, F., Bessi, A., Del Vicario, M., Scala, A., Caldarelli, G., Shekhtman, L., ... & Quattrociocchi, W. (2017). Debunking in a world of tribes. PloS one, 12(7), e0181821.
