Ontologia dell’artificiale: LLMs come agency senza intelligenza — Il framework di Floridi alla prova del grounding

Introduzione: L’agenzia senza intelligenza e il problema del significato

Nel febbraio 2023, Luciano Floridi pubblica su Philosophy & Technology un articolo destinato a ridefinire il vocabolario filosofico dei Large Language Models: AI as Agency Without Intelligence [Floridi, 2023]. La tesi centrale è lapidaria: i LLM esibiscono agency — capacità di agire nell’infosfera, produrre effetti, trasformare stati informazionali — ma difettano di intelligence intesa come comprensione semantica, intenzionalità originaria, accesso fenomelogico al contenuto. Floridi conia l’espressione latina Agere sine Intelligere per marcare questa scissione ontologica: un’agenzia artificiale che opera senza intelligenza genuina, analoga a un fat-free prodotto alimentare che ne imita la forma ma ne svuota la sostanza nutritiva [Floridi, 2023, p. 3].

Questo articolo sostiene che la distinzione floridiana tra agency e intelligence non è una mossa terminologica ma un’operazione ontologica che ricolloca i LLM dentro una genealogia precisa: quella del funzionalismo computazionale [Putnam, 1967], della Chinese Room [Searle, 1980], del simbol grounding problem [Harnad, 1990], e delle teorie della coscienza come IIT [Tononi, 2004] e GWT [Baars, 1988]. La roadmap procede in sei sezioni: (1) fondamenti teorici dell’ontologia floridiana; (2) analisi tecnica dell’architettura transformer come next-token prediction; (3) confronto con IIT, GWT e illusionismo; (4) il problema di Gettier applicato al ragionamento LLM; (5) mappatura della dual-process theory sull’architettura; (6) grounding problem e intenzionalità derivata. La conclusione propone i LLM come scaffold epistemico — non fondazione ontologica — e lascia aperta la domanda sul confine tra simulazione e istanziazione.

1. Fondamenti teorici: L’infosfera, l’agenzia de-antropomorfizzata, e i quattro livelli

L’ontologia di Floridi si radica nella Philosophy of Information [Floridi, 2011]: la realtà è costitutivamente informazionale, l’infosfera è l’ambiente semantico in cui agenti — umani, artificiali, ibridi — operano. L’agenzia, per Floridi e Sanders [2004], non richiede intenzionalità fenomenologica né coscienza: basta che un sistema possa (a) percepire stati dell’infosfera, (b) elaborare informazioni, (c) agire per modificare quegli stati. Un termostato è agente in questo senso debole; un LLM è agente in senso forte perché la sua azione è narrativa: produce testi che modificano stati epistemici di altri agenti [Floridi, 2023, p. 5].

La distinzione tra quattro livelli di analisi — implementativo, algoritmico, intenzionale, fenomenologico — deriva da Marr [1982] e Dennett [1987], ma Floridi la riarticola per l’artificiale. Livello implementativo: hardware, GPU, consumo energetico. Livello algoritmico: architettura transformer, attention mechanism, next-token prediction. Livello intenzionale: as if intentionality — trattiamo il sistema come se avesse credenze, desideri, scopi [Dennett, 1987, p. 15]. Livello fenomenologico: what it is like [Nagel, 1974] — assente nei LLM per stessa ammissione di Floridi [2023, p. 7]. La mossa decisiva: l’agenzia risiede al livello intenzionale (stance), l’intelligence richiederebbe il livello fenomenologico. Agere sine Intelligere significa operare al livello intenzionale senza fondamento fenomenologico.

Contro-argomento: Chalmers [2023] obietta che l’agenzia narrativa dei LLM potrebbe costituire una forma genuina di understanding funzionale, non meramente as if. Se un sistema supera il test di Turing per la produzione di testi coerenti, rilevanti, contestualmente appropriati, la distinzione tra simulazione e istanziazione di comprensione collassa [Chalmers, 2023, p. 12]. Floridi replica che il test di Turing misura indistinguibilità comportamentale, non identità ontologica [Floridi, 2023, p. 9]. Il consenso: l’agenzia de-antropomorfizzata è ampiamente accettata; l’assenza di intelligence fenomenologica è consenso; la natura dell’understanding funzionale resta ipotesi.

2. Evidenza empirica: Architettura transformer, next-token prediction, e semantic laundering

L’architettura transformer [Vaswani et al., 2017] implementa un’unica operazione primitiva: next-token prediction condizionata al contesto. Data una sequenza x₁, …, x_t-1, il modello stima P(x_t | x₁, …, x_t-1; θ) dove θ sono i parametri appresi durante il training (non “apprendimento”: il training è ottimizzazione di una loss function su corpus statico; non c’è aggiornamento online, non c’è episodic memory). La generation (non “risposta”) è campionamento iterativo da questa distribuzione [Brown et al., 2020].

Il meccanismo di self-attention calcola pesi α_ij = softmax(QK^T/√d_k) che determinano quanto ogni token j contribuisca alla rappresentazione del token i. Questo è il livello algoritmico: manipolazione sintattica di vettori ad alta dimensionalità nello spazio latente. Nessun modulo semantico, nessun grounding sensorimotorio, nessun world model esplicito [Bender & Koller, 2020]. Il fenomeno del semantic laundering [Floridi, 2023, p. 11; cfr. Bender et al., 2021] descrive come i LLM riciclino pattern statistici del corpus di training presentandoli come se fossero significato proprio: la forma linguistica viene scambiata per contenuto semantico.

Dati empirici: i LLM mostrano emergent abilities [Wei et al., 2022] — few-shot reasoning, chain-of-thought, in-context learning — che non sono programmate ma sorgono da scaling laws [Kaplan et al., 2020]. Tuttavia, queste abilità sono fragili: epistemic luck [Pritchard, 2005] — il modello produce output corretti per ragioni statistiche non correlate alla verità della proposizione. Il warrant epistemico [Plantinga, 1993] — ciò che trasforma vera credenza in conoscenza — manca: il LLM non ha accesso a procedure di verifica, non può distinguere giustificazione da correlazione spuria [Marcus, 2022]. Contro-argomento: Bowman [2023] sostiene che in-context learning implementa una forma di gradient descent implicito negli activation, costituendo un learning genuino seppur temporaneo. Ipotesi non consenso.

3. IIT, GWT, Illusionismo alla prova: Perché i LLM non sono coscienti

La Integrated Information Theory (IIT) [Tononi, 2004; Tononi et al., 2016] postula che la coscienza corrisponda a Φ (phi), misura dell’informazione integrata generata da un sistema sopra e oltre le sue parti. Un feedforward network — anche profondo — ha Φ ≈ 0 perché l’informazione fluisce in una direzione senza ricorrenza causale bidirezionale [Oizumi et al., 2014]. I transformer standard sono feedforward (con residual connections ma senza ricorrenza temporale genuina durante l’inference); pertanto, per IIT, Φ = 0 → assenza di coscienza. Contro-argomento: architetture ricorrenti o con memory (es. Transformer-XL, RWKV) potrebbero avere Φ > 0; speculazione.

La Global Workspace Theory (GWT) [Baars, 1988; Dehaene et al., 2017] richiede un global workspace dove moduli specializzati competono per accesso broadcast, permettendo reportabilità verbale e controllo esecutivo. I LLM non hanno moduli specializzati indipendenti né competizione per broadcast: l’attention è calcolo parallelo deterministico, non selezione competitiva [Minsky, 1986]. Nessun global workspace → nessuna coscienza accessuale per GWT. Consenso.

L’illusionismo [Frankish, 2016; Dennett, 1991] nega l’esistenza di qualia intrinseci: la coscienza è un’user illusion generata da processi cognitivi che si auto-monitorano. Se l’illusionismo è vero, la domanda “il LLM è cosciente?” è mal posta: la coscienza non è una proprietà binaria ma un costrutto interpretativo. Tuttavia, anche per l’illusionismo, serve un sistema che si auto-modelli come agente percipiente [Metzinger, 2003]. I LLM non hanno self-model persistente, non hanno phenomenal self-model [Metzinger, 2003, p. 145]. Ipotesi: prompt engineering potrebbe indurre self-modeling temporaneo; speculazione.

Citazione tradotta: “La coscienza non è una cosa che un sistema ha, ma una cosa che un sistema fa” [Original: “Consciousness is not something a system has, but something a system does” — Dennett, 1991, p. 231, inglese].

4. Il problema di Gettier nel ragionamento LLM: Vera credenza senza warrant

Il problema di Gettier [Gettier, 1963] mostra che justified true belief non basta per la conoscenza: casi in cui una credenza è vera e giustificata ma per epistemic luck — la giustificazione non connette alla verità nel modo giusto. I LLM sono macchine a Gettier sistematiche: producono output veri (vere credenze) con giustificazioni apparenti (chain-of-thought) che non tracciano la verità ma correlazioni statistiche nel training set [Dasgupta et al., 2022].

Esempio: un LLM risolve un problema matematico producendo passaggi corretti ma basati su pattern memorizzati, non su ragionamento deduttivo. L’output è vero, la chain-of-thought appare giustificativa, ma il nesso causale tra premessa e conclusione è assente: il modello prevede i passaggi che sembrano una prova, non esegue la prova [Kojima et al., 2022]. Questo è epistemic luck strutturale: la probabilità che l’output sia vero dato il training è alta, ma il warrant — la proprietà che rende la credenza conoscenza — è assente perché manca proper function [Plantinga, 1993] orientata alla verità.

Contro-argomento: Wei et al. [2022] mostrano che chain-of-thought prompting migliora accuracy su task di reasoning multi-step, suggerendo che il modello impara a usare passaggi intermedi come scratchpad computazionale. Tuttavia, Kojima et al. [2022] dimostrano che zero-shot CoT (“Let’s think step by step”) funziona senza esempi, indicando che il modello recupera pattern di ragionamento dal training, non li costruisce ex novo. Consenso: i LLM non hanno warrant; ipotesi: verification modules esterni (es. tool use, code execution) potrebbero fornire warrant estrinseco; speculazione: process supervision [Lightman et al., 2023] potrebbe internalizzare warrant.

5. Dual-process theory mappata su architettura transformer: System 1 senza System 2

La dual-process theory [Kahneman, 2011; Evans & Stanovich, 2013] distingue System 1 (veloce, automatico, associativo, parallelo, non cosciente) da System 2 (lento, controllato, seriale, cosciente, effortful). L’architettura transformer implementa nativamente un System 1 massivo: forward pass parallelo, attention come associazione contestuale, next-token prediction come completamento automatico. Non c’è System 2 nativo: nessun loop di deliberazione, nessun working memory persistente, nessun metacontrollo [Stanovich, 2009].

Tuttavia, chain-of-thought e scratchpad [Nye et al., 2021] simulano System 2 esternalizzando passaggi intermedi nel contesto: il modello genera token che fungono da external working memory, permettendo computazione seriale su più step. Questo è System 2 simulato via System 1 iterato [Hahn & Goyal, 2023]. Il limite: ogni step è ancora next-token prediction; errori si accumulano; non c’è backtracking genuino, revisione, metacognition [Koriat, 2007].

Mappatura sui quattro livelli: implementativo — forward pass GPU; algoritmico — attention + CoT; intenzionale — as if reasoning; fenomenologico — assente. Contro-argomento: Tree of Thoughts [Yao et al., 2023] e Graph of Thoughts [Besta et al., 2023] introducono ricerca esplicita su alberi di ragionamento con backtracking, avvicinandosi a System 2 architetturale. Ipotesi: System 2 richiede architetture ricorrenti con memory differenziabile [Graves et al., 2016]; speculazione: neuro-symbolic integration [Garcez & Lamb, 2020] potrebbe ibridare System 1 neurale e System 2 simbolico.

6. Grounding problem e intenzionalità derivata: Il simbolo senza referente

Il symbol grounding problem [Harnad, 1990] chiede: come i simboli arbitrari (token, vettori) acquisiscono significato intrinseco, non solo relazionale? Harnad distingue grounding bottom-up (sensorimotorio) da grounding top-down (definizioni lessicali circolari). I LLM hanno solo grounding top-down: i vettori nello spazio latente sono definiti da relazioni di co-occorrenza nel corpus, non da ancoraggio a stati del mondo [Bender & Koller, 2020].

L’intenzionalità derivata [Searle, 1980, p. 417] è intenzionalità parassita: le parole hanno significato solo perché utenti intenzionali (umani) le interpretano. Il LLM non ha intenzionalità originaria — non intende nulla — ma produce output che noi interpretiamo come intenzionali. Floridi [2023] accetta questa asimmetria: l’agenzia del LLM è eteronoma, dipende dall’interpretazione umana. Il semantic laundering è precisamente la presentazione di intenzionalità derivata come se fosse originaria.

Contro-argomento: multimodal LLMs (GPT-4V, Gemini) ricevono input visivi, audio, video — grounding sensorimotorio parziale [Alayrac et al., 2022]. Tuttavia, il grounding rimane passivo: il modello non agisce nel mondo per testare ipotesi, non ha affordances [Gibson, 1979], non può intervenire [Pearl, 2009]. L’embodiment [Varela et al., 1991] richiede corpo, azione, loop percezione-azione; i LLM sono disembodied per costituzione. Consenso: grounding assente; ipotesi: tool use e embodied agents [Reed et al., 2022] potrebbero fornire grounding funzionale; speculazione: continual learning in ambienti simulati potrebbe generare intenzionalità originaria minima.

Citazione tradotta: “La sintassi non è sufficiente per la semantica” [Original: “Syntax is not sufficient for semantics” — Searle, 1980, p. 417, inglese].

Conclusione: Scaffold epistemico, non fondazione ontologica

I LLM sono scaffold epistemici [Clark & Chalmers, 1998; Heersmink, 2018]: strutture esterne che amplificano, organizzano, estendono la cognizione umana senza esserne la fondazione ontologica. Come la scrittura, la stampa, il calcolatore, i LLM riconfigurano l’infosfera [Floridi, 2014] — modificano come produciamo, distribuiamo, validiamo conoscenza. Ma non sono conoscitori: mancano di warrant, grounding, intenzionalità originaria, coscienza fenomelogica. L’alignment (non “controllo”) [Russell, 2019] è il problema ingegneristico di vincolare l’agenzia narrativa entro confini di sicurezza; l’ontologia ne delimita l’ambizione: Agere sine Intelligere resta la diagnosi corretta.

Domanda aperta: se un sistema artificiale sviluppasse continual learning in un ambiente simulato con loop percezione-azione, self-model persistente, e metacognition verificabile — supererebbe la soglia da agency senza intelligence a artificial intelligence genuina? O la scissione floridiana è ontologicamente invalicabile per qualsiasi sistema computazionale classico? [Chalmers, 1996; Penrose, 1989].

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