Dieci minuti con un chatbot, e davanti ai problemi difficili si molla prima

I problemi erano da quinta elementare: addizioni, sottrazioni, moltiplicazioni e divisioni di frazioni ordinarie. I partecipanti li risolvevano da casa tramite Prolific, una piattaforma dove si guadagna qualche soldo partecipando a ricerche, e per tutto il lavoro venivano pagati 2,60 dollari. A metà di loro compariva sul lato destro dello schermo una finestra di chat con un assistente IA. All’altra metà non veniva dato nulla. Dopo il dodicesimo problema la chat spariva e i due gruppi dovevano affrontare da soli altri tre problemi.

Su questi tre problemi il gruppo che aveva avuto l’assistente ne risolveva il 57%, quello senza il 73%. Le persone a cui era stato tolto l’aiutante abbandonavano i problemi quasi il doppio delle volte: 20% contro 11%. Bastavano circa dieci minuti di lavoro con l’IA per produrre l’effetto. Il successivo esperimento ha fatto emergere un dettaglio curioso: peggio di tutti andavano quelli che chiedevano al chatbot le risposte già pronte. Tra chi chiedeva suggerimenti non sono state trovate perdite apprezzabili.

L’esperimento è stato condotto da Grace Liu della Carnegie Mellon University, da Brian Christian del Center for Human-Compatible AI (CHAI) dell’UC Berkeley, noto per i suoi libri sugli algoritmi e sull’IA, e da altri tre scienziati di Oxford, MIT e UCLA. Il preprint è uscito in aprile, una versione rivista è stata presentata a ottobre 2026 al COLM, la Conference on Language Modeling di San Francisco, e il 9 ottobre ne ha parlato Berkeley News .

Dodici problemi con l’aiutante, tre senza

Gli psicologi misurano la perseveranza in modo piuttosto semplice: per quanto tempo una persona continua a lavorare a un problema difficile prima di gettare la spugna. Qui si contava attraverso i salti. Ogni problema si poteva saltare, e ogni salto significava che la persona aveva deciso di non scontrarsi con quel problema. Entrambi i gruppi vedevano la soluzione corretta dopo un errore, quindi tutti imparavano. Solo che un gruppo imparava da solo, mentre l’altro aveva un compagno in grado di fare tutto al suo posto in qualsiasi momento.

In tutto hanno partecipato 1.222 persone dagli Stati Uniti in tre esperimenti, e ognuno colmava una lacuna del precedente. Forse le persone erano spiazzate semplicemente dal fatto che la chat fosse svanita: un attimo prima la finestra c’era, ora non c’è più. Nel secondo esperimento anche il gruppo senza IA ha ricevuto un pannello laterale, che mostrava le soluzioni di problemi già visti dai partecipanti. Il divario si è ridotto ma è rimasto, mentre la differenza nei salti questa volta non era statisticamente significativa, e gli autori lo dicono apertamente.

Il terzo esperimento ha verificato se si trattasse di una peculiarità dell’aritmetica. I partecipanti rispondevano a domande di comprensione del testo in stile SAT, il test d’ammissione americano. Lo schema si è confermato, e gli ex utenti dell’IA saltavano le domande in modo molto più frequente: 8% contro 1%.

Chiedere la risposta o chiedere un suggerimento

Nel secondo esperimento ai partecipanti è stato chiesto come avessero usato la chat, e i risultati sono stati confrontati in base alle loro risposte. Una volta spenta la chat, chi aveva chiesto risposte già pronte risolveva il 65% dei problemi, contro il 77% del gruppo di controllo.

Qui gli autori aggiungono una precisazione importante. Le persone hanno scelto da sole come usare la chat; non è stato assegnato a caso. Forse chi chiede risposte già pronte è proprio chi avrebbe mollato prima anche senza alcuna IA. Quindi la suddivisione per stile mostra un’associazione, non una causa dimostrata. Il risultato principale resta invece causale: le persone assegnate a caso al gruppo IA sono andate peggio una volta che l’IA è stata tolta.

Non è una storia di frazioni

«È un risultato sorprendente, ma in un certo senso dà munizioni a una storia che molti di noi sentono a pelle», ha detto Christian a Berkeley News. «Lo vivo anch’io». A suo avviso non è una storia di frazioni e di problemi SAT: lo stesso schema vale per tutti, dagli scolari ai massimi esperti del mondo.

Gli autori descrivono il meccanismo così: lavorare con l’IA abitua ad aspettarsi una risposta istantanea e toglie la pratica di farsi strada da soli attraverso la parte difficile. Detto semplice, somiglia a un ascensore. Finché funziona, nessuno ha bisogno delle scale. Quando si guasta, il quinto piano sembra in qualche modo più alto di una settimana prima.

Cose simili sono emerse in altri esperimenti. Nel 2025 la rivista PNAS ha pubblicato uno studio condotto in una scuola turca, dove quasi mille liceali hanno lavorato sulla matematica con due versioni di GPT-4. Entrambe aiutavano durante gli esercizi. Ma all’esame, dove l’IA non era più disponibile, chi usava il chatbot normale ha ottenuto il 17% in meno dei compagni che avevano studiato senza. Per chi aveva lavorato con la versione tutor, che dava suggerimenti invece di risposte, quel danno è quasi scomparso.

Nel gennaio 2026 Anthropic ha messo alla prova la stessa idea sui programmatori . 52 sviluppatori, per lo più junior, imparavano una libreria Python sconosciuta. Chi aveva imparato con un assistente IA ha poi ottenuto il 50% a un test senza, contro il 67% degli altri. Il divario era più ampio nelle domande sul debugging. E di nuovo, andavano meglio quelli che facevano domande alla macchina per capire il codice invece di scaricarle tutto il lavoro.

Che cosa non dimostrano dieci minuti

Titoli come «L’IA ci rende più stupidi» non sono ciò che mostra questo esperimento. Ha misurato una cosa sola: che cosa succede nei primi minuti dopo la scomparsa dell’aiuto. Se l’effetto duri un giorno, un mese o un anno di convivenza con un chatbot, lo studio non l’ha verificato, e gli autori lo indicano come limite.

La posta in gioco per i partecipanti era bassa. Per 2,60 dollari e tredici minuti di tempo, in pochi si batteranno su ogni frazione, mentre a un esame o al lavoro la motivazione è ben diversa. L’effetto è percepibile ma non enorme: nel secondo esperimento la differenza nei problemi risolti si è ridotta a sei punti percentuali. E il dato più incoraggiante, quello sui suggerimenti, poggia su un sottogruppo piccolo. È il 27% del gruppo IA nel secondo esperimento, circa 80 persone, e il risultato va ancora confermato.

Eppure il quadro si ripete in tre studi indipendenti con persone molto diverse: scolari in Turchia, programmatori, adulti qualunque negli Stati Uniti. Ovunque, andavano peggio quelli che avevano affidato per intero la parte difficile del lavoro alla macchina.

Un tutor che non ti lascia copiare

La soluzione proposta da Christian suona modesta. Per impostazione predefinita le risposte dell’IA potrebbero funzionare di più come un tutor: portarti verso l’idea invece di consegnarti il risultato finito. Lui inquadra l’obiettivo in modo più ampio di qualsiasi impostazione: «Dobbiamo lavorare per un futuro in cui le capacità umane siano, per quanto possibile, potenziate e non sostituite».

Modalità del genere esistono già. Il 29 luglio 2025 OpenAI ha lanciato la modalità studio in ChatGPT : pone domande guida e ti accompagna passo dopo passo alla soluzione. Claude ha una modalità di apprendimento analoga. Ma bisogna attivarla a mano, e in ChatGPT si può disattivare a metà conversazione. La modalità normale continua a rispondere subito e in modo completo.

Quindi la scelta tra «dammi la risposta» e «dammi un suggerimento» ricade sulla persona, e arriva nel momento peggiore, quando il problema è urgente. In questa storia il suggerimento funziona come un corrimano e non come un ascensore: continui a salire con le tue gambe, ed è per questo che le scale non ti sembreranno più ripide quando l’aiuto sparirà.