Il collasso della conoscenza: chiedi a un chatbot e ti risponde la maggioranza

Per undici anni ho lavorato dentro l'azienda che ha costruito il motore di ricerca (Google!). So com'è fatta la pagina dei risultati: dieci link, dieci voci, spesso in disaccordo tra loro. Quel disaccordo non era un difetto, era il prodotto. Oggi facciamo la stessa domanda a un chatbot e riceviamo una risposta sola, scritta bene, senza attrito. Un gruppo di ricercatori dell'Università di Copenaghen ha misurato che cosa si perde in quel passaggio.

Come si misura la varietà di una risposta

Lo studio, guidato da Dustin Wright e Isabelle Augenstein, ha interrogato 27 modelli di OpenAI, Meta, Google e Alibaba su 155 argomenti relativi a 12 paesi, con 200 formulazioni diverse per ogni argomento prese da domande reali. Ne sono uscite 1,7 milioni di risposte, raggruppate per significato e contate con un indice preso in prestito dall'ecologia: lo stesso che si usa per contare le specie in una foresta.

Il risultato è netto: tutti i modelli sono meno vari di una ricerca web elementare, e il migliore, GPT-5, resta almeno il 18,7% sotto Google.

Due dettagli sono controintuitivi. I modelli più piccoli danno risposte più varie di quelli più grandi: la dimensione comprime. E sui temi locali — Marine Le Pen, la guerra delle Falkland, il K-pop — le risposte riflettono la Wikipedia in inglese molto più delle fonti nella lingua del paese.

Il mondo, visto da un chatbot, parla inglese.

Perché lo chiamano collasso della conoscenza?

Il termine lo ha coniato Andrew Peterson in un articolo del 2024: il collasso della conoscenza è «il restringimento progressivo dell'insieme di informazioni disponibili agli esseri umani, insieme al restringimento della percezione che valga la pena cercarle». Il meccanismo è semplice. Un modello impara i pattern più frequenti e scarta le deviazioni; le sue risposte vengono lette, ricopiate, pubblicate, e finiscono nei dati con cui si addestra il modello successivo. Ciò che è popolare diventa più popolare. Augenstein usa il paragone con la globalizzazione: oggi compri gli stessi prodotti ovunque, ed è comodo, ma la varietà è diminuita.

Attenzione però: lo studio è un preprint, misura la varietà e non la correttezza. E i modelli più recenti vanno meglio di quelli del 2023, soprattutto quando cercano fonti prima di rispondere.

Dal debito al collasso

Nel pezzo sul debito cognitivo (19 luglio 2026) raccontavo che cosa succede a una testa quando delega il pensiero. Questo studio fa il passo successivo: quando tutti deleghiamo allo stesso pensiero, non si impoverisce una testa, si impoverisce il repertorio. E l'indagine INDIRE (17 settembre 2026) ci aveva già detto come molti di noi, ad esempio gli studenti, ci arrivano: il 76% di loro si fida della risposta, il 62% la verifica.

C'è un'idea della tradizione zen che qui diventa quasi tecnica: nella mente del principiante ci sono molte possibilità, in quella dell'esperto poche. Un chatbot è la mente dell'esperto resa industriale: la risposta più probabile, servita con la sicurezza di chi ha già visto tutto. La pratica di consapevolezza, invece, lavora nella direzione opposta — restare curiosi davanti a quello che sembra già risolto.

Un esercizio concreto, che chiamo la seconda fonte. Per ogni domanda che conta davvero, dopo la risposta del chatbot, prova a cercare apposta una voce che non è d'accordo. Non per darle ragione, quanto per sentire quel piccolo fastidio dell'attrito: è il segnale dell'attenzione «umana» che si rimette al lavoro. È lo stesso gesto che insegno alle aziende con il Mindful Tech Program, e che nel libro chiamavo in un altro modo: il diritto di non essere d'accordo con la macchina.

P.S. (4 ottobre 2026) Lo stesso problema, visto dal lato di chi produce le notizie: l’intelligenza artificiale la cosa nuova non la può fare, perché rumina quello che già ha. Ne ho parlato con Christian Ruggiero, che insegna Sociologia del giornalismo alla Sapienza: Il falso, l’AI e il potere. Cosa resta del giornalismo? Intervista a Christian Ruggiero (4 ottobre 2026).