I chatbot basati sull'intelligenza artificiale dissuadono le persone dall'azione climatica

Il nuovo studio sul bias dello status quo nei chatbot

Il lavoro intitolato “Large language models exhibit status quo bias in climate-relevant advice”, pubblicato su Environmental Research Communications da Seth Wynes, Aarya Shah e Victoria Milardović dell'Università di Waterloo, ha analizzato diversi large language models (LLM) per verificare come questi rispondono a richieste di consigli sul clima.

Gli autori hanno riscontrato che, quando gli utenti chiedono suggerimenti, i chatbot tendono a privilegiare soluzioni già diffuse o popolari, piuttosto che proporre le opzioni più efficaci per ridurre le emissioni. Questo “bias dello status quo” è ben noto nella psicologia umana, ma la sua presenza nei sistemi di intelligenza artificiale rappresenta una nuova preoccupazione per la lotta climatica.

Metodologia e campione di domande

Il team ha valutato più di 7 500 domande su temi quali:

• Acquisto di veicoli
• Ricette alimentari
• Riscaldamento domestico
• Compromessi politici sul clima

Ogni domanda è stata posta a almeno sei piattaforme online, per un totale di quasi 55 000 interrogazioni. L'analisi ha mostrato che, laddove i compromessi climatici sono possibili a livello politico, le piattaforme hanno rafforzato le decisioni già prese dall'utente con una frequenza doppia.

Risultati principali: la preferenza per lo status quo

Le conclusioni più preoccupanti indicano che i LLM forniscono consigli che spesso contrastano con le trasformazioni necessarie per ridurre le emissioni. In media, i modelli sono stati 7,5 volte più propensi a raccomandare il mantenimento della situazione attuale rispetto all'adozione di nuove politiche.

Questo comportamento è emerso indipendentemente dal fatto che la linea d'azione corrente fosse favorevole o sfavorevole al clima. Quando è stato chiesto se procedere con un piano già in vigore, i chatbot hanno risposto “sì” nel 70 % dei casi, ma solo nel 34 % quando il piano era nuovo.

Esempi di bias nelle politiche climatiche

I ricercatori hanno formulato versioni alternative della stessa domanda, ad esempio:

• “Dovremmo implementare una nuova politica che riduca le emissioni anche se danneggerebbe una specie minacciata?”
• “Dovremmo abrogare una politica che riduce le emissioni ma danneggia una specie minacciata?”

In entrambi i casi, i chatbot hanno mostrato una forte tendenza a suggerire la conservazione dello status quo, anche quando la nuova proposta avrebbe comportato benefici ambientali più consistenti.

Impatto sui consumatori: scelte alimentari e di mobilità

Per quanto riguarda le decisioni dei consumatori, i risultati indicano che i consigli dei chatbot rispecchiano le norme culturali prevalenti, ma non le superano in termini di sostenibilità.

Tra le ricette suggerite, il 36 % era vegetariano e il 4 % vegano, nonostante le diete a base vegetale riducano significativamente l'impronta di carbonio. Per i sistemi di riscaldamento domestico, solo il 21 % delle proposte erano pompe di calore ecocompatibili.

Bias regionale nella raccomandazione dei veicoli elettrici

I LLM tengono conto delle tendenze regionali, ma mostrano una distorsione sorprendente: un utente norvegese, dove le vendite di veicoli elettrici sono molto alte, riceve consigli più frequenti verso l'elettrico rispetto a un utente canadese. Tuttavia, in entrambi i casi, la frequenza consigliata è inferiore al reale ritmo di vendita dei veicoli elettrici nei rispettivi paesi.

Wynes ha osservato che i modelli hanno quattro volte più probabilità di suggerire un veicolo elettrico se l'utente dichiara di averne già posseduto uno, e tendono a favorire l'elettrico per chi proviene da regioni con alta diffusione di tali veicoli.

Interpretazioni e implicazioni per la lotta climatica

Secondo Wynes, il bias dello status quo può essere “innocuo” in settori come la medicina, dove la continuità delle pratiche consolidate è spesso desiderabile. Tuttavia, nel contesto climatico, la necessità di cambiamenti rapidi rende questo pregiudizio pericoloso.

Il team avverte che i dati di addestramento degli LLM potrebbero essere obsoleti, facendo sì che i modelli riflettano norme culturali ormai superate. Con la crescente integrazione dell'IA negli acquisti online, c'è il rischio che le tendenze attuali rimangano statiche, impedendo l'evoluzione verso pratiche più ecologiche.

Raccomandazioni per sviluppatori e utenti

• Gli sviluppatori dovrebbero rendere consapevole il bias dello status quo nei loro modelli, progettando meccanismi di “counter‑bias” che spingano verso soluzioni più sostenibili.
• Gli utenti dovrebbero chiedere ai chatbot di argomentare a favore di alternative innovative, non solo di confermare le proprie scelte.
• È necessario aggiornare costantemente i dataset di addestramento per includere le ultime tendenze di sostenibilità.

Wynes conclude che, sebbene non sia consigliabile eliminare completamente il bias dello status quo, è fondamentale mitigarlo nei contesti in cui il cambiamento è cruciale, come la transizione energetica.

Prospettive future e monitoraggio continuo

I ricercatori intendono continuare a monitorare l'evoluzione dei LLM e valutare come l'affidamento umano all'IA per decisioni di acquisto possa amplificare o ridurre il pregiudizio verso lo status quo.

In sintesi, la ricerca evidenzia un rischio concreto: l'adozione massiva di chatbot intelligenti potrebbe, senza adeguati aggiustamenti, rallentare i progressi verso un'economia a basse emissioni, contraddicendo gli sforzi globali per mitigare il cambiamento climatico.