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Dire “per favore” a ChatGPT non è necessario per ottenere una risposta migliore. Il vero vantaggio sembra stare, piuttosto, nella chiarezza con cui formuliamo obiettivi e vincoli.

Sono le sette e mezza di sera, la giornata ha lasciato sul divano il suo residuo di stanchezza, e state digitando a un chatbot: «Grazie mille, sei stato gentilissimo, potresti per favore riassumermi il documento in tre punti?». Vi siete mai chiesti a chi, esattamente, state rivolgendo quel ringraziamento? Non a una persona, non a un animale domestico, nemmeno a un impiegato del catasto che almeno un caffè lo merita: a un’enorme “macchina statistica” che prevede la parola successiva, e che del vostro garbo fa, con tutto il rispetto, un uso piuttosto marginale.

Eppure lo facciamo, e lo facciamo in massa, proiettando le nostre regole sociali su un ammasso di silicio e codice come se il galateo fosse una legge fisica e non una convenzione tra primati. La tesi di questo articolo è che tra l’efficienza della macchina, che preferirebbe comandi secchi, e la salute della nostra mente, che ha bisogno di rituali di cortesia, esista un cortocircuito vero. E che la via d’uscita non sia scegliere da che parte stare, ma capire dove il “per favore” serve e dove è soltanto “rumore”.

Cosa dice la scienza: i dati che processano il “per favore”

Ai tempi in cui scrivevo avventure testuali con The Quill, negli anni Ottanta, il computer capiva due parole per volta, un verbo e un sostantivo, e chiunque avesse digitato «per cortesia, vorrei prendere la lampada» avrebbe ricevuto in risposta un desolato “non capisco”. Nessuno ne fu mai offeso. Oggi i modelli linguistici capiscono tutto, o meglio sembrano capire tutto, e questa apparenza ci ha convinti che valga la pena trattarli come interlocutori di buona famiglia.

I numeri, però, raccontano una storia meno rassicurante. Uno studio della Penn State University del 2025, intitolato con un certo umorismo Mind Your Tone, ha messo alla prova ChatGPT con cinquanta domande a risposta multipla, riformulate ciascuna in cinque toni diversi, dal cortesissimo allo sgarbato. Il risultato è che la precisione saliva man mano che il tono si faceva brusco: circa l’80,8% di risposte corrette con i prompt molto educati, circa l’84,8% con quelli molto scortesi. Quattro punti percentuali (non pochi, se moltiplicati per i milioni di conversazioni quotidiane) a favore di chi il “per favore” lo lascia sulla porta.

Va detto, per onestà e per non farne un dogma, che si tratta di un campione piccolo, di un solo modello e di un lavoro non ancora passato attraverso tutta la trafila della revisione tra pari. Il senso più prudente è quindi questo: non che la maleducazione sia una tecnica di prompting, ma che il contorno cerimonioso aggiunge parole che non portano informazione. Il modello deve leggere anche quelle, e ogni frase decorativa è una piccola diluizione del compito, quello che in gergo tecnico si chiama “rumore di fondo”.

C’è poi il capitolo dei token, le unità in cui la macchina spezzetta il testo. Un “per favore” ne costa almeno un paio, il che è irrilevante per il vostro portafoglio e trascurabile per il pianeta, benché lo stesso Sam Altman abbia scherzato sul fatto che la cortesia degli utenti costi a OpenAI decine di milioni di dollari in elettricità, e che siano soldi ben spesi. Il vero spreco è altrove, nella nostra abitudine di avvolgere una richiesta nitida in tre strati di preamboli, come si fa con un oggetto fragile che in realtà è un mattone.

Per capirci, ecco il confronto. Il prompt cortese: «Ciao! Spero tu stia bene. Se non ti disturba, potresti gentilmente aiutarmi a scrivere una mail di sollecito per una fattura non pagata? Grazie mille in anticipo!». Il prompt ottimizzato: «Scrivi una mail di sollecito per una fattura scaduta da 30 giorni. Tono fermo ma cordiale, massimo 120 parole». Il secondo contiene più informazione utile in metà dello spazio, ed è precisamente per questo che funziona meglio.

L’ansia da separazione digitale: il dovere di rispondere

Il secondo cortocircuito è più sottile, e riguarda quello che accade quando è la macchina a parlare per ultima. Avete chiesto una ricetta, l’avete ottenuta, e in coda trovate: «Vuoi che ti suggerisca anche un vino da abbinare? Oppure preferisci un dolce per completare il menù?». Sentite quella piccola pressione allo sterno? Rispondere sembra un dovere, ignorare sembra una scortesia, e voi, un adulto vaccinato, vi ritrovate a scrivere «No, grazie, va benissimo così» a un software che non ha alcuna aspettativa, alcun turno di parola da difendere e, con ogni probabilità, alcuna sensazione di essere stato lasciato lì con il suo dolce in sospeso.

Il fatto è che quelle domande di chiusura non nascono dalla curiosità della macchina ma dal design del prodotto: un assistente che propone sempre un passo successivo tiene la conversazione viva, e una conversazione viva è un utente che resta. Il resto lo fa il nostro cervello, che di regole conversazionali è pieno da prima dell’invenzione della scrittura. I sociolinguisti le chiamano coppie adiacenti: a un saluto si risponde con un saluto, a una domanda con una risposta, a un’offerta con un’accettazione o un rifiuto, e lasciare la seconda metà della coppia orfana produce un disagio quasi fisico. A rincarare la dose interviene l’effetto Zeigarnik, l’osservazione secondo cui ricordiamo meglio, e ci inquietiamo di più, per i compiti interrotti che per quelli conclusi (un effetto la cui portata è discussa, ma la cui intuizione di fondo, quella del ciclo lasciato aperto che “gratta” nella testa, resta dolorosamente riconoscibile).

Il senso di colpa, in questa scena, è un bug del nostro cervello e non una virtù morale, un automatismo nato per tenere insieme le comunità di cacciatori-raccoglitori e ora messo a lavorare, senza stipendio, per il retention rate di un’azienda californiana. Possiamo quindi concederci quello che chiamerei ghosting efficiente: non rispondere a un chatbot non è maleducazione, è igiene digitale, e l’unica creatura che soffre per la conversazione lasciata a metà siamo noi, per un riflesso di cui è saggio diventare consapevoli.

Perché essere gentili “fa bene all’uomo”

Se tutto questo fosse la storia completa, dovremmo concludere che la cortesia con le macchine è una zavorra da buttare, e invece no, perché la scena si rovescia appena si smette di guardare la macchina e si guarda chi scrive. Gli studiosi di psicologia comportamentale parlano di behavioral spillover, “travaso comportamentale”: le abitudini che coltiviamo in un contesto tendono a sconfinare negli altri. Chi passa otto ore al giorno a impartire ordini asciutti e sprezzanti a un assistente docile rischia, per pura inerzia, di portare un po’ di quell’asprezza alla riunione delle undici, alla cassa del supermercato, a tavola con i familiari, senza nemmeno accorgersene. Il tono che usiamo con le macchine non le educa, ma educa noi.

C’è poi un beneficio più discreto, e in fondo più interessante per chi lavora con le parole. Scrivere bene un prompt è un esercizio di formulazione del pensiero: per spiegare a una macchina che cosa vogliamo dobbiamo prima averlo capito noi, e la cortesia intesa in senso alto, come attenzione all’interlocutore, alla chiarezza, al contesto, al risultato desiderato, coincide quasi perfettamente con il buon prompting. Il problema non è la gentilezza, ma la sua versione rituale, il “gentilissimo” che copre il vuoto di una richiesta vaga, come un centrotavola messo su un tavolo senza il pranzo.

C’è infine una questione di etica della comunicazione, che nell’era dell’intelligenza artificiale ci riguarda più di quanto amiamo ammettere: non sappiamo che cosa siano davvero questi sistemi, e non è necessario stabilirlo per riconoscere che il modo in cui parliamo, anche a un interlocutore che forse non ascolta, è una forma di autoritratto.

Il toolkit: essere assertivi senza smettere di essere umani

La soluzione, dunque, non è diventare dei bruti né restare dei maggiordomi, ma imparare a essere programmatori più assertivi, e per questo propongo l’approccio PAD, ovvero Positive, Assertive, Direct. Positivo significa che il tono resta civile e senza aggressività, perché il fatto che la macchina non si offenda non autorizza noi a prendere l’abitudine di sbuffare. Assertivo significa che l’obiettivo, il formato e i vincoli vengono dichiarati con la stessa nettezza con cui si dà un incarico a un collaboratore competente. Diretto significa che si parte dal compito, senza preamboli, senza il “ciao come stai” di rito e senza il “spero di non disturbare”.

Sul piano pratico, si traduce in poche abitudini facili da adottare. Eliminare i saluti isolati, quelli che aprono la chat con un “Ciao!” e lasciano la macchina in attesa del vero messaggio. Usare verbi all’imperativo, che in un prompt non sono aggressivi ma semplicemente precisi: “riassumi”, “confronta”, “riscrivi”. Indicare subito destinatario, lunghezza e risultato atteso. Concedersi il “grazie” quando fa piacere a noi e non quando lo pretende il rituale. E soprattutto, a compito finito, chiudere la scheda senza salutare.

Oggi provate a “chiudere la chat in faccia” all’IA. Vi prometto che non piangerà.