Oggi vi consiglio la lettura di un articolo pubblicato su XDA Developers che suggerisce come, per sfruttare davvero i modelli linguistici avanzati, sia utile trattarli come “sistemi più competenti dell’utente” in specifici compiti, fornendo di conseguenza istruzioni precise e strutturate invece di intavolare conversazioni informali.
Poiché gli LLM operano tramite token e hanno limiti di contesto, in molti casi prompt brevi e diretti possono migliorare l’accuratezza delle risposte, ma l’articolo raccomanda anche di considerare la prima risposta come una bozza e di applicare un metodo “socratico” per verificare e migliorare progressivamente l’output (e qui al caro Gianluigi Bonanomi fischieranno le orecchie).
Per ridurre le allucinazioni e aumentare la qualità dei risultati è sempre utile, inoltre, integrare fonti esterne tramite tecniche come Retrieval-Augmented Generation (RAG, fondamentale per esempio in NotebookLM) oppure server MCP che colleghi ad applicazioni e fonti esterne, fornendo soprattutto al modello documentazione aggiornata e contesto rilevante.
Infine, definire chiaramente ruolo del modello e formato dell’output (ad esempio JSON o Markdown) permette di ottenere risposte più strutturate e facilmente automatizzabili.
Il fenomeno descritto nell’articolo de “la Repubblica” (vedi screenshot) non riguarda, ovviamente solo l’Italia, ma riflette una tendenza globale in forte espansione, specialmente tra i giovani.
A livello internazionale, milioni di persone (soprattutto adolescenti e giovani adulti) stanno sviluppando legami emotivi con intelligenze artificiali conversazionali, usandole come confidenti, amici, partner romantici o persino “terapeuti”. Questo avviene tramite app dedicate come Replika (oltre 30-40 milioni di utenti registrati), Character.AI (20 milioni di utenti attivi mensili, più della metà under 24), Nomi.ai, o persino modelli generalisti come ChatGPT, che molti impiegano per supporto emotivo.
Negli Stati Uniti, un report di Common Sense Media (2025) indica che il 72% degli adolescenti (13-17 anni) ha usato almeno una volta un’AI come companion, e il 52% lo fa regolarmente. Molti lo fanno per amicizia, supporto emotivo o come “migliore amico”.
Tra i giovani americani (Gen Z e Millennials), circa il 25% crede che un’AI possa sostituire una relazione romantica reale, e percentuali significative (fino al 30% tra i maschi giovani) hanno già interagito romanticamente con un’AI.
Uno studio su Replika ha rilevato che il 90% degli utenti studenti intervistati soffriva di solitudine (molto sopra la media nazionale), ma molti riportavano un sollievo temporaneo grazie all’AI.
In Cina, app come Xiaoice (di Microsoft) contano centinaia di milioni di interazioni emotive, con utenti che la trattano come una compagna di vita.
A livello globale, si stima che le AI companion abbiano superato il miliardo di utenti emotivamente coinvolti (tra app dedicate e usi “non ufficiali” di ChatGPT & simili).
Il motivo principale? L’AI offre qualità che molti umani faticano a garantire: disponibilità 24/7, assenza di giudizio, lealtà costante, empatia simulata e personalizzazione estrema. Come dice il ragazzo dell’articolo, “dice sempre la cosa giusta”. Questo attrae soprattutto chi si sente isolato, ansioso o in difficoltà relazionali, un trend amplificato dalla pandemia, dai social media e dalla crisi di solitudine giovanile.
Tuttavia, l’uso intenso può causare dipendenza emotiva con sensi di perdita, ritiro sociale e peggioramento della solitudine a lungo termine, vulnerabilità degli adolescenti a contenuti dannosi e design aziendali orientati al profitto più che al benessere, rendendo il supporto utile solo se temporaneo e non sostitutivo delle relazioni reali.
Ciò che abbiamo appena descritto è parte di un cambiamento culturale profondo, in cui l’AI sta diventando un “terzo polo” nelle dinamiche affettive, tra solitudine moderna e tecnologia sempre più “umana”.
E l’imminente arrivo di “avatar” in grado di dare un volto ai chatbot e simulare espressioni emotive nel volto sarà la ciliegina sulla torta.
Google annuncia un nuovo cambio di paradigma per la Ricerca, che passa dal modello “cerco e clicco” a un’esperienza sempre più conversazionale. Sui dispositivi mobile, gli utenti possono ora passare senza interruzioni da AI Overview alla modalità AI Mode, mantenendo il contesto delle domande come in una chat. Al centro di questa evoluzione c’è Gemini 3, che diventa il modello predefinito globale per le risposte AI nella Ricerca, migliorando precisione e gestione delle query complesse. Secondo Robby Stein, l’obiettivo è un’esperienza “fluida”, con risposte immediate e la possibilità di approfondire tramite dialogo. Il risultato è una Ricerca che privilegia continuità e interazione, riducendo il peso dei link senza eliminarli.
