Il seguente scritto è la traduzione italiana fatta con Chat GPT 5.0, ma ampiamente modificata dall’autore, dell’articolo pubblicato su Nature Publishing Journal Artificial Intelligence (2026; 2: 15) intitolato “The brain side of human-AI interactions in the long-term: the 3R principle”, di Simone Rossi, Valter Fraccaro & Riccardo Manzotti.
Riflette la versione più scientifica dell’ultimo capitolo del libro divulgativo “Lo Tsunami. IA & IO” di Riccardo Manzotti e Simone Rossi, pubblicato da Rubbettino editore nel dicembre 2025.
Riassunto
Il modo in cui gli esseri umani interagiscono con l’IA può, nel lungo termine, plasmare la
plasticità del cervello. In particolare, l’affidamento passivo e acritico sull’IA può indebolire la plasticità cerebrale a diversi livelli, ed erodere quindi le capacità cognitive, mentre una co-creazione attiva può mantenerla attiva o persino potenziarla. Facendo riferimento alle regole che governano la plasticità cerebrale e a considerazioni etiche, proponiamo il “principio delle 3R” — Risultati, Risposte, Responsabilità — come quadro preventivo di igiene cognitiva, in un momento storico in cui il tempo passato in interazione con le varie IA è sempre maggiore e l’esposizione a questi sistemi avviene fin dall’infanzia.
Il concetto di plasticità cerebrale
La neuroplasticità è la straordinaria capacità del cervello di modificare l’efficacia delle proprie sinapsi, di formare nuove connessioni neurali e di riorganizzare le reti nervose
(networks) lungo tutto l’arco della vita. E’ fondamentale per lo sviluppo, l’apprendimento, la memoria, l’invecchiamento sano, il recupero post-lesionale [1,2] e sembra contribuire anche alle capacità intellettive dell’individuo [3]. Secondo il principio storico dell’ “use it or lose it” (“o lo usi o lo perdi”), applicabile a ogni funzione cerebrale e divenuto popolare nelle neuroscienze nella seconda metà del XX secolo, la plasticità è un fenomeno attivo che deve essere mantenuto attraverso l’allenamento costante in una determinata funzione cognitiva, motoria o percettiva (cioè plasticità dipendente dall’attività e dal tempo [1]). Le neuroscienze contemporanee ci stanno mostrando [3,4] che la neuroplasticità è un insieme complesso di fenomeni neurobiologici che possono verificarsi a diversi livelli del sistema nervoso, dalle modificazioni dell’efficienza di comunicazione a livello sinaptico (vedi sotto), incluse le forme più complesse di metaplasticità e plasticità omeostatica, fino alle dinamiche ancora più complesse a livello di rete neuronale o alle vere e proprie riorganizzazioni strutturali, come quelle che si verificano nei processi riparativi dopo una lesione cerebrale. La metaplasticità [5] (cioè la modulazione attività-dipendente della capacità di futuri cambiamenti sinaptici) e la plasticità omeostatica [6] (cioè la capacità del sistema di preservare un equilibrio complessivo stabile tra eccitazione e inibizione nelle reti cerebrali) contribuiscono a modellare, nel lungo periodo, gli adattamenti a livello di network, influenzando sia la connettività funzionale che quella strutturale.
Gli stili di interazione uomo-IA possono modellare la plasticità
Da quando ChatGPT è divenuta pubblicamente disponibile e ampiamente utilizzata a partire da novembre 2022 (e con lo sviluppo successivo di altri sistemi di intelligenza artificiale (IA), come Claude, DeepSeek, Gemini etc.) il tempo che le persone trascorrono interagendo con questi sistemi è aumentato in modo esponenziale. I dati dell’Advanced Interactive Prompt Repository Management (AIPRM) suggeriscono che gli adulti trascorrono oggi quasi 2 ore al giorno in interazione diretta con l’IA, con interazioni indirette – tramite feed personalizzati o ricerche guidate da algoritmi – che estendono questo tempo a circa 6-7 ore [7]. Il cervello umano è quindi sottoposto sempre di più a una quota crescente della giornata in dialogo con le IA. E questo processo, al momento, sembra inarrestabile.
Naturalmente, gli stili individuali di interazione con l’IA variano ampiamente. Mentre alcuni utenti accettano passivamente e acriticamente (cioè copiano e incollano) gli output dell’IA, altri interpretano, verificano e collaborano continuamente con l’IA in un intreccio consapevole e critico. Partendo dalla necessaria premessa che i concetti di seguito esposti richiederanno conferma da studi prospettici, è comunque lecito ipotizzare che questi atteggiamenti umani contrastanti verso l’IA influenzino in modo profondamente diverso la plasticità cerebrale nel tempo (che, come sopra riportato è per l’appunto tempo e attività-dipendente): la conseguenza possibile è che un’interazione passiva possa condurre a una sorta di erosione delle nostre capacità cognitive, mentre il coinvolgimento attivo possa produrre, a lungo andare, anche esiti benefici, grazie alla conoscenza che le IA ci mettono, come mai prima era successo, a disposizione.
In questo articolo, in particolare, si sostiene che l’IA, se usata acriticamente, ponga un duplice rischio: possa incoraggiare il cognitive offloading (cioè l’esternalizzazione, o l’appalto, delle nostre facoltà cognitive all’IA), potenzialmente indebolendo le nostre
capacità di elaborare informazioni, pianificare azioni e risolvere problemi – ma anche (e
cosa cruciale per questo articolo) l’intentional offloading, cioè l’erosione della propria “bussola morale” e l’indebolimento del senso di agency personale. Per contrastare questi
possibili rischi, proponiamo quindi una sorta di strategia concettuale preventiva.
Il presupposto teorico di questa idea si radica principalmente nella teoria di Bienenstock
Cooper-Munro (BCM) [8], secondo cui la forza sinaptica (l’efficacia della comunicazione tra neuroni) cambia in funzione dell’attività del neurone post-sinaptico rispetto a una soglia dinamica. Diversi regimi di interazione uomo-IA possono innescare opposti spostamenti metaplastici, esperienza-dipendenti, della soglia di modifica dell’attività sinaptica, oltre a tentativi omeostatici di regolare prolungati up- o down states dell’attività sinaptica [9]. Nella fattispecie, se un essere umano interagisce passivamente con l’IA per settimane/mesi, limitandosi ad accettare suggerimenti o a seguire le raccomandazioni del chatbot, l’attività neurale potrebbe rimanere al di sotto di questa soglia, innescando depressione a lungo termine (LTD) dell’attività sinaptica, indebolendone l’efficacia comunicativa. Al contrario, un coinvolgimento attivo (per esempio interrogare, rifinire, co-creare con l’IA e apprendere dalle vaste conoscenze a disposizione) potrebbe portare l’attività al di sopra della soglia, promuovendo potenziamento a lungo termine (LTP) delle sinapsi e rafforzando la comunicazione neurale. LTD e LTP rappresentano infatti le basi biologiche dei meccanismi tramite i quali le sinapsi modificano la loro forza di connessione. In altre parole, tradotti questi meccanismi su scala di funzione cerebrale, un atteggiamento passivo può erodere capacità decisionali e pensiero critico (come discusso più avanti), mentre un’interazione attiva può migliorare l’apprendimento e preservare, se non migliorare, la funzione cognitiva.
Uno studio preliminare, finora non sottoposto a peer review [10], sembra supportare questa ipotesi: la connettività delle reti (misurata attraverso la registrazione dell’attività
elettrica oscillatoria cerebrale durante compiti di scrittura di un testo) si indebolisce se i soggetti si affidano esclusivamente all’aiuto dell’IA, mentre si rafforza se si affidano alle
proprie capacità cerebrali, risultando intermedia quando si effettuano ricerche internet
tradizionali. Futuri studi prospettici, basati su indagini neurofisiologiche e metaboliche
funzionali delle dinamiche di connettività cerebrale, sono necessari per chiarire le firme neurali, a livello di sistema, associate a questi diversi atteggiamenti di interazione con l’IA.
Prof. Simone Rossi
Siena Brain Investigation & Neuromodulation Lab (Si-BIN Lab), Dipartimento di Medicina, Chirurgia e Neuroscienze, Università di Siena
UOC Neurologia, Azienda Ospedaliero-Universitaria Senese
Direttore della Scuola di specializzazione in Neurologia
Bibliografia:
- Pascual-Leone, A., Amedi, A., Fregni, F., Merabet, L.B. The plastic human brain cortex. Annu Rev Neurosci. 2005; 28: 377-401
- Kumar, A., Patel, T., Sugandh, F., Dev, J., Kumar, U., Adeeb, M., Kachhadia, M.P., Puri, P., Prachi, F., Zaman, M.U., Kumar, S., Varrassi, G., Syed, A.R.S. Innovative Approaches and Therapies to Enhance Neuroplasticity in Neurological Disorders. Front Neurosci, 2023; 17: 1042570
- Santarnecchi, E. and Rossi, S. Advances in the neuroscience of intelligence: from brain connectivity to brain perturbation. The Spanish J. Psychol., 2016; 19: E94
- Gazerani, P. The neuroplastic brain: current breakthroughs and new insights. Brain Research, 2025; 1786: 148080
- Abraham, W. C. and Bear, M. F. Metaplasticity: The Plasticity of Synaptic Plasticity. Trends in Neurosciences, 1996; 19, 126-130.
- Turrigiano, G.The dialectic of Hebb and homeostasis. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 2017; 372(1715), 20160258.
- Digital 2024 Global Overview Report. DataReportal. https://datareportal.com/reports/digital-2024-global-overview-report?utm_source=chatgpt.com
- Bienenstock, E.L., Cooper, L.N and Munro, P.W. Theory for the development of neuron selectivity: orientation specificity and binocular interaction in visual cortex. J. Neurosci., 1982; 2 (1): 32-48
- Lee, H.K.. Metaplasticity framework for cross-modal synaptic plasticity in adults. Frontiers in Synaptic Neuroscience, 203; 15: 1087042
- Kosmyna, N., Hauptmann, E., Yuan, Y. T., Situ, J., Liao, X.-H., Beresnitzky, A. V., Braunstein, I., & Maes, P. Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Tasks, ArXiv, 2025: 2506.08872
