Il recente paper di Luciano Floridi , Yiyuang Jia a e Fernando Tohmé argomenta che i Large Language Models non risolvono il problema del grounding semantico, ma lo «aggirano». La loro tesi è chiara: gli LLM manipolano statisticamente pattern linguistici estratti da testi umani già dotati di significato, senza mai accedere direttamente alla realtà che quei testi descrivono. Manca loro quella che il paper chiama esperienza (la freccia x: H → W): l’accoppiamento causale-percettivo con il mondo che fonda il riferimento semantico umano. Gli LLM vedono solo correlazioni tra token, non neve che cade o città con edifici governativi. La loro apparente competenza semantica sarebbe dunque interamente «parassitaria»: ereditano il senso che gli umani hanno già impresso nel corpus testuale, senza possedere capacità propria di grounding.
Questa diagnosi convince quando si considera l’LLM isolato. Ma diventa problematica di fronte a fenomeni di generazione creativa. Se chiedo a un LLM «scrivi un canto in ottava rima su di me»(1) (un componimento poetico medievale con schema ABABABCC, tre distici di endecasillabi a rima alternata e un distico finale a rima baciata), l’output che ricevo è genuinamente nuovo: quella sequenza specifica di versi non esisteva nel corpus di addestramento, e il contenuto semantico (proposizioni su Edoardo Mattei, le sue ricerche, il suo lavoro) non era mai stato formulato in quella forma. Come può un sistema privo di grounding “governare il senso” producendo contenuto semantico inedito?
Floridi ha tre risposte. Prima: il riferimento (a Edoardo Mattei come persona reale) viene dall’esterno, dal prompt e dal contesto conversazionale forniti dall’utente. Seconda: la semanticità emerge solo quando un umano interpreta l’output, assegnandogli significato proposizionale. Terza: la novità è solo «ricombinazione statistica» di elementi pre-esistenti. L’LLM ha appreso strutture metriche dell’ottava, pattern lessicali per “sociologo” e “tecnologia”, correlazioni contestuali appropriate e li ha ricombinati in modo statisticamente plausibile.
Questa spiegazione funziona tecnicamente, ma genera tre tensioni teoriche difficili da sostenere. Primo: se l’output è semantico solo perché un umano lo interpreta, allora lo stesso vale per qualsiasi testo e anche la Divina Commedia sarebbe solo sintassi finché non la leggo. L’interpretazione non può essere il discrimine tra semantico e non-semantico. Secondo: dire che è «solo ricombinazione» è debole, perché anche molta creatività umana opera per ricombinazione (come mostra Margaret Boden, L’Intelligenza Artificiale, [a cura di] Diego Marconi, Il Mulino, Bologna 2019) e non è chiaro perché comporre elementi già dotati di senso non generi senso nuovo per composizionalità. Terzo: la spiegazione richiede moltiplicare distinguo: l’output è sintassi ma appare semantico perché eredita semanticità composizionale, che però diventa vera semantica solo per interpretazione umana, che è diversa dall’interpretazione LLM per ragioni normative ancora da specificare…
La teoria dell’agency partecipata che propongo dissolve queste tensioni senza rinunciare alla distinzione ontologica tra umano e artificiale. Il punto centrale è questo: l’intelligenza artificiale non è né uno strumento passivo né un agente autonomo, ma partecipa realmente all’azione umana trasformandola, pur rimanendo ontologicamente subordinata all’intelligenza dotata di intelletto e volontà. Questa partecipazione non è meramente funzionale: l’IA co-costituisce attivamente le possibilità dell’agire umano secondo quella che chiamo «co-costituzione asimmetrica», radicata nella dottrina tomista della partecipazione.
Nel caso del canto in ottava rim, il sistema umano-LLM costituisce insieme il risultato semantico. L’LLM non possiede grounding autonomo (Floridi ha ragione su questo) ma il grounding emerge come proprietà del sistema accoppiato. Il riferimento a Mattei come persona reale viene dal prompt umano; i pattern linguistici e culturali vengono dal corpus (prodotto umano); la composizione creativa avviene attraverso l’elaborazione algoritmica; l’interpretazione validante rimane umana. Il senso nuovo non è proprietà né dell’umano isolato né dell’LLM isolato, ma del processo partecipativo.
L’errore di Floridi è applicare categorie troppo individualistiche («l’LLM ha grounding?») a un fenomeno costitutivamente relazionale. A differenza di uno strumento passivo come il martello, che trasmette semplicemente la forza del carpentiere, l’LLM partecipa attivamente: elabora, trasforma, produce risultati non direttamente programmati, pur rimanendo ontologicamente subordinato all’intelligenza umana. Il grounding rimane ontologicamente umano ma diventa operativamente distribuito nel sistema.
Floridi coglie correttamente che l’LLM isolato manca di esperienza diretta del mondo, ma erra nel concludere che quindi «aggira senza risolvere» il problema del grounding. La verità è più sottile: attraverso l’agency partecipata, il sistema accoppiato genera autenticamente senso nuovo, preservando la priorità ontologica dell’umano senza dover negare l’efficacia causale mediativa dell’artificiale.
(1) devo questo simpatico test alla sessione «AI e Coscienza» di venerdì 5 dicembre 2025 mattina al convengo SEPAI-International. Non sono sicuro, me ne scuso, ma il suggerimento è venuto da Andrea Lavazza. Per i curiosi ecco il risultato: