Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale è entrata in modo pervasivo nelle nostre vite quotidiane. La tecnologia è (o dovrebbe essere) pensata per risolvere problemi e rendere più facile la vita all’uomo.

Esternalizzare alcune delle nostre capacità può comportare però una perdita. Ciò è ben definito nel concetto di offloading (“scaricamento cognitivo”) che, descritto da Risko e Gilbert nel 2016, descrive il processo mediante il quale gli individui delegano funzioni mentali (memoria, calcolo, pianificazione) a strumenti o sistemi esterni. Lo scopo è di ridurre il carico cognitivo, ovvero lo sforzo richiesto alla memoria di lavoro, liberando risorse mentali per altre attività come l'innovazione, l'immaginazione e l'apprendimento.

I possibili esempi di offloading cognitivo sono molti:

  • memoria prospettica: scrivere una lista della spesa per non affidarsi solo alla memoria.

  • Memoria di lavoro: annotare appunti durante una lezione o una riunione.

  • Gestione del tempo: utilizzare calendario o agenda digitale (o cartacea) per ricordare appuntamenti e scadenze.

  • Calcolo complesso: usare la calcolatrice, anziché farlo a mente.

  • Orientamento spaziale: utilizzare il GPS per gli spostamenti, affidando a un dispositivo il compito di ricordare e processare il percorso.

  • Scelte e pianificazione: impiegare assistenti vocali che gestiscono agende e promemoria e algoritmi che suggeriscono cosa leggere, vedere o comprare.

Tutti questi strumenti ci alleggeriscono da compiti cognitivi che un tempo venivano svolti in autonomia. I vantaggi sono evidenti:

  • Efficienza e produttività: gestire una maggiore quantità di informazioni e compiti, accelerando l'esecuzione di attività complesse.

  • Minore sovraccarico: ridurre il sovraccarico cognitivo, che si verifica quando la memoria a breve termine è oberata da troppe informazioni.

  • Focus su compiti complessi: liberare risorse mentali per il pensiero critico, la creatività e la risoluzione di problemi di livello superiore.

Non possono peraltro essere sottaciuti i rischi, enfatizzati dalla tecnologia attuale e in particolare dall'IA. Un recente studio solleva infatti preoccupazioni riguardo all’impatto dell’IA sulla memoria e la capacità di apprendimento1.

Viene teorizzato il concetto di “amnesia digitale”, intesa come tendenza a dimenticare informazioni sapendo che un dispositivo digitale le memorizza per noi. In pratica si ipotizza che la dipendenza dalla tecnologia e dall’IA potrebbe avere implicazioni a lungo termine sul nostro sviluppo cognitivo, rendendoci mentalmente pigri. L’avvento di Internet ha già manifestato un’incarnazione di questo meccanismo: il cosiddetto Google Effect ha dimostrato che la disponibilità facile di informazioni riduce la necessità di conservarle nella memoria a lungo termine, inducendo un’abitudine alla ricerca anziché alla memorizzazione.

L’IA generativa porta questo fenomeno a un livello superiore, poiché non si limita a fornire un link a un’informazione, ma offre un’intera risposta già elaborata, senza che l’utente debba impegnarsi in una più approfondita attività cognitiva.

A proposito del disuso cerebrale, alcuni esperti sostengono che si tratti di una sorta di applicazione della Legge di Wolff per i compiti cognitivi. Secondo tale legge l'osso sano si rimodella nel tempo per resistere in modo ottimale ai carichi e agli stress applicati. Se un osso è sottoposto a carichi o stress maggiori del solito (come durante l'attività fisica regolare o il sollevamento pesi), diventa più forte e denso per adattarsi alla nuova sollecitazione. Al contrario, l'assenza di carico (prolungata immobilizzazione dovuta a inattività o a tutore) porta al riassorbimento osseo con conseguente diminuzione della densità e della forza dell'osso. In pratica Use it or lose it (se non usi lo perdi).

In pratica si ripropone un dibattito che ha da sempre accompagnato l’umanità ogni qual volta si è trovata di fronte a innovazioni tecnologiche: dalla scrittura a internet fino appunto all’intelligenza artificiale.

La domanda è sempre la stessa: delegare alla tecnologia alcuni compiti mentali indebolisce il nostro cervello?

Uno studio, condotto al Media Lab del Massachusetts Institute of Technology (MIT), rilasciato in versione pre-print sulla piattaforma arXiv, ha adottato un approccio multi-metodo che ha combinato dati neurofisiologici, test comportamentali e valutazioni qualitative per studiare gli effetti dell’uso di chatbot di IA generativa sull’attività cognitiva2. Lo studio ha esplorato le conseguenze neurali e comportamentali della scrittura di saggi assistita da LLM. La ricerca ha coinvolto 54 partecipanti (studenti universitari di età compresa tra 18 e 39 anni) divisi in tre gruppi.

Il primo utilizzava ChatGPT (gruppo LLM), il secondo un motore di ricerca tradizionale come Google (gruppo motore di ricerca), il terzo esclusivamente le proprie capacità cognitive (gruppo Brain-only). I partecipanti hanno completato tre sessioni di scrittura di saggi nelle stesse condizioni assegnate. In una quarta sessione gli utenti di ChatGPT (LLM) sono stati riassegnati al gruppo Brain-only (LLM-to-Brain) e gli utenti Brain-only alla condizione LLM (Brain-to-LLM).

Attraverso una particolare tipologia di EEG è stato valutato il carico cognitivo durante la scrittura. I saggi sono stati analizzati con tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e corretti con l'aiuto di insegnanti umani e di un giudice AI. L'EEG ha rivelato differenze significative nella connettività cerebrale. I partecipanti “Brain-only”, ossia quelli che hanno utilizzato unicamente le proprie capacità cognitive, hanno mostrato le reti più forti e distribuite, gli utenti dei “Motori di Ricerca” hanno mostrato un impegno moderato e gli “Utenti LLM” la connettività più debole.

L’attività cognitiva si è dunque ridotta proporzionalmente all’uso di strumenti esterni. Nella quarta sessione, coloro che passavano da ChatGPT a lavorare senza strumenti mostravano una ridotta connettività alfa e beta, indicando un sotto-coinvolgimento cognitivo. Al contrario, chi passava da nessuno strumento a ChatGPT mostrava una maggiore attivazione delle aree di memoria e delle regioni occipito-parietali e prefrontali, simile agli utenti dei motori di ricerca. Gli utenti di LLM avevano anche difficoltà a citare e riassumere accuratamente il proprio lavoro.

Lo studio, che necessita di conferme con lavori metodologicamente più validi, evidenzia un fenomeno definito “accumulo di debito cognitivo”: nel corso di quattro mesi, gli utenti di ChatGPT hanno costantemente sottoperformato a livello neurale, linguistico e comportamentale. Mentre gli LLM offrono una convenienza immediata, i risultati sollevano preoccupazioni sui potenziali costi cognitivi, specialmente per quanto riguarda le implicazioni a lungo termine della dipendenza da questi strumenti.

In sintesi, l'offloading cognitivo è una strategia utile ed efficiente, ma richiede un uso consapevole per bilanciare i benefici con il mantenimento delle proprie capacità mentali.

Note

1 Pearson H., Are the Internet and AI affecting our memory? What the science says. Nature 638, 26-28 (2025).
2 Kosmyna Nataliya et Al., Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task.