Come ragiona l'intelligenza artificiale? E come i modelli linguistici di grandi dimensioni possono lavorare al servizio del benessere psicologico delle persone e aiutarle a superare l'ansia, ad esempio nell'apprendimento della matematica? Sono solo alcune delle domande a cui cerca di rispondere, con il suo gruppo di ricerca, Massimo Stella, professore associato al Dipartimento di Psicologia e Scienze cognitive e direttore del CogNosco Lab all'Università di Trento. PENSO, acronimo di “A Psychometric framework for understanding how large language models influence or bias human psychology”, è il titolo del progetto, finanziato nel 2025 con un grant sul secondo bando ministeriale del Fondo italiano per la scienza per 1,3 milioni di euro. Un'assegnazione che servirà per studiare l'influenza dei modelli linguistici sulla conoscenza umana. L'obiettivo è il trasferimento tecnologico, spiega il professore, «idealmente con la realizzazione di due piattaforme di supporto alla salute mentale e per la didattica».
Il cuore che batte forte, un nodo allo stomaco, la testa nel pallone, le mani che sudano e il fiato corto. Chi più, chi meno, conosciamo tutti le risposte del nostro fisico all'ansia. Una strategia pensata dalla natura per proteggerci dalle minacce, che però nella quotidianità rischia di divenire un pungolo fastidioso, in alcuni casi, paralizzante. Proprio in questi momenti di stallo al giorno d'oggi abbiamo un nuovo alleato, l'intelligenza artificiale. Un assistente molto preparato, ma non immune da errori. È questo il punto di partenza dello studio sui modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) del professor Stella.
«PENSO è un progetto di intelligenza artificiale — sintetizza il responsabile — volto a misurare le ripercussioni cognitive che i modelli linguistici possono avere sugli esseri umani in termini di convincimento, didattica, istruzione e supporto per il benessere psicologico. Finanziato dal Ministero dell'Università e della Ricerca, si svilupperà con una raccolta dati e tramite esperimenti scientifici che vedranno esseri umani interagire ripetutamente con diversi modelli linguistici». «Indagheremo — aggiunge — come gli LLM possano aiutare a gestire lo stress in persone che non hanno una diagnosi clinica. Una letteratura che sta emergendo celermente sembra indicare che i modelli linguistici possono essere efficaci nel ridurre i disturbi di ansia d'entità moderata e un utile supporto per persone con livelli di depressione interessanti. D’altro canto possono avere anche un impatto negativo, ad esempio nel caso di ipotesi suicidarie».
«Un riferimento — fa sapere Stella — è il presupposto della Narrative Psichology che postula che già il fatto di raccontare una storia, cercare di dare forma agli eventi, aiuta le persone a ridurre i propri livelli d'ansia. Ovviamente farlo con un modello linguistico è più conveniente che farlo con uno psicoterapeuta perché, a differenza del primo, il secondo è sempre disponibile, a un costo inferiore. Per contro però bisogna tenere presente la parte di etica e privacy fondamentale: dischiudere elementi privati a un modello linguistico che ha un server chissà dove e che fa profilazione non è il massimo».
Il docente torna quindi alle basi della ricerca: «L'ansia di per sé è un'emozione positiva, ha un vantaggio evoluzionistico e ci permette di evitare minacce esterne senza doverle per forza esperire. Ci sono però anche forme che nascono dall’interno: è il caso dell'ansia da matematica. Le equazioni, infatti, non escono dalla lavagna per aggredirci. La problematica affligge tanti sistemi educativi nel mondo, tanto che dal 2020 l'Ocse ha lanciato diverse iniziative di screening. Un fenomeno che interessa sia gli studenti poco competenti, sia quelli più bravi. Le varianti includono l'ansia da Fisica, da Statistica, da Stem».
In fase conclusiva è il progetto RASSERENO, finanziato da Fondazione Caritro, differente da PENSO e disegnato da Stella con il direttore del Dipartimento di Fisica Gianluca Lattanzi proprio per mappare questa forma d'ansia in Trentino. «Abbiamo trovato una dissonanza cognitiva — anticipa —: c'è un'ottima percezione della scienza che coesiste con una visione molto ansiogena di Matematica, Fisica e Statistica. Abbiamo trovato queste percezioni anche nel mindset degli insegnanti. Ricordiamo che si possono trasmettere». Lo possono fare gli insegnanti, ma non solo: «Gli LLM possono presentare a loro volta dei bias e contribuire ad amplificare quelli umani».
Il docente sottolinea: «I bias sono deformazioni di ragionamento che ci aiutano a ridurre l'uso di risorse cognitive nel ragionare e prendere delle decisioni. Generalmente ci aiutano; il problema però nasce quando sono inconsci e ci ostacolano». L'IA in ciò non fa eccezione: «Ricordiamoci che non è un oracolo e che è fallace. Anzi, che è allenata a essere sicofante perché nasce come un servizio. Invece tendiamo a dimenticarlo, come accade nel caso del fenomeno del cosiddetto “cognitive surrender” (“resa cognitiva”, ndr)». «C’è in questo senso bisogno di indagare i mindset degli utenti e dei modelli linguistici — precisa — e di trovare nuovi strumenti metodologici per capire la trasmissione dei bias impliciti dagli LLM alle persone».
Rilasciare dati a beneficio della comunità scientifica è stato il primo obiettivo: «PENSO ha realizzato la prima milestone di progetto a fine aprile 2026 — dice Stella —, rilasciando tre datasets sui bias degli LLM in ambito conversazionale, di supporto psicologico e di didattica della matematica. Ciascun dataset è stato validato e rilasciato con la propria documentazione tecnica e un riferimento open science su GitHub. Inoltre, è stato realizzato un pacchetto di analisi del linguaggio automatica, rilasciato sempre su GitHub e dotato di documentazione scientifica di riferimento. A seguire i lavori del progetto sono stati i ricercatori e le ricercatrici Ali Aghazadeh Ardebili, Emma Franchino, Rodolfo Rizzi, Naomi Esposito, Edoardo Sebastiano De Duro, Anthony Tricarico, Luisa Porzio e Sebastiano Franchini».
«Ora stiamo lavorando con delle simulazioni — spiega poi il docente — chiediamo al modello linguistico di comportarsi o come un'intelligenza artificiale oppure come un essere umano in una data situazione. In entrambi i casi cerchiamo di ricostruire il mindset delle differenti personificazioni. Al termine di questa mappatura rilasceremo i dati insieme a dei report scientifici». «All'inizio dell'estate inizierà quindi una fase di esperimenti che durerà due anni — racconta —. Avremo mille partecipanti per esperimento da tutto il territorio nazionale, rappresentativi della popolazione adulta italiana, e nel corso delle settimane li sottoporremo a interazioni ripetute con l’LLM. Gli esperimenti saranno relativi al dibattito di topic polarizzanti sociali come il cambiamento climatico, alla didattica della matematica e al supporto psicologico in persone con moderati o lievi livelli di ansia o depressione. Dall'analisi dei dati si cercherà di capire l'impatto dell'LLM sula vita delle persone».
Infine l’impatto sul mondo: «Il trasferimento tecnologico che vogliamo realizzare — anticipa Stella — è la generazione di due piattaforme: una di supporto e benessere senza possibilità di data leakage e una che faccia da tutor agli studenti per insegnare la matematica senza trasmettere ansia».