Dentro la mente umana: Can AI read our thoughts?

​L'AI sa già scrivere, programmare, vedere e parlare. La prossima frontiera potrebbe essere decisamente più intima: capire cosa stiamo pensando prima che lo diciamo. I ricercatori stanno migliorando la capacità di trasformare l'attività cerebrale in parole, mentre le startup scommettono sul fatto che la "telepatia" potrebbe diventare utilizzabile nel giro di pochi anni. Quanto siamo davvero vicini a macchine in grado di leggerci nel pensiero?

Da OpenAI alla "telepatia"

A luglio, Naomi Bashkansky ha lasciato OpenAI per entrare in Conduit, una startup che sviluppa modelli thought-to-text capaci di tradurre l'attività cerebrale in linguaggio senza richiedere un intervento chirurgico.

"Stiamo costruendo la telepatia: modelli thought-to-text addestrati su dati neurali non invasivi", ha scritto Bashkansky annunciando il suo passaggio. Immagina i primi strumenti thought-to-text intorno al 2027, seguiti nel decennio successivo da interfacce cervello-AI più avanzate.

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Ma abbiamo salvato tutto 🙂.

La parola "telepatia" sembra uscita dalla fantascienza. Ma l'idea alla base appare sempre meno irrealistica, man mano che i ricercatori imparano a tradurre l'attività cerebrale in informazioni sempre più significative senza ricorrere alla chirurgia.

L'AI sta già trasformando l'attività cerebrale in parole

Nel 2023, i ricercatori dell'Università del Texas ad Austin hanno utilizzato la risonanza magnetica funzionale (fMRI) e un decoder AI per ricostruire il linguaggio continuo a partire dall'attività cerebrale delle persone. Il sistema riusciva a recuperare il significato del linguaggio ascoltato e, cosa ancora più sorprendente, delle parole che le persone immaginavano.

I risultati erano ben lontani dall'essere trascrizioni perfette. Il decoder ricostruiva il significato semantico, invece di estrarre ogni parola che attraversava la mente di una persona. Questa distinzione è importante. Decodificare un linguaggio immaginato o intenzionale non equivale ad accedere a pensieri, ricordi o emozioni arbitrari.

Da allora la tecnologia ha fatto ulteriori progressi. Il sistema Brain2Qwerty v2 di Meta, presentato a giugno, converte in frasi le registrazioni MEG raccolte mentre i partecipanti digitano. Nei test condotti su nove partecipanti, il sistema ha raggiunto una precisione media del 61% sulle parole, mentre il partecipante migliore ha raggiunto il 78%.

Gli impianti cerebrali sono ancora più avanti. Nel 2025, i ricercatori hanno utilizzato 256 microelettrodi impiantati per trasformare quasi istantaneamente in linguaggio udibile i tentativi di parlare di un uomo affetto da sclerosi laterale amiotrofica (SLA).

Perché l'AI ha cambiato il problema

Gli scienziati misurano l'attività cerebrale da decenni. Ciò che sta cambiando è la loro capacità di interpretarla.

I segnali cerebrali sono straordinariamente rumorosi e i pensieri non producono sequenze ordinate corrispondenti a singole parole. I moderni modelli di deep learning sono in grado di individuare nei dati neurali schemi che i metodi tradizionali di decodifica faticavano a cogliere.

I modelli linguistici offrono un ulteriore vantaggio. Possono utilizzare il contesto per determinare quali parole e frasi siano plausibili anche quando il segnale neurale è incompleto. Un sistema futuro potrebbe quindi non dover catturare perfettamente ogni dettaglio di un segnale neurale, se l'AI diventasse sufficientemente efficace nel ricostruirne il significato probabile.

Questa non è lettura del pensiero. Almeno, non ancora

La tecnologia attuale presenta ancora enormi limiti. Il sistema di Meta richiede uno scanner MEG, che difficilmente si può indossare mentre si cammina. Inoltre, per l'addestramento, ha richiesto circa 10 ore di registrazioni cerebrali individuali per ciascun partecipante.

L'esperimento dell'Università del Texas offre un ulteriore riscontro concreto. I ricercatori hanno scoperto che la decodifica richiedeva la collaborazione del partecipante. Le persone potevano interrompere deliberatamente il sistema semplicemente pensando ad altro, mentre un decoder addestrato su una persona funzionava male quando veniva applicato a un'altra.

Il ricercatore principale Jerry Tang ha inoltre messo in guardia dal potenziale uso improprio. "Prendiamo molto sul serio il rischio che possa essere utilizzato per scopi dannosi e abbiamo lavorato per evitarlo", ha dichiarato.

Dalle tastiere al cervello-AI

La promessa più realistica non è la lettura illimitata del pensiero. È eliminare alcuni passaggi tra l'intenzione umana e un computer.

Oggi una persona pensa a un'istruzione, trasforma il pensiero in parole e digita o pronuncia quelle parole rivolgendosi a un sistema AI. Un'interfaccia neurale sufficientemente avanzata potrebbe un giorno tradurre direttamente dall'attività cerebrale un messaggio intenzionale.

Le applicazioni immediate sono di natura medica. Le persone che hanno perso la capacità di parlare o muoversi potrebbero recuperare un modo più naturale di interagire con il mondo. Neuralink ha già dimostrato interfacce cervello-computer impiantate che consentono a persone paralizzate di controllare i computer attraverso i segnali neurali.

La scommessa molto più ambiziosa di Conduit è che la comunicazione cervello-computer possa un giorno funzionare senza interventi chirurgici. Se i sistemi non invasivi diventassero più piccoli, più precisi e richiedessero meno addestramento individuale, la tecnologia potrebbe andare oltre la medicina e diventare un ulteriore modo di interagire con i computer.

Che fine farà la privacy mentale?

La comunicazione cervello-AI crea anche un problema di privacy. La cronologia di navigazione, i messaggi e la posizione rivelano enormi quantità di informazioni sulle persone, ma l'attività cerebrale si trova un passo più vicino alla fonte.

I sistemi neurali potrebbero un giorno dedurre intenzioni o parole che un utente non aveva mai inteso memorizzare in modo permanente. A chi appartengono queste informazioni? Le aziende possono utilizzarle per addestrare modelli AI? In quali circostanze potrebbe accedervi qualcun altro?

Queste domande stanno già arrivando sui tavoli dei legislatori. Nel 2024, il Colorado ha ampliato la propria legge sulla privacy per includere esplicitamente i dati neurali tra i dati biologici protetti, definendoli come informazioni generate dalla misurazione dell'attività del sistema nervoso centrale o periferico. Anche i ricercatori stanno riflettendo sul problema. Il team dell'Università del Texas ha scritto che le interfacce cervello-computer "dovrebbero rispettare la privacy mentale".

L'AI leggerà davvero nel pensiero?

È improbabile che i primi sistemi cervello-AI ampiamente utilizzati assomiglino alla telepatia della fantascienza. È più probabile che traducano tentativi deliberati di comunicare, invece di rivelare tutto ciò che una persona si trova casualmente a pensare.