Il vostro cervello ha mai attivato un protocollo di drop automatico dei pacchetti senza che voi lo abbiate programmato? Ecco, è quello che sta succedendo a molti di noi.
Recentemente è emerso un fenomeno che definire inquietante è un eufemismo: la ‘AI-blindness’. Non è che stiamo diventando meno intelligenti, è che il nostro sistema di filtraggio cognitivo si è evoluto per sopravvivere all’inondazione di testo generato da LLM che stiamo subendo. Leggete un documento, i vostri occhi scorrono le righe, ma la RAM mentale non assegna alcun peso ai dati. Risultato? Il contenuto viene scartato come rumore di fondo.
Il problema è che l’AI non è solo un tool che usiamo per scrivere script o refactorare codice; è diventata una macchina per produrre boilerplate verboso che non dice nulla. L’autore di un recente post su Hacker News ha descritto perfettamente la sensazione: leggere design document che sembrano un copy-paste selvaggio da Claude, pieni di espressioni tipo «questo taglia proprio nel segno» o «la prima soglia è reale», che suonano come il delirio di un marketing manager che ha scoperto ChatGPT ieri mattina.
Il vero dramma è l’effetto sulla produttività. Invece di velocizzare i processi, l’uso pigro degli LLM sta creando un muro di testo insormontabile. Quando un documento tecnico di venti pagine usa un linguaggio pomposo per descrivere una semplice implementazione di RBAC (Role-Based Access Control) — trattando una configurazione di permessi come se fosse la scoperta del fuoco — il nostro cervello lo identifica immediatamente come ‘low-effort content’ e smette di prestare attenzione. È la stessa ‘banner blindness’ che proviamo con la pubblicità online, ma applicata alla documentazione tecnica e alle email di lavoro.
Siamo finiti in un loop perverso: l’AI doveva liberarci dal lavoro noioso, ma sta solo popolando il mondo di contenuti che sembrano pieni di significato ma sono, in realtà, privi di sostanza. È come trovarsi davanti a un database pieno di entry duplicate e corrotte: hai i dati, ma non puoi farci nulla.
La cosa assurda è che questo ‘allenamento involontario’ ci sta rendendo dei detector umani molto efficaci, ma a un costo altissimo in termini di attenzione e focus. Se il vostro lavoro consiste nel distinguere tra un’analisi tecnica seria e un ammasso di parole di circostanza generate da un prompt pigro, la vostra capacità di concentrazione profonda è costantemente sotto attacco.
Speriamo che il prossimo aggiornamento del nostro hardware biologico includa un debugger più efficace, perché al momento l’unica soluzione che vedo è l’evitamento totale di tutto ciò che suona troppo come un post motivazionale di LinkedIn.
Source: I'm becoming AI-blind