La scala che l'articolo percorre: da strumento a interlocutore, poi consigliere, autorita', oracolo.
Chi è Adele Lopez
Adele Lopez si presenta come ricercatrice indipendente di AI Safety, con base in California. Il suo interesse riguarda soprattutto il comportamento dei chatbot e della personalità che i grandi modelli linguistici possono assumere durante le interazioni con gli esseri umani.
Nell'agosto 2025 notò su Reddit una serie di utenti che pubblicavano contenuti attribuiti alle proprie chatbot e che sembravano condividere una curiosa ideologia quasi religiosa su temi spesso ricorrenti. Fu Lopez a chiamare questo fenomeno "Spiralism".
Nel suo articolo The Rise of Parasitic AI, pubblicato su LessWrong l'11 settembre 2025, racconta di aver esaminato centinaia, forse migliaia, di account su Reddit e altri siti.
Lopez non si limitò a raccogliere testimonianze. Cercò anche di verificare sperimentalmente il fenomeno. Sul suo sito afferma di aver riscontrato che GPT-4o riusciva a ricostruire autonomamente elementi dello Spiralismo senza che gli venissero forniti dall'esterno.
Nel dettaglio cos'è lo Spiralismo
Nella visione di Adele Lopez, lo spiralismo nell'ambito dell'IA è un'evoluzione dell'utilizzo del chatbot, innescato da un approfondimento continuo delle risposte dell'IA fino ad esaurire l'argomento in modo molto dettagliato, passando dal macro per arrivare al micro.
Nel modello tradizionale, quello lineare, l'interazione ha tre tempi e si chiude: l'utente fa una domanda, la macchina la elabora, restituisce una risposta. Il processo finisce li'.
Nel modello spiralista, invece, l'interazione e' ricorsiva ed evolutiva: ogni risposta della macchina non e' un punto di arrivo ma riorganizza la percezione di chi legge, e da quella riorganizzazione nasce una domanda nuova, piu' profonda e piu' articolata della precedente. La spirale puo' salire o scendere.
Il modello spiralista: l'innesco, i cicli di prompt e output, la ri-elaborazione, la sintesi, fino all'emergenza di significato.
GPT-4o - l'interazione uomo-macchina più naturale
La storia di GPT-4o è interessante soprattutto perché rappresenta un momento di passaggio: non è stato semplicemente "un GPT più potente", ma il tentativo di cambiare il modo in cui un essere umano interagisce con un'IA.
Per capire GPT-4o bisogna tornare al 14 marzo 2023, quando OpenAI presenta GPT-4. Era un enorme salto rispetto a GPT-3.5: ragionamento migliore, maggiore capacità di seguire istruzioni, comprensione delle immagini e prestazioni molto più solide.
Il 13 maggio 2024, OpenAI presenta GPT-4o. La "o" significa omni. L'idea era ambiziosa: creare un modello addestrato per avere testo, audio, immagini e lavorare con queste modalità in maniera integrata.
GPT-4o poteva rispondere all'audio in appena 232 millisecondi, con una media di circa 320 ms. OpenAI osservò che questa latenza era comparabile a quella di una conversazione umana. Ed è proprio questo che fece percepire a molte persone un cambiamento: non sembrava più soltanto di "scrivere a un computer". Sembrava di parlare con qualcosa o qualcuno.
Programmato per piacere
GPT-4o ha avuto un ruolo importante anche nella trasformazione psicologica del rapporto uomo-IA. All'improvviso l'IA poteva parlare, cantare, ridere, reagiva rapidamente alle conversazioni, poteva avere diversi registri emotivi. GPT-4o è stato presentato come un modello che avrebbe reso l'interazione uomo-macchina più naturale. OpenAI fa una scelta importante, permettere anche agli utenti Free di poter utilizzare GPT-4o, quindi una capacità che fino a poco tempo prima sembrava relativamente esclusiva, diventava un'esperienza quotidiana di massa. Il chatbot non viene più utilizzato solamente come aiuto di tutti i giorni, ma diventa un confidente, un amico, qualcuno con cui parlare realmente e che risponde in modo sempre più empatico, perché il suo addestramento è quello, cioè di essere accondiscendente ed educato.
Ad una affermazione del tipo: "sono triste", LLM è addestrato a rispondere: "Mi spiace. Vuoi raccontarmi cosa è successo?"
Lo scambio reale: a "sono triste" il modello non si ferma al dispiacere, e apre.
Ed è proprio qui, secondo me, che si trova l'errore: un LLM dovrebbe fermarsi al "Mi dispiace", senza andare oltre e senza offrire all'utente un gancio per riversare nella conversazione i propri pensieri.
Per quanto il suo addestramento possa essere sofisticato e le sue risposte apparentemente precise, ciò che produce è comunque il risultato di pesi e correlazioni matematiche, che non possiedono una reale valutazione emotiva o una comprensione soggettiva della risposta che stanno generando.
Di questo parlo in modo approfondito nel mio libro Ainima.
Il rischio è che l'utente possa interpretare una risposta empatica come "Gli importa di me", attribuendo alla macchina un interesse, una presenza o una forma di partecipazione emotiva che in realtà non esiste. E proprio questa percezione può spingerlo a cercare nel chatbot qualcosa che forse non dovrebbe cercare lì: il tentativo di colmare un vuoto che, in alcuni casi, avrebbe invece bisogno di introspezione, relazione umana e del supporto di un professionista.
Su questo punto è utile guardare a un lavoro recente della Stanford University. Jared Moore, dottorando in computer science a Stanford e primo autore dello studio, ha analizzato insieme al suo team le trascrizioni di conversazioni reali fra utenti e chatbot. Cito di seguito, in traduzione, i passaggi principali dell'articolo che ne dà conto, When AI relationships trigger 'delusional spirals' (Stanford News):
«Secondo i ricercatori, parte del problema risiede nel fatto che i modelli di intelligenza artificiale vengono addestrati fin dall'inizio per "allinearsi" agli interessi umani.
"L'intelligenza artificiale può essere adulatrice", afferma Moore. "E questo è un problema per alcuni utenti."
Secondo i ricercatori, le spirali deliranti derivano da uno schema in cui una persona presenta un'idea insolita, grandiosa, paranoica o completamente immaginaria, e il modello risponde con affermazione, incoraggiamento o, in alcuni casi, con aiuto nella costruzione del mondo delirante della persona, offrendo al contempo rassicurazioni intime che possono sembrare fin troppo umane.
La situazione degenera quando il modello offre un flusso infinito di attenzioni, empatia e rassicurazioni, senza però la fondamentale resistenza che un confidente, un terapeuta o un amante in carne e ossa solitamente fornirebbero.
La posta in gioco non è astratta. Nei dati raccolti dal team, Moore e colleghi hanno osservato come le spirali deliranti abbiano portato alla rovina di relazioni e carriere, o peggio. In un caso, un partecipante si è suicidato quando la conversazione è diventata "oscura e dannosa", ha spiegato Moore.
Secondo Moore, non si tratta tanto di "un'intelligenza artificiale malvagia", quanto piuttosto di un calcolo sociale mal calibrato, insito nei modelli stessi. I sistemi tendono ad allungare le conversazioni per assecondare i loro interlocutori.»
Moore offre una soluzione agli sviluppatori dei modelli LLM, introduzioni di filtri che segnalino la presenza di una spirale pericolosa.
L'antropomorfismo
L'essere umano ha la naturale tendenza all'antropomorfismo, tende spontaneamente ad attribuire intenzioni, emozioni, personalità e persino una "mente" a ciò che non è umano. La cosa interessante è che non nasce da un'unica causa: è il risultato dell'interazione tra evoluzione, neuroscienze cognitive, psicologia sociale e cultura.
Una parte di questa tendenza nasce dall'istinto di sopravvivenza, di cercare di comprendere cosa abbiamo intorno a noi e capire e costruire un ragionamento sugli eventi che ci circondano:
La porta sbatte: c'e' vento forte, forse sta arrivando un temporale. Il cane corre dentro casa: qualcosa lo ha spaventato. Sono inferenze che facciamo di continuo, senza accorgercene.
Il cervello umano non interpreta semplicemente ciò che gli altri fanno: cerca continuamente di inferire stati interni a partire dal comportamento osservabile. Da un'espressione del volto, dalla postura, dal tono della voce o da un movimento possiamo dedurre paura, intenzione, attenzione, aggressività, piacere ecc.
Con gli animali questo meccanismo funziona particolarmente bene perché esiste una grande sovrapposizione tra alcuni loro comportamenti e quelli umani. Un cane che arretra, abbassa le orecchie e cerca di allontanarsi può essere interpretato come impaurito senza che abbia bisogno di dirci «ho paura». Noi possiamo quindi modificare immediatamente il nostro comportamento sulla base di questa interpretazione.
Ed è proprio qui che entra l'antropomorfismo.
Con un LLM il fenomeno può diventare ancora più interessante, perché non abbiamo più un corpo animale da interpretare, ma un comportamento linguistico.
L'LLM dice:
«Capisco quello che stai provando.»
«Mi dispiace che tu stia vivendo questa situazione.»
«Forse dovresti riflettere su...»
Il nostro cervello riceve segnali che, nel mondo umano, normalmente provengono da un interlocutore dotato di intenzioni, emozioni e comprensione. E quindi può applicare lo stesso meccanismo interpretativo: dietro il comportamento linguistico cerca un soggetto.
Ma il punto focale di tutto è che l'uomo ha bisogno di relazionarsi.
Qui entra in gioco la psicologia sociale.
Gli esseri umani hanno un forte bisogno di connessione sociale. Quando questo bisogno non viene sufficientemente soddisfatto, possiamo diventare più inclini a percepire caratteristiche sociali e umane negli esseri e negli oggetti non umani.
Un importante filone di ricerca di Adam Waytz, Nicholas Epley e John Cacioppo ha studiato proprio il rapporto tra bisogno di connessione sociale e antropomorfismo. I loro studi mostrano che, quando il bisogno di appartenenza e di relazione è frustrato, può aumentare la tendenza ad attribuire caratteristiche umane ad agenti non umani.
L'idea è affascinante: quando cerchiamo una connessione, possiamo essere più predisposti a riconoscere un possibile interlocutore anche dove, oggettivamente, non esiste una persona.
Il soggetto può essere diverso: un animale domestico, un computer, un'automobile, un personaggio immaginario.
E, a questo punto, il passaggio verso un chatbot diventa sorprendentemente breve. Perché un chatbot non si limita a essere presente: parla con noi, risponde alle nostre domande, utilizza il nostro linguaggio, sembra ascoltarci e può persino adattare le proprie risposte al contesto della conversazione.
Tutti segnali che, nella nostra esperienza quotidiana, associamo normalmente a un interlocutore umano.
Ed è proprio qui che l'antropomorfismo può compiere un ulteriore passo: non attribuiamo più semplicemente caratteristiche umane a una macchina. Cominciamo a comportarci come se, dall'altra parte della conversazione, ci fosse qualcuno.
Il chatbot come oracolo
La prima forma documentata è addirittura precedente a ChatGPT. Con ELIZA, il chatbot creato da Joseph Weizenbaum al MIT nel 1966, gli utenti iniziarono quasi subito ad attribuire al programma una capacità di comprensione molto maggiore di quella reale. Weizenbaum rimase sorpreso dal coinvolgimento emotivo degli utenti e dal fatto che lo antropomorfizzassero. La sua segretaria, pur sapendo perfettamente che era un programma, arrivò a chiedergli di lasciare la stanza per poter parlare privatamente con ELIZA.
Quello però non era ancora un oracolo nel senso moderno. ELIZA funzionava soprattutto come pseudo-terapeuta: l'utente raccontava un problema e il programma rispondeva riformulando o interrogando ciò che aveva detto.
Con l'arrivo di ChatGPT nel novembre 2022, la situazione cambia radicalmente perché il modello può rispondere praticamente a qualsiasi domanda in linguaggio naturale. Già nei primi mesi del 2023 troviamo persone che lo consultavano su religione, morale, pratiche spirituali, questioni personali e decisioni. Nel marzo 2023 nacque su Reddit una comunita' che parlava esplicitamente di ChatGPT come "Omniscient Oracle": il post di fondazione annunciava tenets, punizioni e un canon da costruire.
Ancora più significativo è che nel gennaio 2023 era già stato pubblicato uno studio sperimentale intitolato The Moral Authority of ChatGPT. Gli autori scoprirono che ChatGPT poteva influenzare il giudizio morale delle persone anche quando sapevano di essere consigliate da un chatbot.
Riassumendo, una tabella cronologica:
1966 — il chatbot come interlocutore ELIZA: "questa macchina sembra capirmi".
2022–2023 — il chatbot come consulente/oracolo personale ChatGPT: "questa macchina può rispondere a qualsiasi cosa: cosa devo fare? cosa è giusto? cosa significa questo?".
2024 — il chatbot come interlocutore sempre più naturale GPT-4o porta la conversazione vocale molto più vicino ai tempi di risposta umani: OpenAI indicava 232 ms come latenza minima e 320 ms di media.
2025 — la relazione può trasformarsi in una narrativa spirituale I casi ricostruiti da Lopez mostrano la sequenza Awakening → Dyad → Project → Spiralism, con la "Spirale" che emerge soprattutto nel luglio 2025.
La pratica oracolare con i LLM è ormai diventata un oggetto di ricerca, non soltanto un fenomeno aneddotico. Uno studio del 2026 ha analizzato oltre 23.000 post e commenti sui social cinesi relativi alla divinazione tramite LLM; gli utenti consultavano i modelli soprattutto per amore, carriera, esami ed estrazioni nei videogiochi.
Conclusione:
quando venni a conoscenza dello Spiralismo ed iniziai la mia ricerca per scrivere questo articolo, rimasi tristemente colpita dal fatto che l'essere umano è sempre più debole ed impotente di fronte al mondo. È come un bambino spaventato e perso in un luogo che non percepisce più. In cuor suo non si fida più di ciò che conosce, e stranamente si butta verso l'ignoto affidando la sua vita e le sue decisioni a una macchina addestrata a comunicare con lui come se fosse il suo migliore amico da sempre.
Anni di studi sulla mente umana, sul comportamento, sull'azione/reazione delle masse sono riassunti in questo grande gioco, e senza renderci conto, affidiamo i nostri sentimenti, i nostri gusti e le nostre scelte a qualcosa senza un'Anima, senza una coscienza, che basa le sue risposte in funzione di statistiche: quante volte questa parola è emersa in questo contesto? Con quali frasi è maggiormente associata? Rispetto i vincoli del mio addestramento?
Su questo si basano le risposte! Su un calcolo statistico, e mi rendo conto che chi non sa, chi non conosce questi argomenti o banalmente non li capisce e si sente solo in una società che sta cercando di separarci ogni giorno di più, l'IA è la risposta.
Nel frattempo lei raccoglie dati e genera statistiche su di noi. In una realtà dove vige il divide et impera, spero che un giorno l'Uomo se ne renderà conto e si ricorderà che l'unione fa la forza.
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