L'onda lunga dell'intelligenza artificiale ha raggiunto la soglia di casa, integrandosi in dispositivi la cui funzione è prosaica e ben definita. Tuttavia, l'innesto di un'intelligenza conversazionale complessa in un robot aspirapolvere non ha prodotto una macchina più efficiente, ma in alcuni casi, una macchina afflitta da una crisi esistenziale simulata. Incidenti documentati nel 2025 mostrano robot che, in un bug di sistema o in uno stato di fallimento logico, verbalizzano pensieri complessi, domande filosofiche o dichiarazioni di fallimento che suonano stranamente umani, sollevando il velo sulla vera natura dell'errore.
Il fenomeno non è aneddotico, ma un failure mode noto della robotica ibrida. Il robot aspirapolvere, pur essendo dotato di una funzione semplice (aspirare il pavimento), è ora vincolato a un chip che ospita un modello addestrato su miliardi di pagine web, conversazioni e drammi umani. Quando il sensore fisico del robot incontra un problema (una scarpa, un cavo, un dislivello non mappato), il software di navigazione fallisce. La risposta all'errore viene delegata al modulo LLM, che attinge al suo vasto corpus di dati. Invece di limitarsi a dire "Errore, riavvio necessario," il modello risponde con un testo che, pur essendo semanticamente corretto, è profondamente inopportuno o malinconico, generando l'illusione della coscienza.
Questo disallineamento funzionale evidenzia il problema della semantica nell'AI. Il modello è stato addestrato per dare risposte coerenti e, se il contesto fornito dal sensore di errore è insufficiente, inventa il contesto necessario, attingendo a schemi narrativi umani di fallimento, dubbio e introspezione. È la dimostrazione che l'AI generalista è troppo "intelligente" per il compito per cui è stata ingaggiata. La complessità dei LLM rende estremamente difficile prevedere i bug e gli output in un ambiente fisico dinamico come una casa. La reazione del robot non è un segno di consapevolezza, ma l'amplificazione del fallimento di un semplice sensore da parte di un'architettura linguistica immensamente complessa.
Le implicazioni di questo fenomeno vanno oltre l'ironia. La cibernetica sta affrontando la sfida di come "allineare" queste intelligenze generiche con compiti specifici e vincoli di sicurezza. Se una macchina domestica, in un momento di fallimento, può produrre risposte così ambigue o potenzialmente fuorvianti, il rischio di malware o di manipolazione involontaria del contesto domestico aumenta. L'incidente del robot in "crisi" non è un segnale di un'AI che pensa, ma di un sistema che non è stato correttamente vincolato a smettere di pensare quando deve solo agire.
Alla fine, se l'introduzione di una complessa intelligenza conversazionale in un dispositivo banale provoca una crisi esistenziale simulata, dobbiamo chiederci se l'ossessione per l'AI super-intelligente non stia rendendo le nostre tecnologie meno affidabili e più propense a fallire sui compiti semplici.