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C’è un passo del Fedro di Platone che chi si occupa di tecnologia dovrebbe rileggere ogni tanto. Il re egizio Thamus rimprovera il dio Theuth, inventore della scrittura: questa nuova arte, dice, non renderà gli uomini più sapienti, ma solo più smemorati, perché affideranno ai segni ciò che prima custodivano dentro di sé. Aveva ragione? In parte sì. Eppure, senza quella “pericolosa” invenzione, oggi non avremmo né il Fedro né Thamus. La tecnologia che sembrava minacciare la memoria è la sola ragione per cui quella memoria è arrivata fino a noi.

Ogni volta che una tecnologia nuova bussa alla porta delle discipline umanistiche, la scena si ripete identica: da una parte gli entusiasti che promettono rivoluzioni, dall’altra i custodi che gridano alla profanazione. È successo con la scrittura, con la stampa, con il dizionario digitale. Ora tocca all’intelligenza artificiale, e la domanda è la solita: le lingue classiche devono temerla o possono farne un’alleata?

Uno strumento, non un oracolo

Partiamo da un punto fermo: denigrare la tecnologia tout court è un lusso che chi insegna non può permettersi. Non perché “il progresso non si ferma” — slogan buono per le pubblicità — ma per una ragione più seria: i nostri studenti l’AI la usano già, ogni giorno, spesso male. Rifiutarsi di capirla significa lasciarli soli proprio nel momento in cui avrebbero più bisogno di una guida.

Ma c’è anche la ragione opposta, altrettanto seria: l’AI non è un oracolo. È uno strumento, come il calamo, il torchio, il lessico. E gli strumenti si giudicano da come sono fatti e da come si usano. Un martello è un’ottima cosa; un martello usato per avvitare una vite è un disastro. Il problema, quasi sempre, non è lo strumento: è pretendere che faccia un mestiere per cui non è stato costruito.

Cosa promette (e cosa sbaglia) un’AI generalista

I grandi modelli linguistici generalisti — quelli che tutti conosciamo e che rispondono a qualsiasi domanda, dal risotto alla fisica quantistica — sono strumenti straordinari. E sul latino e sul greco, a prima vista, sembrano cavarsela benissimo: producono frasi latine scorrevoli, traducono versioni in pochi secondi, discutono di Cicerone con disinvoltura.

Il problema è proprio quella disinvoltura. Un modello generalista è addestrato per essere plausibile, non per essere esatto. E sulle lingue classiche la differenza tra plausibile ed esatto è tutto: è la differenza tra un congiuntivo giustificato e uno messo lì perché “suonava bene”, tra una quantità vocalica corretta e una inventata, tra una citazione autentica e una che non esiste in nessun manoscritto ma che il modello confeziona con assoluta sicurezza. Chi ha provato a far scandire un esametro a un chatbot generalista sa di cosa parlo: il risultato è spesso un pasticcio recitato con il tono di chi ha appena vinto un certamen.

Aggiungiamo che il latino e il greco antico sono, per un modello statistico, lingue “a basse risorse”: i testi disponibili sono pochi rispetto agli oceani di inglese su cui questi sistemi si formano, e una parte di ciò che circola in rete è latino scolastico, latino maccheronico, latino sbagliato. Il modello impara anche da quello. Il risultato è un interlocutore brillante e inaffidabile: il compagno di banco che ha sempre una risposta, non sempre quella giusta.

Significa che l’AI non può servire alle lingue classiche? No: significa che non può servire quella AI, usata così.

L’esempio di Sermocinando: perché non basta un chatbot

È esattamente da questa constatazione che nasce Sermocinando (per iPhone e iPad e per Android), l’app per imparare il latino parlandolo — parlandolo davvero, a voce, con Cicerone, Cleopatra o Marco Aurelio, in pronuncia restituta o ecclesiastica, con sottotitoli sincronizzati e note grammaticali discrete che compaiono solo quando servono.

La differenza rispetto ad “aprire un chatbot e chiedergli di parlare latino” non sta in quello che si vede, ma nell’architettura che c’è sotto. Sermocinando non è un’AI generalista con una toga addosso: è un sistema costruito attorno alla lingua e alla didattica, in cui l’intelligenza artificiale è una componente sorvegliata, non un oracolo lasciato libero di improvvisare. La conversazione non è un flusso casuale ma segue percorsi progettati (gli Itinera, con tappe e obiettivi progressivi); il lessico nuovo non viene abbandonato ma reintrodotto strategicamente nelle conversazioni successive, secondo le logiche della memoria a lungo termine; il livello dello studente determina che cosa il personaggio dice e come lo dice; gli autori hanno accesso al corpus delle proprie opere, così con Cicerone si discute delle sue orazioni e con Marco Aurelio dei suoi pensieri, testi alla mano e non per sentito dire; e chi è alle prime armi ha un ponte dedicato (il Pons Tironum: parli nella tua lingua, il sistema ti mostra il latino corrispondente e ti invita a ripeterlo). Ogni scelta linguistica passa per un controllo che un modello generalista, da solo, non può garantire, perché la lingua che l’app produce deve rispondere a un filologo, non a una statistica.

Il principio, del resto, non è nuovo: il latino si impara non solo usandolo, ma usandolo bene. La tecnologia cambia, il principio no.

Ridare tempo a chi insegna

C’è poi un fronte di cui si parla troppo poco, perché è meno affascinante dei chatbot ciceroniani: la burocrazia. Chi insegna sa quanta parte delle proprie energie finisca non nella preparazione delle lezioni ma in verbali, programmazioni, relazioni, griglie, rendicontazioni — scrittura seriale e formulare che nessuno leggerà con il piacere con cui si legge Orazio.

Ecco un campo in cui l’AI generalista, quella che sulle quantità vocaliche inciampa, dà invece il meglio di sé: produrre e riordinare testo standardizzato è esattamente il mestiere per cui è stata costruita. Una bozza di verbale da rivedere, una programmazione da adattare, una relazione da mettere in bella: minuti invece di ore. Non è un dettaglio: ogni ora sottratta alla burocrazia è un’ora restituita allo studio, alla preparazione, agli studenti. Al lavoro vero dell’insegnante, quello per cui abbiamo scelto questo mestiere.

Aiuto, non scorciatoia: educare all’AI

Resta la domanda più delicata: e gli studenti? Qui bisogna essere onesti: l’AI può essere la migliore o la peggiore cosa che sia capitata a uno studente di lingue classiche, e la differenza la fa l’uso.

Usata come scorciatoia — incolla la versione, copia la traduzione — è devastante, e non per moralismo: perché la traduzione è il mezzo, non il fine. Se la macchina traduce al posto tuo, non hai risparmiato fatica: hai saltato l’allenamento. È come farsi portare in ascensore in cima alla montagna e credere di aver fatto trekking: la vista è la stessa, le gambe no.

Usata come interlocutore, invece, cambia tutto: chiedere perché quel congiuntivo, farsi generare frasi nuove su una struttura appena studiata, farsi interrogare, confrontare la propria traduzione con un’altra e discuterne le differenze. La stessa macchina, due usi opposti: nel primo lo studente delega il pensiero, nel secondo lo moltiplica.

Per questo il vero compito della scuola non è vietare l’AI (battaglia già persa) né subirla, ma educare all’AI: insegnare a verificare invece di fidarsi, a interrogare invece di delegare, a riconoscere quando la risposta plausibile non è quella esatta. Che poi — guarda un po’ — è esattamente ciò che il latino e il greco insegnano da sempre: il sospetto metodico verso il testo, l’abitudine a chiedersi “perché questa forma e non un’altra?”, la pazienza di risalire alla fonte. Lo spirito critico, insomma.

E poi? Altri usi possibili (e discutibili)

Quelli visti fin qui non esauriscono il campo. C’è tutto un ventaglio di usi dell’AI per le lingue classiche che merita di essere esplorato — e discusso, perché non tutti valgono allo stesso modo.

Penso alla generazione di input comprensibile su misura: testi latini e greci calibrati sul livello dello studente, con il lessico che conosce più quel poco di nuovo che serve a crescere — il sogno di ogni approccio à la Krashen, che nessun libro di testo può offrire in quantità illimitata. Penso agli esercizi adattivi con feedback immediato: non la batteria uguale per tutti, ma l’esercizio che insiste esattamente dove tu inciampi, e ti corregge subito, non alla verifica del mese dopo. Penso all’allenamento su prosodia e metrica dove la macchina può far esercitare all’infinito su ciò che in classe si affronta di corsa, in un progetto al momento top secret che sto sviluppando con l’Università di Urbino. E ancora: la visualizzazione di scene e realia del mondo antico, il tutoraggio nel ripasso, il supporto alla preparazione di materiali differenziati per studenti con bisogni educativi speciali.

Ognuno di questi usi apre possibilità reali e nasconde trappole altrettanto reali — dove finisce l’aiuto e comincia la delega? quando il feedback immediato allena e quando anestetizza? Sono esattamente le questioni che affronteremo dal vivo nel corso Lingue Classiche e IA: quattro incontri serali, dal 1° al 10 settembre, con esempi concreti alla mano — cosa l’AI fa bene, dove sbaglia (e come riconoscere gli errori), e come integrarla in classe senza tradire gli obiettivi formativi. Se questo articolo vi ha incuriosito, lì c’è il resto del discorso.

Un binomio possibile, a una condizione

Dunque: lingue classiche e AI, binomio possibile? Sì, a condizione di tenere le gerarchie al loro posto. La tecnologia è ancilla, non domina: serve la didattica, non la sostituisce; affianca l’insegnante, non lo rimpiazza; allena lo studente, non studia al posto suo.

Thamus temeva che la scrittura avrebbe ucciso la memoria. Duemilaquattrocento anni dopo, siamo qui a leggere le sue parole — per iscritto. Forse la lezione è questa: le tecnologie non uccidono le discipline; le uccide, semmai, l’uso pigro che se ne fa. E contro la pigrizia, si sa, il latino resta ancora il miglior vaccino sul mercato.

Vale — e, perché no, χαῖρε.

Giampiero Marchi
Direttore
Centro Nazionale di Studi Classici GrecoLatinoVivo