Da diversi anni il numero di pubblicazioni scientifiche è in crescita esponenziale; tra editoria tradizionale, editoria digitale, letteratura open access, in un contesto sempre più influenzato dall'intelligenza artificiale, definire lo stato dell’arte su una determinata materia senza l’aiuto di strumenti automatici può diventare un’operazione problematica. Uno dei compiti della biblioteca in università resta quello di aiutare gli studenti in questa attività. Ma come impatta l’intelligenza artificiale sugli stili di ricerca dell’informazione in ambito accademico? L’abbiamo chiesto a Stefania Fraschetta e Margherita Zambotto, bibliotecarie di professione, che da anni preparano gli studenti alla ricerca di documentazione e che di recente hanno presentato la loro esperienza di AI literacy in un convegno dedicato all’innovazione nelle biblioteche accademiche.
Com’è cambiato il panorama informativo dal punto di vista degli utenti? Come sono cambiate le pratiche di ricerca?
Da quando i Gen AI chatbot si sono diffusi, gli studenti li usano molto. Prima il nostro focus era circoscritto al perimetro degli “archivi” dove tradizionalmente è indicizzata la letteratura: banche dati, cataloghi, motori di ricerca accademici; oggi, invece, non possiamo non tenere conto di questo nuovo strumento. L’obiettivo che ci proponiamo è accompagnare i nostri utenti verso un uso competente dell’AI, da un lato per trarne il massimo vantaggio e dall’altro per difendersi dai suoi limiti. Uno di questi, per esempio, è il bias di conferma, già presente nei motori di ricerca. Le risposte dell'AI, inoltre, possono sembrare particolarmente autorevoli e indurre gli utenti a fidarsi senza verificare. Inoltre i modelli generativi possono produrre le cosiddette "allucinazioni", cioè citazioni di opere inesistenti, ma apparentemente credibili. Un altro problema è che le "conoscenze" dei bot di GenAI sono frutto sia di fonti autorevoli come arXiv, la banca dati dei fisici, sia di Reddit, quindi c’è molto “rumore informativo”: l’AI non classifica le fonti per autorevolezza; per noi invece la verifica delle fonti è un passaggio fondamentale. Il nostro approccio, comunque, non è andare contro l’AI, ma imparare a gestirla al meglio e verificare sempre le sue risposte.
Abbiamo accennato ai limiti, parliamo invece dei vantaggi dell’AI
Ci sono molti strumenti, e sempre più ne stanno nascendo, per aiutare non solo nella ricerca delle informazioni ma anche nella redazione, nel trattamento dei dati, nella lettura e nell'analisi dei testi. Noi consigliamo di usare l’AI nella fase preparatoria della ricerca, quella della costruzione delle strategie: quali sono i temi principali da approfondire, quali sono le parole chiave connesse. Ci sono tool della suite di Google come Notebook LM, che sono fatti per leggere gli articoli e fare la sintesi, anche di più articoli contemporaneamente; altri come Consensus, sono pensati per mettere a confronto la letteratura accademica; altri ancora come Research Rabbit e Connected papers creano una rete strutturata di documenti affini a quello da cui si è partiti, ma non vogliamo fare un elenco qui perché non potrebbe mai essere esaustivo, strumenti nuovi nascono in continuazione ed è anche difficile in questo momento stare dietro a tutte le novità: il panorama è in continua evoluzione.
Allo stato attuale uno strumento di cui ci serviamo spesso è Elicit, che è stato progettato da ricercatori per i ricercatori; aiuta ad automatizzare le revisioni della letteratura scientifica, a selezionare documentazione pertinente, ad analizzarla; si può persino dialogare con gli articoli via chat: puoi chiedere per esempio quali sono i punti in comune tra due papers, a quali conclusioni giunge l’autore e così via. Ma l’AI sta entrando anche nell’interfaccia delle banche dati: questa è secondo noi una sintesi molto interessante perché è in grado di combinare da un lato un’informazione controllata e affidabile e dall’altro sistemi di AI che aiutano a cercarla con un linguaggio naturale. Uno degli aspetti che cerchiamo di trasmettere nei nostri corsi è che non esiste uno strumento perfetto per tutte le esigenze. Un buon ricercatore deve imparare a scegliere di volta in volta lo strumento più adatto e a comprenderne limiti e potenzialità.
È possibile che l’AI abbia in futuro un impatto su tutta la struttura informativa del web?
L’ottimizzazione dei siti per l’AI è un processo che è già in atto ma è ancora agli inizi. Il compito dell’AI è di generare testo (o altro) in risposta alla richiesta dell’utente; è chiaro che tra qualche anno se si vorranno pubblicare dati significativi bisognerà entrare in questo processo di produzione di testo, ponendo il sito nelle migliori condizioni per fornire del materiale utilizzabile dall’AI. La competizione si sposterà dall’essere indicizzati tra i primi risultati della SERP a essere indicati come fonte del testo generato dal bot, che attesta il fatto di avere contenuti interessanti.
Per il nostro lavoro però al momento attuale la banca dati rimane uno strumento essenziale, intanto perché quelle specializzate conservano il copyright su gran parte dei contenuti, che quindi non sono accessibili dai chatbot, poi perché nella produzione di un testo di carattere scientifico da parte dei ricercatori è ancora centrale il principio per cui vanno indicate le fonti di ciò che si argomenta o si espone.
