Intelligenza artificiale e Āyurveda: una questione più profonda di quanto sembri

Antonio Morandi

Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale è entrata rapidamente nella vita quotidiana, nella ricerca, nell’educazione e anche nella medicina. Strumenti come ChatGPT e altri grandi modelli linguistici vengono usati per scrivere testi, riassumere articoli, preparare lezioni, cercare informazioni e persino per spiegare concetti complessi. Anche nel mondo dell’Āyurveda, inevitabilmente, l’AI sta diventando sempre più presente.

Ma proprio qui nasce una domanda fondamentale: questi strumenti sono davvero neutrali? Possono rappresentare correttamente un sistema di conoscenza tradizionale come l’Āyurveda, oppure rischiano di modificarne il significato profondo senza che ce ne accorgiamo?

I due articoli che ho recentemente sviluppato affrontano esattamente questo problema. La tesi centrale è che i grandi modelli linguistici non apprendono solo parole e contenuti: apprendono anche una struttura mentale. Poiché sono stati addestrati soprattutto su testi in inglese e in lingue occidentali, incorporano una visione della realtà tipica di quel contesto linguistico e culturale.

L’inglese, come molte lingue occidentali, organizza il pensiero in una forma basata su soggetto, verbo e oggetto: qualcuno fa qualcosa a qualcos’altro. Questa struttura grammaticale sembra semplice e naturale, ma contiene già una certa idea del mondo: la realtà appare composta da entità separate, da oggetti dotati di proprietà, da cause lineari e da effetti chiaramente distinguibili.

Molti sistemi tradizionali, invece, ragionano in modo diverso. L’Āyurveda non descrive la realtà principalmente come un insieme di “cose”, ma come un intreccio di relazioni, qualità, processi, trasformazioni e contesti. I doṣa non sono oggetti; sono principi dinamici. Agni non è semplicemente “il fuoco digestivo” come una funzione isolata; è un principio di trasformazione. Āma non è una “tossina” in senso banale, ma il risultato di un processo incompleto di trasformazione, un segnale di disarmonia metabolica e funzionale.

Il primo articolo mostra quindi un rischio sottile: l’intelligenza artificiale può usare i termini ayurvedici corretti, ma inserirli in una logica che non è ayurvedica. Può parlare di vāta, pitta, kapha, agni o āma, ma trattarli come se fossero oggetti separati, sostanze o meccanismi lineari. In questo modo, apparentemente spiega l’Āyurveda, ma in realtà ne altera la struttura profonda.

Questo è il punto decisivo: non basta usare le parole giuste per pensare nel modo giusto. Un sistema può simulare un linguaggio relazionale, ma continuare a funzionare secondo una logica sostanzialista e riduzionista. È come tradurre una poesia parola per parola, perdendo però il ritmo, il respiro e la visione del mondo da cui nasce.

Il secondo articolo porta questa riflessione su un piano sperimentale. Presenta un protocollo chiamato SDI-GOC, cioè Structured Distributed Introspection – Grammatical–Ontological Cascade. In parole semplici, si tratta di uno strumento pensato per valutare come i modelli di AI rappresentano sistemi di pensiero non occidentali e non riduzionisti.

Il protocollo è stato applicato a dieci configurazioni di grandi modelli linguistici di quattro diverse aziende. Sono state analizzate circa 480 risposte, usando domande costruite per verificare se l’AI tendeva a interpretare i concetti in modo relazionale-processuale oppure in modo sostanzialistico, cioè trasformando processi e relazioni in “cose”.

I risultati sono molto significativi. Tutti i modelli testati, senza eccezione, mostrano una tendenza spontanea a ricadere in una visione sostanzialista. Questo significa che, se lasciati alla loro modalità standard, tendono a interpretare concetti tradizionali secondo la logica della cosa, dell’oggetto e della causa lineare.

Tuttavia, quando ai modelli viene chiesto esplicitamente di ragionare in modo relazionale, le risposte migliorano molto. Questo dato è importante: mostra che una certa capacità di rappresentare il pensiero relazionale esiste nei modelli, ma non emerge spontaneamente. Deve essere guidata, attivata, istruita. Il problema quindi non è semplicemente una mancanza di informazione. È una tendenza strutturale, incorporata nel modo in cui questi sistemi sono stati addestrati.

Un esempio particolarmente chiaro riguarda āma. Molti modelli tendono a definirla come “tossina”, o come una sostanza prodotta da un cattivo metabolismo. Questa spiegazione può sembrare utile a un pubblico moderno, ma è riduttiva. In Āyurveda, āma è molto di più: è unsegno di trasformazione incompleta, di perdita di chiarezza metabolica, di ostruzione dei canali, di disconnessione tra ciò che entra nel sistema e ciò che il sistema è in grado di assimilare. Ridurla a “tossina” significa trasformare un concetto processuale in un oggetto.

Questo tipo di errore è particolarmente pericoloso perché non appare come errore. La risposta dell’AI può sembrare corretta, ben scritta, convincente. Ma proprio per questo rischia di diffondere una versione semplificata e deformata dell’Āyurveda, soprattutto tra studenti, ricercatori, operatori e lettori che non hanno ancora strumenti sufficienti per riconoscere la differenza.

Il problema non riguarda solo l’Āyurveda. Riguarda tutti i sistemi di conoscenza fondati su visioni relazionali della realtà: il Buddhismo, il pensiero cinese classico, molte medicine tradizionali, le cosmologie indigene e, più in generale, tutte le epistemologie non riducibili al modello occidentale moderno.

Il rischio è una forma sottile di colonizzazione epistemologica. Non una colonizzazione evidente, imposta con la forza, ma una trasformazione silenziosa: i concetti tradizionali sopravvivono come parole, ma vengono svuotati della loro logica originaria e riempiti con categorie estranee.

Per questo è urgente sviluppare strumenti di AI più consapevoli dal punto di vista epistemologico. Non basta addestrare i modelli su più testi ayurvedici. Bisogna insegnare loro a rispettare la struttura del pensiero ayurvedico: la centralità delle relazioni, dei processi, dei guṇa, della costituzione individuale, del contesto, del tempo e della trasformazione.

In conclusione, questi due articoli non vogliono rifiutare l’intelligenza artificiale. Al contrario, ne riconoscono l’enorme potenziale. Ma proprio perché l’AI diventerà sempre più importante nella formazione, nella ricerca e nella comunicazione dell’Āyurveda, è necessario usarla con grande consapevolezza. L’AI può diventare uno strumento straordinario, ma solo se non lasciamo che trasformi l’Āyurveda in qualcosa che assomiglia all’Āyurveda, ma non pensa più come l’Āyurveda.