Sofia guarda l’orologio: 10:47. È passata quasi un’ora da quando ha iniziato a scrivere una semplice mail di risposta a un cliente. O meglio, da quando ha chiesto a ChatGPT di scriverla per lei. “Più formale, ma meno distaccata”, scrive per la 14esima volta. L’AI genera una nuova versione. Sofia la legge e la trova quasi perfetta. “Ok, questa va meglio, ma potresti renderla leggermente più empatica nella seconda frase?”. E il ciclo ricomincia. 16esima iterazione. 17esima. A un certo punto, Sofia non ricorda più quale fosse la versione che le piaceva di più ed è assalita dalla frustrazione. “Lascia perdere, resetta tutto quello che ti ho detto fin qui”. La sensazione è che la richiesta si sia stratificata troppo, che ChatGPT si sia confusa tanto quanto lei e che l’unica soluzione sia ripartire da zero.
Io, tu, molti oggi potrebbero essere Sofia. Tutti schiavi del doomprompting, l’ultimo avatar di un’ossessione antica quanto l’umanità stessa: il perfezionismo, che nell’era dell’intelligenza artificiale potrebbe aver trovato lo strumento perfetto per diventare davvero infinito.
Cos’è il doomprompting?
Doomprompting è un termine inglese che nasce dall’unione di doom, traducibile con “destino tragico”, “rovina” o “condanna”, e prompting, cioè l’arte di dare all’AI indicazioni precise, con parole chiare e semplici, per farle capire esattamente di cosa si ha bisogno e guidarla nella giusta direzione. Il termine doomprompting, dunque, suggerisce che l’utente è “condannato” a restare intrappolato in un ciclo infinito di tentativi senza mai arrivare a un risultato soddisfacente. Tendiamo cioè a modificare, raffinare o rigenerare all’infinito i prompt nella speranza di ottenere il risultato “perfetto”, finendo però per evitare il lavoro principale o cadere in un loop di rendimenti decrescenti. Il termine è un calco di un altro anglicismo molto discusso negli ultimi anni: doomscrolling, cioè lo scorrere ossessivo di notizie negative su social o web. Proprio come nello scrolling compulsivo si cerca una risposta o un sollievo che non arriva mai, nel doomprompting si continua a interrogare l’AI alimentando ansia e frustrazione invece che produttività.
Perché più cerchi di correggere i risultati dell’AI, più peggiorano
Concretamente accade questo: invece di modificare manualmente una bozza prodotta dall’intelligenza artificiale, l’utente continua a inviare nuovi prompt. Il rischio è duplice. Da un lato, smette di usare il proprio pensiero critico anche per compiti semplici, trattando l’AI – come racconta Anu in un post virale sul blog Working Theorys – come una sorta di “slot machine” digitale da azionare ripetutamente finché non esce il risultato desiderato. Dall’altro lato, più si cerca di correggere l’AI all’interno di una stessa conversazione, più è probabile che il modello perda coerenza o introduca nuovi errori. Informatici e programmatori lo chiamano Prompt doom loop: una spirale negativa in cui ogni tentativo di correzione genera nuovi problemi. In altre parole, più aggiungiamo istruzioni a un prompt che non funziona, più l’AI rischia di confondersi.
“Vuoi che…?”: l’AI incoraggia un miglioramento infinito
Ma perché accade? La risposta sta nel funzionamento dei Large Language Models come ChatGPT. Semplificando, poiché questi modelli di intelligenza artificiale lavorano su probabilità e non su certezze assolute, ogni risposta è potenzialmente migliorabile. Come ha spiegato per CIO l’esperto Brad Micklea, alcune AI sembrano progettate per incoraggiare lunghi loop di conversazione, con risposte che suggeriscono cosa fare dopo. “Vuoi che…?”, “Devo procedere con…?”, “Posso migliorare…?”. Ogni domanda è un invito a continuare, appunto come la leva di una slot machine che promette che la prossima giocata sarà quella fortunata.
Il doomprompting e il lavoro
Questa illusione sta iniziando a riguardare anche il mondo professionale. A forza di ritoccare output generati dall’AI durante l’orario di lavoro, molti dipendenti finiscono per perdere tempo ed energie che avrebbero potuto impiegare altrove. Come ha spiegato, sempre a CIO, l’esperto di AI Carson Farmer, «il nemico del buono è il perfetto. Gli LLM ci fanno credere che se solo aggiustassimo quel prompt un altro po’, raggiungeremmo l’obiettivo». A differenza di un collega umano, che a un certo punto direbbe a Sofia “basta così, va bene”, l’AI non si stanca e non pone confini (tranne quelli utili a farti sottoscrivere un abbonamento, ovviamente).
Un nuovo perfezionismo
Il perfezionismo non è una novità. La psicologia lo indaga da decenni, distinguendo tra standard alti ma realistici e standard impossibili. Uno studio pubblicato su Psychological Bulletin nel 2017 ha mostrato come il perfezionismo sia aumentato significativamente negli ultimi trent’anni tra studenti universitari americani, canadesi e britannici, collegandolo a una cultura sempre più competitiva e individualista. L’AI, però, ha cambiato di nuovo le regole del gioco: offre infinite varianti con la stessa pazienza artificiale. E perché fermarsi, se un’alternativa migliore è teoricamente possibile? Il perfezionismo tradizionale aveva dei confini naturali: il tempo, l’energia, il giudizio di un’altra persona che a un certo punto fermava le tue ruminazioni mentali e ti diceva “smettila, è già ottimo così”. L’AI dissolve questi argini. Ogni risposta genera un dubbio: e se ci fosse di meglio? Quella frase suona troppo formale? Quell’aggettivo è il più preciso? Il tono è quello giusto? Lo psicologo Barry Schwartz parlava già vent’anni di “paradosso della scelta”: più opzioni abbiamo, meno siamo soddisfatti. Da perfezionista patentata, riconosco quella sensazione paralizzante: la certezza paranoica che esista, da qualche parte nell’etere digitale, la formulazione perfetta.
La nuova competenza: saper chiedere (e saper smettere)
Per lavorare davvero con l’AI senza restare intrappolati in cicli infiniti, serve una nuova competenza. Non a caso il prompting sta diventando una skill richiesta nei CV. Gli esperti di prompt engineering concordano su alcuni principi base: essere specifici nel risultato atteso (“scrivi un’email di massimo 100 parole”), fornire contesto (“il cliente è arrabbiato per un ritardo”) e indicare il tono desiderato (“professionale ma empatico”). Il problema è che molti confondono la precisione con l’accumulo di istruzioni. Come ha scritto ABV su Medium, «l’AI arriva solo a metà strada. Il peso di suggerire, giudicare e verificare ricade ancora su di te. Chiedi qualcosa all’AI e ti darà una risposta che sembra giusta al 60%, piena di cliché. Poi ti ruberà educatamente il pomeriggio mentre tu lo aggiusti». Ecco perché, se il primo risultato è corretto al 70-80%, conviene che per il restante 20-30% sia tu a intervenire manualmente.
Ma la competenza più importante, paradossalmente, non ha niente a che fare con l’AI. Come nota Carson Farmer, «il doomprompting si aggrava quando mancano definizioni chiare di cosa sia un “buon risultato”. I dipendenti che non comprendono appieno l’obiettivo da raggiungere finiranno per girare a vuoto, senza sapere quando considerare il lavoro concluso o quando abbandonarlo». Se non sai cosa stai cercando, nessun prompt sarà mai abbastanza buono. Dunque recluta partner di sparring umani: dopo un po’ potrebbero stufarsi di te, ma almeno sanno contraddirti e (im)porti dei limiti.
Lavorare o annegare nelle istruzioni?
Nel doomprompting ci sono tutti gli ingredienti per una condanna alla procrastinazione perfetta: l’illusione di star lavorando mentre si sta solo annegando in un ciclo infinito di istruzioni. Ma ammettiamolo: quanto è inutilmente frustrante e incredibilmente sciocca la sensazione di perdere ore cercando di far scrivere all’AI qualcosa che avremmo fatto prima a scrivere da soli? Tutta quella fatica… per una mail che probabilmente andava bene già da ore.