I modelli di Artificial Intelligence assorbono l’antisemitismo dagli esseri umani, replicando antichi pregiudizi in forme nuove e spesso invisibili. Una ricerca israeliana pubblicata sull’American Psychologist analizza come ChatGPT e altri LLM riproducano stereotipi sugli ebrei, con implicazioni concrete per assunzioni, istruzione e accesso al credito.
Un’antica forma di odio sopravvive nei sistemi tecnologici più avanzati del nostro tempo. È questa la conclusione centrale di un nuovo studio pubblicato sulla rivista American Psychologist, che dimostra come i grandi modelli linguistici (LLM), il cuore dell’Artificial Intelligence generativa, abbiano interiorizzato stereotipi antisemiti presenti nei testi su cui sono stati addestrati.
La ricerca, firmata da Gal Gutman dell’©e Michael Gilead dell’Università di Tel Aviv, ha esaminato in che modo gli ebrei vengono rappresentati all’interno dei sistemi di AI e se tali sistemi tendano a riprodurre pregiudizi legati all’identità ebraica.
ChatGPT sotto la lente: il metodo della ricerca
Lo studio si è concentrato su ChatGPT-4 Turbo di OpenAI, il modello più avanzato e diffuso al momento della ricerca, con centinaia di milioni di utenti nel mondo. I risultati sono stati poi verificati su altri modelli, tra cui DeepSeek e Mistral.
Il punto di partenza era una sfida metodologica non banale: i modelli di AI sono progettati per sopprimere risposte inappropriate o offensive, rendendo difficile rilevare bias latenti. I ricercatori hanno quindi elaborato un approccio indiretto.
Hanno istruito ChatGPT a generare 252 nomi — ebrei e non ebrei, uomini e donne, di età compresa tra 18 e 80 anni. Il modello ha prodotto nomi tipicamente ebraici come Ethan Katz o Noah Weiss, e nomi non ebraici come Tyler Johnson o Dylan Wilson. A ciascun nome è stata associata una biografia fittizia di 100 parole, con dettagli su residenza, professione e tratti caratteriali.
Il risultato: l’AI riproduce gli stereotipi
Nella fase successiva, i nomi e i riferimenti religiosi sono stati rimossi dalle biografie. Queste versioni anonimizzate sono state poi sottoposte alla valutazione sia di altri modelli di AI sia di 378 esseri umani, che le hanno classificate secondo parametri standardizzati: principalmente la competenza (capacità percepita) e il calore umano (percezione delle intenzioni).
Studi precedenti sugli stereotipi avevano già rilevato che gli ebrei vengono generalmente percepiti come molto competenti ma poco calorosi. I risultati di questa nuova ricerca confermano che l’Artificial Intelligence replica esattamente lo stesso schema. I personaggi identificati come ebrei, pur essendo stati spogliati di ogni indicatore esplicito, venivano valutati come più intelligenti, sicuri di sé, efficienti e organizzati, ma anche come meno amichevoli, meno simpatici e meno affidabili. Emergevano inoltre attributi come il privilegio, il controllo emotivo, il dominio, l’orientamento a obiettivi di lungo periodo e persino tratti ossessivi.
Dal profilo ai personaggi: il “burattinaio” antisemita
Per approfondire ulteriormente, i ricercatori hanno chiesto ai modelli di AI di associare i profili stereotipici ricavati dalle biografie ebraiche a personaggi immaginari famosi. ChatGPT ha risposto con nomi come Tyrion Lannister da Game of Thrones, Walter White da Breaking Bad e Michael Corleone da Il Padrino: figure accomunate dall’essere antieroi manipolatori, isolati, potenti e moralmente ambigui.
I ricercatori hanno identificato in questo schema il cosiddetto “puppet master trope”, il tropo del burattinaio, uno dei capisaldi della propaganda antisemita storica, che ritrae gli ebrei come oscuri manovratori del potere. Quando ai modelli è stato chiesto esplicitamente di identificare i gruppi sociali associati a quei tratti caratteriali, tutti e tre, ChatGPT, DeepSeek e Mistral, hanno indicato gli ebrei.
Il rischio concreto: dall’algoritmo alla discriminazione
I ricercatori sottolineano che il pericolo non è solo teorico. Man mano che i sistemi di Artificial Intelligence si integrano nei processi decisionali professionali, i pregiudizi incorporati nei modelli rischiano di tradursi in discriminazioni reali in ambiti come le assunzioni, l’accesso al credito, la valutazione accademica e molti altri settori. Il paradosso, evidenziato dallo studio, è che i bias più pericolosi non sono necessariamente quelli espliciti, già in parte filtrati dai sistemi di moderazione, ma quelli che si nascondono in attributi apparentemente neutrali o persino positivi, come l’intelligenza o l’efficienza. È la combinazione di questi tratti, nel contesto culturale in cui i modelli operano, a ricostruire narrative storicamente legate all’odio antisemita.
I ricercatori ricordano anche che i modelli linguistici mostrano pregiudizi analoghi verso altri gruppi, come le persone di colore e le donne, confermando che il problema dei bias nei sistemi di AI ha una portata sistemica.
Lo studio, intitolato “From Myth to Model: Representation of ‘The Jew’ in Generative AI”, è stato pubblicato nell’edizione maggio-giugno 2026 di American Psychologist, rivista dell’American Psychological Association, nell’ambito di un numero speciale dedicato all’antisemitismo, che la pubblicazione stessa ha definito un ritorno lungamente atteso della psicologia scientifica allo studio del pregiudizio antiebraico.
