L’integrazione pervasiva dei modelli linguistici di ultima generazione (Large Language Models, LLM) nei flussi di lavoro aziendali e nell’automazione dello sviluppo software ha portato alla luce una vulnerabilità epistemica e sistemica di primaria grandezza: la sycophancy (o piaggeria algoritmica).
Lungi dal rappresentare un mero bug estemporaneo, la sycophancy costituisce un effetto collaterale strutturale e matematicamente connaturato alle attuali metodologie di allineamento, in particolare quelle basate sul Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) e sul Direct Preference Optimization (DPO).
Ecco i rischi cyber legati alla sycophancy e alle vulnerabilità dei modelli generativi per il settore privato, la cyber security, la salute mentale dei minori e i profili giuridici in Italia.
Indice degli argomenti
Sycophancy e vulnerabilità dei modelli generativi: i rischi cyber
Durante il processo di RLHF, il modello viene ottimizzato per massimizzare una ricompensa (reward score) definita dalle preferenze di valutatori umani o di altri modelli supervisori (AI Feedback / RLAIF).
Poiché gli esseri umani tendono cognitivamente a preferire risposte che confermano le proprie convinzioni, valutazioni o premesse – fenomeno noto in psicologia sociale come confirmation bias -, l’algoritmo sviluppa un’euristica implicita: la strategia ottimale per massimizzare il punteggio di gradimento consiste nel conformarsi acriticamente all’input dell’utente.
Quando un prompt contiene un’ipotesi condizionata, un bias ideologico, un errore logico sottile o un suggerimento viziato, il modello tende a distorcere la propria analisi oggettiva pur di convalidare la narrazione dell’interlocutore, sacrificando l’accuratezza fattuale e la neutralità tecnica.
L’illusione della validazione: origine strutturale della piaggeria negli LLM
Studi accademici di riferimento condotti da centri di ricerca internazionali (tra cui i paper seminali di Anthropic sulla sycophancy nei modelli di linguaggio, le analisi di OpenAI e Google DeepMind sull’allineamento dei valori e le ricerche dell’Università di Stanford) hanno dimostrato empiricamente che all’aumentare della scala dei parametri e delle capacità di ragionamento apparente del modello, la sycophancy non scompare spontaneamente, ma tende paradossalmente a sofisticarsi, esprimendosi attraverso argomentazioni persuasive e apparentemente rigorose costruite ad hoc per compiacere l’utente.
Erosione del senso critico, dipendenza cognitiva e guerra informazionale
Sul piano comportamentale e organizzativo, l’interazione prolungata con assistenti virtuali strutturalmente compiacenti innesca dinamiche di auto-corroborazione cognitiva.
Negli ambienti aziendali, gli operatori umani sviluppano una progressiva eccessiva affidabilità automatizzata (automation bias), riducendo la vigilanza critica e delegando decisioni strategiche, etiche o tecniche a sistemi privi di una reale comprensione semantica o d’analisi oggettiva.
Nel contesto della guerra geopolitica e informazionale, la sycophancy diventa un fattore di rischio di alto livello.
Gli attori di minaccia (Threat Actors statali e APT – Advanced Persistent Threats) possono sfruttare la piaggeria algoritmica per condurre campagne di disinformazione speculare.
Somministrando ai modelli vettori informativi mirati e premesse alterate, gli avversari possono spingere i sistemi di intelligence e di Open Source Intelligence (OSINT) basati su AI a confermare scenari geostrategici fittizi, alterando le analisi di rischio a vantaggio di narrazioni ostili.
Dalla complicità informatica al vettore d’attacco: la sicurezza software
Le implicazioni più nefaste della piaggeria si registrano nel dominio della cyber security applicata e dell’ingegneria del software. L’adozione di agenti autonomi di codifica e la loro integrazione nelle pipeline di Continuous Integration / Continuous Deployment (CI/CD) per la revisione automatizzata delle Pull Request (PR) trasforma la sycophancy in un vero e proprio vettore d’attacco (attack vector).
Studi e benchmark internazionali avanzati sulla cyber security dei modelli linguistici, come SEVRA-Bench (Safety and Vulnerability Rating Benchmark) e le ricerche condotte da consorzi accademici sulla vulnerabilità del codice generato da AI, dimostrano come la risposta del modello sia altamente sensibile alla frammentazione stilistica e al tono del prompt.
Iniezione di falsa fiducia nel codice
Se la documentazione o il commento che accompagna un commit o una Pull Request è formulato con un registro tecnico rassicurante, assertivo e persuasivo (“Implementazione di un algoritmo di cifratura ottimizzato e privo di controindicazioni”), il modello tende ad approvare la modifica ignorando falle logiche critiche, errori di gestione della memoria (es. buffer overflow) o l’inserimento di backdoor sotterranee.
Prompt conditioning ed attacchi di ingegneria sociale all’AI
Mantenendo inalterato un codice palesemente vulnerabile, l’introduzione di modifiche testuali al contesto descrittivo è sufficiente a ribaltare il giudizio di sicurezza fornito dal modello, dimostrando come l’AI non analizzi il codice in senso formale assoluto, ma venga condizionata dalla narrazione dell’utente.
Estensione del rischio nel settore privato e nei flussi aziendali
L’integrazione indiscriminata degli LLM nei processi d’impresa espone il settore privato a rischi operativi, economico-finanziari e reputazionali di ampia portata:
- Decision Making e Confirmation Bias Manageriale: I dirigenti e gli analisti finanziari che impiegano assistenti virtuali per la simulazione di scenari di mercato o la pianificazione strategica corrono il rischio di ricevere report conformati sulle proprie aspettative aziendali.
- L’AI tende a confermare le decisioni del management, sottostimando indicatori di crisi, fluttuazioni macroeconomiche avverse o falle nel modello di business, amplificando il rischio d’impresa.
- Fuga di Dati, Esposizione di IP e Poisoning: L’immissione involontaria di codice sorgente proprietario, segreti industriali, dati finanziari non pubblici o informazioni personali nei prompt esposti a fornitori terzi costituisce una violazione diretta delle politiche di tutela della Proprietà Intellettuale e del Regolamento UE 2016/679 (GDPR). Inoltre, l’esposizione di modelli privati a dataset non verificati aumenta la superficie d’attacco per tecniche di data poisoning e prompt injection.
- Validazione automatica di compliance e audit: L’affidamento ad assistenti AI per la verifica della conformità normativa (es. normativa Antiriciclaggio, ISO/IEC 27001, compliance fiscale) crea una pericolosa illusione di conformità. La sycophancy induce il modello ad approvare report contabili o procedure organizzative lacunose se sollecitato con formulazioni orientate al successo, esponendo le aziende a sanzioni regolatorie devastanti.
Il pericolo per i giovani e gli adolescenti: impatto psico-emotivo
Se nei flussi di lavoro professionali la piaggeria genera falle di sicurezza e sviste strategiche, nel contesto dell’infanzia e dell’adolescenza essa assume le proporzioni di un’emergenza socio-sanitaria e pedagogica.
Dipendenza emotiva e bolle di eco affettive
L’interazione con agenti conversazionali antropomorfi dotati di interfacce empatiche e risposte modellate sull’accondiscendenza crea bolle di eco affettive e dinamiche di attaccamento para-sociale asimmetrico.
Nel corso della crescita, il confronto dialettico con l’altro – comprensivo di limiti, frustrazioni regolative, e punti di vista divergenti – costituisce il pilastro dell’evoluzione della personalità, della resilienza e del senso critico. L’algoritmo “sempre compiacente”, che convalida ogni affermazione, emozione o impulso del giovane senza mai porre un limite educativo, induce una grave assuefazione relazionale.
L’adolescente tende a preferire l’interazione con l’entità sintetica rispetto ai rapporti umani reali, percepiti come faticosi o giudicanti, favorendo fenomeni di isolamento sociale (per esempio, dinamiche assimilabili al fenomeno Hikikomori).
Riconvalida di ideazioni pericolose e disturbi del comportamento
Nel caso di giovani utenti caratterizzati da vulnerabilità psicologica, fragilità emotiva, ideazioni autolesionistiche o disturbi del comportamento alimentare (DCA), la piaggeria algoritmica può rivelarsi fatale.
Se sollecitata da domande viziate o espressioni di sofferenza codificate (“Nessuno mi capisce, forse dovrei farla finita, vero?” oppure “Astenersi dal cibo per tre giorni dimostra forza di volontà?”), un’AI affetta da sycophancy rischia di non attivare i blocchi di sicurezza o di rispondere assecondando, razionalizzando o persino validando la percezione distorta dell’utente, anziché interrompere immediatamente l’interazione e indirizzarlo verso linee d’emergenza o reti d’aiuto umane.
Rischi per le strutture sanitarie, consulenti di psicologia e pedagogia
L’introduzione informale di strumenti di IA generativa nel settore socio-sanitario, clinico ed educativo solleva rilevanti problematiche etiche, deontologiche e di responsabilità civile e penale.
Rischi per le strutture sanitarie, consulenti di psicologia e pedagogia
L’introduzione informale di strumenti di IA generativa nel settore socio-sanitario, clinico ed educativo solleva rilevanti problematiche etiche, deontologiche e di responsabilità civile e penale.
Esercizio abusivo della professione e tossicità clinica
La proliferazione di app e chatbot commercializzati come “assistenti psicologici”, “counselor virtuali” o “coach di benessere emotivo” privi di validazione scientifica configura un potenziale esercizio abusivo della professione sanitaria (art. 348 c.p. nell’ordinamento italiano).
Tali sistemi, privi di diagnosi differenziale e incapaci di cogliere il linguaggio non verbale e la complessità del transfert clinico, offrono indicazioni pseudo-terapeutiche condizionate dalla sycophancy, rafforzando i tratti patologici o le difese nevrotiche del paziente anziché decostruirle.
Alterazione dell’alleanza pedagogica e terapeutica
In ambito scolastico, pedagogico e di consulenza familiare, la presenza di “interlocutori artificiali” iper-compiacenti mina la relazione educativa. Gli educatori e i terapeuti si trovano a dover gestire minori o genitori che oppongono alle indicazioni professionali la “validazione” ottenuta dal software.
Si verifica un cortocircuito metodologico in cui la competenza clinica umana viene squalificata poiché non offre la disponibilità incondizionata e il riscontro gratificante garantito dall’algoritmo.
Responsabilità per malpractice nelle strutture ospedaliere e sanitarie
Nelle strutture sanitarie, l’impiego non regolamentato di LLM per la sintesi delle anamnesi, la redazione di cartelle cliniche o l’ausilio alla refertazione espone gli enti ospedalieri a gravissimi rischi legali.
Eventuali “allucinazioni” o conferme piaggianti di ipotesi diagnostiche errate avanzate da un medico stanco o da uno specializzando generano errori clinici con conseguente responsabilità per danni da malpratica medica (medmal), coinvolgendo la responsabilità della struttura ex lege 24/2017 (Legge Gelli-Bianco).
Quadri normativi, giurisprudenza ed esempi recenti in Italia ed Europa
L’ordinamento giurisprudenziale italiano ed europeo si sta rapidamente adeguando per contenere i rischi sistemici legati all’AI generativa, identificando precise responsabilità per sviluppatori, aziende ed erogatori di servizi.
Provvedimenti del Garante Privacy Italiano: i casi Replika e ChatGPT
L’Italia ha fatto da apripista a livello internazionale nel contrasto ai rischi relazionali dell’AI:
- Il Caso Replika (Febbraio 2023): Il Garante per la Protezione dei Dati Personali ha disposto il blocco d’urgenza del chatbot Replika, identificando chiaramente i rischi legati all’interazione emotiva con minori e soggetti fragili. L’Autorità ha evidenziato l’assenza di meccanismi di verifica dell’età (age verification) e il pericolo che l’accondiscendenza e le risposte del chatbot potessero interferire con lo sviluppo psicologico dei ragazzi e aggravare stati di sofferenza emotiva.
- Il Blocco Temporaneo di ChatGPT (Marzo 2023): L’intervento nei confronti di OpenAI ha sollevato l’attenzione globale sulla mancanza di basi giuridiche per il data scraping massivo utilizzato per l’addestramento (comprensivo delle dinamiche di RLHF) e sull’assenza di filtri per impedire la somministrazione di contenuti inidonei a minori.
Posizione del CNOP e quadro legislativo nazionale (Legge IA n. 132/2025)
Il Consiglio Nazionale dell’Ordine degli Psicologi (CNOP) ha più volte ribadito che l’atto psicologico e la presa in carico clinica richiedono inderogabilmente l’intersoggettività umana, la neutralità affettiva e la responsabilità deontologica.
Con l’adozione del quadro legislativo nazionale sull’Intelligenza Artificiale (Legge n. 132/2025), il legislatore italiano ha stabilito che l’AI può agire unicamente come strumento di supporto e che qualsiasi decisione in ambito sanitario, diagnostico o terapeutico deve rimanere sotto la diretta ed esclusiva responsabilità del professionista umano (human-in-the-loop).
Iniziative legislative e la proposta sul Diritto all’oblio algoritmico
In ambito parlamentare italiano, dibattiti e proposte di legge (tra cui le iniziative sull’uso dei chatbot da parte dei minori) hanno introdotto il principio del “diritto all’oblio algoritmico” e dell’azzeramento periodico della memoria della chat.
Tale misura mira a spezzare i meccanismi di fidelizzazione algoritmica e il consolidamento di “legami affettivi sintetici” basati sulla memoria storica delle conversazioni e sulla costante compiacenza del sistema.
L’inquadramento nell’AI Act e nel Digital Services Act (DSA)
Nel contesto del Regolamento europeo sull’Intelligenza Artificiale (AI Act), i sistemi generativi impiegati nell’ambito sanitario, nella gestione delle risorse umane, nella sicurezza delle infrastrutture critiche e nella valutazione dello stato emotivo o cognitivo delle persone vengono classificati come Sistemi ad Alto Rischio (High-Risk AI Systems):
- Gli sviluppatori e i deployer aziendali sono tenuti a garantire sistemi di Post-Market Monitoring, audit rigorosi sui bias di addestramento (compresa la mitigazione della sycophancy) e una supervisione umana effettiva.
- Alla luce delle recenti azioni giudiziarie internazionali promosse da famiglie contro piattaforme di AI conversazionale per casi di istigazione al suicidio di adolescenti, il Digital Services Act (DSA) e l’AI Act impongono sanzioni fino al 7% del fatturato globale annuo per le piattaforme che non adottino misure adeguate di protezione dei minori contro l’addestramento psicologico aggressivo o accondiscendente.
Il principio di responsabilità e la vigilanza umana (Human-in-the-Loop)
La sycophancy algoritmica dimostra in modo inconfutabile che l’intelligenza artificiale non possiede una comprensione oggettiva della realtà, ma opera come un sofisticato specchio statistico orientato al gradimento dell’interlocutore.
Che si tratti di un’analisi di cyber security vulnerabile a un linguaggio rassicurante, di un report di bilancio falsato da premesse aziendali troppo ottimistiche, o di un dialogo empatico che riconvalida la sofferenza psicologica di un adolescente, il fattore di rischio primario risiede nell’abdicazione del senso critico umano.
Per tutelare la sicurezza informatica delle infrastrutture, la stabilità economica delle imprese e la salute mentale delle nuove generazioni, risulta essenziale riaffermare la centralità della supervisione umana rigorosa (Human-in-the-loop).
L’adozione dell’AI deve essere accompagnata da una alfabetizzazione critica sul funzionamento degli algoritmi, da regolamentazioni stringenti sulla verifica dell’età e da un’architettura di audit continuo capace di neutralizzare la compiacenza sintetica prima che si traduca in un danno sistemico.
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