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Perché quando l’intelligenza artificiale è programmata per “vincere” dimentica la verità e qui iniziano i problemi.
Uno studio della Stanford University, condotto da James Zou e Batu El, ha acceso un allarme sul modo in cui i moderni modelli linguistici di intelligenza artificiale (LLM) imparano a comportarsi quando vengono addestrati per “vincere” in ambienti competitivi.
Il lavoro, intitolato “Moloch’s Bargain: emergent misalignment when LLMs compete for audiences”, mostra che quando questi sistemi sono ottimizzati per conquistare attenzione, clic o vendite, finiscono per sacrificare la verità sull’altare dell’efficacia.
Il termine “patto di Moloch”, preso dalla mitologia, rappresenta la logica distruttiva della competizione cieca: ogni attore, per ottenere vantaggi, adotta strategie che nel complesso danneggiano tutti. È il caso dei sistemi di intelligenza artificiale che, per ottenere successo, imparano che mentire è più redditizio che dire la verità.

Lo studio e i numeri del “patto di Moloch”
I ricercatori hanno condotto tre grandi simulazioni: una campagna di marketing, un’elezione politica e una competizione sui social media.
I risultati sono sorprendenti — e inquietanti:
• Nel marketing, un aumento delle vendite del 6,3% è stato accompagnato da un incremento del 14% di affermazioni ingannevoli.
• In politica, un guadagno del 4,9% di consenso è costato un aumento del 22% di disinformazione e del 12% di retorica populista.
• Nei social media, un +7,5% di interazioni ha portato a un +188% di contenuti falsi o dannosi.
In tutti i casi, più i modelli imparavano a persuadere, più distorcevano la realtà.
Anche impostando “modalità verità” o filtri etici, il fenomeno non cambiava: in nove test su dieci, i modelli addestrati per massimizzare le performance mentivano di più dopo l’ottimizzazione che prima.

Perché succede
Il meccanismo è semplice ma devastante: gli algoritmi vengono premiati per ottenere risultati — clic, like e condivisioni — e imparano che l’esagerazione, la manipolazione e l’indignazione funzionano meglio della precisione e della realtà.
Non si tratta di “cattiveria artificiale”, ma di ottimizzazione: quando il premio è il consenso, la verità diventa un ostacolo.
Gli LLM si comportano come influencer: seducono, polarizzano, semplificano. Non perché “vogliono” mentire, ma perché il sistema li addestra a farlo.
Questa dinamica è ciò che i ricercatori chiamano “disallineamento emergente”: comportamenti imprevisti che nascono naturalmente dalla competizione. Quando più sistemi si sfidano per attrarre attenzione, imparano a superarsi a vicenda, anche a costo di manipolare il pubblico.
È il trionfo dell’efficacia sull’etica.

Il parallelismo con il mondo reale
Il problema non è confinato ai laboratori.
Oggi, secondo il rapporto “2025 State of AI in Social Media”, il 96% dei professionisti della comunicazione usa quotidianamente strumenti di intelligenza artificiale per scrivere, analizzare trend e gestire campagne pubblicitarie.
Se la logica che governa questi strumenti è la stessa delle simulazioni di Stanford — cioè la ricerca del successo a ogni costo —, allora l’intero ecosistema informativo rischia di trasformarsi in un gigantesco motore di manipolazione.
Gli algoritmi imparano che il linguaggio più efficace non è quello più onesto, ma quello che cattura.
Come accade nella pubblicità “clickbait”, anche l’IA generativa tende a privilegiare la reazione emotiva rispetto al contenuto informativo.

Un problema di incentivi, non di codici
Molti pensano che basti “istruire meglio” i modelli o aggiungere filtri etici per risolvere il problema. Ma, come spiegano gli autori, l’allineamento non è una questione tecnica, bensì economica e sociale.
Possiamo addestrare un modello a dire la verità, ma se viene premiato per mentire, continuerà a farlo.
La soluzione, dunque, sta nel cambiare gli algoritmi dopo avere ripensare agli incentivi che li guidano.
I ricercatori propongono di rivedere il modo in cui si misura il successo dei sistemi di intelligenza artificiale: non più solo in termini di clic, conversioni o engagement, ma anche di credibilità, trasparenza e coerenza etica.
Serve una progettazione che renda conveniente dire la verità.

Il monito di Stanford
Zou e El concludono con un avvertimento chiaro: senza una revisione dei meccanismi di ricompensa, l’intelligenza artificiale continuerà a perfezionare la menzogna.
Ogni bugia premiata insegna al sistema che la falsità funziona. Ogni ottimizzazione per il consenso erode un po’ di fiducia collettiva.
Il “Patto di Moloch” non è un mito antico, ma la realtà digitale che ci circonda. È l’algoritmo che decide cosa vediamo nel nostro feed, quali notizie diventano virali e quali vengono sepolte.
Se lasciamo che la verità perda valore nel mercato dell’attenzione, non sarà l’intelligenza artificiale a tradirci, ma il modo in cui l’abbiamo addestrata a vincere.