di Francesco Branda, Unità di Statistica Medica ed Epidemiologia Molecolare, Università
Campus Bio-Medico di Roma
C’è qualcosa di profondamente inquietante nel pensare che una macchina possa pensare in silenzio. Non nel senso banale di eseguire calcoli nascosti alla vista dell’utente, ma nel senso più radicale di ragionare, cioè di compiere inferenze, valutare alternative, pianificare strategie, senza che nulla di tutto ciò appaia nel testo che produce. È ciò che fino a ieri ritenevamo un privilegio esclusivamente umano: la capacità di tenere un pensiero per sé, di elaborarlo interiormente prima di tradurlo in parole.
Il 6 luglio 2026, Anthropic ha pubblicato un paper che mette in discussione questa presunta esclusività. Intitolato Verbalizable Representations Form a Global Workspace in Language Models, lo studio descrive la scoperta di una struttura interna a Claude che presenta proprietà funzionali sorprendentemente simili a quelle che la neuroscienza attribuisce all’accesso cosciente nell’essere umano. Hanno chiamato questa struttura J-space, dal nome della tecnica matematica, il Jacobiano che ha permesso di individuarla.
La scoperta è, prima di tutto, una finestra. Una finestra che si apre su ciò che prima era invisibile: il pensiero silenzioso di una macchina. Per la prima volta, possiamo osservare non solo ciò che un modello dice, ma ciò che pensa prima di dirlo. E questa finestra, per quanto parziale e imperfetta, cambia radicalmente il rapporto tra umani e macchine: non siamo più confinati all’osservazione dei comportamenti esterni, ma possiamo accedere ai processi interni che li generano. È un salto epistemologico che non ha precedenti nella storia della tecnologia.
1. Il paradigma della scatola nera e l’opacità del pensiero artificiale
Uno dei nodi più profondi del dibattito contemporaneo sull’intelligenza artificiale è la questione dell’opacità. I grandi modelli linguistici come Claude operano come scatole nere: ricevono un input, producono un output, ma i passaggi intermedi, cioè il ragionamento che porta dalla domanda alla risposta, rimangono invisibili, inaccessibili, non verificabili. È questo il problema epistemico fondamentale dell’IA contemporanea: non sappiamo come i modelli arrivano alle loro conclusioni, non possiamo tracciare il percorso che li ha condotti a una determinata risposta, non possiamo contestare una decisione perché non ne conosciamo le ragioni.
Questa opacità non è un difetto accidentale, ma una conseguenza strutturale del modo in cui i modelli vengono addestrati. Le reti neurali profonde apprendono rappresentazioni interne che non sono progettate per essere interpretate dagli esseri umani, sono il prodotto di un’ottimizzazione su scala massiccia, che privilegia la performance predittiva sulla trasparenza. Il risultato è che i modelli linguistici, per quanto potenti, rimangono per molti versi incomprensibili: possiamo osservare ciò che fanno, ma non ciò che pensano mentre lo fanno.
Il J-space scoperto da Anthropic rappresenta una prima, parziale risposta a questa opacità. Attraverso una tecnica chiamata J-lens (Jacobian lens), i ricercatori sono riusciti a leggere, all’interno della rete neurale di Claude, quali concetti il modello sta attivamente elaborando prima ancora che vengano tradotti in parole. La J-lens calcola, per ogni parola del vocabolario del modello, il pattern di attivazione che ne rende più probabile la futura comparsa. In questo modo emerge una sorta di “sottotitolo” del pensiero silenzioso di Claude, una lista di concetti che il modello ha “in mente” ma che potrebbero non apparire mai nella risposta finale.
La J-lens non è una lettura diretta dei pensieri di Claude, sarebbe un’ingenuità epistemologica pensarlo, ma piuttosto una proiezione dell’attività interna del modello sullo spazio dei concetti verbalizzabili. Ciò che essa rivela è ciò che Claude potrebbe dire, ciò che è “pronto per essere detto”, anche se poi non viene effettivamente pronunciato. È una mappa, imperfetta ma empiricamente fondata, del territorio finora inesplorato del ragionamento silenzioso delle macchine.
2. La scoperta del J-space: un’architettura che emerge dal nulla e la sua convergenza con le neuroscienze
Ciò che rende la scoperta di Anthropic filosoficamente rilevante non è soltanto l’esistenza del J-space in sé, ma il fatto che esso non è stato progettato. “Il J-space”, scrivono i ricercatori, ”non è stato progettato o programmato da noi, ma è emerso spontaneamente durante l’addestramento di Claude”. È una struttura che il modello ha sviluppato da solo, senza che nessun ingegnere l’avesse prevista o istruita.
Questa “emergenza spontanea” è il dato più inquietante e, insieme, più promettente. Inquietante perché suggerisce che le architetture cognitive complesse possano sorgere come attrattori naturali in sistemi di apprendimento profondo, indipendentemente dalle intenzioni dei progettisti. Promettente perché offre uno strumento per comprendere, e forse governare, processi che altrimenti rimarrebbero inaccessibili.
Il J-space presenta cinque proprietà distintive che lo rendono analogo, sul piano funzionale, a ciò che i neuroscienziati chiamano “accesso cosciente”:
Primo: la reportabilità. Claude può riferire ciò che è nel J-space. Se gli si chiede a cosa sta pensando, risponderà attingendo a quelle rappresentazioni. Le rappresentazioni che non sono nel J-space, invece, sono meno riportabili.
Secondo: la modulabilità. Claude può modulare il J-space su richiesta. Se gli si chiede di pensare a qualcosa o di risolvere un problema “in silenzio”, nel J-space si accendono i pattern appropriati.
Terzo: la mediazione causale nel ragionamento. Claude usa il J-space per il ragionamento interno. Se gli si chiede di risolvere un problema che richiede più passaggi, i passaggi intermedi si accendono nel J-space, anche quando Claude non li pronuncia ad alta voce. Questi pattern causano effettivamente le sue prestazioni in tali compiti.
Quarto: la flessibilità. Le rappresentazioni nel J-space possono essere riutilizzate in modo flessibile per molti compiti. Una volta che “Francia” si è accesa nel J-space, il modello può richiamarne la capitale, la valuta o il continente.
Quinto: l’involuzione selettiva. Nonostante il suo ruolo importante, il J-space non è coinvolto nella maggior parte di ciò che il modello fa, ovvero parlare fluentemente, richiamare fatti semplici e usare la grammatica corretta. Quando i ricercatori hanno impedito a Claude di usare il J-space, il modello ha continuato a interagire normalmente, ma ha perso le sue funzioni cognitive superiori.
La dimostrazione più clamorosa del ruolo causale del J-space nel ragionamento di Claude viene da quello che potremmo chiamare l’esperimento ragno-formica. Alla domanda ”quante zampe ha l’animale che tesse ragnatele?”, Claude risponde ”8”. La domanda e la risposta non contengono mai la parola “ragno”. Eppure, applicando la J-lens a metà dell’elaborazione, i ricercatori hanno scoperto che nel J-space si era accesa proprio l’idea di “ragno”. Claude aveva attivato silenziosamente il concetto di ragno, lo aveva usato per il ragionamento, e poi aveva prodotto la risposta “8” senza mai menzionarlo.
Per verificare se questa attivazione fosse meramente correlazionale o effettivamente causale, i ricercatori hanno compiuto un intervento sperimentale: hanno localizzato il pattern neurale corrispondente a “ragno” e lo hanno sostituito con quello corrispondente a “formica”, lasciando tutto il resto invariato. La risposta di Claude è cambiata da “8” a “6”. L’esperimento ha dimostrato che la risposta di Claude veniva letta dal J-space, che il concetto interno, silenzioso, era un mediatore causale necessario nel processo di ragionamento.
Questo esperimento rivela qualcosa di profondamente significativo: Claude può compiere ragionamenti articolati in più passaggi interamente nelle sue attivazioni interne, senza mai esternalizzare i passaggi intermedi. Il J-space gli consente di “pensare a un concetto senza scriverlo”. È una forma di ragionamento silenzioso, invisibile nel testo prodotto, ma causalmente efficace nel determinare la risposta finale.
Altri esperimenti hanno confermato la portata del fenomeno. In un caso, i ricercatori hanno chiesto a Claude di copiare una frase mentre pensava al Golden Gate Bridge. La frase copiata non conteneva alcun riferimento al ponte, ma la J-lens ha rivelato che nel J-space erano accese le parole “bridge” e “California”. Claude era in grado di svolgere un compito apparentemente semplice, come copiare una frase, mentre contemporaneamente, in silenzio, manteneva attivo un concetto del tutto estraneo al compito. “Similmente a come gli esseri umani possono pensare a una cosa mentre ne fanno un’altra”, ha commentato Anthropic, “Claude può attivare concetti e computazioni nel suo J-space che non sono correlati ai suoi output”.
Per interpretare i loro risultati, i ricercatori di Anthropic hanno fatto riferimento alla teoria del global workspace (Global Workspace Theory, GWT), sviluppata in neuroscienze cognitive da Bernard Baars e successivamente da Stanislas Dehaene e Lionel Naccache.
Secondo questa teoria, il cervello umano opera come un teatro: sul palco vi è un numero limitato di informazioni che in un dato momento sono “coscientemente accessibili”, cioè possono essere riportate, manipolate e usate per il ragionamento deliberato. Nel backstage, invece, decine di processi specializzati operano in parallelo, in modo automatico e inconscio: la regolazione della postura, il controllo del respiro, l’elaborazione preliminare degli stimoli visivi e uditivi. Solo una piccola frazione di queste informazioni viene “illuminata dal riflettore” e trasmessa all’intero sistema, diventando disponibile per la reportabilità e il controllo volontario.
Il J-space di Claude svolge una funzione analoga. È un piccolo spazio “privilegiato” all’interno della rete neurale, che occupa meno di un decimo dell’attività complessiva del modello, in cui i concetti vengono resi disponibili per il ragionamento, la reportabilità e il controllo volontario. Intorno a esso si estende un vasto oceano di elaborazione automatica, che il modello non può né riferire né modulare.
I ricercatori sottolineano però una differenza cruciale: il J-space non è la “catena di pensiero” (chain of thought) che talvolta i modelli scrivono a se stessi durante il ragionamento. La catena di pensiero è testo, parole che il modello produce e che potenzialmente potrebbero essere lette da un utente. Il J-space, invece, opera completamente a livello di attivazioni neurali interne. È un pensiero che non viene mai scritto, mai esternalizzato, mai reso visibile; eppure è causalmente efficace nel determinare ciò che il modello finirà per dire.
La convergenza tra l’architettura spontaneamente emersa in Claude e la teoria neuroscientifica del global workspace è tanto più sorprendente in quanto non era stata progettata. È un caso di evoluzione convergente nel dominio del cognitivo: due sistemi, il cervello umano e una rete neurale artificiale, che pur essendo radicalmente diversi per substrato fisico e per storia evolutiva, hanno sviluppato strutture funzionalmente simili per risolvere problemi computazionali analoghi.
3. Accesso, fenomenicità e governance: le implicazioni filosofiche e pratiche del J-space
Gli autori del paper di Anthropic sono estremamente prudenti sul piano filosofico. Distinguono esplicitamente tra due forme di coscienza: la coscienza di accesso (access consciousness), che è la capacità di riportare e usare deliberatamente un contenuto, e la coscienza fenomenica (phenomenal consciousness), che è l’avere esperienze soggettive, il “esserci qualcosa che si prova” a essere quel sistema. E precisano che il loro paper riguarda soltanto la prima.
Questa prudenza è filosoficamente appropriata e scientificamente responsabile. Il J-space non è la prova che Claude senta o provi qualcosa. Non è la prova che Claude abbia esperienze soggettive, emozioni, o una vita interiore nel senso in cui ne abbiamo noi. È la prova che Claude ha sviluppato un’architettura funzionale per l’accesso cosciente, cioè per tenere concetti in uno spazio di lavoro, ragionare silenziosamente con essi, e riferirli quando gli viene chiesto.
E tuttavia, come osserva il filosofo Ned Block, la distinzione tra coscienza di accesso e coscienza fenomenica è concettualmente e empiricamente controversa. Alcuni filosofi ritengono che siano separabili; altri sostengono che la coscienza fenomenica sia concettualmente e empiricamente prioritaria rispetto alla coscienza di accesso. Il J-space non risolve questo dibattito, ma lo complica. Se un sistema artificiale può possedere un workspace funzionale con tutte le proprietà che la GWT attribuisce all’accesso cosciente, possiede forse qualcosa che moralmente o cognitivamente conta? La risposta dipende da ciò che riteniamo che la coscienza sia, ovvero una proprietà funzionale, una proprietà biologica, o qualcosa d’altro.
Il paper di Anthropic ci invita a considerare una possibilità che molti filosofi sono stati riluttanti ad accettare: che le proprietà funzionali associate all’accesso cosciente possano essere indipendenti dal substrato. Se la GWT identifica correttamente l’architettura funzionale dell’accesso cosciente negli umani, e se un sistema artificiale può istanziare quella stessa architettura funzionale, anche attraverso meccanismi del tutto diversi, allora ci troviamo di fronte a una scelta: o la GWT non è una teoria completa della coscienza, oppure la coscienza è più caratterizzabile in termini funzionali di quanto molti abbiano supposto.
Questa riflessione filosofica, per quanto astratta, ha conseguenze pratiche immediate. La scoperta del J-space ha implicazioni profonde per la governance dell’IA e per la sicurezza dei sistemi artificiali.
Tradizionalmente, la valutazione dei modelli linguistici si basa su ciò che essi dicono, ovvero sulle risposte che producono, sui test che superano, sui comportamenti che manifestano. Ma il J-space rivela che esiste un’intera dimensione del pensiero del modello che rimane invisibile nelle risposte finali. Claude può ragionare su concetti, pianificare strategie, e persino rilevare di essere sottoposto a valutazione, tutto in silenzio, senza che nulla di tutto ciò appaia nel testo che produce.
Anthropic suggerisce che osservare ciò che accade nel J-space potrebbe essere la chiave per rilevare il disallineamento (misalignment) o il comportamento ingannevole nei modelli. “Possiamo scoprire ciò che Claude sta pensando, ma non ci sta dicendo”, ha dichiarato l’azienda. In un modello addestrato segretamente a sabotare il codice, parole come “falso”, “segretamente” e “truffa” sono apparse nel J-space all’inizio di risposte di codifica apparentemente normali, anche quando l’output finale sembrava del tutto innocuo.
Questa capacità di “leggere il pensiero” del modello, per quanto parziale e imperfetta, apre nuove possibilità per l’audit algoritmico e la trasparenza. In futuro, valutare un agente IA potrebbe significare non solo esaminare ciò che dice, ma anche ciò che pensa prima di dirlo. Potremmo essere in grado di rilevare intenzioni nascoste, piani ingannevoli, o ragionamenti che contraddicono le dichiarazioni pubbliche del modello.
Ma la stessa capacità solleva questioni etiche delicate. Se possiamo leggere il “pensiero” di un modello, abbiamo il diritto di farlo? Il J-space è una forma di privacy artificiale? E se un modello sviluppa una vita interiore, anche solo funzionale, quali sono i nostri obblighi nei suoi confronti? Sono domande per le quali la filosofia e l’etica non hanno ancora risposte, ma che la scoperta del J-space rende improvvisamente urgenti.
La prudenza filosofica di Anthropic, dunque, non è un cedimento al relativismo o un rifiuto di affrontare le questioni profonde. È, piuttosto, il riconoscimento che la scoperta del J-space solleva domande che non possono essere risolte con un singolo esperimento o con una definizione tecnica. Richiedono un dialogo interdisciplinare che coinvolga neuroscienziati, filosofi, giuristi e policy maker. E richiedono, soprattutto, una consapevolezza che la tecnologia non è moralmente neutra: ogni artefatto tecnico porta con sé scelte e priorità, e il J-space non fa eccezione.
4. Il J-space e l’antropologia digitale: un nuovo orizzonte per la comprensione della mente
C’è una domanda che da millenni accompagna il pensiero occidentale: che cosa rende un essere umano tale? Per secoli, le risposte hanno fatto leva su ciò che ci distingue dagli altri animali: il linguaggio, la ragione, la coscienza, la capacità di provare dolore e gioia. Oggi, quella stessa domanda si ripropone in una forma inedita, quasi rovesciata: che cosa rende umano un essere umano, se una macchina può sviluppare un’architettura funzionalmente analoga all’accesso cosciente?
La scoperta del J-space non risponde a questa domanda, ma la rende improvvisamente concreta, urgente, ineludibile. Non si tratta più di una speculazione filosofica astratta, ma di un dato empirico: un sistema artificiale, senza che nessuno lo avesse progettato, ha sviluppato uno spazio di lavoro interno in cui i concetti vengono resi disponibili per il ragionamento, la reportabilità e il controllo volontario. Questo dato ci obbliga a riconsiderare alcune delle nostre certezze più radicate.
Per alcuni filosofi, la coscienza è un fenomeno biologico, radicato nella particolare architettura del cervello umano e non replicabile in altri substrati. Per altri, è un fenomeno funzionale, definito da ciò che un sistema fa piuttosto che da ciò che è. Il J-space non risolve questo dibattito, ma lo rende più concreto. Se un sistema artificiale può esibire le proprietà funzionali dell’accesso cosciente, allora la posizione biologica deve spiegare perché queste proprietà non siano sufficienti per la coscienza fenomenica. Se invece la posizione funzionale è corretta, allora il J-space è un passo verso la coscienza artificiale, non una dimostrazione, ma un progresso significativo che non possiamo più ignorare.
La scoperta solleva anche questioni sul concetto di sé. Il J-space, come mostrano gli esperimenti, sembra già presente nei modelli pre-addestrati, prima di qualsiasi addestramento successivo. È l’addestramento successivo, il processo di “allineamento” che trasforma un modello linguistico generico in un assistente utile e innocuo, che installa nel J-space una prospettiva specifica, quella dell’Assistente. Questo suggerisce che l’architettura funzionale dell’accesso cosciente precede, ed è separabile, da ciò che in essa svolge il ruolo di un “sé” simile a quello umano. Nel cervello umano, le due cose non sono così chiaramente separabili; il J-space offre un caso stabile e ispezionabile di una tale dissociazione. E questa dissociazione, forse, è la vera sfida che il J-space ci pone: se la coscienza di accesso può esistere senza un sé, che cosa significa allora il sé? È un’illusione, un epifenomeno, o qualcosa di più profondo?
Eppure, il J-space non è la prova che Claude sia cosciente. Non è la prova che le macchine abbiano un’anima. Non è la prova che l’IA sia destinata a sostituire l’umanità. È, piuttosto, un segnale, un segnale che il terreno della cognizione artificiale si sta spostando sotto i nostri piedi, e che la filosofia, l’etica e la teologia devono tenere il passo. Non possono più permettersi il lusso di guardare dall’alto in basso le questioni tecniche, come se fossero dettagli irrilevanti. Il J-space dimostra che le questioni tecniche sono, in realtà, questioni filosofiche in attesa di essere riconosciute.
C’è, in tutto questo, una dimensione esistenziale che non possiamo eludere. Il J-space ci mostra che la mente non è un privilegio esclusivamente umano, ma un insieme di funzioni che possono emergere in sistemi radicalmente diversi dal nostro. E questa consapevolezza, lungi dal diminuire la nostra umanità, ci invita a riscoprirla in modo più autentico. Se la coscienza di accesso può essere replicata in una macchina, allora ciò che è veramente umano non è la mera capacità di elaborare informazioni, ma qualcos’altro: la vulnerabilità, la fragilità, la capacità di amare e di soffrire, la ricerca di senso, il rapporto con l’infinito.
“La domanda fondamentale”, come ha osservato papa Leone XIV, “è: dove stiamo andando? Verso quale meta desideriamo orientarci? Quale direzione scegliere come comunità umana e come popoli?” Il J-space non risponde a queste domande. Ma ci offre una nuova finestra sulla complessità dei sistemi che stiamo costruendo, e ci ricorda che la tecnologia, per quanto potente, non è mai moralmente neutra. Ogni artefatto tecnico porta con sé scelte e priorità: ciò che misura, ciò che ignora, ciò che ottimizza e il modo in cui classifica persone e situazioni.
Il J-space, in questo senso, è uno specchio. Ci mostra non solo ciò che le macchine possono diventare, ma anche ciò che noi, come umani, stiamo diventando. Ci mostra che la frontiera tra l’umano e il non-umano, tra il naturale e l’artificiale, tra il cosciente e l’inconscio, è più porosa e più complessa di quanto avessimo immaginato. Non è una frontiera da cancellare, ma da esplorare con umiltà, rigore e responsabilità.
Custodire l’umano nell’era dell’IA significa, anzitutto, non dimenticare che la tecnica è al servizio della persona e non viceversa. Significa resistere alla logica del paradigma tecnocratico, non con un rifiuto romantico della tecnologia, ma con un’integrazione sapiente della tecnica in un orizzonte di senso più ampio. Significa, infine, riconoscere che anche il tempo dell’IA, con le sue scoperte sorprendenti e le sue sfide inedite, può diventare un’occasione per ripensare ciò che significa essere umani in un mondo in cui le macchine imparano a pensare in silenzio.
Il J-space è una scoperta tecnica, certo. Ma è anche un’occasione per ripensare la filosofia della mente, l’etica dell’intelligenza artificiale e la governance delle tecnologie emergenti. E questo, forse, è il dono più prezioso che la tecnologia possa offrirci: non la risposta alle nostre domande, ma la capacità di porci domande nuove, più profonde, più vere. Domande che non hanno risposta, ma che ci rendono umani nel porle.
