Immaginate un Google Translate per le balene.

Una balena vocalizza, un’intelligenza artificiale ascolta e sullo schermo compare: “Qui c’è del cibo”. Noi scriviamo una risposta, il computer genera il richiamo corretto e dall’altra parte arriva una replica.

È un’immagine irresistibile.

Ed è anche molto più avanti di ciò che sappiamo realmente fare.

L’IA è bravissima a trovare pattern

Machine learning e modelli generativi permettono di analizzare quantità di registrazioni che un essere umano impiegherebbe anni a classificare. Balene, elefanti, primati, uccelli e molte altre specie producono sequenze vocali complesse nelle quali algoritmi possono individuare ricorrenze, categorie e relazioni con il contesto.

Questa capacità sta cambiando la bioacustica. Ma c’è una differenza enorme tra riconoscere che due suoni appartengono a categorie differenti e sapere cosa “significhino” per l’animale.

Un suono non è automaticamente una parola

Il linguaggio umano ci ha abituati a pensare in termini di dizionario: segnale A = significato B. La comunicazione animale può dipendere invece da contesto, identità, stato emotivo, posizione, relazione sociale e sequenze di segnali.

Due vocalizzazioni acusticamente simili possono avere funzioni differenti. Due segnali differenti possono produrre comportamenti simili.

Per questo l’etologo sul campo resta indispensabile. L’algoritmo può scoprire una struttura che non avevamo visto; solo esperimenti e osservazioni possono stabilire che cosa quella struttura faccia davvero.

E se imparassimo a rispondere?

Qui la questione diventa ancora più interessante.

Supponiamo di identificare con buona affidabilità un richiamo associato al cibo. Un sistema artificiale potrebbe riprodurlo. L’animale reagisce andando verso la sorgente sonora.

Abbiamo comunicato con lui?

In un certo senso sì. Ma se non c’è cibo, abbiamo anche prodotto deliberatamente un segnale falso capace di modificarne il comportamento.

Abbiamo imparato a parlargli oppure abbiamo imparato a manipolarlo?

Allarme, corteggiamento, identità

La questione diventa delicata con segnali socialmente importanti. Riprodurre artificialmente un richiamo di allarme potrebbe provocare stress e fuga. Un richiamo sessuale potrebbe alterare il comportamento riproduttivo. Un segnale associato a un individuo potrebbe interferire con relazioni sociali.

La tecnologia che può aiutare a monitorare e proteggere una specie può quindi anche introdurre perturbazioni se utilizzata senza conoscere bene le conseguenze.

Il problema del consenso

Un animale non può firmare un modulo di consenso informato. Questo non impedisce la ricerca comportamentale, ma rende ancora più importante definire limiti, minimizzare il disturbo e valutare benefici e rischi.

Con sistemi generativi capaci di produrre rapidamente nuovi segnali, la questione diventa urgente prima ancora di avere un vero traduttore interspecie.

La parte positiva

Capire meglio la comunicazione animale potrebbe aiutarci a rilevare stress, separazione, pericolo, presenza di predatori o cambiamenti nell’ambiente. Potrebbe offrire nuovi strumenti per la conservazione e migliorare il benessere degli animali sotto cura umana.

Ma proprio perché il potenziale è enorme, sarebbe un errore confondere la capacità dell’IA di trovare correlazioni con la comprensione di una mente diversa dalla nostra.

Imparare ad ascoltare

Forse un giorno costruiremo davvero sistemi capaci di scambiare informazioni sofisticate con altre specie.

Quel giorno avremo conquistato qualcosa di straordinario: la possibilità di far arrivare intenzionalmente un messaggio oltre il confine della nostra specie.

Ma insieme alla possibilità di dire la verità arriverà inevitabilmente anche quella di produrre un segnale falso.

Imparare la lingua di un animale ci darebbe il potere di parlargli. Ma anche quello di mentirgli.

E forse il primo segno che abbiamo davvero imparato ad ascoltare gli animali sarà capire quando è meglio restare in silenzio.

Capire non significa ancora tradurre

Per costruire un vero “traduttore” non basta associare un richiamo a una situazione. Servirebbe distinguere almeno tre livelli: la struttura del segnale, ciò che il segnale indica nel contesto e l’effetto che produce sugli altri individui.

È la differenza fra riconoscere che un suono compare spesso vicino al cibo e dimostrare che, per quella specie, quel suono funzioni davvero come un messaggio sul cibo. Gli esperimenti di playback, in cui un segnale viene riprodotto e si osserva la risposta, saranno quindi cruciali. Ed è proprio lì che la potenza dell’IA dovrà incontrare i limiti dell’etologia.

Fonti

Nature – AI is helping to decode animals’ speech. Will it also let us talk with them?

AI and Ethics – Ethical implications of AI-mediated interspecies communication.