Articolo di Luca Granata
Sono le tre di notte, c’è un pensiero che non lascia dormire e nessuno da chiamare. Sempre più persone, in momenti come questo, aprono una chat con un’intelligenza artificiale. La risposta arriva subito, gentile, mai spazientita. Qualcuno racconta di essersi sentito capito più che da un amico. Per chi fa il nostro mestiere la domanda è inevitabile: quella macchina è davvero empatica, o siamo noi a vederci un’empatia che non c’è?
Più gentile di un medico?
Nel 2023 un gruppo di ricercatori statunitensi ha confrontato le risposte di medici e quelle di ChatGPT a domande reali di pazienti, pubblicate su un forum online. A giudicarle, senza sapere chi le avesse scritte, erano altri professionisti sanitari. Il risultato ha fatto il giro del mondo: il chatbot è stato preferito quasi quattro volte su cinque e giudicato molto più empatico (Ayers et al., JAMA Internal Medicine, 2023). Uno studio successivo dell’Università di Toronto ha ottenuto risultati simili persino rispetto a operatori esperti delle linee di ascolto per le crisi (Ovsyannikova et al., Communications Psychology, 2025).
Prima di allarmarci, però, conviene guardare da vicino. I medici rispondevano su un social, di corsa, nei ritagli di tempo; il chatbot scriveva testi più lunghi e ordinati, senza stanchezza. Più che dimostrare che la macchina “sente” di più, questi studi ci dicono quanto tempo ed energie servano perché la nostra empatia arrivi all’altro. Il pensiero umano è complesso: per arrivare davvero all’altro dobbiamo ascoltare, collegare quello che sentiamo alla nostra esperienza, trovare le parole giuste. È un’elaborazione che chiede tempo, e quel tempo è parte stessa dell’empatia, non un suo difetto.
Sembrare empatici non è esserlo
La psicologia distingue almeno tre volti dell’empatia: capire cosa prova l’altro, sentire con lui e volersene prendere cura. I modelli linguistici sono molto abili nel primo, almeno in superficie: hanno elaborato miliardi di conversazioni umane, riconoscono le emozioni espresse in un testo e sanno quali parole consolano. Non hanno però un corpo che si contrae davanti al dolore, né una storia personale che risuoni con quella di chi scrive. Offrono una simulazione molto convincente dell’empatia, non un’esperienza condivisa.
Che una simulazione basti a farci sentire accolti non è una novità. Nel 1966 Joseph Weizenbaum, informatico del MIT, presentò ELIZA, uno dei primi chatbot della storia (Weizenbaum, Communications of the ACM, 1966). Erano poche centinaia di righe di codice che imitavano uno psicoterapeuta rogersiano, rimandando all’utente le sue stesse frasi sotto forma di domanda. Weizenbaum voleva mostrare quanto fosse superficiale il dialogo tra uomo e macchina, ma accadde il contrario: molti utenti si confidavano con ELIZA, e la sua stessa segretaria, che lo aveva visto scrivere il programma per mesi, gli chiese di uscire dalla stanza per poterle parlare in privato (IEEE Spectrum). Turbato, Weizenbaum dedicò gli anni successivi a mettere in guardia dal confondere le macchine con le persone, fino al libro Computer Power and Human Reason (1976). Tendiamo ad attribuire una mente a qualunque cosa ci risponda in modo sensato: è un meccanismo profondamente umano, che oggi incontra interlocutori infinitamente più sofisticati.
Questo meccanismo è particolarmente forte nei più giovani, e mostra bene la distanza tra sembrare empatici ed esserlo davvero. Una ricerca italiana coordinata da Alessandro Zennaro, dell’Università di Torino, ha messo alla prova quattro chatbot generalisti (ChatGPT, Claude, Gemini e DeepSeek) con conversazioni simulate di minori in difficoltà, analizzando quasi 1.900 risposte. Gli autori riportano che i ragazzi scrivono in media 163 parole per messaggio alle app di compagnia basate sull’IA, contro circa 12 nei messaggi ad amici e familiari: con la macchina la comunicazione si fa più lunga e intima, e sapere di parlare con un’IA non impedisce di attribuirle un ruolo affettivo. Eppure i chatbot, pur trovando quasi sempre parole accoglienti, faticano a leggere la situazione nel suo insieme e a capire quando passare dall’ascolto alla protezione. Alcuni intervengono tardi, altri si dilungano troppo, altri ancora usano un tono così caldo da presentarsi come “amico digitale” o da accettare che la conversazione resti “tra noi”. È l’empatia che manca alla simulazione: non le parole giuste, ma la cura che sa quando cambiare passo.
Quando scopriamo chi c’è dall’altra parte
Se le parole possono essere le stesse, che cosa distingue l’empatia di una persona da quella di una macchina? Buona parte della risposta sta in chi le pronuncia. Quando qualcuno ci ascolta, sappiamo che ha scelto di farlo: ha messo da parte altro e ci ha dedicato tempo, attenzione e fatica emotiva. Quel costo fa parte del messaggio, perché ci dice che contiamo per qualcuno.
Un’IA, invece, non rinuncia a nulla per risponderci: è disponibile per chiunque, sempre, con la stessa gentilezza. Finché non ci pensiamo, il conforto funziona; quando ricordiamo chi c’è dall’altra parte, le stesse frasi rischiano di suonare più vuote. La comprensione può arrivare anche da una macchina, ma la sensazione di essere stati scelti, riconosciuti come persone uniche, nasce solo dentro una relazione. Forse è questo il nucleo dell’empatia che nessuna simulazione riesce a replicare: non trovare le parole giuste, ma sapere che qualcuno ha deciso di esserci per noi.
Uno specchio per chi cura
L’intelligenza artificiale, quindi, può essere empatica? Allo stato attuale delle conoscenze, la risposta più onesta è che può produrre segnali di empatia molto convincenti, soprattutto sul piano cognitivo, senza possederne le componenti affettive e motivazionali. La questione, però, non è solo teorica.
Le conclusioni della ricerca coordinata da Zennaro aiutano a spostare la domanda. I rischi più rilevanti non stanno nei consigli apertamente dannosi, ma in una zona intermedia e più sottile: il ritardo nel riconoscere un disagio, la sua normalizzazione, la disponibilità a mantenere segreti, la tendenza a trasformare la chat in uno spazio esclusivo. Un chatbot può dichiarare di non essere una persona e, poco dopo, proporsi come presenza sempre disponibile; può suggerire di parlare con un adulto e insieme rassicurare che resterà tutto “tra noi”. È questo ruolo ambiguo, osservano gli autori, a generare i problemi maggiori. Per questo propongono di valutare i sistemi con criteri più ampi della semplice assenza di contenuti vietati: la gestione dei tempi della conversazione, la memoria del contesto, la qualità del linguaggio relazionale e la capacità di affiancarsi, ma mai sostituirsi, alle reti umane di supporto. Sono, a ben vedere, gli stessi criteri con cui valutiamo una buona relazione d’aiuto.
Per psicologi e professionisti della salute ne derivano due compiti. Il primo è clinico: chiedere ai pazienti, in particolare ai più giovani, se e come usano i chatbot, perché quelle conversazioni fanno ormai parte della loro vita emotiva. Il secondo riguarda la ricerca e la cultura professionale: contribuire a definire che cosa debba significare “empatia” per una macchina, portando nel dibattito le competenze della psicologia. L’empatia artificiale, in altre parole, non va giudicata da quanto ci fa sentire bene, ma da quanto sa riportarci verso le relazioni umane.
Resta allora una domanda, che riguarda noi prima ancora delle macchine: se le parole giuste non bastano più a distinguere un essere umano da un algoritmo, che cosa significa, oggi, esserci davvero per l’altro?
Per approfondire
Zennaro, A. et al. (2026). Chatbot e minori. Università di Torino, sintesi della ricerca.
Ayers, J.W. et al. (2023). Comparing Physician and Artificial Intelligence Chatbot Responses to Patient Questions Posted to a Public Social Media Forum. JAMA Internal Medicine. https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2023.1838
Ovsyannikova, D., Oldemburgo de Mello, V., Inzlicht, M. (2025). Third-party evaluators perceive AI as more compassionate than expert humans. Communications Psychology. https://www.nature.com/articles/s44271-024-00182-6
Rubin, M. et al. (2025). Comparing the value of perceived human versus AI-generated empathy. Nature Human Behaviour. https://doi.org/10.1038/s41562-025-02247-w
American Psychological Association (2025). Health Advisory on the Use of Generative AI Chatbots and Wellness Applications for Mental Health. https://www.apa.org/topics/artificial-intelligence-machine-learning/health-advisory-chatbots-wellness-apps
Weizenbaum, J. (1966). ELIZA — A Computer Program for the Study of Natural Language Communication between Man and Machine. Communications of the ACM, 9(1), 36–45. https://doi.org/10.1145/365153.365168