Conloquia absentium. Le intelligenze generative tra prassi didattica e filologia del possibile

 Abstract 

L’articolo presenta una sperimentazione sistematica nell’ambito dell’intelligenza artificiale applicata agli studi classici attraverso la creazione di chatbot che impersonano autori antichi. L’autore ha sviluppato sei GPT personalizzati (DemodoCHAT, ComiCHAT, CiceCHAT, CHATullus, VirGPT, SeneCHAT) addestrati sui corpora completi di Omero, Plauto, Cicerone, Catullo, Virgilio, Seneca.

La metodologia prevede test comparativi con prompt sia specifici (compatibili con l’ecosistema culturale dell’autore) sia anacronistici, per valutare le capacità di adattamento stilistico e contenutistico. L’analisi rivela performance differenziate: eccellenti risultati per la riproduzione lessicale e sintattica, criticità significative nella gestione metrica. Emerge una distinzione tra ‘genetica’ (base dati preesistente del LLM) ed ‘educazione’ (addestramento specifico), che spiega le diverse prestazioni tra diversi generi letterari.

La ricerca evidenzia potenzialità innovative per la didattica del latino e greco (apprendimento dialogico, esercizi di stile) e per la ricerca filologica (completamento di lacune testuali, attribuzione di opere, ricostruzioni congetturali). I chatbot dimostrano sorprendenti capacità metacognitive, riconoscendo i propri limiti simulativi e aprendo scenari inediti per quella che l’autore definisce ‘filologia del possibile’. Problemi rilevanti riguardano l’allineamento etico dei modelli contemporanei applicato a personaggi del passato con sistemi di valori distanti, questione che richiede calibrazioni specifiche per applicazioni scientifiche rigorose.

The article reports a systematic experimentation in the field of artificial intelligence applied to Classical studies through the creation of chatbots that impersonate ancient authors. The author has developed six customised GPTs (DemodoCHAT, ComiCHAT, CiceCHAT, CHATullus, VirGPT, SeneCHAT), each fine-tuned on the complete corpora of Homer, Plautus, Cicero, Catullus, Virgil and Seneca.

The methodology combines comparative tests with author-specific prompts — compatible with each writer’s cultural ecosystem — and deliberately anachronistic prompts, in order to assess stylistic and content adaptation capabilities. The analysis reveals differentiated performance: lexical and syntactic reproduction is excellent, while metrical handling remains problematic. A distinction emerges between the ‘genetics’ of an LLM (its pre-existing training data) and its ‘education’ (the bespoke fine-tuning), which explains the different performances across different literary genres.

The study highlights innovative prospects for the teaching of Latin and Greek (dialogic learning, exercises in style) and for philological research, such as gap-filling, authorship attribution and conjectural reconstructions. The chatbots also display metacognitive awareness, acknowledging their own limits and opening unprecedented scenarios for what the author calls a ‘philology of the possible’. Relevant issues concern the ethical alignment of contemporary models when applied to historical figures with distant value systems, a point that calls for careful calibration in rigorous scholarly applications.