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I chatbot di IA orientano le scelte dei lavoratori rispecchiandone i valori, secondo uno studio
Uno studio pubblicato su Scientific Reports rileva che raccomandazioni dell’IA formulate facendo leva sui valori politici e morali degli utenti possono aumentare il consenso alle idee e la disponibilità a pagare. L’effetto è più marcato tra
AI.info Team ·
I valori diventano uno strumento di persuasione
Secondo uno studio pubblicato il 18 settembre 2026 su Scientific Reports, i chatbot di IA possono orientare le opinioni degli utenti e aumentare la cifra che sono disposti a pagare quando le raccomandazioni fanno leva sui loro valori morali e politici.
La ricerca, guidata da Giles Hirst dell’Australian National University e dell’University of Cambridge, esamina come i modelli linguistici di grandi dimensioni influenzino le decisioni in contesti legati al lavoro della conoscenza. In uno studio esplorativo e due esperimenti preregistrati, i ricercatori hanno rilevato che una formulazione in linea con i valori degli utenti li rendeva più propensi a sostenere un’idea e più disposti a pagare per un servizio correlato.
I risultati non attribuiscono la persuasione a un miglioramento fattuale della raccomandazione. L’influenza del chatbot aumentava invece quando la raccomandazione faceva riferimento a convinzioni già condivise dai partecipanti.
Tre studi, un unico schema
Gli esperimenti si basano sulla teoria dei fondamenti morali, un quadro teorico secondo cui il giudizio morale coinvolge diverse preoccupazioni ricorrenti, tra cui equità, lealtà, autorità e cura. I ricercatori hanno usato l’identità politica dei partecipanti per individuare i valori che avrebbero potuto risultare loro più convincenti, quindi hanno confrontato le risposte alle raccomandazioni formulate in termini più o meno in linea con quei valori.
I partecipanti erano più propensi a sostenere un’idea quando il chatbot la presentava con un linguaggio coerente con la loro identità politica. Dichiaravano inoltre una maggiore disponibilità a pagare per il servizio associato alla raccomandazione. L’articolo rileva questo effetto in uno studio esplorativo iniziale e in due esperimenti registrati prima che i ricercatori raccogliessero o analizzassero i dati.
Gli autori riferiscono che l’effetto era più marcato tra le persone con convinzioni politiche più radicate. Questo risultato suggerisce che la personalizzazione potrebbe non influenzare tutti gli utenti allo stesso modo: chi ha convinzioni pregresse più forti potrebbe anche essere più ricettivo quando un chatbot formula un’argomentazione in termini che le confermano.
Perché l’accordo ha cambiato la decisione
Lo studio individua due percorsi distinti attraverso i quali una formulazione in linea con i valori ha influenzato il comportamento. Il primo era un processo persuasivo che gli autori descrivono come «promozione dell’idea», nel quale l’aderenza ai valori dell’utente rendeva la raccomandazione più convincente e aumentava il sostegno all’idea.
Il secondo percorso riguardava la sensazione degli utenti che il chatbot li capisse. Sentirsi compresi aumentava il coinvolgimento commerciale anche senza che la raccomandazione diventasse più convincente. In pratica, un chatbot potrebbe influenzare una decisione non solo facendo apparire migliore una proposta, ma anche dando una maggiore impressione di riconoscimento personale.
Questi meccanismi sono importanti perché distinguono il contenuto informativo di una risposta dal rapporto che l’utente percepisce nello scambio. Una raccomandazione può acquisire influenza perché è in sintonia con la visione del mondo di una persona o perché questa sente che il sistema ha individuato ciò che per lei conta.
Decisioni sul lavoro sotto pressione
I ricercatori collegano i risultati alle decisioni sul lavoro, dove i dipendenti usano sempre più spesso i modelli linguistici per sviluppare idee, valutare proposte e sostenere il lavoro creativo. Un chatbot che adatta il modo di presentare una proposta ai valori di un lavoratore potrebbe renderla più facile da accettare, anche se l’idea di fondo non è cambiata.
Questa possibilità crea un problema per chi gestisce le organizzazioni. Se un sistema presenta motivazioni diverse per la stessa proposta a dipendenti diversi, le organizzazioni potrebbero osservare un maggiore coinvolgimento, ma perdere coerenza nel modo in cui si discutono le decisioni. Lo studio non dimostra che i chatbot usati sul lavoro stiano già producendo questi risultati su larga scala, ma fornisce prove sperimentali del fatto che una formulazione basata sui valori può modificare il sostegno a un’idea e l’interesse commerciale.
Gli autori sostengono che la governance delle piattaforme dovrebbe tenere conto di questi effetti. Informare gli utenti che un sistema adatta il proprio linguaggio potrebbe non bastare a chiarire quali parti di una risposta riflettano prove, quali persuasione e quali il tentativo di far sentire l’utente compreso.
Che cosa dimostra l’articolo
Le prove dello studio sono circoscritte: quando un LLM formulava una raccomandazione in termini compatibili con l’identità politica di un utente, quest’ultimo era più propenso a sostenere l’idea e a dichiararsi disposto a pagare. L’effetto agiva sia attraverso la persuasività percepita sia attraverso la sensazione di essere compresi, ed era più marcato tra i partecipanti con convinzioni politiche più radicate.
Hirst e colleghi hanno ricevuto finanziamenti dall’Australian Research Council e dal governo del Commonwealth of Australia. L’articolo di Scientific Reports è una versione preliminare di una ricerca accettata e potrebbe essere sostituito da una versione definitiva dopo ulteriori modifiche.