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Secondo la psicologia cognitiva, la generazione cresciuta a pane e riviste di settore ha sviluppato una forma di pensiero affine a quella dei moderni modelli linguistici molto prima dell’avvento di ChatGPT.
Chiunque sia nato tra gli anni ’80 e ’90 ricorda perfettamente cosa significasse rimanere bloccati in un videogioco. Ben prima dell’avvento dei motori di ricerca moderni, delle video-guide su YouTube accessibili in pochi secondi o delle soluzioni interattive, completare un titolo era una vera e propria attività investigativa.
Senza una connessione Internet a disposizione della massa, i giocatori dell’epoca dovevano affidarsi quasi esclusivamente alle riviste cartacee specializzate per scovare mappe, trucchi e soluzioni dettagliate. In Italia, testate storiche e leggendarie come The Games Machine (TGM), Consolemania, Zzap!, K o Super Console rappresentavano una vera e propria guida mensile fondamentale.
Oggi, diverse analisi nel campo della psicologia cognitiva suggeriscono che questa abitudine abbia strutturato una forma mentis del tutto particolare. Il modo in cui questa generazione cercava le informazioni e risolveva i problemi ha anticipato i meccanismi di funzionamento dei Large Language Models (LLM), ovvero i grandi modelli linguistici alla base delle moderne intelligenze artificiali conversazionali.
Le riviste di videogiochi hanno plasmato una generazione di menti metodiche
All’epoca della carta stampata, le guide strategiche non offrivano soluzioni immediate o elementi visivi in tempo reale. I lettori dovevano fare uno sforzo notevole: imparavano ad analizzare descrizioni testuali spesso vaghe, a confrontare più fonti d’informazione e a dedurre autonomamente i passi successivi.
Gli psicologi che studiano i meccanismi di apprendimento sottolineano come questo processo mettesse in moto competenze cognitive estremamente complesse. Il giocatore doveva identificare i dati cruciali all’interno di un testo, riformulare mentalmente le istruzioni e poi testare sul campo le diverse ipotesi direttamente nel gioco.
In altre parole, l’utente trasformava una massa di informazioni scritte in azioni concrete all’interno del mondo virtuale. Si tratta, a ben vedere, dello stesso identico processo che compiono oggi gli utenti quando formulano richieste precise (i cosiddetti prompt) ai software di intelligenza artificiale generativa.
La stampa specializzata dell’epoca non si limitava a fornire la soluzione a un enigma. Essa introduceva un vocabolario tecnico specifico, sistemi di valutazione dei prodotti e parametri per interpretare le meccaniche di gioco. Questa continua ginnastica mentale ha incoraggiato una lettura attenta e una profonda comprensione del contesto, due elementi che oggi sono centrali nell’utilizzo dei moderni sistemi di IA.
Perché i videogiocatori vecchio stampo pensano come i modelli LLM
I grandi modelli linguistici (LLM) sono intelligenze artificiali che operano interpretando i testi, stabilendo legami logici tra le parole e producendo una risposta coerente basata sul contesto ricevuto. Chi lavora allo sviluppo di queste tecnologie elogia spesso la loro capacità di gestire informazioni complesse partendo da semplici indizi testuali.
Secondo questo parallelismo, i videogiocatori degli anni ’80 e ’90 hanno sviluppato una forma di ragionamento del tutto analoga ben prima della nascita dell’IA generativa. Quando una rivista spiegava che era necessario “osservare attentamente un dettaglio nella stanza precedente” o “combinare più oggetti nell’inventario secondo un ordine preciso”, il lettore non otteneva una risposta immediata, ma imparava a contestualizzare l’informazione per risolvere il problema.
Questo approccio contrasta in modo netto con le abitudini attuali nel consumo di contenuti videoludici. Oggi il mercato è dominato dall’istantaneità delle video-soluzioni o dei canali di streaming.
Per molti specialisti, il vecchio modo di giocare favoriva nettamente la memoria a lungo termine, la pazienza e la pura capacità di deduzione. Un approccio decisamente più riflessivo che potrebbe aver preparato, a livello inconscio, un’intera generazione a comprendere e padroneggiare la logica conversazionale delle moderne intelligenze artificiali.
