Link: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11217544/

Obiettivo: rassegna della letteratura su ChatGPT con focus su interazione uomo–macchina (HCI), psicologia e impatti sociali e commerciali, colmando il gap rispetto a studi solo tecnico‑sociali.
Metodologia: selezione di studi dal 2022 in poi su ChatGPT/LLM, in inglese, con riferimenti espliciti a HCI o psicologia, ricercati in ACM, IEEE Xplore, Scopus e Google Scholar con termini come “GPT”, “LLM”, “NLP”, “conversational agents”.
Evoluzione tecnica: ripercorre GPT‑1 → GPT‑2 → GPT‑3 → GPT‑3.5 → GPT‑4, basati su Transformer e addestrati su dataset via via più estesi, con GPT‑4 multimodale e con performance a livello umano in diversi benchmark.
RLHF: descrive il ciclo pre‑training → raccolta di feedback umano → apprendimento per rinforzo per allineare il modello a preferenze umane, migliorare pertinenza e sicurezza delle risposte, riducendo contenuti dannosi.
Breakthrough HCI: ChatGPT è presentato come “quarta generazione” di interfacce linguistiche, capace di: grandi riserve di conoscenza, lessico vastissimo, comprensione del contesto, idiomi e metafore, gestione del dialogo multi‑turno ed espressione pseudo‑empatica.
NLI vs GUI: confronta interfaccia conversazionale (NLI) e grafica (GUI): NLI ha soglia d’uso più bassa ma scarsa “discoverability”; GUI migliore per compiti visivi e controllo preciso; si ipotizzano interfacce ibride NLI+GUI.
Impatti psicologici positivi: studi recenti indicano che chatbot come ChatGPT possono ridurre ansia e sintomi depressivi, offrire supporto emotivo, normalizzare l’espressione di emozioni e facilitare pratiche di coping (rilassamento, mindfulness).
Rischi psicologici: possibili fraintendimenti, risposte inadeguate, percezione di disconnessione, dipendenza dallo strumento, rischi per privacy e sicurezza dei dati, potenziale sottovalutazione di ideazione suicidaria o emergenze psicologiche.
Impatti sociali: evidenzia opportunità in educazione, sanità, ricerca e customer service (efficienza, accessibilità, personalizzazione), ma anche criticità su disinformazione, bias, impatto occupazionale e ampliamento di disuguaglianze digitali.
Impatti business: discute applicazioni in customer service intelligente, marketing digitale e altri contesti aziendali, con benefici in automazione e produttività ma sfide legate a affidabilità, responsabilità legale, protezione dei dati e fiducia degli utenti.
Prospettive future: raccomanda miglioramenti in comprensione/generazione, interazione multimodale, personalizzazione, gestione etica e regolatoria, oltre a studi più profondi su effetti a lungo termine su relazioni sociali e benessere psicologico.