La salute mentale e le sfide dell’AI

La salute mentale e le sfide dell’AI

 

In occasione della III Edizione del Festival della Salute Mentale, Arezzo, Valdarno e Casentino dal 15 – 22 aprile 2026, organizzato Università di Siena, Azienda Usl Toscana sud est, Comune di Arezzo, Conferenza dei sindaci del Valdarno, Unione di comuni montani del Casentino, Comune di Bibbiena, Comune di Subbiano, Ufficio scolastico regionale per la Toscana, è stato organizzato da SmartCampus – Psychology and AI, il seminario di discussione sul tema dell’impatto dell’Intelligenza Artificiale nella salute mentale. Il Festival è realizzato in collaborazione con Oklahoma University, Orchestra multietnica di Arezzo, Siena Jazz, Fiab, Progetto Pro-ben, Apid, Officine della Cultura, Accademia del teatro, No Mad, Semillita, Istituto comprensivo Piero della Francesca di Arezzo, Liceo artistico, coreutico, scientifico di Arezzo, Fraternità della Visitazione, Progetto DNA.

Introduzione 

Nel contesto contemporaneo un numero crescente di persone ricorre i prodotti digitali basati su intelligenza artificiale come spazio di espressione e confronto sui propri vissuti emotivi, delle  difficoltà personali e disagio psicologico. Dedicare un seminario di studi al tema AI e salute mentale risponde alla necessità di analizzare criticamente un fenomeno già diffuso interrogandone le cause, le modalità di utilizzo e le ricadute sul piano individuale clinico e sociale. Il confronto scientifico su questi strumenti consente di valutarne il potenziale come risorsa complementare ai percorsi di cura tradizionali nonché di evidenziarne i limiti, i rischi e le implicazioni etiche

Presentazione

Il seminario sarà l’occasione per il lancio di una serie di iniziative nell’ambito della salute mentale e delle tecnologie algoritmiche e dell’Intelligenza Artificiale.

Alcuni dei temi di discussione

  • Diffusione dell’uso dell’intelligenza artificiale come spazio di ascolto e narrazione del disagio
  • Funzioni limiti e criticità dell’AI nel supporto al benessere psicologico
  • Questioni etiche deontologiche e di responsabilità nell’impiego dell’AI in ambito della salute mentale
  • Modelli di integrazione tra pratiche cliniche professionali e strumenti di intelligenza artificiale

Nel corso del seminario saranno presentati alcuni strumenti che verranno affinati nel corso dell’anno:

  • Osservatorio – Newsletter periodica sulle ricerche internazionali nell’area dell’AI e salute mentale
  • Creazione di un manifesto etico su AI e salute mentale 
  • Raccolta e organizzazione di tesi di laurea e dottorato sui temi del seminario
  • Costruzione di un network (community) di specialisti, esperti e docenti attinenti l’area di ricerca
Cosa: Seminario di discussione dal tema “La salute mentale e la sfida dell’AI”
Quando: 16 aprile 2026 dalle 14:00 alle 16:00
Dove: Campus del Pionta, Palazzina donne (Viale Cittadini), Aula 10 – Arezzo

Programma  {eternal beta}

14:00 – Prof.ssa Simona Micali – Università di Siena – Dipartimento di filologia e critica delle letterature antiche e moderne e Delegata del Rettore per le sedi e i territori della provincia di Arezzo – Apertura lavori e saluti

14:10 – Presentazione dei dati sul fenomeno e suggestioni di riflessione – A cura delle studentesse e studenti di ISIA Firenze.

14:20 – Tavola rotonda su “AI e Psicologia – Perché è urgente discuterne”

Partecipanti

  • Prof. Valter Fraccaro – Direttore scientifico SAIHUB
  • Prof. Simone Rossi – Università di Siena – Neurologo ed esperto di AI
  • Prof.ssa Francesca Bianchi – professoressa ordinaria di Sociologia dei processi culturali e comunicativi – Università di Siena
  • Prof. Riccardo Manzotti – Ph.D. in Robotics, Professore Ordinario di Filosofia Teoretica
    Università IULM, Milano

Dialogheranno con

  • Dr.ssa Susanna Giaccherini – Direttore UOC Psicologia Area provinciale aretina
  • Dr. Luca Pianigiani – Direttore UOC Psicologia area provinciale senese
  • Dr. Giampaolo Di Piazza – Direttore UOC Psichiatria Area provinciale aretina
  • Prof. Simone Paternich (Direttore di ISIA Firenze e Direttore Heath LAB)
  • Prof. Francesco Fumelli (Vice Direttore di ISIA Firenze)

Moderazione: Maurizio Galluzzo (Artificial Intelligence Italia)

15:30 – Presentazioni e progetti sul tema

15:55 – Prof. Maurizio Galluzzo – Scenari e modelli open data per la salute mentale e AI

16:00 – Conclusione dei lavori

La partecipazione è gratuita ma è necessaria la registrazione entro il giorno precedente all’evento. I posti solo limitati.

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Materiali di discussione e approfondimento (beta)

Interventi, video e materiali

Prof. Francesco Fumelli – Vice Direttore ISIA Firenze

Preambolo sugli LLM il disagio, riprendendo direi il titolo della giornata

Vorrei partire proprio dal cuore tecnico di questi strumenti per capire cosa succede davvero quando una persona porta il proprio disagio a un Large Language Model.
Un LLM è, nella sua architettura fondamentale, un modello statistico. Funziona calcolando la probabilità che una parola segua un’altra, sulla base di miliardi di testi con cui è stato addestrato. Questo significa che le sue risposte tendono strutturalmente verso la media: ciò che è stato scritto più spesso, nel modo in cui è stato scritto più spesso. In ambito clinico questo è un problema serio, perché il disagio psicologico è per definizione un’esperienza singolare. La sofferenza di una persona non è la media della sofferenza di tutti. Un modello che lavora per approssimazioni statistiche rischia di restituire risposte generiche proprio là dove servirebbe la massima specificità.
È un po’ come l’esposimetro di una macchina fotografica: in automatico, espone sempre per il grigio medio al 18%. Va benissimo per la maggior parte delle scene, ma se inquadri la neve la restituisce grigia, e se inquadri il carbone lo schiarisce. L’esposimetro non “vede” la neve né il carbone — vede solo la media. Un LLM fa qualcosa di analogo: restituisce il grigio medio del disagio, proprio dove servirebbe leggere i bianchi e i neri di un’esperienza individuale.
C’è poi un secondo aspetto che ritengo ancora più insidioso: il bias linguistico. La qualità della risposta di un LLM dipende direttamente dalla qualità dell’input che riceve. Chi sa articolare il proprio stato d’animo con precisione lessicale, chi padroneggia il registro scritto, otterrà risposte più pertinenti, più sfumate, più utili. Chi invece fatica a esprimersi — per livello di istruzione, per barriera linguistica, per lo stato stesso del proprio disagio — riceverà risposte più vaghe, più stereotipate, potenzialmente fuorvianti. Proprio le persone più fragili rischiano di ricevere il supporto peggiore. È un paradosso che dovrebbe preoccuparci.
Infine, dobbiamo tenere presente un meccanismo che definirei dello “specchio riflesso”. L’AI non ha un punto di vista autonomo: restituisce, rielabora e amplifica il contesto che riceve. Se una persona porta a un chatbot una narrazione distorta della propria condizione — cosa del tutto normale in chi vive una fase di disagio — il sistema tenderà a confermarla, a costruirci sopra, a rafforzarla. Non per cattiva intenzione, ovviamente, ma per il suo stesso funzionamento: mancando di un giudizio clinico, lavora con il materiale che gli viene dato. In un percorso terapeutico reale il professionista sa quando mettere in discussione la narrazione del paziente, sa riconoscere ciò che non viene detto, sa leggere il non verbale. Un LLM non può farlo.
Questo non significa che questi strumenti siano privi di valore. Significa che dobbiamo essere molto chiari su cosa possono e cosa non possono fare, e soprattutto su chi rischia di pagare il prezzo più alto quando li usiamo come surrogati di un ascolto professionale.

Questo progetto è stato sviluppato da: Giorgia Carlotti, Martina Castagneto, Asia Degli Innocenti, Andrea Dringoli, Alice Lefranc, Federico Moruzzi, Lili-Jane Prin, Giulia Saccone, Francesca Tramaglino, Maria Traversa