Umano, ancora umano: il gusto nell’era dell’intelligenza artificiale

Nei secoli varie innovazioni tecnologiche hanno esteso i nostri sensi, ma non le papille gustative: una macchina che funzioni come la lingua è ancora lontana dall’essere prodotta. Eppure l’Ia sta imparando a riconoscere i nostri gusti e comincia a scegliere quali cibi mostrarci, trasformando il modo in cui scopriamo cosa mangiare

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Nei secoli la tecnologia si è evoluta al punto da poter estendere alcuni dei nostri sensi. Lenti e occhiali hanno corretto i difetti visivi, i telescopi hanno portato il nostro sguardo a migliaia e migliaia di anni luce.

Grazie al telefono e a internet possiamo ascoltare e vedere una persona dall’altro capo del mondo in tempo reale. Il tatto è entrato in partita più recentemente ma oggi alcune tecnologie permettono di percepire e misurare ciò che normalmente sentiremmo con la pelle – pressione, contatto, consistenza, deformazione – e di trasmettere queste informazioni anche a distanza.

È quello che accade, in forme diverse, con alcune tute spaziali, con gli strumenti per la telechirurgia robotica e con i dispositivi di misura wireless. Gusto e olfatto, fino a oggi, sono rimasti tecnologicamente irraggiungibili, o quasi.

Odori al cinema

I primi esperimenti su larga scala – con sistemi come Smell-O-Vision e AromaRama – risalgono al Dopoguerra. Nel 1960, durante la proiezione di Scent of Mystery, una macchina diffondeva da sotto le poltrone decine di fragranze, tra cui tabacco, lucido da scarpe, vino e il profumo della misteriosa protagonista.

L’idea era innovativa ma la tecnologia aveva ancora parecchi problemi: gli odori arrivavano spesso in ritardo, restavano nell’aria e finivano per mescolarsi tra loro, creando quello che venne definito un vero “effetto minestrone”. Negli anni successivi si è cercato di semplificare il sistema con i cartoncini “Gratta e Fiuta” dell’Odorama, introdotti con il film Polyester di John Waters nel 1981 e ripresi decenni dopo anche da Spy Kids 4D.

In questo caso era lo spettatore a intervenire direttamente, grattando il numero indicato sullo schermo per sprigionare la fragranza corrispondente: una soluzione economica e intuitiva, ma che rompeva l’incanto.

Oggi l’idea sopravvive in una forma più tecnologica nelle sale 4DX e 4D, dove gli odori fanno parte di un’esperienza immersiva più ampia, insieme a poltrone in movimento, vento e spruzzi d’acqua.
Le fragranze usate sono generalmente associate a situazioni riconoscibili – fumo, polvere da sparo, fiori, pioggia – e contribuiscono a rendere alcune scene più coinvolgenti. È però ancora una tecnologia di nicchia, presente in una piccola parte delle sale cinematografiche e adottata più che altro per film d’azione e d’animazione.

Nel frattempo la tecnologia sta facendo grandi passi avanti. Oggi i nasi elettronici, cioè sensori industriali, riescono a “fiutare” molecole di gas nocivi e a identificare la freschezza dei cibi. In alcuni studi sperimentali arrivano persino a rilevare marcatori tumorali nel respiro umano prima dei metodi tradizionali.

Esistono poi prototipi di schermi o sintetizzatori in grado di stimolare elettricamente le papille gustative per far percepire alcuni dei sapori di base senza ingerire cibo. Ma siamo lontani dall’aver reso pratiche e accessibili queste innovazioni.

Il gusto in dati

C’è però chi prova a fare un passo ulteriore: non solo riprodurre un sapore ma capire come il gusto guida le nostre scelte. Nel 2023, su Nature Communications, un gruppo della Pennsylvania State University guidato da Saptarshi Das ha studiato il rapporto tra la componente razionale e quella emotiva nelle scelte alimentari. Il comportamento umano si osserva facilmente, ma misurarlo e replicarlo è tutt’altra cosa, soprattutto quando entrano in gioco emozioni e preferenze personali.

A tavola, infatti, non scegliamo sempre ciò che ci serve o ciò che è più logico. Il sistema presentato dai ricercatori prova a imitare, in parte, il funzionamento del gusto. Una “lingua elettronica” basata su sensori al grafene riconosce il salato, e secondo gli autori il metodo può essere esteso agli altri gusti fondamentali. Un circuito con transistor in disolfuro di molibdeno simula invece il modo in cui fame e appetito possono influenzare la decisione di mangiare.

Un approccio diverso è quello di e-Taste, un prototipo della Ohio State University presentato nel 2025 su Science Advances. Anche in questo caso il sistema rileva i cinque gusti, ma li trasforma in dati che possono essere trasmessi e poi riprodotti sulla lingua attraverso sostanze controllate.

Se il primo esperimento prova a far “ragionare” una macchina sul gusto, il secondo prova a renderlo trasmissibile: due modi diversi di trasformare l’esperienza del cibo in informazione digitale. Sono ancora prototipi lontani dall’offrire un’esperienza completa ma indicano che anche il sapore può iniziare a essere trattato come un’informazione digitale: qualcosa che una macchina può leggere, elaborare e, almeno in parte, ricostruire.

Da qui l’idea di una futura “intelligenza gustativa” che potrebbe entrare nelle esperienze di realtà virtuale e aumentata, nello shopping online o nella formazione, permettendo per esempio di sperimentare un gusto senza dover inghiottire del cibo.

La forma di intelligenza artificiale con cui abbiamo già a che fare ogni giorno, invece, non ha bisogno di una lingua elettronica per parlare di gusto. A ChatGpt, per esempio, è stato chiesto di valutare quindici ricette di brownie sulla base dei loro ingredienti. Il modello ha assegnato a tutte voti molto alti, tra 8,5 e 9,5 su 10, anche a ricette con farina di vermi o olio di pesce. La macchina ovviamente non aveva assaggiato nessuno di quei dolcetti: aveva formulato le proprie valutazioni a partire dalla descrizione delle ricette.

Altri studi hanno messo a confronto i modelli linguistici con i consumatori, altri ancora hanno chiesto all’Ia di creare nuovi cibi a partire dalle ricette esistenti, per poi sottoporli all’assaggio. Anche l’industria si muove: Mondelez, l’azienda che produce tra gli altri gli Oreo, usa già l’Ia per modificare le proprie ricette. In molti di questi casi la macchina riconosce alcuni schemi ma fatica quando entrano in gioco la familiarità, la consistenza o il contesto culturale.

Imparare a sentire

Il rapporto tra tecnologia e gusto, però, non riguarda soltanto la possibilità di riprodurre un odore o un sapore, ma anche quella di capire che cosa ci piace e perché.

Le piattaforme digitali lo fanno già ogni giorno. Spotify impara dai brani che ascoltiamo, Netflix dai film che guardiamo, mentre TikTok costruisce progressivamente un profilo delle nostre preferenze a partire da ogni interazione. Più le usiamo, più imparano a selezionare ciò che ci mostrano. Con l’intelligenza artificiale, questo meccanismo può spingersi ancora oltre, arrivando a influenzare non solo ciò che scegliamo ma anche ciò che finiamo per desiderare.

Per molto tempo abbiamo pensato al gusto come a qualcosa di personale, costruito con le abitudini, i ricordi e le tradizioni culturali. Oggi, però, sono anche le macchine a studiarlo: l’intelligenza artificiale impara le nostre preferenze e finisce per farle sue. E la domanda non è più soltanto quanto del nostro gusto possa essere tradotto in dati, ma chi usi quei dati per scegliere al posto nostro.

Chi ordina il pranzo?

Gli algoritmi dell’Ia stanno già contribuendo a decidere cosa e dove mangeremo. ChatGpt, pur non essendo un motore di ricerca tradizionale, viene ormai utilizzato da molte persone proprio per trovare un ristorante. Il cambiamento non è soltanto tecnologico ma anche culturale: l’algoritmo non si limita a mostrarci ciò che esiste online, ma seleziona, organizza e interpreta le informazioni per noi.

E questo solleva questioni diverse da quelle poste dai motori di ricerca tradizionali, dal modo in cui vengono selezionate le fonti fino alla responsabilità per le risposte generate. Ad esempio, nel perimetro di due aree di Bali un audit ha rilevato che l’85,6 per cento dei 4.776 locali censiti non compariva mai nelle risposte di ChatGpt, Claude, Gemini e Perplexity, cioè i quattro assistenti testati. A emergere erano soprattutto i ristoranti con una maggiore presenza online: recensioni, siti, prezzi e citazioni.

Dall’altra parte del mondo la situazione non è molto diversa. Nel 2025 un gruppo di ricercatori ha analizzato il funzionamento di Yelp, una delle principali piattaforme di recensioni per ristoranti e attività commerciali negli Stati Uniti. I contributi degli utenti più attivi — quelli con più amici e più recensioni pubblicate — avevano maggiori probabilità di essere mostrati nella sezione delle recensioni consigliate.
Anche la posizione del locale conta: in alcune città americane, i ristoranti situati nei quartieri più esposti erano concentrati in aree più ricche, più istruite e con una composizione demografica meno varia. Ciò che vediamo, insomma, dipende da ciò che l’algoritmo decide di mostrarci. E se il gusto può essere previsto a partire dalle nostre abitudini può anche essere orientato.

La stessa logica guida le piattaforme di delivery, che ci propongono ristoranti e piatti sulla base di ciò che abbiamo cercato, ordinato o mostrato interesse a consultare. A influenzare i suggerimenti non sono soltanto le nostre abitudini: entrano in gioco anche il momento della giornata, il meteo, la posizione e altri elementi del contesto.

Ma la scelta di cosa mangiare passa anche per foto e video di piatti che non esistono. Immagini così innaturali da guastare l’appetito, come quello che la rete ha ribattezzato il “trypophobia burrito”: un burrito generato dall’Ia, ricoperto da una trama di minuscoli fori ripetuti, capace di scatenare la tripofobia, l’avversione per i pattern ripetuti di buchi o protuberanze. Immagini generate non solo per risparmiare su fotografie e ricette, ma anche per una forma di intrattenimento a metà tra il surreale e il grottesco: l’AI slop.

Video di frutta antropomorfa, cipolle che piangono o spaghetti che non vogliono cuocersi nell’acqua. Preparazioni inventate dall’Ia con dosi sbagliate, ingredienti disgustosi e istruzioni senza alcun senso logico.

Nel frattempo il gusto personale è già stato trasformato in una serie di segnali che la tecnologia può raccogliere, confrontare e utilizzare per anticipare la nostra prossima scelta e orientare ciò che ci sembra valga la pena desiderare. L’immagine della pasta alla norma che vediamo online può essere stata creata artificialmente, il piatto progettato o preparato con sistemi automatizzati, il ristorante che scegliamo magari è stato selezionato da un algoritmo, e persino la nostra prima impressione di quel piatto può essere stata orientata da recensioni prodotte da bot.

La distanza tra il cibo e la sua rappresentazione, tra l’esperienza e ciò che la anticipa, oggi è sempre più difficile da individuare mentre il desiderio, quello sì, rimane palpabile sulla lingua.

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