Le fantasmagorie dello spazio a cui si dedica il flaneur trovano una controparte nelle fantasmagorie del tempo a cui è assuefatto il giocatore d'azzardo. Il gioco d'azzardo trasforma il tempo in un narcotico (Benjamin 2002: 12).
La disruption che Walter Benjamin identificò nelle sale da gioco all'inizio del XX secolo trova una risonanza inaspettata nelle interfacce computazionali odierne. L'ascesa del "prompt engineering" come nuova pratica tecnica per modellare i risultati degli LLM rivela un coinvolgimento con la probabilità e il caso che, a mio avviso, rispecchia le strutture temporali e psicologiche che Benjamin identificò nel suo Progetto Passaggi (Das Passagen-Werk). Nel breve frammento di Benjamin, Note su una teoria del gioco d'azzardo, ad esempio, emerge una figura che desidero esplorare in quanto di particolare rilevanza per il nostro momento computazionale: il giocatore d'azzardo (Benjamin 2006: 297-298). Il giocatore d'azzardo di Benjamin non è semplicemente una persona che scommette, ma una persona temporale perseguitata dal caso, perennemente sospesa tra possibilità e rovina. Come sostiene Marasco,
La critica del giocatore d'azzardo è tanto un modo per onorare il desiderio onirico nutrito nell'esperienza aleatoria quanto per decifrarne la forma storica. È un tentativo di rendere giustizia a una struttura del desiderio che è essa stessa prodotta da strutture di potere e possibilità. La posizione di Benjamin è piacevolmente ambivalente: l'allegoria del giocatore d'azzardo è un'indicazione di ideologia e insurrezione, di menzogna borghese e di vitalità rivoluzionaria, di un desiderio conservatore di mantenere l'ordine presente così com'è e dell'impulso radicale per la sua disfatta. È entrambe le cose allo stesso tempo. Forse questo spiega alcuni dei suoi tratti distintivi (Marasco 2018: 5).
Una delle sfide più interessanti nell'utilizzare i sistemi LLM contemporanei è che, a causa della loro dipendenza dal "prompt salting", ovvero dal modo in cui i processi di campionamento stocastico introducono elementi casuali nella generazione, in modo tale che gli output siano prodotti in modo semi-casuale.[1] Questo rende la produzione di output meno una scienza che un prodotto del caso. Gli utenti di sistemi come GPT-4, Stable Diffusion e DALL-E si trovano a dover sviluppare strategie elaborate per massimizzare gli output desiderati, pur riconoscendo l'imprevedibilità dell'intelligenza artificiale generativa. Si potrebbe quindi affermare che queste strategie esibiscono la stessa miscela di analisi sistematica e speranza aleatoria che Benjamin sostiene caratterizzi la psicologia del gioco d'azzardo, creando una sorta di sostituto dei processi di progettazione razionale o dell'ingegneria del software e sostituendolo con il "vibe coding", una pratica di codifica affettiva che si manifesta come una sorta di cultura del gioco computazionale organizzata attorno all'ottimizzazione dei prompt rispetto ai sistemi probabilistici.
Questa psicologia computazionale del gioco d'azzardo può essere osservata più facilmente attraverso quelli che definisco "media probabilistici", ovvero artefatti culturali prodotti attraverso processi computazionali stocastici che operano su distribuzioni di probabilità piuttosto che su regole deterministiche.[2] Utilizzando questi sistemi LLM, gli utenti devono creare prompt all'interno dell'interfaccia vincolata di caselle di testo o impostazioni di parametri, prendendo decisioni su parole chiave, sintassi e formattazione che determineranno il processo di generazione. Come il giocatore di Benjamin, che piazza le scommesse "all'ultimo momento – il momento, peraltro, in cui rimane spazio solo per una mossa puramente riflessiva", gli ingegneri dei prompt operano entro vincoli temporali che comprimono la deliberazione al minimo assoluto (Benjamin 2002: 513). Il pulsante di invio funziona in modo simile al lancio dei dadi, un momento di impegno che trasforma un'attenta preparazione in un risultato aleatorio. Il giocatore di Benjamin sembra quindi acquisire una rinnovata presa teorica per riflettere su queste tecnologie. Questa dimensione temporale si rivela in modo più acuto nelle pressioni psicologiche generate dall'ingegneria dei prompt. "Il pericolo particolare che minaccia il giocatore", scrive Benjamin, "risiede nella fatale categoria di arrivare 'troppo tardi', di aver 'perso l'occasione'" (citato in Marasco 2018: 2). Questa figura opera attraverso quelle che Benjamin chiama mosse puramente riflessive, risposte che si verificano sulla soglia in cui il calcolo incontra la catastrofe, dove il sistematico incontra l'aleatorio. Il rapporto del giocatore con il tempo è quindi dirompente; dove ogni scommessa rappresenta non un passo in una sequenza progressiva, ma un momento che "uccide il tempo" stesso, facendo collassare il futuro nell'eterno presente del lancio di dadi.
Questa compressione temporale genera ciò che intendo esplorare attraverso il concetto di "ansia da prompt".[3]
La pratica del prompting è una condizione psicologica distintiva in cui gli utenti vivono ogni output degli LLM come una scommessa contro probabilità algoritmiche sconosciute.
Sostengo che si tratti di una condizione psicologica distintiva in cui gli utenti vivono ogni output del LLM come una scommessa contro probabilità algoritmiche sconosciute. Vediamo forum online dedicati all'ingegneria dei prompt che spesso rivelano utenti che sviluppano strategie ossessive per controllare output che rimangono incontrollabili. Si considerino le elaborate "librerie di prompt" emerse attorno alla generazione LLM, caratterizzate da migliaia di combinazioni testate progettate per produrre particolari effetti estetici (vedi Oppenlaender 2022). Queste librerie possono essere viste come simili ai sistemi di gioco d'azzardo, promettendo agli utenti un maggiore controllo sui risultati, pur riconoscendo che nessun prompt può garantire risultati specifici. I meccanismi psicologici alla base di queste pratiche potrebbero quindi rivelare parallelismi strutturali più profondi con il comportamento del gioco d'azzardo.
Questa dimensione psicologica dell'ingegneria dei prompt mostra forse ciò che Richard Hofstadter ha identificato nel discorso politico come "lo stile paranoico".
Si tratta di una tendenza verso schemi interpretativi elaborati progettati per spiegare risultati apparentemente casuali attraverso modelli sistematici nascosti (Hofstadter 1966). Gli utenti tendono a sviluppare teorie complesse su "bias nascosti" nei dati di training, tecniche di "iniezione di prompt" e problemi di "allineamento dei modelli" che presumibilmente spiegano perché i loro prompt accuratamente elaborati producono risultati inaspettati. Queste teorie forse svolgono una funzione psicologica simile alle superstizioni del gioco d'azzardo, fornendo l'illusione di un controllo sistematico su processi che rimangono stocastici. Questa tendenza interpretativa "paranoica" trova un rinforzo materiale nell'architettura tecnica dei sistemi LLM stessi.
l'architettura tecnica dei Prompt incoraggia attivamente uno stile paranoico attraverso quella che gli sviluppatori chiamano "sensibilità immediata"
Sostengo che l'architettura tecnica di questi sistemi incoraggi attivamente questo stile paranoico attraverso quella che gli sviluppatori chiamano "sensibilità immediata" (Zhuo, J. et al. 2024). La sensibilità immediata descrive come piccole modifiche nell'input, come l'aggiunta o la rimozione di una singola parola, possano produrre output radicalmente diversi, trasformando ritratti realistici in arte astratta o spiegazioni fattuali in narrativa creativa. Questa sensibilità crea quella che gli utenti sperimentano come "paranoia immediata", ciò che Best descrive come "un nuovo tipo di blocco dello scrittore" (Best 2024). In questo caso, ogni scelta di parola diventa carica di potenziali conseguenze che non possono essere previste in anticipo.
Gli utenti iniziano quindi a sviluppare tecniche elaborate per il debug rapido, testando molteplici varianti per identificare quali elementi producono gli effetti desiderati, creando una forma di superstizione sistematica attorno alla manipolazione del testo. Così configurata, l'interfaccia computazionale diventa un luogo in cui emerge il pensiero magico, rappresentando un ritorno alle epistemologie premoderne all'interno di sistemi tecnologici apparentemente razionali, dove la correlazione diventa causalità e il riconoscimento di schemi diventa potere predittivo. Questo ritorno al pensiero magico all'interno dei sistemi computazionali rivela quanto profondamente la psicologia del giocatore d'azzardo abbia permeato le nostre interazioni tecnologiche, dove l'analisi sistematica cede il passo alla pratica superstiziosa. Qui, il computazionale e il ludico si incontrano, rivelando come l'interazione LLM condivida il rapporto del giocatore con il caso, il calcolo e la compressione temporale.
La figura del giocatore di Benjamin fornisce quindi una metafora rivelatrice per comprendere le dimensioni psicologiche e temporali dell'ingegneria dei prompt. Mentre gli utenti navigano nel panorama probabilistico degli LLM, incarnano un mix simile di calcolo e speranza che Benjamin identificava nelle sale da gioco della sala giochi. In effetti, Anthropic consiglia ai suoi utenti, quando utilizzano il suo LLM, Claude, di "trattarlo [Claude] come una slot machine" (Anthropic 2025). Come osserva Marasco, "con il crollo della fede razionale nel progresso storico e il venir meno del sentimento di dominio come destino, l'esperienza aleatoria restituisce vitalità alla vita politica e indeterminatezza alle forze insurrezionali. È nel suo corteggiamento alla distruzione che il giocatore (e il banchiere) diventa complice accidentale del critico rivoluzionario" (Marasco 2018: 20). Forse, il nostro momento computazionale potrebbe essere caratterizzato non da un progetto razionale, ma da un ritorno a epistemologie basate sul caso, dove la temporalità del giocatore, sospesa tra possibilità e rovina, diventa una nuova modalità di coinvolgimento tecnologico, potenzialmente rivoluzionaria.
all'interno dei sistemi computazionali emerge un pensiero magico che rivela quanto profondamente la psicologia del giocatore d'azzardo abbia permeato le nostre interazioni tecnologiche, dove l'analisi sistematica cede il passo alla pratica superstiziosa
NOTE
[2] Altrove utilizzo il concetto di "lavoro stocastico" per descrivere una forma qualitativamente nuova di lavoro cognitivo che emerge dall'interazione umana con sistemi di intelligenza artificiale probabilistica (Berry, di prossima pubblicazione). A differenza delle forme di lavoro organizzate attorno a processi prevedibili o persino alla specializzazione flessibile post-fordista, il lavoro stocastico richiede ai lavoratori di sincronizzarsi con i ritmi imprevedibili della generazione dell'IA. Questo lavoro implica lo sviluppo di elaborate strategie psicologiche ed emotive per gestire l'ansia, la frustrazione e il carico cognitivo generati da sistemi algoritmici inaffidabili che producono output semi-casuali attraverso, ad esempio, il "prompt salting" (processi di campionamento stocastico) (vedi nota 1, sopra). I lavoratori devono, quindi, impegnarsi in un'interpretazione e una risposta continue all'incertezza algoritmica piuttosto che applicare direttamente le loro competenze tecniche creando assemblaggi ibridi uomo-macchina in cui la capacità cognitiva diventa subordinata ai sistemi probabilistici. Sostengo che questo indichi una trasformazione nella struttura temporale del lavoro cognitivo stesso, passando da procedure standardizzate a una forma di "temporalità stocastica" in cui la consapevolezza del tempo è organizzata attorno alla gestione di risultati incerti. Esempi includono i programmatori che utilizzano assistenti di programmazione basati sull'intelligenza artificiale, come Cursor, che devono verificare e iterare attraverso molteplici cicli di codice generato (il cosiddetto "software 3.0"), o i lavoratori creativi che strutturano interi flussi di lavoro attorno ai ritmi imprevedibili della generazione dell'intelligenza artificiale (vedi Trades Union Congress 2025). Il lavoro stocastico intensifica il carico cognitivo, nascondendo sistematicamente la cooperazione sociale che rende possibile l'intelligenza algoritmica all'interno del capitalismo delle piattaforme.
[3] Il concetto di "ansia immediata" che sviluppo in questo articolo si ispira alla nozione di "ansia cartesiana" di Bernstein (Bernstein 1983). Bernstein descrive l'ansia cartesiana come una condizione ontologica in cui oscilliamo tra la ricerca di fondamenti fissi e permanenti per la conoscenza e il terrore del caos relativistico. Con ansia immediata l'utente oscilla in modo simile con determinismo e incertezza. Come scrive Bernstein, "o c'è un qualche supporto per il nostro essere, un fondamento fisso per la nostra conoscenza, o non possiamo sfuggire alle forze dell'oscurità che ci avvolgono di follia, di caos intellettuale e morale" (Bernstein 1983, 18). Questa ansia, sostiene Bernstein, è alla base dei dibattiti filosofici contemporanei tra oggettivisti e relativisti, creando quello che definisce un "grandioso e seducente aut-aut" che deve essere trasceso piuttosto che risolto prendendo posizione (Bernstein 1983, 18). Come sostiene, "leggere le Meditazioni come un viaggio dell'anima ci aiuta ad apprezzare che la ricerca di Cartesio di un fondamento o di un punto di Archimede è più di un espediente per risolvere problemi metafisici ed epistemologici. È la ricerca di un punto fisso, di una roccia stabile su cui possiamo mettere al sicuro le nostre vite dalle vicissitudini che ci minacciano costantemente" (Bernstein 1983, 170. Adattando questo quadro al calcolo, "ansia immediata" sostengo che crea una condizione epistemologica in cui la struttura fondamentale della produzione di conoscenza attraverso l'interazione uomo-IA oscilla similmente tra controllo sistematico e incertezza aleatoria, trasformando ogni output LLM in un sito in cui la possibilità di conoscenza razionale si confronta con i limiti della determinatezza computazionale. Tuttavia, è fondamentale notare che l'ansia immediata descrive non solo nuovi modi di conoscere, ma anche nuovi modi di essere soggetti tecnologici. Nel tentativo di trascendere questa ansia cartesiana, Bernstein sviluppa una prassi che implica il superamento dei quadri teorici dell'aut-aut verso un impegno pratico con situazioni concrete. La prassi relativa all'ansia immediata richiederebbe analogamente saggezza pratica su quando e come interagire con i sistemi di intelligenza artificiale, sviluppando la phronesis computazionale. Questa rappresenta una forma di saggezza pratica che accetta l'incertezza come condizione dell'impegno con l'intelligenza artificiale piuttosto che come un problema da evitare o escludere. Ad esempio, potrebbe includere lo sviluppo di modelli di lavoro che trattano l'intelligenza artificiale come un collaboratore (o co-autore) piuttosto che come uno strumento da controllare o "applicare".
English original text
Prompt Anxiety
The phantasmagorias of space to which the flaneur devotes himself find a counterpart in the phantasmagorias of time to which the gambler is addicted. Gambling converts time into a narcotic (Benjamin 2002: 12).
The disruption that Walter Benjamin identified in the gambling halls in the early 20th century finds unexpected resonance in today's computational interfaces. The rise of "prompt engineering" as a new technical practice to shape the outputs of LLMs reveals an engagement with probability and chance that I claim mirrors the temporal and psychological structures that Benjamin identified in his Arcades Project (Das Passagen-Werk). In Benjamin's short fragment, Notes on a Theory of Gambling, for example, there emerges a figure that I want to explore as of particular relevance for our computational moment: the gambler (Benjamin 2006: 297-298). Benjamin's gambler is not merely a person who bets, but a temporal person haunted by chance, perpetually suspended between possibility and ruin. As Marasco argues,
One of the interesting challenges of working with contemporary LLM systems is that due to their reliance on "prompt salting," that is, the way stochastic sampling processes introduce chance elements into generation, such that the outputs are produced semi-randomly.[1] This makes the production of outputs less a science than a product of chance. Users of systems like GPT-4, Stable Diffusion, and DALL-E find themselves having to develop elaborate strategies for maximising desired outputs whilst acknowledging the unpredictability of generative artificial intelligence. These strategies could, therefore, be said to exhibit the same mixture of systematic analysis and aleatory hope that Benjamin argues characterises gambling psychology, creating a kind of replacement to rational design processes or software engineering and replacing it with "vibe coding," an affective coding practice that manifests as a kind of computational gaming culture organised around the optimisation of prompts against probabilistic systems.The critique of the gambler is as much a way to honor the dream-wish harbored in aleatory experience as to decipher its historical shape. It is an attempt to do justice to a structure of desire that is itself produced by structures of power and possibility. Benjamin’s position is refreshingly ambivalent: the allegory of the gambler is an indication of ideology and insurgency, bourgeois mendacity and revolutionary vitality, a conservative desire to keep the present order as is and the radical urge for its undoing. It is both at once. Perhaps this explains some of its distinctive charms (Marasco 2018: 5).
"The particular danger that threatens the gambler," Benjamin writes, "lies in the fateful category of arriving 'too late,' of having 'missed the opportunity'" (quoted in Marasco 2018: 2). This figure operates through what Benjamin calls purely reflexive moves, responses that occur at the threshold where calculation meets catastrophe, where the systematic meets the aleatory. The gambler's relation to time is therefore disruptive; where each wager represents not a step in a progressive sequence but a moment that "kills time" itself, collapsing futurity into the eternal present of the dice roll.
This temporal compression generates what I want to explore through the concept of "prompt anxiety."[3] I argue this is a distinctive psychological condition where users experience each output from the LLM as a wager against unknown algorithmic probabilities. We see online forums dedicated to prompt engineering which often reveal users developing obsessive strategies for controlling outputs that remain uncontrollable. Consider the elaborate "prompt libraries" that have emerged around LLM generation, featuring thousands of tested combinations designed to produce particular aesthetic effects (see Oppenlaender 2022). These libraries can be seen as similar to gambling systems, promising users greater control over outcomes whilst acknowledging that no prompt can guarantee specific results. The psychological mechanisms underlying these practices might therefore reveal deeper structural parallels with gambling behaviour.
This psychological dimension of prompt engineering perhaps exhibits what Richard Hofstadter identified in political discourse as "the paranoid style." This is a tendency toward elaborate interpretative schemes designed to explain apparently random outcomes through hidden systematic patterns (Hofstadter 1966). Users tend to develop complex theories about "hidden biases" in training data, "prompt injection" techniques, and "model alignment" issues that supposedly explain why their carefully crafted prompts produce unexpected outputs. These theories perhaps serve a similar psychological function to gambling superstitions, providing the illusion of systematic control over processes that remain stochastic. This "paranoid" interpretative tendency finds material reinforcement in the technical architecture of LLM systems themselves.
I argue that the technical architecture of these systems actively encourages this paranoid style through what developers call "prompt sensitivity" (Zhuo, J. et al 2024). Prompt sensitivity describes how minor alterations in input, such as adding or removing a single word, can produce dramatically different outputs, transforming realistic portraits into abstract art or factual explanations into creative fiction. This sensitivity creates what users experience as "prompt paranoia," what Best describes as "a new kind of writers block" (Best 2024). Here, every word choice becomes fraught with potential consequences that cannot be predicted in advance.
Users therefore begin to develop elaborate techniques for prompt debugging, by testing multiple variations to identify which elements produce desired effects, creating a form of systematic superstition around text manipulation. Thus configured, the computational interface becomes a site where magical thinking emerges, representing a return to pre-modern epistemologies within ostensibly rational technological systems, where correlation becomes causation and pattern recognition becomes predictive power. This return to magical thinking within computational systems reveals how deeply the gambler's psychology has penetrated our technological interactions, where systematic analysis gives way to superstitious practice. Here, the computational and the ludic meet, revealing how LLM interaction shares the gambler's relationship to chance, calculation, and temporal compression.
The figure of Benjamin's gambler therefore provides a revealing metaphor for understanding the psychological and temporal dimensions of prompt engineering. As users navigate the probabilistic landscape of LLMs, they embody a similar mix of calculation and hope that Benjamin identified in the arcade's gambling halls. Indeed, revealingly Anthropic advises its users that when using its LLM, Claude, they should "treat it [Claude] like a slot machine" (Anthropic 2025). As Marasco observes, "with the collapse of rational faith in historical progress and the sinking feeling of domination as destiny, aleatory experience restores vitality to political life and indeterminacy to insurgent forces. It is in his courtship with destruction that the gambler (and the banker) becomes an accidental accomplice to the revolutionary critic" (Marasco 2018: 20). Perhaps, our computational moment may be thereby characterised not by rational design but by a return to chance-based epistemologies, where the gambler's temporality, suspended between possibility and ruin, becomes a new, potentially revolutionary, mode of technological engagement.