Osservando i nostri tempi. Entriamo nel "mondo" dell'I.A.

di Domenico Cravero

Ci tocca vivere in una società mediatizzata ad alta intensità. Non conta più solo quanto tempo usiamo il cellulare e neppure solo cosa facciamo con l’Intelligenza Artificiale. Il problema oggi è come stiamo imparando a vivere nella complessità che la tecnologia amplifica e radicalizza. C’è infatti chi vede l’IA come una forma evidente di volontà di potenza impersonale, chi la giudica un dispositivo di sorveglianza, chi ne rimane folgorato e dipendente, chi la usa criticamente. Sicuramente siamo entrati in un sistema di welfare digitale (il Webfar) dove i dati sono il nuovo capitale e l’utente ne è un produttore. L’IA è basata sulla redistribuzione sociale del valore generato dai dati. Il Webfare sancisce la pervasività del digitale attraverso le sue piattaforme, i suoi algoritmi, l’Internet delle Cose (IOT). L’IA attinge da uno sconfinato archivio di dati che produciamo noi e diventa una potente «protesi» della nostra mente. Comprendere come funziona uno strumento è la prima condizione per non subirlo.

L'IA è frutto di una storia, di un contesto sociale e culturale, di scelte economiche e politiche. Per ottenerne tutti i vantaggi ed evitarne i rischi è indispensabile capirne anche gli impatti etici, sociali ed educativi. I proprietari e i gestori di queste tecnologie le presentano come strumenti potenti per migliorare la vita delle persone. L’accoglienza di una svolta che cambierà l’economia e gli stili di vita sta crescendo però in una forte polarizzazione. L’entusiasmo per le nuove possibilità di conoscenza, di azione e di gestione che hanno dell’incredibile, non convince chi le considera una minaccia esistenziale. Chi teme che l’automazione spinta comporti l’instaurarsi di nuove forme di dipendenza e un calo delle competenze cognitive ritiene che proprio questo contrasti lo sviluppo del pensiero critico e dell'autonomia. Stanno effettivamente in questo sviluppo le condizioni del progresso, della libertà e della civiltà. 

Come tanto aveva insistito negli ultimi decenni l’analisi critica di Bernard Stiegler, l’’IA è un «farmakon» (così Platone parlava della scrittura), cioè, contemporaneamente, rimedio e veleno. Il digitale non sente e non pensa, ma elabora stocasticamente una quantità smisurata di dati attraverso la capacità di calcolo delle nuove macchine computazionali e la loro sterminata memoria. Per descrivere i sistemi digitali o l'IA, oggi si usa l'espressione "macchine celibi" (un sistema tecnologico chiuso, autosufficiente e iper-performante, ma strutturalmente incapace di creare relazioni umane autentiche o di generare un senso simbolico profondo) poiché esse sono in grado di operare in modo isolato dalla realtà umana, creando un mondo di pure prestazioni senza alcun senso vitale e, quindi, non producono nulla al di fuori di se stesse.

Non sono quindi macchine intelligenti; sono potenti. Sono in grado di “imparare” da sole, in modo più veloce del cervello umano. Non selezionano solo dati su nostra richiesta, ma producono testi, compongono immagini, elaborano stili. Sviluppano, infatti, modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM: Large Linguage Models) basati su reti neurali e Deep Learning (un sottoinsieme dell'IA e del Machine Learning basato sull'uso di reti neurali artificiali multistrato, che serve per il riconoscimento facciale e visivo, l’elaborazione del linguaggio, i traduttori automatici avanzati come ChatGPT), in grado di “comprendere”, generare e riassumere il linguaggio umano.

Essi, per esempio, sono addestrati a prevedere la parola successiva nella costruzione di un testo. I sistemi LLM sono capaci non solo di organizzare ma di generare nuove informazioni, di modellare le preferenze, di influenzare il processo decisionale. Il motivo del loro successo non sta nelle reti neurali singole ma nell’architettura che le connette. Questo sistema di rete neurale artificiale (un modello matematico e informatico ispirato alla struttura biologica dei neuroni nel cervello umano) processa sequenze di parole analizzando come ognuna interagisce con tutte le altre nel testo. Il suo scopo principale è riconoscere relazioni e pattern complessi all'interno di grandi quantità di dati. Poche entità (come grandi aziende tecnologiche o governi) potrebbero determinare non solo cosa possiamo sapere ma anche come pensarlo ed esprimerlo.

Gli algoritmi non possono agire nel dominio dell’arte, incidono però fortemente nella sfera dell’estetico, diffondendo un’estetizzazione invasiva della vita quotidiana che contribuisce a modellare le identità, i gusti, le attese personali. La visualità aptica (che opera mediante il tatto) soddisfa il bisogno umano di contatto nella relazione sensoriale tra utente-spettatore e immagini. Si crea così una condizione non solo virtuale ma anche “iper-reale”[1] (J. Baudrillard), di realtà senza realtà, attraverso le condizioni sensoriali e affettive della simulazione. Si apre un mondo affascinante, tutto da scoprire e da vivere criticamente. La potenza è sempre stata di difficile gestione, può dominarci e anche distruggerci se la usiamo male. Ma è questo il mondo di cui diventare responsabili.

 Note

[1] Condizione in cui la simulazione del reale sostituisce la realtà stessa, al punto che svanisce ogni distinzione tra ciò che è vero e ciò che è immaginario. Cfr. Jean Baudrillard, Simulacri e simulazione, Orthotes, Napoli, 2026. Pubblicato originariamente nel 1981.