NOVITA'[2300]

WHO CONTROL AI? At the end of the day, men made of flesh and blood , (neurosis included ) who have and will evacuate anyone who will question their power, their methods and the techniques they sell to consolidate their power. Alla fine dei conti, uomini fatti di carne e sangue (nevrosi incluse) che hanno e continueranno a fermare chiunque metta in discussione il loro potere, i loro metodi e le tecniche che vendono per consolidare il loro potere.

Quando la Silicon Valley scrive il manifesto del potere

L'intelligenza artificiale sta ridisegnando le gerarchie interne alle organizzazioni, in silenzio, lungo una frattura che quasi nessuno nomina. Chi ha cinquant'anni o più è cresciuto con un'idea precisa del rapporto con la tecnologia: lo strumento veniva verso di te con una spiegazione, tu la imparavi, poi lo usavi. L'AI richiede una disposizione all'esplorazione continua, alla tolleranza dell'ambiguità, al non-sapere come metodo. Quella disposizione non si acquisisce con un corso. Si forma nel tempo, per esposizione a un certo paradigma. Chi non ce l'ha ha un altro punto di partenza. Questa differenza non viene quasi mai riconosciuta. I decisori senior, imprenditori, dirigenti, responsabili di studio, vengono corteggiati come compratori di tecnologia e ignorati come utenti. Qualcuno più giovane implementa, loro firmano. La comprensione reale di cosa fa lo strumento non arriva mai al livello dove si prendono le decisioni. Nel frattempo il collaboratore trentenne che sa muoversi con disinvoltura in questi ambienti acquisisce un'influenza informale che il suo ruolo formale non prevede e non regola. La governance dell'AI nelle organizzazioni diventa spesso una finzione condivisa. Il mondo del lavoro è stratificato per generazioni, posture cognitive, relazioni di autorità. L'AI sta rimescolando tutto questo adesso, nelle organizzazioni reali, nelle PMI, negli studi professionali, nelle aziende di medie dimensioni.

Le cosiddette 'intelligenze artificiali' di cui tanto si parla e straparla, sono il portato di una ideologia e di un percorso storico di cui troppo poco si parla. Eppure solo la storia ci mostra il senso delle tecnologie che oggi, senza troppo pensare, usiamo. Ecco qui qualche traccia di storia recente. All'inizio del secolo Bill Joy, campione ed eroe della Silicon Valley e della New Economy, si interrogava e si scandalizzava. Il suo monito vale oggi più di allora. Al di là di ogni progresso, stanno gli interrogativi destati dall'umana saggezza.

Negli ultimi giorni tutti hanno detto qualcosa sulla Magnifica Humanitas di Leone XIV. La maggior parte ha commentato cosa dice il Papa sull’IA. Me compreso, in un articolo recente pubblicato qui ("Un passo ancora, Santità"). Qui faccio un passo ulteriore e pongo una domanda diversa: perché il Papa, Microsoft, l’AI Act europeo e l’UNESCO dicono quasi la stessa cosa — dignità, trasparenza, governance responsabile — senza essersi mai coordinati? Forse non è una coincidenza. Magari è la forma di un campo discorsivo che si è consolidato. E quando un campo discorsivo è abbastanza solido, chi arriva con una critica diversa trova lo spazio già occupato. Gramsci chiamava questo egemonia. Non la dominazione che si impone con la forza, ma il consenso che emerge da istituzioni che credono sinceramente in quello che dicono — e che proprio per questo producono un effetto difficile da contestare. Otto capitoli. Big tech, regolatori, Chiesa, tradizioni religiose non occidentali, Cina, Giappone, India. E una domanda che tende a restare sullo sfondo in tutti questi documenti: chi possiede i mezzi di produzione cognitiva.

Nel frastuono continuo del presente, c'è ancora chi sceglie di abitare il proprio tempo con bellezza e pensiero.

Applicando la Learnable Theory di Magni, Marchetti e Alharbi all'enciclica Magnifica Humanitas (Leone XIV, 2026), emerge che il documento non si limita a enunciare principi etici sull'intelligenza artificiale, ma opera attraverso scelte linguistiche precise — nominalizzazioni, accostamenti paradossali, distribuzione grammaticale dell'agency — per generare nuovi pattern cognitivi collettivi. Espressioni come "ecologia della comunicazione" o l'estensione della destinazione universale dei beni agli algoritmi non sono ornamenti retorici: sono operazioni linguistiche che rendono pensabili, e quindi praticabili, risposte alla sfida tecnologica che senza quelle parole nuove resterebbero fuori dall'orizzonte del possibile. L'enciclica non descrive soltanto il mondo che vorrebbe — lo inizia a costruire attraverso il linguaggio che sceglie.

L’intelligenza artificiale sta creando una lingua sempre più uniforme, plausibile e condivisa. Ma comprendersi davvero potrebbe essere qualcosa di molto diverso.

La crisi intorno alla verità non si sostanzia "solo" in un aumento esponenziale delle bugie pubbliche, ma come una crisi delle condizioni che rendono possibile conoscere insieme. le società democratiche hanno bisogno di una base epistemica condivisa, cioè di alcuni criteri comuni per distinguere affermazioni attendibili, opinioni, interpretazioni, propaganda e falsità. Non significa avere tutti la stessa opinione. Significa però condividere almeno alcune regole del gioco: le prove contano, le fonti vanno valutate, le contraddizioni vanno prese sul serio, la discussione pubblica deve poter correggere gli errori.

L’intelligenza artificiale sta entrando nelle aziende molto più velocemente della capacità di governarla. Negli ultimi anni il dibattito si è concentrato soprattutto sulla produttività, sull’automazione e sull’efficienza. Oggi, però, molte organizzazioni stanno iniziando a confrontarsi con un problema più profondo: come mantenere controllo, responsabilità e fiducia dentro processi sempre più influenzati da sistemi generativi.

Una risposta epistemica alla Magnifica Humanitas di Papa Leone XIV

Veniamo da una cultura che ci ha insegnato a farci delle domande e a capire prima ancora di applicare o utilizzare; parliamo e scriviamo di Gemini, ChatGPT, Anthropic, Google, DeepMind, Meta etc. ma ci siamo mai chiesti quali sono le logiche e le ideologie, l’idea di fondo, alla base di questi strumenti di cui parliamo costantemente (e utilizziamo) ogni giorno?

Some thoughts after reading The Economis article: “Forget Python, Study Plato”: On The Futility of Only Chasing Labour Market Demands. Fields that have higher exposure to AI saw the sharpest declines, including Information Sciences, Computer Science, and Finance. Decreases were also observed for various forms of Engineering, with Space Engineering face the largest drop and Civil Engineering being the most AI-resilient. However, as the pithy title suggests, Philosophy, which notably has fewer recent graduates, and other low AI-exposure fields, have seen positive job growth.