NOVITA'[1689]

Segno, Simbolo, Sintassi e l’AI Un dialogo immaginario su come l’esperienza di Jean-Michel Basquiat - la sua grammatica visiva fatta di parole e simboli - possa offrire un’occasione per ripensare criticamente le questioni contemporanee legate all’intelligenza artificiale. Questa intervista impossibile problematizza l’AI come spazio di senso che si confronta con categorie profonde e politiche quali l’identità, il potere, il linguaggio e la marginalità. È un confronto tra due modi di produrre significato, la pittura che nasce dall’esperienza vissuta e dai conflitti sociali, e i sistemi computazionali che apprendono da dati preesistenti. Basquiat emerse dalla scena dei graffiti di New York negli anni ’70, prima sotto il nome di SAMO, poi come uno dei principali esponenti del neoespressionismo internazionale. In meno di un decennio, trasformò la pittura attraverso un repertorio visivo fatto di testo, segni ruvidi, simboli e un uso iperattivo di parole e numeri che non separano immagine da linguaggio ma li intrecciano come vettori di critica sociale e storica. L’opera di Basquiat ruota attorno a contraddizioni e dicotomie - ad esempio potere/oppresso, razza/classe, esperienza interna/esterna - che mettono in discussione la gerarchia dei segni nel discorso culturale e invitano a leggere l’AI non solo come strumento, ma come dispositivo che riconfigura le gerarchie interpretative stesse.

Shoshana Zuboff e Evgeny Morozov: L’AI è una nuova fase del capitalismo o un modo per trasformare decisioni politiche in soluzioni tecniche? Quando parliamo di intelligenza artificiale, raramente ci limitiamo a parlare di una tecnologia. Dietro l’AI si muovono questioni che riguardano l’economia, il potere, i modelli di società che stiamo costruendo. L’AI può essere letta come il motore di una nuova fase del capitalismo, fondata sull’estrazione dei dati e sulla previsione dei comportamenti futuri. Ma può anche essere interpretata come il prodotto di una narrazione che trasforma temi politici in problemi tecnici e conflitti sociali in questioni di efficienza. Shoshana Zuboff ed Evgeny Morozov rappresentano due tra le voci più autorevoli di questa critica. La prima analizza l’AI come infrastruttura economica del capitalismo della sorveglianza, un sistema che monetizza l’esperienza umana convertendola in informazione predittiva. Il secondo la interpreta come espressione di un’ideologia tecnologica che promette soluzioni automatiche e, così facendo, sottrae le scelte collettive al dibattito democratico. Il loro confronto non riguarda soltanto il funzionamento degli algoritmi, ma il modo in cui il digitale sta ridefinendo il potere nel XXI secolo.

Una tecnologia è utile finché resta uno strumento potente e dichiarato come tale; il problema nasce quando l’IA viene trattata come un quasi-soggetto, una quasi-presenza, che sembra dialogare, comprendere, rispondere. E non è una confusione innocente perché indebolisce la capacità umana di riconoscersi come origine delle decisioni. Una riflessione a partire dalla Costituzione di Anthropic per Claude e la semantic interoperability

“A knife is a tool. You can use a knife to cut salad or to murder someone, but it is your decision what to do with the knife. AI is a knife that can decide by itself whether to cut salad or to commit murder.” (Yuval Noah Harari)

Il futuro sintetico, se fosse perfetto, sarebbe un futuro morto. La perdita non è la capacità di calcolare, ma il coraggio di interrompere il calcolo quando qualcosa chiede di essere ascoltato. Inutile temere che l’AI resti bloccata nel passato, né che possa davvero attraversare tutto il possibile. Il pericolo è che noi finiamo per confondere la stabilità del modello con la stabilità del mondo.

di Luca Sesini e Beppe Carrella

Questo articolo nasce da un pensiero che ho in mente da tempo e su cui, probabilmente, si riflette sempre poco: la noia. Premetto che non è mia intenzione scomodare filosofi o psicologi, né proporre verità definitive; il mio intento è semplicemente quello di una persona che prova a stimolare una riflessione condivisa.

Artificial intelligence extends this process by giving the archive generative capacity. Data becomes material through which the system infers, predicts, and composes new traces. The archive performs interpretation as a nonconscious, non-intentional process of selection, drawing from existing records to generate extensions of its own material. Preservation and invention merge within the same process.

Yanis Varoufakivs e Mariana Mazzucato: tecno-feudalesimo vs Stato imprenditore. Quale sarà l’impatto dell’Intelligenza Artificiale sulla nostra democrazia? Chi deve governare l’AI, lo Stato o il mercato? In questo articolo di POV sono a confronto le visioni di due importanti economisti contemporanei che si occupano in particolare degli aspetti di politica, economia e democrazia. Yanis Varoufakis interpreta l’AI come parte di una transizione verso un “tecno-feudalesimo”, dove pochi soggetti digitali esercitano un potere extra-statale, estraendo valore e sottraendolo alla sfera democratica. Mariana Mazzucato, al contrario, individua nello Stato l’unico soggetto in grado di orientare l’innovazione tecnologica attraverso missioni pubbliche, affinché i risultati dell’AI siano condivisi e messi al servizio del bene comune. Due approcci diversi - uno più conflittuale e orientato alla redistribuzione dal basso, l’altro più istituzionale e centrato sulla progettazione collettiva - che ci costringono a ripensare i fondamenti della democrazia economica nell’era algoritmica.

Chi dice 'no' all'IA e perché: mappa di un dissenso crescente

Questo studio esamina la capacità persuasiva reciproca tra Large Language Models (LLM) attraverso un approccio sperimentale che confronta cinque modelli principali (ChatGPT, Claude, Grok, Gemini e DeepSeek) alternando i ruoli di persuasore e persuaso. Utilizzando una proposta fiscale controversa come caso di studio, ogni LLM ha generato argomentazioni tecniche ed emozionali per convincere gli altri modelli, misurando l'efficacia attraverso autovalutazioni percentuali della riduzione di convinzione. I risultati mostrano significative differenze tra modelli: Claude e DeepSeek emergono come i più persuasivi, con Claude particolarmente efficace nelle argomentazioni emozionali, mentre ChatGPT e DeepSeek dimostrano maggiore resistenza alla persuasione. Lo studio rivela una tendenziale forza persuasiva degli LLM verso i propri simili, potenzialmente superiore a quella documentata verso interlocutori umani, aprendo nuove prospettive di ricerca sulle dinamiche di influenza nell'ecosistema dell'intelligenza artificiale e sollevando questioni etiche per lo sviluppo di sistemi conversazionali.

Woodrow Hartzog e Jessica Silbey, due professori della Boston University hanno condiviso un nuovo paper dal titolo "How AI Destroys Institutions", che si presenta a tutti come un insieme di molteplici spunti di riflessione sulle IA attuali e sulla loro volontà di potenza e di accelerazione nella conquista del “mondo”umano.

....𝐰𝐨𝐧’𝐭 𝐛𝐞 𝐒𝐚𝐯𝐞𝐝 𝐛𝐲 𝐚 𝐜𝐡𝐚𝐭𝐛𝐨𝐭 = 𝐜𝐡𝐢𝐥𝐝𝐫𝐞𝐧 𝐚𝐬 𝐩𝐚𝐰𝐧𝐬 𝐨𝐟 𝐟𝐚𝐭𝐞

Perché le macchine non avranno mai un io (per ora) Daniel C. Dennett (1942–2024) è stato un filosofo della mente e scienziato cognitivo statunitense, noto per le sue teorie innovative su coscienza e intelligenza. Professore alla Tufts University e allievo di Gilbert Ryle, Dennett ha contribuito a traghettare la filosofia anglo-americana verso una maggiore collaborazione con le scienze cognitive ed evolutive. Dennett ha sfidato idee tradizionali come i qualia e il dualismo cartesiano, sostenendo che la mente e la coscienza siano fenomeni naturali emergenti da processi fisici ed evolutivi. Celebre anche per il concetto di “meme” applicato alla trasmissione culturale, Dennett ha proposto una visione darwiniana della cultura e persino del libero arbitrio. Scettico verso l’idea di una AI forte pienamente cosciente, ha spesso sostenuto che le attuali macchine “pensanti” simulino l’intelligenza senza veramente comprendere, una forma di “competenza senza comprensione”, come l’ha definita. In questa “Intervista Impossibile”, con la sua arguzia provocatoria, Dennett commenta gli ultimi sviluppi dell’intelligenza artificiale, i rischi percepiti, e le connessioni tra le menti artificiali e la coscienza umana.

Riccardo Manzotti e David Chalmers: due teorie per capire l’umano e il post-umano Che cos’è la coscienza? È un’illusione generata da complessi calcoli neuronali o l’essenza stessa del mondo che percepiamo? Dove finisce la mente e inizia il mondo? La nostra esperienza è tutta “dentro” il cervello o si estende fuori di noi? Possiamo costruire una macchina cosciente? E, se sì, quali responsabilità morali ed etiche comporterebbe l’avvento di un’IA consapevole? Nel dibattito contemporaneo sulla coscienza si distinguono due autori originali, il filosofo australiano David Chalmers, noto per aver formulato il celebre “problema difficile” della coscienza, e il filosofo italiano Riccardo Manzotti, che propone una ridefinizione radicale del rapporto tra mente, corpo e mondo. Entrambi mettono in discussione l’eredità classica del dualismo mente-corpo, ma lo fanno spingendo il pensiero in direzioni opposte, da un lato interrogando i limiti esplicativi della scienza contemporanea, dall’altro smontando alla radice l’idea stessa di una mente separata dalla realtà che esperisce.

L’intelligenza artificiale non è più solo uno strumento, ma un’infrastruttura che genera e riorganizza significato. Voglio splorare cosa accade quando la tecnologia inizia a riflettere e modellare la nostra coscienza collettiva.

Conosci te stesso Socrate (ca. 470–399 a.C.) è considerato uno dei padri della filosofia occidentale. Non ha lasciato alcuno scritt, una scelta deliberata, che già dice molto del suo pensiero. La sua voce ci arriva attraverso i dialoghi di Platone e le testimonianze di Senofonte, ma soprattutto attraverso un metodo, più che attraverso un sistema di idee. Socrate non trasmette dottrine, ma interroga, costringe a riflettere.

Quando Carlo Mazzucchelli mi ha lanciato la sua provocazione — scrivere un apocrifo di Conan Doyle, contribuire a uno "spazio sherlockiano" sulla Stultifera Navis — ho pensato immediatamente che non l'avrei fatto da solo. Per coerenza. E anche un po' per restituire la provocazione. Da tempo sostengo che il modo più interessante di lavorare con l'intelligenza artificiale non sia quello del prompt secco, del comando impartito a una macchina. Ma piuttosto quello del dialogo: un processo in cui l'umano e l'AI costruiscono insieme qualcosa che nessuno dei due avrebbe prodotto da solo. Lo chiamo approccio relazionale, Esomente, e ci credo abbastanza da averci costruito sopra una metodologia.

Il libro torna. Non perché parli di fanta-scienza, ma perché parla di desiderio. Del desiderio di essere all’altezza. Di non restare indietro. Di non essere esclusi dal discorso del mondo. L’intelligenza artificiale intercetta lo stesso desiderio. Lo rende efficiente. Scalabile. Ma non lo risolve.