NOVITA'[2212]

Oggi cercare lavoro non significa più inviare un CV. Significa essere valutati da algoritmi e osservati attraverso la propria identità digitale. Tra sistemi di screening automatizzati e tracce lasciate online, la selezione cambia forma: non riguarda più solo ciò che dichiariamo, ma ciò che emerge nel tempo. Un’analisi tra aspetti pratici ed etici su come AI e social stanno trasformando il modo in cui veniamo scelti.

Colui che maneggia oggetti letterari è coinvolto in una situazione di provocazione linguistica. Irretito, irrigato, immerso in una trama di orbite verbali, sollecitato da segnali, formule, invocazioni, puri suoni ansiosi di una collocazione, abbagliato e ustionato da fulminei, erratici percorsi di parole, voyeur e cerimoniere, egli è chiamato a dar testimonianza sul linguaggio che gli compete, che lo ha scelto, l’unico in cui gli sia tollerabile esistere; unica condizione stabile e reale, sebbene affatto irreale e impermanente; unica esistenza, anzi, riconoscendosi lo scrittore nient’altro che un’arguzia del linguaggio stesso, una sua invenzione, forse i suoi genitali ectoplastici. [...] Con il linguaggio, definitivo e illusorio, instabile ed aggressivo, deve costruire un oggetto la cui compatta, dura perfezione chiuda una dinamica ambiguità. [...] Egli ha l’oscura sensazione che quell’ambiguo essere che egli ha dato alla luce con la calliditas corporale e l’eroica nescienza delle madri, venga stuprato da ogni volontà di capire quel che vuol dire. E sebbene sappia di averlo destinato allo stupro fin dall’inizio, il pensiero che si voglia spiegare 'che cosa vuol dire' lo riempie di istintivo orrore. Giorgio Manganelli

Dai telai del 1811 ai modelli linguistici del 2024: il conflitto non è mai stato con la tecnologia, ma con ciò che erode del nostro modo di pensare. L’AI non prende decisioni al posto nostro: modella il terreno cognitivo su cui le prendiamo. Una riflessione sulla colonizzazione silenziosa del linguaggio, sul pensiero che si adatta al frame della macchina, e su ciò che rischiamo di perdere mentre tutto diventa più efficiente, più scalabile, meno umano.

Viviamo in un’epoca di policrisi: guerre, crisi climatica, intelligenza artificiale e instabilità globale si intrecciano. Un articolo su paura, complessità e micro-azioni per non restare paralizzati.

Aaron Bastani vs Marc Andreessen: l’AI come bene comune o come motore del mercato? Se l’AI e l’automazione stanno ridefinendo la produzione di ricchezza, chi dovrebbe controllare queste tecnologie? L’intelligenza artificiale viene spesso raccontata come una rivoluzione tecnologica. Più raramente viene analizzata come una trasformazione politica ed economica. Chi possiede le infrastrutture dell’automazione? Chi beneficia della produttività generata da algoritmi, robotica e sistemi di calcolo sempre più potenti? La promessa dell’AI è quella di ridurre il lavoro necessario per produrre beni e servizi. Ma questa promessa apre una questione più radicale: se le macchine producono ricchezza, che cosa accade alla distribuzione di quella ricchezza? In questo nuovo articolo di POV prendo in esame due visioni divergenti nel dibattito contemporaneo. Da una parte Aaron Bastani, teorico del cosiddetto “comunismo di lusso completamente automatizzato”, secondo cui le tecnologie avanzate potrebbero consentire una società post-capitalista fondata sull’abbondanza e sulla proprietà pubblica delle infrastrutture produttive. Dall’altra Marc Andreessen, imprenditore e investitore della Silicon Valley, autore del celebre saggio secondo cui “il software sta divorando il mondo” e sostenitore di un techno-ottimismo radicale in cui l’innovazione guidata dal mercato rappresenta il principale motore di progresso. Due diagnosi diverse sul presente, due immaginari opposti sul modello di società che vogliamo costruire.

Oggi si afferma che certe AI superino il test di Turing e possano essere considerate effettivamente equiparabili da certi punti di vista alla realtà delle facoltà umane. Ma questo avviene solamente per un fraintendimento comune, queste macchine, sono state messe alla prova da esseri umani Dislogici.

I miliardari del tech predicano l'immortalità digitale e comprano bunker in Nuova Zelanda. Non è una contraddizione. È una strategia. E riguarda tutti noi.

Quando esprimiamo un SÌ o un NO, pensiamo di compiere una scelta autonoma. Ma oggi quell’atto nasce sempre più all’interno di un contesto informativo modellato dall’intelligenza artificiale. Qui provo a vedere come gli algoritmi non influenzino solo i contenuti, ma il modo stesso in cui le opinioni prendono forma.

Frequento il discorso sull'intelligenza artificiale da un po'. Lo frequento per lavoro, per interesse, per una forma di inquietudine che non si è ancora trasformata in abitudine. Leggo, ascolto, partecipo a convegni, seguo i dibattiti su LinkedIn, che è il luogo dove il discorso sull'AI raggiunge la sua forma più pura di rumore. E ho una sensazione che non riesco a togliermi di dosso: che stiamo parlando della stessa cosa senza parlare della stessa cosa.

L’ingresso dell’intelligenza artificiale nella scuola sta avvenendo senza una vera riflessione pedagogica. Gli studenti la utilizzano già per studiare, scrivere e comprendere, ma questo solleva una questione più profonda: cosa accade quando sistemi generativi entrano nella fase in cui si forma il pensiero?

Molto prima dell’IA generativa, Isaac Asimov aveva già raccontato il trauma sociale della sostituzione del lavoro umano con le macchine umanoidi. In Abissi d’acciaio i robot sostituiscono dapprima il lavoro di commessi e fattorini, ma la loro diffusione minaccia presto di soffiare il posto anche a poliziotti, impiegati, colletti sempre più bianchi. Ci sono proteste, declassamenti, folle inferocite e uomini che capiscono di poter essere rimpiazzati non solo nella forza lavoro, ma anche nel giudizio, nelle competenze, nelle funzioni mentali. Ma il bersaglio vero del romanzo non è la macchina in sé. Asimov mostra con lucidità sorprendente che una società senza protezioni trasforma ogni progresso in una minaccia, e che il vero incubo non è la macchina che lavora meglio dell’uomo, ma il sistema che rende quella superiorità una condanna per chi resta indietro.

Matteo Pasquinelli vs Nick Bostrom: Da dove proviene l’intelligenza che attribuiamo alle macchine?

di Luca Sesini e Beppe Carrella

L’AI e il potere Oggi, ogni tecnologia che organizza informazioni, orienta decisioni e modella il comportamento collettivo diventa inevitabilmente anche una tecnologia di governo. Per capire cosa stia accadendo, può essere utile tornare a uno dei pensatori che più di altri ha analizzato la politica nella sua dimensione concreta. Niccolò Machiavelli è considerato il fondatore della scienza politica moderna. Nel Principe e nei Discorsi sopra la prima deca di Tito Livio osserva la politica non come un sistema di principi morali, ma come “verità effettuale delle cose”, un campo di forze nel quale individui, istituzioni e popoli competono per conquistare e mantenere il potere.

Per secoli la tecnologia ha esteso le nostre capacità fisiche. Le macchine hanno sollevato pesi, accelerato movimenti, moltiplicato la forza del lavoro umano. Con l’intelligenza artificiale sta accadendo qualcosa di diverso. Non stiamo più delegando soltanto il fare. Stiamo iniziando, lentamente e quasi senza accorgercene, a delegare parti del nostro processo cognitivo: la sintesi, l’analisi, la scrittura, perfino le prime forme di giudizio.

Francesco Varanini ha scritto un articolo che ci invita a riflettere e condividere un percorso. Si intitola Stultitia. Invita chi è sulla Nave a ragionare insieme su cosa abbiamo in comune, chi siamo, dove stiamo andando. L'ho letto. E mentre leggevo è successa una cosa che succede sempre con le buone letture: alcune cose risuonavano come già note, altre aprivano domande. Non è una questione di sapere o non sapere — è la condizione normale di chi legge qualcuno che pensa. Una buona lettura non conferma: apre. Mette in moto. Genera il bisogno di cercare. Allora ho cercato. E su come ho cercato tornerò nel corso dell'articolo.

Cosa bisogna sapere per essere esperti di intelligenza artificiale? Il primo istinto è rispondere per accumulo: bisogna saper usare il computer, poi i programmi di base, poi gli strumenti più avanzati, poi quelli specifici del proprio settore, e così via, salendo una scala di competenze tecniche sempre più sofisticate. È la logica del corso di aggiornamento, del tutorial, del manuale. Una logica che ha senso quando il problema è imparare uno strumento nuovo. Ma la questione non è imparare strumenti nuovi.

Judith Butler vs Kate Crawford: Chi decide cosa siamo? Nel contesto contemporaneo dominato dall’intelligenza artificiale, anche il corpo è diventato un dato. Le tecnologie di riconoscimento facciale, i modelli predittivi di genere, le metriche biometriche: tutto sembra riducibile a parametri misurabili. Sembra che tutto possa essere tradotto in parametro. Eppure, anche in questo caso, ci troviamo di fronte ad un problema politico perché ciò che viene misurato dipende dalle categorie con cui decidiamo di descriverlo. Chi stabilisce cosa è un corpo? Cosa accade quando le parole con cui siamo definiti - uomo, donna, normale, anomalo - diventano etichette dentro un dataset? Cosa cambia quando a fissarle non sono soltanto istituzioni sociali, culturali o mediche, ma sistemi algoritmici che le incorporano, le riproducono e le rendono operative su larga scala? Due pensatrici contemporanee aiutano a orientarsi in questa lettura. Judith Butler ha mostrato come il genere sia l’effetto di norme ripetute, interiorizzate, rese evidenti dalla loro stessa reiterazione. Il corpo, nella sua prospettiva, è insieme costruzione e vulnerabilità, esiste dentro contesti di riconoscimento che lo rendono intelligibile o lo espongono all’esclusione. Kate Crawford, studiando l’intelligenza artificiale, evidenzia un altro livello del problema. Gli algoritmi apprendono da archivi storici, da dati che riflettono gerarchie e disuguaglianze già esistenti. Quando classificano un volto o attribuiscono un genere, non scoprono una verità nascosta, ma rendono operative categorie ereditate, spesso senza dichiararle. Tra Butler e Crawford non c’è una sovrapposizione, la prima analizza le norme che producono il soggetto, la seconda mostra come quelle norme vengano oggi tradotte in infrastrutture tecniche. Le loro analisi convergono su un punto, il passaggio dalla costruzione simbolica dell’identità alla sua codifica automatizzata.

Viviamo un passaggio silenzioso ma profondo: l’intelligenza artificiale non si limita più a rispondere, inizia ad agire. Gli agenti autonomi coordinano processi, prendono decisioni, eseguono azioni in sequenza mentre noi arretriamo di qualche passo. Non credo che la questione sia soltanto tecnologica. È una questione di postura. In questo testo provo a interrogarmi su cosa significhi mantenere una direzione quando la velocità aumenta, su come restare responsabili mentre deleghiamo, su quale forma di maturità sia richiesta quando il vento dell’automazione soffia più forte.

L’intelligenza artificiale viene spesso raccontata come una rivoluzione tecnologica. In realtà, la sua portata pare riguardare più il modo in cui una civiltà interpreta sé stessa. Non siamo soltanto di fronte a nuovi strumenti, ma a una trasformazione che ridefinisce il rapporto tra linguaggio, conoscenza, decisione e immaginazione. L’AI non si limita a produrre immagini o testi, prevede comportamenti, legge il reale in cui tutto tende a presentarsi come dato. In questo contesto la tecnica diventa l’ambiente dentro cui viviamo. Quando il mondo viene progressivamente interpretato come flusso di informazioni elaborabili, anche l’essere umano rischia di essere letto nello stesso modo. Perciò, la questione diventa che cosa accade a una società quando il pensiero viene assimilato al calcolo. Non riguarda soltanto ciò che possiamo fare con le macchine, ma il modo in cui esse riconfigurano l’idea stessa di esperienza e responsabilità. Martin Heidegger, con Essere e tempo ha riportato al centro l’esperienza concreta dell’esistenza, l’essere umano come apertura al mondo. Nei suoi scritti successivi ha individuato nella tecnica moderna un modo di rivelare il mondo, un dispositivo che tende a trasformare ogni cosa in risorsa disponibile e calcolabile. Ha chiamato questo processo Gestell, l’impianto che dispone il reale come fondo da sfruttare. Rileggere oggi quelle pagine significa accorgersi che la logica descritta da Heidegger trova nell’intelligenza artificiale una delle sue forme più compiute, non perché avesse previsto computer e algoritmi, ma perché aveva colto la struttura profonda della civiltà del calcolo, una civiltà in cui il linguaggio rischia di diventare puro scambio di informazioni e l’umano una funzione tra le funzioni. Intervistare Heidegger oggi significa riportare l’AI dentro una storia lunga del pensiero occidentale e restituirla alla sua dimensione più radicale per verificare se le sue categorie siano ancora capaci di illuminare il presente.