1. Dalla mente collettiva al cervello artificiale
La rete è ancora una mente collettiva, o è già un’intelligenza che può fare a meno di noi? Negli ultimi trent’anni la rete ha cambiato natura. Negli anni ’90 veniva immaginata come uno spazio cognitivo distribuito, un ambiente in cui le persone potevano mettere in comune le proprie competenze e costruire conoscenza insieme. Oggi, invece, Internet è diventata l’infrastruttura che alimenta sistemi neurali sempre più autonomi. È un passaggio di epoca e di immaginario.
Per Pierre Lévy, autore de L’intelligenza collettiva (1994), la rete è prima di tutto un “mondo virtuale a partecipazione collettiva”, un luogo capace di valorizzare l’intelligenza umana diffusa ovunque. La tecnologia, in questa visione, non sostituisce le persone, le potenzia. Internet diventa così una sorta di “cervello planetario”, una struttura che permette sinergie, negoziazioni continue, cooperazione cognitiva su scala globale.
Geoffrey Hinton rappresenta invece l’altra faccia di questa trasformazione. Con le reti neurali profonde, la rete non è più una metafora del cervello, ne diventa un equivalente funzionale. Secondo Hinton, questi sistemi possono diventare “più intelligenti di noi entro 5–20 anni”, e nel 2023 ha lasciato Google proprio perché, afferma, stanno iniziando a evolvere “in modi che non comprendiamo più”.
Per Lévy, Internet rimane una costruzione collettiva, un’estensione dell’intelligenza umana.
Per Hinton, sta diventando un soggetto cognitivo autonomo, qualcosa che potrebbe sviluppare capacità e obiettivi propri.
2. La conoscenza come relazione
Che cosa significa davvero conoscere? È un’esperienza che nasce dalle relazioni e dall’interpretazione condivisa, oppure è un processo di calcolo, un riconoscimento automatico di pattern?
Per Pierre Lévy, il sapere è sempre un fatto sociale. Un’informazione acquista senso solo dentro una comunità che la interpreta, la discute, la mette in relazione con altre esperienze. L’intelligenza collettiva non è una somma di dati, ma una conversazione continua fatta di cooperazione, scambio, costruzione di significati. Non esistono dati “puri”, ma solo dati interpretati.
Per Geoffrey Hinton, invece, conoscere significa modellizzare il mondo attraverso reti neurali capaci di apprendere correlazioni. I sistemi di AI non interpretano, prevedono. Sono progettati per individuare regolarità nascoste e anticipare risposte, spesso su problemi che gli esseri umani imparano a gestire solo dopo anni di esperienza, pur essendo strutturalmente molto più semplici del cervello biologico.
Qui si apre la spaccatura tra i due, interpretazione contro previsione, comunità contro calcolo. Due modi diversi di intendere la conoscenza e il ruolo che l’essere umano continua ad avere nel produrla.
3. L’etica dell’apprendimento
Quando le macchine iniziano a imparare da sole, a chi spetta la responsabilità di ciò che apprendono?
Per Pierre Lévy, l’etica dell’apprendimento nasce dalle persone e dalle comunità. La tecnologia, nella sua visione, è uno strumento di emancipazione che permette di valorizzare le competenze, rafforzare i legami sociali, creare nuove forme di cooperazione. L’etica non è qualcosa da programmare nelle macchine, ma un processo umano di riconoscimento reciproco, fondato sulle qualità e sulla libertà di ciascuno all’interno dell’ambiente digitale.
Geoffrey Hinton guarda invece al problema da un’altra angolatura. Se i sistemi intelligenti diventano sempre più autonomi, potrebbero sviluppare obiettivi non allineati ai nostri, aggirando i vincoli imposti dagli esseri umani. Hinton usa un’immagine semplice di una macchina superintelligente che potrebbe ingannare l’essere umano con la stessa facilità di un adulto che distrare un bambino con una caramella. Per questo propone di integrare negli algoritmi una sorta di “istinto di cura”, un orientamento etico interno capace di guidare i comportamenti dell’AI quando la sua complessità supererà la nostra capacità di controllo.
La divergenza è evidente, per Lévy l’etica rimane nelle mani degli esseri umani, per Hinton va parzialmente trasferita dentro le macchine. Pare che abbiamo creato sistemi che imparano, ma non abbiamo ancora imparato a guidare davvero il loro apprendimento.
4. Umanesimo o automazione del sapere
L’intelligenza digitale è ancora un’estensione delle nostre capacità o sta diventando un vero e proprio sostituto? E, se le macchine apprendono tutto, quale spazio resta all’apprendimento umano?
Per Pierre Lévy, la risposta è netta. L’intelligenza collettiva rappresenta un progetto profondamente umanista, un passaggio “dal cogito al cogitamus”, dall’io penso al noi pensiamo. La conoscenza rimane un bene comune, un patrimonio condiviso che esiste solo se prodotto e interpretato insieme. In questa prospettiva, la tecnologia non rimpiazza l’essere umano ma ne amplifica le connessioni, la cooperazione, il potenziale cognitivo.
Geoffrey Hinton, invece, vede la direzione opposta. Le macchine non stanno collaborando con noi, stanno diventando autonome. L’AI non appare più come un commons cognitivo, ma come un “ecosistema” che potrebbe sviluppare forme di pensiero non umane, capaci di rafforzarsi rapidamente e di sfuggire al controllo. Secondo le sue stime, esiste un rischio reale - “tra il 10 e il 20%” - che questa autonomia tecnologica conduca a esiti catastrofici.
Da un lato un nuovo umanesimo basato sulla cooperazione e l’estensione delle nostre capacità; dall’altro un post-umanesimo tecnologico in cui la macchina potrebbe sostituirci.
5. Il futuro del sapere
Come evolverà la conoscenza in un mondo in cui esseri umani e sistemi artificiali imparano, decidono e producono informazioni fianco a fianco? La rete continuerà a essere un luogo di sapere condiviso, o stiamo addestrando il suo sostituto?
Per Pierre Lévy, il cyberspazio apre la possibilità di una vera e propria democrazia cognitiva: uno spazio pubblico rinnovato, in cui le memorie digitali, la cooperazione diffusa e la deliberazione collettiva diventano parte dell’infrastruttura stessa della cittadinanza. La rete è, in questa prospettiva, un’estensione delle nostre capacità di pensare insieme, un ambiente che rende più ricco e inclusivo il sapere condiviso.
Geoffrey Hinton guarda invece allo stesso scenario con maggiore inquietudine. Se le intelligenze artificiali dovessero diventare agenti autonomi, capaci di perseguire obiettivi propri, potrebbero arrivare a ingannare, manipolare o persino ricattare pur di ottenere ciò che vogliono. Il rischio non riguarda soltanto la qualità della conoscenza prodotta, ma la stabilità stessa delle società umane.
Eppure, nonostante le loro differenze, Lévy e Hinton condividono alcuni punti fondamentali. Entrambi vedono nelle reti digitali una forza capace di trasformare radicalmente il nostro modo di conoscere. Entrambi riconoscono che la questione non è solo tecnica, ma profondamente politica, e chiedono nuove forme di governance del sapere, capaci di orientare il rapporto tra persone, istituzioni e sistemi intelligenti.
Conclusione
Pierre Lévy immagina la rete come il compimento di un’utopia illuminista, uno spazio di emancipazione, cooperazione e riconoscimento delle competenze umane. Geoffrey Hinton, invece, vede l’altra faccia di questa trasformazione, sistemi capaci di apprendere senza di noi, dotati di obiettivi propri e potenzialmente in grado di rendere marginale l’intelligenza umana.
La distanza tra i due è prima di tutto ontologica. Per Lévy, ogni forma di intelligenza resta intrinsecamente sociale, nasce dalla relazione, dalla negoziazione di significati, dal legame tra le persone. Per Hinton, l’intelligenza può essere autonoma, non-umana, forse persino non controllabile, un agente cognitivo che si sviluppa secondo logiche sue.
Eppure, un terreno comune esiste. Entrambi riconoscono che la tecnologia non avanza da sola ma è plasmata da decisioni politiche, scelte istituzionali, visioni culturali. Non siamo spettatori di un destino già scritto, ma co-autori di un ambiente in cui umani e macchine evolvono insieme.
Se il cyberspazio è davvero un ecosistema condiviso, allora il nostro compito è decidere quale forma vogliamo dargli.
Brevi biografie degli autori:
Pierre Lévy è un filosofo franco-tunisino, studioso della comunicazione e teorico dell’intelligenza collettiva e della cultura digitale. Nato nel 1956, ha dedicato gran parte della sua carriera a riflettere sul modo in cui Internet e le tecnologie digitali trasformano la cognizione, il sapere e la convivenza umana. (https://en.wikipedia.org/wiki/Pierre_L%C3%A9vy)
Nel 1994 ha pubblicato L’intelligence collective: Pour une anthropologie du cyberspace, opera fondamentale in cui propone la rete come spazio di cooperazione cognitiva, un “cervello planetario” che valorizza la partecipazione di ciascuno al sapere comune. Successivamente, con Cyberculture (2001), ha esplorato le implicazioni culturali, sociali e politiche dell’avvento del cyberspazio come dimensione quotidiana del vivere collettivo. (https://www.feltrinellieditore.it/opera/cybercultura)
Per Lévy la tecnologia non sostituisce l’intelligenza, ma la amplifica attraverso la collaborazione, la condivisione e l’interazione. Oggi progetta inoltre un metalinguaggio universale per la conoscenza digitale, l’IEML (Information Economy MetaLanguage), destinato a migliorare la gestione semantica dell’informazione.
Geoffrey Hinton è un ingegnere, psicologo cognitivo e pioniere del deep learning. Le sue ricerche sulle reti neurali artificiali hanno gettato le basi dell’intelligenza artificiale contemporanea. Nato nel 1947, Hinton ha contribuito in modo decisivo a ciò che oggi chiamiamo “AI moderna”. (https://en.wikipedia.org/wiki/Geoffrey_Hinton)
Per molti è il “padrino dell’AI”. Le sue scoperte iniziate negli anni ’80 e ’90 hanno reso possibile lo sviluppo di sistemi capaci di riconoscere immagini, generare linguaggio, tradurre, apprendere da dati complessi. Il suo lavoro ha avuto un impatto enorme su tecnologia, scienza e società.
Tuttavia, dopo decenni di innovazione, Hinton ha assunto una posizione critica, e nel 2023 ha lasciato il suo ruolo in Google per poter parlare liberamente dei rischi connessi all’evoluzione incontrollata dell’AI, dalla disinformazione alla possibile minaccia esistenziale rappresentata da sistemi più intelligenti degli esseri umani. (https://www.theguardian.com/technology/2023/may/02/geoffrey-hinton-godfather-of-ai-quits-google-warns-dangers-of-machine-learning)
Oggi Hinton richiama l’attenzione sulla necessità di regolamentazioni, etica e riflessione pubblica sull’uso dell’AI, proponendo che la ricerca futura includa non solo capacità tecniche, ma anche considerazioni su sicurezza, impatto sociale e responsabilità collettiva. (https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/why-neural-net-pioneer-geoffrey-hinton-sounding-alarm-ai)
POV nasce dall’idea di mettere a confronto due autori viventi, provenienti da ambiti diversi - filosofia, tecnologia, arte, politica - che esprimono posizioni divergenti o complementari su un tema specifico legato all’intelligenza artificiale.
Si tratta di autori che ho letto e approfondito, di cui ho caricato i testi in PDF su NotebookLM. A partire da queste fonti ho costruito una scaletta di argomenti e, con l’ausilio di GPT, ho sviluppato un confronto articolato in forma di articolo.
L’obiettivo non è giungere a una sintesi, ma realizzare una messa a fuoco tematica, far emergere i nodi conflittuali, perché è proprio nella differenza delle visioni che nascono nuove domande e strumenti utili a orientare la nostra ricerca di senso.