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In questo contesto, l’epistemologia non solo è teoria della conoscenza in astratto: è la domanda se la realtà resiste ancora ai nostri schemi concettuali o se siamo immersi soltanto in un gigantesco effetto di discorso prodotto industrialmente dall’AI. La pongo nel confronto fra mente incarnata e LLM, e nella critica del relativismo che ha reso il post-strutturalismo materia prima dei populismi, e in molti altri ambiti.
Ho costruito un simulatore della mia equazione sull’autenticità e il simulatore l’ha rotta in tre punti. Che cosa succede al valore di un testo quando si smette di misurare quanto sposta il lettore e si comincia a misurare in che direzione lo sposta.
Perché in tempi di LLM l’autenticità di un testo non è la grandezza che stiamo cercando. Tentativo di trovare l’equazione del valore di un testo, per rispondere alle domande che contano davvero.
La proroga europea sui sistemi AI ad alto rischio non riduce l’urgenza della validazione. Il caso Fable 5 ha dimostrato in quarantotto ore cosa succede quando un’organizzazione non sa da chi dipende per fare ciò che sa.
Verità, potere e la crisi dell’autorità universale. Da Cartesio a Trump, dal poststrutturalismo al tribalismo reazionario: perché il veleno era nell’antidoto.
Cinque definizioni dell’AI, la disputa sugli universali, le metafore-strumento e uno Spinoza implicito. Cosa siamo quando proviamo a definire l’intelligenza artificiale.
Donata Columbro, data journalist e autrice di «Perché contare i femminicidi è un atto politico», usa un titolo provocatorio per sviluppare una tesi costruttivista del tutto corretta: il femminicidio «non esiste» nello stesso senso in cui non esistono la disoccupazione, il PIL o le ondate di calore — tutte categorie statistiche costruite socialmente, che richiedono definizioni negoziate, metodologie dichiarate, scelte politiche esplicite. Chi conta le donne uccise per odio misogino deve decidere cosa includere e cosa escludere, e queste scelte cambiano i numeri senza invalidarli. I dati Istat che cita sono eloquenti: il 53% delle donne viene ucciso da un partner o ex partner, contro il 4,7% degli uomini — un pattern talmente asimmetrico da richiedere una categoria propria, qualunque nome le si voglia dare. Il pezzo è interessante però anche come caso filosofico. La postura epistemologica costruttivista di Columbro — per cui i fenomeni sociali non «esistono» indipendentemente dalle categorie con cui li misuriamo — è una posizione legittima e ben argomentata. Ma è esattamente il tipo di ragionamento in cui varrebbe la pena introdurre una distinzione ontologica: il problema non è che certi enti «non esistano» o «non siano reali», ma che vadano classificati correttamente. Confondere i due piani — l’esistenza del fenomeno e le sue condizioni di misurabilità — è il meccanismo che i negazionisti sfruttano in malafede: Columbro lo sa e lo dice esplicitamente, ma la divulgazione di questa distinzione resta straordinariamente difficile.
Kevin Kelly ripubblica un saggio che aveva scritto nel gennaio 2006: quattordici speculazioni sul futuro del metodo scientifico. Sono rimaste sostanzialmente invariate — e questo è il punto. Venti anni dopo, molte leggono come una descrizione del presente: il «Theory-less Pattern Augmentation» (AI che trova pattern senza una teoria previa) è esattamente ciò che sta accadendo con AlphaFold e con i modelli linguistici applicati alla ricerca; gli «AI Proofs» (sistemi esperti che verificano la logica degli esperimenti) stanno entrando nei workflow di peer review; la «Wiki-Science» (migliaia di collaboratori su un paper mai finito, con strumenti di tracking dei contributi) descrive già alcune esperienze di scienza distribuita post-COVID; le «Zillionics» (fiumi di dati da sensori ubiqui 24/7) sono la premessa di qualunque ricerca medica e ambientale contemporanea. Il saggio vale soprattutto come oggetto epistemologico: dimostra che il metodo scientifico — inteso non come insieme di protocolli fissi ma come struttura vivente di acquisizione della conoscenza — si modifica continuamente, e che queste modifiche seguono in modo quasi deterministico la disponibilità di nuovi strumenti computazionali. La tesi di fondo è riassumibile così: ogni nuova tecnologia dell’informazione cambia prima cosa sappiamo, poi come lo sappiamo, infine come cambiamo il modo in cui cambiamo. Kelly chiude ammettendo che i metodi realmente nuovi fra quarant’anni saranno probabilmente quelli che nessuno ha ancora pensato.
Il podcast di Ezra Klein torna su Abundance — il libro scritto con Derek Thompson — a un anno dall’uscita, con Marc Dunkelman (Why Nothing Works). Il dibattito americano sull’agenda dell’“abbondanza” (costruire più case, più energia, ridurre i veto point istituzionali, restituire capacità d’azione allo Stato) è vivace e divisivo; in Italia quasi inesistente. Ma la cosa più interessante per noi non è il merito delle politiche di housing quanto il metodo: Abundance è un caso in cui una certa idea della realtà — la scarsità non è destino, è il risultato di scelte istituzionali accumulatesi in cinquant’anni — ha cominciato a produrre effetti concreti sul comportamento politico. Il libro è diventato prima categoria del discorso, poi legislazione, ancora in modo incompleto. La preoccupazione principale di Klein — che “abundance” diventi sinonimo di “efficienza”, perdendo la dimensione di visione radicale — è esattamente il rischio che corrono tutte le idee quando entrano nel discorso politico mainstream: si svuotano del nucleo normativo e restano come etichetta.
Sull’illusione di comprensione generata dai modelli linguistici: capiamo davvero quello che leggiamo quando la risposta arriva già confezionata, o stiamo solo riconoscendo la forma di una spiegazione?