Il dibattito acceso da “Complessità umana. Linearità artificial”e riporta alla luce un problema che precede ogni questione tecnica: parliamo di IA con un lessico che decide le conclusioni prima delle premesse. Apocalittici e integrati, sessant’anni dopo Eco, si somigliano più di quanto credano
di REDAZIONE
– CHIARAVALLE CENTRALE (CZ) – 20 AGOSTO 2026 – A Chiaravalle Centrale una serata che di intelligenza artificiale ha parlato partendo dall’uomo.
Nell’auditorium dell’istituto comprensivo “Corrado Alvaro”, la Pro Loco, guidata dal presidente Marcello Squillace, ha ospitato la presentazione dell’ultimo libro del giornalista e docente Francesco Pungitore: Complessità umana. Linearità artificiale.
Dai numeri della diffusione dell’IA fino alla domanda decisiva — che cosa distingue davvero una macchina da un essere umano — l’autore ha dialogato con la giornalista Maria Patrizia Sanzo, con l’introduzione dello storico Ulderico Nisticò e le letture di Lelah Kaur.
Molte le domande dal pubblico. E una tesi che ha dato il tono alla serata: la macchina può fare tutto, fuorché esistere.
C’è un dato che dovrebbe interessare più delle opinioni: nelle discussioni pubbliche sull’intelligenza artificiale, le domande che tornano con maggiore frequenza sono quasi sempre due, e sono entrambe mal costruite. La prima suona così: «ma allora diventerà coscienza?». La seconda, di segno opposto e apparentemente più smaliziata: «ma allora è soltanto un pappagallo che ripete?». Sono arrivate anche l’altra sera a Chiaravalle Centrale, nel confronto seguito alla presentazione di Complessità umana. Linearità artificiale di Francesco Pungitore, e sono arrivate — questo è il punto interessante — dallo stesso pubblico, a distanza di pochi minuti.
Vale la pena prenderle sul serio, perché insieme fotografano lo stato del discorso pubblico su questa tecnologia meglio di qualunque sondaggio. Sono le due facce di un unico difetto: la fretta di collocare la macchina dentro una categoria già disponibile — soggetto o giocattolo, minaccia o gadget — per non dover fare la fatica di costruirne una nuova.
Apocalittici e integrati, sessant’anni dopo
Nel 1964 Umberto Eco descriveva la cultura di massa come un campo diviso tra chi ne annunciava la catastrofe antropologica e chi ne celebrava senza residui le magnifiche sorti. Il paesaggio dell’IA ripropone la stessa polarizzazione con un lessico aggiornato. Da un lato la retorica dell’estinzione: la superintelligenza dietro l’angolo, la macchina che decide di sostituirci, l’immaginario cinematografico usato come categoria analitica. Dall’altro il soluzionismo tecnologico che Evgeny Morozov ha diagnosticato con precisione: ogni problema sociale come bug in attesa della patch giusta, la scuola che si risolve con un chatbot, il lavoro che si risolve con l’automazione, la sofferenza che si risolve con un’app.
I due partiti si detestano ma condividono un errore metodologico, ed è il più costoso: entrambi non hanno bisogno di sapere come funzionano questi sistemi. All’apocalittico basta la paura, all’integrato basta l’entusiasmo. In nessuno dei due casi la conoscenza tecnica ha un ruolo argomentativo. È questa, e non la divergenza di conclusioni, la ragione per cui il dibattito resta sterile: si consuma sul piano delle appartenenze, non su quello delle prove.
Il vizio è nel lessico
Il difetto ha una radice linguistica precisa, e chi lavora sui modelli lo sa. Diciamo che il modello apprende, che capisce, che allucina, che ragiona, che si comporta bene o male. Sono metafore nate come scorciatoie interne alla comunità tecnica e diventate, per migrazione mediatica, affermazioni ontologiche. «Allucinazione» descrive un’uscita statisticamente plausibile e materialmente falsa; nel senso comune evoca un soggetto percipiente che vede ciò che non c’è. «Apprendimento» descrive l’aggiustamento iterativo di miliardi di pesi per riduzione di una funzione di errore; nel senso comune evoca uno studente. Il lessico è un’infrastruttura invisibile che orienta le conclusioni prima che l’argomentazione cominci.
Ma il rovescio non è più rigoroso. Liquidare i sistemi generativi come «autocompletamento sofisticato» o come «pappagalli stocastici» — formula che nella letteratura scientifica ha una genesi seria e un contesto argomentativo, e che nell’uso corrente è diventata un’alzata di spalle — produce un secondo errore, simmetrico al primo: rende inspiegabile il fenomeno da spiegare. Se si tratta di semplice ripetizione, resta da capire come un sistema di questo tipo possa passare esami professionali, individuare un tumore in una mammografia dove un radiologo non lo vede, o generare la struttura di una molecola che poi arriva alla sperimentazione clinica sull’uomo. Ridurre non è comprendere. È un modo elegante di smettere di guardare.
Le due obiezioni che meritano rispetto
Nel confronto in sala, il libro ha incassato due contestazioni serie, e vale segnalarle perché sono il contrario di quei discorsi sterili.
La prima è di impianto funzionalista, e ha una nobiltà antica: se il comportamento è indistinguibile da quello di un soggetto che comprende, che differenza operativa fa ciò che avviene «dentro»? È la mossa di Turing nel 1950, quando sostituisce la domanda «le macchine possono pensare?» con un gioco d’imitazione, e resta la posizione forte di chi ritiene che la mente sia definita dalla funzione e non dal supporto. La risposta dell’autore non nega la potenza del criterio: nega che sia esaustivo. Il fatto che la simulazione sia perfetta non produce ciò che simula — «la simulazione di un temporale non bagna» — e la differenza non riguarda la prestazione ma la presenza di un qualcuno che la esercita, che ha qualcosa da perdere, che può essere ferito.
La seconda obiezione è emergentista: se le capacità sono aumentate in modo non lineare con la scala, chi garantisce che a un certo livello di complessità non compaia anche l’esperienza? Qui la posizione onesta è di sospensione, ed è stata detta chiaramente: nessuno possiede una teoria della coscienza abbastanza solida per emettere un verdetto definitivo — il problema difficile formulato da David Chalmers è, a oggi, insoluto. Ma l’assenza di una teoria non autorizza l’inferenza inversa. Attribuire esperienza soggettiva a un sistema perché produce enunciati sull’esperienza soggettiva significa confondere la descrizione con il descritto. È un’ipotesi che nessuno può escludere; non è un fatto che qualcuno possa affermare.
Questo è il tono che una discussione matura richiede: distinguere ciò che sappiamo, ciò che non sappiamo e ciò che stiamo semplicemente proiettando.
Quello che i discorsi sterili tolgono di mezzo
La polarizzazione non è soltanto brutta: è costosa, perché occupa lo spazio delle questioni che decidono qualcosa. Mentre si discute se la macchina sia cosciente, restano sotto-discusse la trasformazione asimmetrica del mercato del lavoro, l’opacità dei sistemi decisionali applicati a credito, selezione del personale e giustizia, la provenienza dei dati di addestramento, la concentrazione della potenza di calcolo in pochissimi soggetti privati, il costo energetico dell’inferenza su scala planetaria, la dipendenza epistemica di chi delega il giudizio a un sistema che non sbaglia mai in modo riconoscibile.
E c’è il capitolo dei minori, che è il più urgente e il meno trattato. Il panico morale — nel senso tecnico che Stanley Cohen dava all’espressione — produce nelle scuole risposte prevedibili e inefficaci: il divieto, il sequestro, la sorveglianza. L’entusiasmo acritico produce l’opposto: l’adozione senza mediazione didattica, il chatbot come tutor, l’idea che la tecnologia sia neutrale rispetto ai processi cognitivi in formazione. Nessuna delle due postura educa. Educare significa fare la cosa più faticosa: spiegare a un ragazzo di sedici anni come funziona un modello linguistico e perché un sistema che risponde sempre, sa tutto e non chiede nulla in cambio non è un interlocutore. Sono due alfabetizzazioni, e vanno tenute insieme.
Governare una tecnologia con le categorie con cui la si pensa
Se il libro di Pungitore ha generato discussione, è perché rifiuta di stare da uno dei due lati. Riconosce che questi sistemi funzionano, e lo documenta con dati clinici; sostiene che non esistono nel modo in cui esistiamo noi, e lo argomenta con la filosofia. La tesi implicita, forse la più politica del volume, è che le due operazioni siano la stessa: non si governa ciò che non si capisce, e non si capisce ciò che si è già deciso di temere o di adorare.
Da questo punto di vista, la qualità del discorso pubblico non è un problema di stile. È una precondizione di regolazione e di pedagogia. Un Paese che discute di IA con il vocabolario della fantascienza scriverà norme inutili; un Paese che ne discute con il vocabolario del marketing non le scriverà affatto. In entrambi i casi, a pagare il conto saranno i più esposti — chi lavora nei segmenti automatizzabili e chi sta crescendo dentro questi ambienti senza nessuno che gliene spieghi la grammatica.
La domanda giusta, allora, non è se l’intelligenza artificiale sia buona o cattiva. È se siamo capaci di pensarla. Il resto — le regole, la scuola, il lavoro — viene dopo, e viene bene solo se quella parte è stata fatta.