L’ibridazione uomo-macchina come orizzonte politico

Da svariati decenni viviamo a contatto quotidiano, in particolare attraverso il cinema, con variegate narrazioni cyborg che hanno prodotto, tra le altre cose, una assuefazione diffusa all’idea che i dispositivi artificiali che produciamo possano non solo coadiuvare compiti e obiettivi umani ma anche, in un modo o nell’altro, incorporare aspetti intenzionali, predittivi e decisionali analoghi ai nostri, al punto da poter coabitare con noi come interlocutori, sia pure privi di incarnazione corporea, ma soprattutto come potenziatori di modalità d’intervento sulla realtà grazie alla loro capacità e velocità di calcolo grandemente superiori alla nostra, in una parola grazie alla loro superiore “intelligenza”.

Su queste basi, si pone il problema se tali modalità potenziate d’intervento siano “allineate” con scopi e valori umani, fornendo così un coadiuvante benefico alla nostra specie, o se invece questa superspecie di geni per ora confinata nei data center non possa iniziare ad agire in modo divergente e incontrollato lungo direzioni a noi ignote e per noi potenzialmente dannose, finanche esiziali.

Pressocché l’intero “dibattito” planetario sul tema della cosiddetta intelligenza artificiale (IA) si articola entro questa cornice, con oscillazioni misurabili in base ai diversi pesi attribuiti alla voce “rischi” e alla voce “opportunità”. Un dibattito largamente artificiale, tenuto artificialmente in vita da un moltiplicarsi di profezie che puntualmente mettono in scena lo sdoppiamento tra un fideismo apologetico e un catastrofismo altrettanto fideistico. Quest’ultimo, per lo più impersonato da chi detiene il denaro e il potere di orientare le dinamiche globali, s’incarica di creare una sorta di pathos ansiogeno e anestetico al tempo stesso attorno a presunte minacce esistenziali per l’umanità incarnate dalla competizione tra i sistemi IA e l’intelligenza umana, includendovi lo scatenamento di guerre, la sintesi incontrollata di specie aliene, e altri scenari apocalittici. La schiera degli apologeti è invece più strutturata gerarchicamente, procedendo dagli stessi detentori di cui sopra a una vasta manovalanza di supporto distribuita in tutti i settori della società, incluse scuole e università. I temi propagandati hanno solitamente la forma di previsioni puntuali, del tipo: «entro n anni tutti potranno utilizzare agenti IA per farsi supportare nella gestione delle proprie finanze, dell’apprendimento, della salute, delle relazioni interpersonali, della casa, ecc.»[1], oppure di previsioni globali, sul fatto che, sempre entro n anni, un’IA adeguatamente “potente” sarà in grado di accelerare vertiginosamente i progressi delle scienze biomediche umane o di aiutare il mondo in via di sviluppo a raggiungere il mondo sviluppato “anche mentre rivoluziona quest’ultimo”, e così via edificando, nella gran parte dei casi il topos centrale essendo quello enucleato dalla ormai ben stagionata parola d’ordine “salvare vite”[2].

Lo schema soggiacente a tali operazioni linguistiche è sempre e comunque quello di configurare il mondo, e le presunte “necessità” che ne derivano, nei termini delle “possibilità” di intervento, di governo e di controllo incarnate dalla tecnologia attuale e dalle sue futuribili proiezioni. Entro tale schema, le consuete criticità dell’IA, come la potenziale perdita di controllo, la dipendenza dal materiale di addestramento, la propensione a fare cose che dal punto di vista dell’utente umano sono inquadrabili come errori o allucinazioni, ecc., vengono discusse come aspetti tecnicamente trattabili, anche attraverso regolamentazioni e “codici etici” atti a garantire che questa meravigliosa creatura sia davvero “al servizio dell’uomo”. Tutto questo sullo sfondo di pensose interrogazioni sulle possibilità che l’IA possa presto divenire “senziente”. Ora, se da una parte qualunque fantasia sulla possibilità che l’IA sia qualcosa di più di ciò che è, sul piano logico è priva di senso, dall’altra riveste un importante ruolo affabulatorio nello spingere gli esseri umani ad essere meno di ciò che sono, ovvero nel creare il contesto narrativo favorevole a farci pensare che in fondo siamo solo macchine, che la nostra soggettività, la nostra corporeità e la nostra storia non hanno nessun valore intrinseco, e che dunque, in prospettiva, il meglio che possiamo fare è di affidarci a tutori artificiali, che in virtù della loro superiore capacità di calcolo “sanno meglio di noi che cosa siamo e che cosa vogliamo”. 

Un contesto, questo, che induce di per sé una messa in forma delle relazioni umane e delle relazioni della società con la natura, dove quest’ultima non è più intesa come limite regolato da leggi inaggirabili, ma piuttosto come vincolo che può essere manipolato attraverso intermediazioni e sostituzioni di surrogati artificiali ai processi organici e allo stesso agire e pensare umano: dalla memoria al database, dall’amicizia al chatbot personalizzato, dall’orientamento spaziale al GPS, dalla percezione sensoriale ai sensori ambientali, dalla procreazione alla riproduzione surrogata, dalla comunità alla community, dalla città alla smart city, dalla scuola all’eduverso. Il processo di esternalizzazione e sostituzione della gran parte delle funzionalità umane con una congerie di dispositivi qualificati come smart dà corpo al sogno che la cibernetica rincorre fin dalla metà del secolo scorso: una gestione delle cose che superi definitivamente le imperfezioni della sensibilità e della creatività umana.

L’idea di fondo del progetto cibernetico

Per una strana ironia della storia, gli scienziati che per secoli hanno considerato l’antropomorfismo il peccato dei peccati, a un certo punto hanno cominciato a dedicarsi in massa alla costruzione di macchine con caratteristiche “umane”. Ora, una macchina cibernetica è un sistema che esegue le sue azioni “decidendo” come comportarsi sulla base dell’elaborazione dei messaggi che riceve e delle corrispondenti risposte, prescritte da qualche procedura automatica – servo-meccanismo o rete neurale che sia. Attraverso una sorta di sdoppiamento della personalità, la progettazione di macchine cibernetiche ha indotto anche a ritenere che se una persona vivente compie determinate azioni lo fa anch’essa in risposta a certe “informazioni” che le provengono dai suoi organi recettori, e dunque che il pensiero consiste in ultima istanza nella manipolazione di configurazioni interne al sistema-cervello ad opera di un algoritmo. Sulla base di questo assunto, la coscienza, l’anima, l’inconscio, la temporalità cosciente, la multisensorialità corporea, sono tutte cose sostituibili da un complesso di operazioni meccaniche e algoritmiche autosufficienti che non richiedono né giustificano alcuna soggettività come la intendiamo comunemente, né tantomeno l’inserimento in una comunità linguistica.

La falsità di tale visione appare chiara a chiunque sia in possesso delle sue facoltà mentali. Ciò che una persona utilizza per compiere un’azione esiste innanzitutto alla luce del suo scopo: è il proposito assunto in precedenza, sulla base dei significati che attribuiamo alle cose, che qualifica i dati in arrivo come messaggi e giudica se sono significativi per il raggiungimento del fine preposto[3]. Sono dunque io a considerare alcuni dati come “informazioni” – in grado di dare forma alla mia azione – e ad ignorarne altri perché irrilevanti. È precisamente nell’annullamento di tale prerogativa essenziale della cognizione umana sulla base di un’autoevidenza allucinatoria, che consiste il totalitarismo macchinico contemporaneo, il quale legittima, tra le altre cose, l’uso predittivo dell’IA per simulare intenzioni e decisioni umane, e dà corpo – prima e oltre altre manifestazioni più appariscenti, come la pratica sempre più diffusa di impiantare chip e altre protesi “intelligenti” negli organi di una persona vivente – al processo di ibridazione uomo-macchina oggetto di questo scritto. Per qualificare con maggiore accuratezza questo processo, e per coglierne il significato politico, converrà prima richiamare qualche elemento strutturale del funzionamento dei dispositivi in gioco.

Alcuni aspetti di base degli attuali programmi di IA

Nei sistemi informatici tradizionali, la costruzione e l’implementazione di un “programma” comporta la compilazione di una serie di istruzioni che vengono poi caricate su un dispositivo elettronico per esservi eseguite. Tale lista di istruzioni, l’algoritmo, è espressa in un linguaggio simbolico non ambiguo che garantisce una prestazione prevedibile in tutti i suoi passaggi – si pensi come esempio alle regole per dividere tra loro due numeri interi: se il risultato è riconosciuto come errato è possibile risalire lungo la sequenza di istruzioni e trovare il punto in cui si produce l’errore. Una cosiddetta rete neurale artificiale, invece, è caratterizzata da una particolare architettura che connette tra loro un numero molto grande di unità dette “neuroni”, ciascuna delle quali è in sé un piccolo programma nel senso convenzionale. Ciascun neurone riceve in ingresso i segnali che rappresentano gli “stati di attivazione” degli altri neuroni a cui è connesso, a ciascuno dei quali è associato un peso numerico – la forza della “sinapsi” corrispondente. Elabora quindi la media pesata dei dati d’ingresso tramite funzioni molto semplici, e genera a sua volta un segnale – il suo stato di attivazione – da trasmettere ad altri neuroni. Un tale sistema, posto di fronte a una qualsiasi configurazione d’ingresso non potrebbe che generare una risposta completamente casuale. Solo quando i pesi sono opportunamente calibrati è possibile ottenere risposte che appaiono sensate. L’addestramento della rete consiste giustappunto nell’autocalibrazione progressiva dei pesi (e nella eventuale riorganizzazione interna delle connessioni) concretamente effettuata fornendo grandi quantità di dati dall’esterno e adottando opportuni criteri di rinforzo. Ciò ha una prima importante implicazione: nessuno, neppure il progettista, può sapere precisamente in che modo la macchina fa quello che fa, perché i pesi non corrispondono a “concetti” del programmatore – non ci sono istruzioni – ma solo ad imperscrutabili aggiustamenti statistici interni. Per fare un parallelo con il programma informatico convenzionale, nel caso si manifesti un errore non esiste nella rete un luogo definito che corrisponda ad un comportamento irregolare da poter correggere.

Tali dispositivi fanno cose di vario tipo basandosi quindi su due caratteristiche essenziali: apprendimento automatico e modalità di elaborazione di tipo statistico dei dati acquisiti. Sono in grado in questo modo di individuare con grande rapidità co-occorrenze nella grande massa di dati con cui vengono alimentati, per estrapolare le configurazioni che ricorreranno con maggiore probabilità nel ciclo di elaborazione immediatamente successivo.

Nella cosiddetta IA generativa i processi associativi avvengono in uno spazio multidimensionale, non percepibile e non immaginabile, detto spazio latente, in cui parole, immagini, suoni, o loro frammenti (i cosiddetti token), vengono trasformati in vettori numerici e correlati tra loro, nel senso che quando i contenuti originali compaiono frequentemente associati nei dati d’ingresso, in tale spazio i vettori corrispondenti vengono posizionati “vicini”. Su tale base i prompt testuali (le richieste dell’utente) vengono impiegati per sondare l’imperscrutabile architettura dello spazio latente attraverso altrettanto imperscrutabili operazioni statistiche per farne sortire testi, immagini, suoni, video.

Si tratta dunque di dispositivi costitutivamente operanti nella dimensione del controllo, della previsione e della classificazione, senza che da parte dell’utilizzatore ciò comporti alcuna comprensione teorica, e tantomeno intuitiva, dei fenomeni analizzati[4]. I cosiddetti grandi modelli linguistici, ad esempio, generano forme linguistiche cucendo alla cieca sequenze di parole sulla base di informazioni probabilistiche sul modo in cui le varie parole si combinano nei testi in ingresso, senza alcun riferimento al loro significato (da qui l’efficace appellativo di pappagalli stocastici[5]). Detto altrimenti, mentre noi pensiamo perché parliamo, un programma di questo tipo è in grado di produrre linguaggio senza essere in grado di pensare.  Ancora in altri termini, esso individua un oggetto senza “sapere” che si tratta di un “oggetto”, ma solo attraverso correlazioni statistiche tra simboli – dunque senza alcuna sintassi o regola – ottenute nel corso di un processo fatto di moltissime elaborazioni e confronti in parallelo su enormi masse di dati.

Ora, è noto dall’analisi combinatoria che proprio perché le attuali banche dati hanno dimensioni gigantesche, devono contenere moltissime correlazioni interne, la maggior parte delle quali però sono spurie, cioè derivanti solo dalla numerosità e non dalla natura dei dati[6]. In questo senso, la mera ricerca di correlazioni attraverso il data mining può rivelare “qualsiasi cosa” pur di raccogliere dati sufficienti. Non è quindi difficile rendersi conto che l’intreccio inestricabile di correlazioni significative e correlazioni spurie nelle grandi basi di dati assegna alle classificazioni basate su di esse una dimensione marcatamente irrazionale, perché derivante dal criterio tanto imprescindibile quanto “psicotico” che tutte le connessioni siano significative, indipendentemente dal riconoscimento di nessi causali. Si tratta, è bene sottolinearlo, non di un problema dovuto a inefficienze o imprecisionitecnicamente migliorabili, ma di una dimensione strutturale, della quale discuteremo ora brevemente alcune manifestazioni etico-politiche[7].

Implicazioni etico-politiche

Con la digitalizzazione della società sta prendendo piede una sorta di algoritmia divinatrice che si traduce in dispositivo di governo. L’IA non solo supporta, coadiuva, amplifica, ecc., ma decide, giudica, valuta, esegue diagnosi e prescrive prognosi. Non c’è spazio per altro, non per il discernimento o l’azione umana, non per la politica. La fine della politica e della razionalità dialogica si compie a favore di un nuovo pensiero magico vestito di innovazione tecnologica. L’uso di software “intelligenti” in ogni campo della vita sociale induce i moderni astrologi algoritmici a ritenere non solo di poter classificare un utente in base alla sua sensibilità a certi slogan, alla sua propensione ad acquistare certi prodotti, o alla sua riconducibilità a un’organizzazione “terroristica”, ma anche prevedere se un cittadino commetterà o reitererà un reato, se uno studente abbandonerà gli studi prima del tempo, se un candidato per un impiego sarà abbastanza collaborativo, se una persona avrà bisogno di una particolare assistenza medica, tutto ciò sulla base della profilazione e dell’analisi statistica delle tracce digitali associate alle sue reazioni a stimoli di vario tipo, le sue ricerche in rete, transazioni, spostamenti, sia nello spazio virtuale che in quello reale, e finanche dei suoi movimenti facciali[8]. Classificazione e predizione sono componenti di una stessa modalità di governance algoritmica anche nella misura in cui ritenere di poter prevedere le azioni future di una persona vivente così come si può classificare l’occorrenza di certe stringhe di testo in un database equivale a ritenere che la dimensione del tempo non faccia parte dell’esperienza umana, e che il futuro equivalga al passato. 

Sul piano giuridico, per altro, tutto ciò fa sì che le anticipazioni e le classificazioni basate su sistemi ad apprendimento automatico siano costitutivamente discriminatorie – ben oltre le discriminazioni “culturali” incorporate nei dati, di cui si parla spesso – in quanto operano trattando gli individui in base al loro raggruppamento in categorie determinate a partire da co-occorrenze rilevate nei dati di partenza e che tuttavia possono essere totalmente irrilevanti rispetto alle decisioni di cui si è oggetto. Il ruolo politico di tali dispositivi è dunque consustanziale al loro funzionamento, introducendo, tra le altre cose, una dimensione totalitaria basata su una totale inversione dell’onere della prova, dove si è colpevoli in quanto accusati, come nei processi per stregoneria dei secoli XVI e XVII.

Un’ulteriore implicazione di vasta (e distruttiva) portata consiste nel fatto che, nella misura in cui le IA, tutte le IA, funzionano con elementi linguistici, producono una sorta di formattazione delle relazioni tra immagini, suoni e parole, dunque del sensibile rispetto al dicibile, una riorganizzazione che traccia imperscrutabili linee di demarcazione tra ciò che può essere visto o udito e ciò che non può esserlo[9]. Come già accennato, negli spazi di latenza i contenuti antecedenti sono trattati con operazioni statistiche guidate dai prompt, così che i nuovi contenuti che ne emergono sono simili agli antecedenti, senza mai essere identici. Non si tratta mai di copie, né di collages, né di rimontaggio di frammenti dispersi, si tratta di un “nuovo” algoritmicamente generato, che cancella tutte le stratificazioni storiche e semantiche del “vecchio”, nelle quali le immagini, i suoni e i testi originali erano radicati. Nel riconoscimento e generazione di immagini, ad esempio, non solo possono esistere solo immagini associate a parole, ma il tipo di associazione non ha nulla a che fare con quelle con cui ha finora operato la cultura umana. E analoghe considerazioni si potrebbero fare per l’associazione tra parola e voce.

Non a caso dunque, tali operazioni sono consustanziali alla perdita della lingua-pensiero e all’imperio sempre più diffuso di una neolingua plastificata, che ha la forma di un gergo fatto di icone puramente connotative e deprivate di ogni potere definitorio, una chiacchiera vuota che non solo non elabora e non trasmette più contenuti di pensiero, ma si frappone sempre più come ostacolo alla loro generazione proprio perché privo di margini – privando così anche la voce dell’articolazione che la rende discorso e intonazione emotiva. Si potrebbe qui parlare di uno “stato di eccezione linguistico” in cui, tra le altre cose, il linguaggio, invece di fondare la comunità politica, come pensava Aristotele, la distrugge, producendo una community algoritmicamente regolata[10].

Vale altresì ricordare che l’obiettivo di automatizzazione del linguaggio viene perseguito, tra le altre cose, con un programma di digitalizzazione dei contenuti di una massa crescente di libri al fine di estrarne sempre più parole e forme linguistiche prodotte dalla nostra storia culturale. Sappiamo per altro che intere biblioteche storiche vengono acquistate dalle grandi aziende del digitale e date in pasto all’IA, per essere successivamente gettate al macero, in una sorta di Fahrenheit 451 algoritmico[11]. Appare ormai chiaro che parole, immagini e suoni vengono catturati, modificati e generati per essere letti, visti e ascoltati non dagli esseri umani ma dalle macchine. Non è dunque strano che per un soggetto come Elon Musk, un’enciclopedia generata dall’IA come Grokipedia diverrà presto la «depositaria dell’intera verità, integrale e incorruttibile». Così, se la sensibilità e la memoria sono le cifre dell’imperfezione creatrice umana, perché capaci di restituire incompiutezza e possibilità all’esperienza, l’automazione del linguaggio e con esso del pensiero sta definitivamente liberando il mondo da tale impurità.

Per chiudere senza concludere

Resta da capire come può un simile progetto sociale essere accettato da moltitudini crescenti di persone. A questo proposito va osservato che la funzionalità concreta di un tale procedere è sostenuta da una serie di meccanismi che ne preparano costantemente il terreno. Tra questi la standardizzazione delle mansioni lavorative, l’omologazione culturale e linguistica, l’atomizzazione sociale e la distruzione della politica dell’ascolto e della fiducia, che rendono non solo possibile ma imperativa la comunicazione digitale, che ècomunicazione senza comunità. Un contesto verticalizzato e socialmente disintegrato, in cui l’esibizione martellante dell’abuso e della violenza sterilizza le emozioni e il pensiero, producendo una moltitudine di disagiati sopravviventi, in cui il “bene” è identificato con la “biosicurezza”, un’ideologia nella quale ogni relazione o azione non tracciabile e non gestibile tecnicamente è sancita come contagiosa e portatrice di disordine. Un contesto nel quale, in particolare, ci troviamo non solo obbligati di fatto ad avere interazioni tecnologicamente mediate, ma anche irreversibilmente chiamati a dare sempre meno istruzioni alla macchina e sempre più a riceverne, adattando i nostri comportamenti in modo che le modalità di tale ricezione divengano “ottimali”. Quest’ultimo passaggio, per altro, si avvale subdolamente di forze connaturate all’umano, come la tendenza alla deriva verso l’irrealtà e la pareidolia, la propensione ad attribuire un significato a qualunque cosa si presenti alla nostra percezione.

Gli esseri umani hanno un concetto mentale di un oggetto su cui pongono l’attenzione, riconoscendone la funzione o il significato, le macchine no. E purtuttavia, anche alle prese con il mondo artificiale, non possiamo non attribuire un senso a qualsiasi cosa ci si presenti. Ci troviamo così predisposti, e finanche ci sforziamo, a fare connessioni anche del tutto immotivate tra fatti, cose e parole, e a pensare come “umano” anche ciò che non lo è affatto. 

In tal modo si innesca una spirale perversa: con i nostri comportamenti addestriamo i dispositivi ad apprendimento automatico, i quali poi retroagiscono su di noi come tutori, e ciò accade appunto entro un tipo di interazione che si “ottimizza” nella misura in cui noi stessi adeguiamo le nostre reazioni agli schemi comportamentali di stimolo e rinforzo che rendono il funzionamento della macchina stabilmente efficiente: dall’utilità della tecnica all’utilità per la tecnica.

Vale infine sottolineare un’implicazione ulteriore di quanto detto, che contribuisce a delineare il profilo del progetto cibernetico come una radicale impostura e, al tempo stesso, per chi voglia avvedersene, può esibire le chiavi per renderla inoperante : nella misura in cui la fuga in avanti tecnologica agisce nella direzione di ritardare asintoticamente il collasso dell’attuale sistema socio-economico, pompa unidirezionalmente e a ritmo crescente ricchezza e vitalità dalla società reale verso meccanismi di gestione e controllo automatico, determinando così un processo che si avvita su se stesso, esaurendo le sue stesse radici, e finendo per accelerare ancora di più il mulinello discendente di sterilizzazione e passività[12]. Se da un lato ciò dà corpo a foschi presagi per il destino di una civiltà «cominciata con un così eccezionale e promettente rigoglio di attività umana»[13], dall’altro proprio il manifesto esaurirsi del suo ciclo storico può far emergere verità altrimenti inespresse. Detto altrimenti, se oggi possiamo riconoscere che l’immagine cibernetica della vita e della società – una struttura comunicativa per la trasmissione, lo scambio e l’accumulo di dati e informazioni – è la più sterile e autodistruttiva che sia mai stata prodotta, al tempo stesso possiamo riscontrarvi, con un’evidenza mai raggiunta, le implicazioni ultime degli intenti e degli orientamenti che l’hanno prodotta lungo il decorso dell’età moderna. Questo stesso riconoscimento costituisce un passo decisivo per uscire dalla condizione di minorità alla quale siamo oggi collettivamente consegnati, e per riportare la stessa tecnologia al suo statuto di soggetto politico, il solo terreno sul quale diviene possibile per noi sottrarci alla condizione nella quale essa assume funzioni regolatorie e normative in sostituzione alle facoltà storiche di azione e di giudizio umane.

Senza timore di etichettature moralistiche e farlocche, possiamo oggi finalmente riacquisire coscienza di una cosa che i Luddisti, nel loro contesto all’alba dell’industrializzazione moderna, avevano già chiara, ovvero che il sistema delle tecnologie avanzate incorpora un modello di società e di relazioni, e che pertanto è del tutto illusorio credere che se diversamente gestite possano produrre risultati qualitativamente diversi.

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[1] Dove l’intero n è tipicamente uguale al numero delle dita di una nostra mano o di entrambe, fornendo così un riferimento biologicamente stabile e riducendo lo sforzo mentale.

[2] Un vasto campionario di meraviglie artificialmente garantite si trova in D. Amodei, Macchine di amorevole grazia, 2024 https://www.acro-polis.it/2026/04/18/__trashed-5/.

[3] Un tema sviluppato in H. Jonas, La cibernetica e lo scopo. Una critica, trad. it Edizioni ETS, Pisa, 1999.

[4] In tal senso, l’IA è un’innovazione che si può chiamare postscientifica, ma non nel senso che il suo avvento manda in panchina il metodo scientifico, per così dire superandolo, ma, all’inverso, perché la crisi del metodo scientifico, già consumata su larga scala, è stata una precondizione per l’affermazione pervasiva dei big data e dell’IA, cfr. S. Isola, A fin di bene. Il nuovo potere della ragione artificiale, Asterios, Trieste, 2023, cap. 7.

[5] E. M. Bender et al., “On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big”, Proceedings of FAccT, 2021.

[6] Un celebre quanto elementare esempio è discusso in un settore dell’analisi combinatoria noto come teoria di Ramsey: è sufficiente un gruppo di sei invitati a una cena perché vi sia almeno una tripletta correlata (rispetto alla relazione di conoscenza reciproca): almeno tre persone che si conoscono tutte tra loro, oppure almeno tre persone tutte tra loro estranee. Per esempi anche esilaranti di correlazioni spurie rilevate nelle banche dati cfr. C. S. Calude, G. Longo, The Deluge of Spurious Correlations in Big Data, CDMTCS Research Report Series, 2015.

[7] Cfr. anche D. Tafani, Do AI systems have politics? Predictive optimisation as a move away from the rule of law, liberalism and democracy, Etica & Politica / Ethics & Politics, XXVI, 2024, 2, pp. 95-111.

[8] Risorgono per altro, in chiave algoritmica, pseudoscienze che sembravano dimenticate, come la frenologia e fisiognomica Stark L., Hutson J., 2022, Physiognomic Artificial Intelligence, 32 Fordham Intell. Prop. Media & Ent. Law J., 32, number 4, 922-978.

[9] A. Somaini, Le visible et l’énonçable. L’IA et les nouveaux liens algorithmiques entre images et mot, Nouvelle revue d’esthétique, n. 33, 2024, pp. 47-58; K. Crawford e T. Paglen, Excavating AI: The Politics of Training Sets for Machine Learning, https://excavating.ai (ultimo accesso 21 luglio 2026).

[10] Cfr. G. Agamben, Che cos’è la filosofia, Quodlibet, Macerata, 2016, “Experimentum vocis”.

[11] https://www.nogeoingegneria.com/librifilms/fahrenheit-451-ma-in-versione-silicon-valley-lintelligenza-artificiale-divora-i-libri/; https://www.washingtonpost.com/technology/2026/01/27/anthropic-ai-scan-destroy-books/

[12] Tale dinamica è per altro oggi amplificata dall’automazione dello stesso processo di automazione, con l’auto-scrittura automatica dei programmi di codifica e la reimmissione in rete di dati sintetici, ovvero in uscita dalla macchine, che entrano a far parte del materiale con il quale le stesse o altre macchine vengono addestrate. Non è facile immaginare il grado di caos sistemico che tutto questo potrà ancora generare.

[13] H. Arendt, 1958, The Human Condition (trad. it. Vita Activa, Milano Bompiani, 2008, p. 240).