Pensare con l’AI: Come l’Apprendimento Automatico Interroga le Scienze Umane

• Autore: Hannes Bajohr (a cura di)
• Titolo Originale: Thinking with AI: Machine Learning the Humanities

L’intelligenza artificiale (AI), in particolare l’apprendimento automatico (machine learning), sta vivendo un’epoca di rapida evoluzione, permeando sempre più aspetti della nostra vita e della società. Questa trasformazione non riguarda solo l’efficienza tecnica o le implicazioni economiche, ma apre anche un terreno fertile per un confronto e un dialogo profondi con le discipline umanistiche. È in questo scenario che emerge il campo degli Studi Critici sull’AI, che analizza le ramificazioni politiche, economiche ed etiche di queste tecnologie, insieme ai presupposti concettuali e filosofici che ne sottendono la progettazione.

Ma il rapporto tra AI e scienze umane non è a senso unico. Se l’AI incorpora, implicitamente o esplicitamente, riflessioni filosofiche, le discipline umanistiche possono a loro volta trarre nuovi spunti dall’AI. Questo volume adotta una prospettiva innovativa: non si limita a pensare sull’AI (studiandola come oggetto di indagine o critica), ma propone di pensare con l’AI. L’obiettivo è utilizzare i concetti, le strutture e le metafore derivate dall’AI come delle vere e proprie “pompe di intuizione” – strumenti intellettuali che ci permettono di chiarire implicazioni concettuali altrimenti nascoste, di superare stalli mentali e di trovare approcci inediti a problemi tradizionali nelle scienze umane. Questo approccio si realizza osservando come le idee consolidate si scontrano (o si armonizzano) con i recenti progressi nel campo della tecnologia dell’informazione.

Il volume esplora questa dinamica da diverse angolazioni, dimostrando la rilevanza interdisciplinare di un approccio critico all’AI che non si fermi alla superficie tecnica. Ecco un assaggio dei temi affrontati:

L’AI come Lente per l’Estetica e il Linguaggio

Alcuni saggi utilizzano concetti dell’apprendimento automatico per ripensare categorie estetiche. Ad esempio, la nozione di “autoencoder” (una rete neurale che impara a creare rappresentazioni compresse dei dati) diventa una metafora per comprendere l’estetica o la “vibe” di un insieme di oggetti, evidenziando l’unità e la logica delle differenze che li accomunano.

Altri contributi si concentrano sul linguaggio generato dalle grandi reti neurali (Large Language Models, LLM), come ChatGPT. Invece di considerarli semplici “pappagalli stocastici”, si riflette su come questi modelli rivelino la natura autonoma del linguaggio come sistema simbolico, indipendente dall’intenzione umana o dalla referenza diretta al mondo. Si analizza la scrittura generata non come mera imitazione di quella umana, ma come un modo nuovo e computazionale di produrre significato, che sfida la nostra comprensione del “cosa significa scrivere”.

Ripensare il Rapporto Testo-Immagine

L’AI multimodale, capace di elaborare congiuntamente diversi tipi di dati come testo e immagini (pensiamo a modelli come DALL-E), offre nuovi spunti per una distinzione classica nelle scienze umane: quella tra testo e immagine. Il concetto tradizionale di “ekphrasis” (la descrizione verbale di un’opera visiva) viene ripensato come “ekphrasis operativa”, dove il testo performa la generazione di un’immagine a livello computazionale. Questa fusione degli spazi di rappresentazione mette in discussione la separazione tradizionale tra i media.

La Storia e l’AI: Memoria, Oblio e Bias

La relazione tra i modelli di base dell’AI (foundation models) e il concetto di storia viene esaminata. I modelli visivi, in particolare, non si limitano a rappresentare il passato, ma lo rimediano attraverso convenzioni estetiche dettate dalla tecnologia, sollevando questioni sulla politica della visione automatizzata e su cosa l’AI considera “storico”. L’AI, in questo senso, non aggiunge semplicemente al passato già mediato, ma potrebbe paradossalmente precluderne il potenziale politico, confinandolo in una “prigione mediatica”.

Anche l’oblio, il “dimenticare catastrofico” nelle reti neurali (dove l’apprendimento di nuove informazioni interferisce con la conservazione di quelle precedenti), diventa una lente per analizzare la cognizione umana. Questo fenomeno tecnico, letto in chiave mediale e filosofica, porta a interrogarsi sul ruolo fondamentale dell’oblio nell’intelligenza e su come i modelli computazionali ci costringano a ripensare le nostre stesse facoltà cognitive.

Mobili Intellettuali e Intelligenza Finanziarizzata

Il volume allarga lo sguardo a una “storia profonda” dell’AI, andando oltre i recenti sviluppi algoritmici. Si esplora l’evoluzione degli “arredi intellettuali” – strumenti come il sistema binario di Leibniz, gli scrittoi di Roentgen o lo Zettelkasten di Luhmann – che assistono il pensiero umano e che prefigurano in un certo senso l’interazione con l’AI moderna. Questi “partner comunicativi” artificiali rivelano una lunga storia di intelligenza distribuita tra uomo e macchina.

Infine, l’analisi si spinge nella finanziarizzazione dell’intelligenza, esaminando l’intreccio tra i mercati finanziari e la ricerca sull’AI, spesso influenzata dalle ideologie neoliberali. L’AI e gli algoritmi nel settore finanziario non rappresentano solo la realtà, ma la plasmano attivamente, enfatizzando la volatilità e le azioni di rete piuttosto che le valutazioni oggettive. Questo getta nuova luce sulla nostra comprensione dell’intelligenza, sia artificiale che umana, in un contesto dominato dal pensiero neoliberale.

In sintesi, Thinking with AI è una raccolta che invita le discipline umanistiche a non temere l’AI o a limitarsi a una critica a distanza, ma a impegnarsi attivamente con essa. Utilizzando i concetti e le sfide dell’apprendimento automatico come specchio, le scienze umane possono non solo comprendere meglio l’AI, ma, cosa forse più importante, guadagnare nuove prospettive su se stesse, sui propri concetti fondamentali e sul loro ruolo nel mondo contemporaneo. È un invito a una riflessione creativa e rigorosa che posiziona l’AI non solo come un oggetto di studio, ma come un partner di pensiero per il futuro delle discipline umanistiche.