Autore: stefania scrivani

Anticristo, Intelligenza Artificiale e la battaglia per la sopravvivenza della Verità

L’altezza è profondità, l’abisso è luce inaccessa, la tenebra è chiarezza, il magno è parvo, il confuso è distinto, la lite è amicizia, il dividuo è individuo, l’atomo è immenso.

— Giordano Bruno

Ieri si sono chiuse le porte. E si sono spente anche le luci. Non soltanto quelle, molto concrete e già trincerate, di Palazzo Taverna a Roma, dove Peter Thiel ha tenuto il suo ciclo di lezioni riservate sull’Anticristo davanti ad invitati selezionati tra il mondo accademico, tecnologico e religioso. Si sono chiuse anche, almeno per un momento, le porte della mondanità fatue con cui si archiviano eventi simili: una curiosità romana, un eccentrico miliardario, qualche citazione biblica, molto clamore. Ma sarebbe un errore imperdonabile liquidarli così. Reuters ha descritto l’iniziativa come una serie di incontri a porte chiuse avviata il 15 marzo, centrata sul concetto di Anticristo. Al cuore della visione thieliana c’è il timore, o forse la speranza, che possa emergere un potere globale capace di promettere salvezza da catastrofi nucleari, climatiche, artificiali, al prezzo di un governo mondiale e di un accentramento assoluto delle decisioni. Chi ascolta questo discorso da fuori coglie la tesi, ma non vede ancora l’intero edificio ermeneutico che vi si costruisce sopra. Perché Theil si avvale di argomenti simbolici e di una conoscenza tra teologia e filosofia. Ma chi ha frequentato e studiato le tradizioni del pensiero iniziatico conosce bene tali argomenti, come è consapevole che ogni porta che si chiude nasconde una soglia. E che le soglie più pericolose non sono quelle sbarrate, ma quelle che sembrano spalancate verso la luce, mentre in realtà conducono verso la sua simulazione. Seneca, nel suo Epistulae Morales ad Luciluim, II, dice: Nusquam est qui ubique est – Colui che è ovunque non è da nessuna parte. La dispersione non è libertà: è la forma più sottile della prigione.

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Come l’inferenza e le scelte architetturali ridisegnano il nostro rapporto con la conoscenza e perché le metafore che usiamo per descrivere l’AI non sono mai innocenti.

Tutto è cominciato con una domanda banale. «Cos’è l’inferenza?» Non una domanda da convegno, non da paper accademico. Una domanda da corridoio, da pausa caffè, il tipo di cosa che si chiede quando vuoi capire davvero qualcosa e non solo sembrare di capirla. Nel linguaggio dell’intelligenza artificiale, inferenza non significa intuizione fulminante né deduzione alla Sherlock Holmes. Significa qualcosa di molto più preciso, e in un certo senso molto più inquietante: è il momento in cui la macchina smette di imparare e comincia a rispondere. L’addestramento è finito. I parametri sono congelati. Adesso il modello esegue. Prende il tuo input, lo trasforma in sequenze numeriche, percorre miliardi di connessioni già calibrate, e restituisce un output. Non sta imparando nulla. Non sta cambiando. Sta semplicemente – e magnificamente, a modo suo – ripetendo. Questo punto, apparentemente tecnico, ha conseguenze enormi su come pensiamo all’AI. E sulla metafora con cui più spesso la descriviamo.  La narrativa dominante suona pressappoco così: l’AI amplifica ciò che le dai. Alimentala con ignoranza, ti restituisce ignoranza al quadrato. Alimentala con competenza, ti restituisce competenza potenziata. L’intelligenza artificiale come specchio fedele, come moltiplicatore neutro. Tu sei il segnale; lei, l’amplificatore. È una metafora seducente perché solleva noi da ogni responsabilità sul mezzo. Se l’output è buono, merito tuo. Se è cattivo, colpa tua. La macchina è innocente. Ma uno specchio non decide quali immagini mostrare. Non filtra, non taglia, non riassembla. I modelli linguistici, invece, lo fanno continuamente, a ogni token generato. La metafora dell’amplificatore è falsa. E il fatto che sia falsa non è un dettaglio tecnico: è una questione politica.

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C’è un cambio di clima, netto, nello sviluppo contemporaneo dell’AI. Non è più una gara di forza bruta, né una maratona di parametri e dataset. È qualcosa di più sottile e, proprio per questo, più destabilizzante: stiamo entrando nel territorio della metacognizione. Non quella edulcorata o spiritualizzata da brochure o new age, ma quella scomoda ed indagativa che obbliga a fermarsi e chiedersi come pensiamo, perché produciamo certi pensieri od output ed a quale costo gnoseologico.

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