Rimini, 23 agosto 2026. Comprendere la specifità dell’uomo e le modalità di funzionamento delle tecnologie di intelligenza artificiale è la prima condizione per decidere come usarle, regolarle e orientarle senza ridurre le persone al paradigma tecnocratico dell’efficienza. È il tema dell’incontro «Parole, macchine, cervelli: riconoscere ciò che è umano per difenderlo», relatori Paolo Benanti (francescano, professore di Filosofia Morale ed Etica della Tecnologia, Luiss Guido Carli, ricercatore nel campo della tecnoetica e Artificial Intelligence, neuro-etica e post-umano) e Andrea Moro (professore di Linguistica Generale e Neurolinguistica, Scuola Normale di Pisa e IUSS di Pavia, Accademico dei Lincei). I relatori, durante l’incontro trasmesso in diretta sui canali digitali di askanews, corriere.it, Famiglia Cristiana, Repubblica, Il Sussidiario Tv (differita), Play2000 (live), Play2000 (vod), hanno offerto sorprendenti chiavi di lettura per andare oltre il paradigma tecnocratico delle macchine che sostituiscono l’umano, stimolati dalle domande di Marco Aluigi, vicedirettore Fondazione Meeting per l’amicizia fra i popoli ETS. Con esempi tratti dalla vita reale e dati scientifici, i relatori hanno condotto il pubblico a rimettere a fuoco cosa sia caratteristico dell’umano, cosa invece sia specifico dei software di intelligenza artificiale, e infine quale sia non solo il limite ma anche la straordinaria diversità di chi intenda restare umano mentre usa le macchine.
Marco Aluigi: evitare l’equivoco di scambiare il calcolo con il pensiero
Marco Aluigi ha anticipato la chiave dell’incontro: chiarire perché i modelli linguistici artificiali, pur ricostruendo alla perfezione la superficie del nostro dire e del nostro parlare, funzionano secondo una logica del tutto estranea a quella umana. Il primo equivoco da evitare è scambiare il calcolo con il pensiero. Ha poi invitato a riprendere quattro parole dell’enciclica Magnifica Humanitas di Papa Leone XIV: il limite, che non è un difetto da correggere, ma il varco attraverso cui l’umano matura e si apre alla relazione; il paradigma tecnocratico, cioè la tentazione di lasciare che l’efficienza e il profitto governino da soli le scelte che dovrebbero restare umane; l’etica applicata alla tecnologia; e la dignità ontologica, il valore che ogni persona possiede per il semplice fatto di esistere, ciò che l’enciclica chiama il «più che umano».
Moro: il paradosso del limite biologico del linguaggio umano
L’approccio di Andrea Moro, un linguista, è basato su alcune acquisizioni scientifiche sul linguaggio: esiste un’area del cervello che gestisce la sintassi (prerogativa della comunicazione umana) e che riconosce (e rifiuta) le cosiddette lingue impossibili, ovvero lingue (teoriche) basate su regole concepibili ma praticamente non presenti in alcuna lingua nel mondo. Andrea Moro, spostando la prospettiva abituale con cui si guarda ai modelli del linguaggio, ha poi invitato ad abbandonare per un momento l’approccio basato sulla struttura del linguaggio per considerare invece le modalità di apprendimento per aprire una nuova luce sul limite umano.
I limiti rendono l’uomo più efficiente delle macchine
Per le macchine non esistono lingue impossibili: esse devono esplorare possibilità che il filtro biologico umano esclude a priori. Il problema dei Grandi Modelli Linguistici (LLM Large Language Models) su cui lavorano gli algoritmi di intelligenza artificiale è – paradossalmente – di non avere i limiti che invece l’essere umano ha. Ad esempio, un bambino impara il linguaggio restando esposto a circa 55 milioni di parole nell’arco della sua
fase di apprendimento infantile mentre un modello linguistico necessita di essere addestrato su 402 miliardi di parole per poter diventare operativo. “Uno spreco”, ha commentato, ricordando poi le quantità di acqua per raffreddare i datacenter (se serve 1 litro d’acqua per elaborare 100 parole, Google nel 2021 ha usato 12,7 miliardi di litri d’acqua) o la quantità di energia per farli funzionare (in una settimana ChatGPT consuma corrente elettrica quanto l’Empire State Building in un anno e mezzo). “Le macchine sono energivore perché non hanno i limiti che invece l’uomo ha” ha concluso. Il limite è quindi per l’uomo, paradossalmente, una condizione per apprendere piuttosto che un impedimento, analogamente al fatto che la retina dell’occhio umano vede perché intercetta solo una ristretta gamma di onde luminose (la luce visibile); se intercettasse tutte le onde elettromagnetiche che ci attraversano (infrarossi, ultravioletti, trasmissioni radio e televisive, onde del wifi ecc.) saremmo immersi in una nebbia anziché vedere gli oggetti nitidamente. Ecco il paradosso del limite umano: impariamo più velocemente perché abbiamo dei limiti mentre agli algoritmi di intelligenza artificiale non vengono imposti dei limiti.
Benanti: riconoscere la funzione manipolatoria nel linguaggio delle macchine
Paolo Benanti ha evidenziato le specificità del linguaggio umano rispetto ad altri codici di comunicazione (anche le scimmie comunicano). Caratteristica del linguaggio umano è non soltanto la sintassi, ovvero la capacità di ricombinare le stesse parole (Andrea, Pietro, colpì) per esprimere significati diversi (Pietro colpì Andrea, oppure Andrea colpì Pietro), ma anche il fatto che esso è un prodotto culturale. Ulteriore differenza con altri tipi di comunicazione, anche quello delle macchine, è per l’uomo la capacità di suscitare emozioni e storie. Con le parole “sono triste” un umano evoca sentimenti e immaginazioni che altri hanno sperimentato; invece citando “Napoleone” una persona può spostare l’attenzione su un periodo storico e su fatti appresi, con un prima e un dopo. Il linguaggio umano può quindi istruire l’immaginazione di un’altra persona. Un esempio preso da Russel: “Il latrare del cane non potrà mai latrare che è figlio di due poveri ma onesti cani”. Attenzione quindi alle parole utilizzate per descrivere questi sistemi, che non sono quindi neutrali: parlare di macchine che «pensano» o di «intelligenza» artificiale può estendere i termini fino a nascondere differenze essenziali
Il rischio di un’educazione ultra-processata
Passando ad un altra capacità umana di ricombinazione, il cibo, ovvero cucinare diversi piatti a partire dagli stessi ingredienti, Benanti ha preparato una illuminante analogia che aiuta a distinguere due funzioni del linguaggio: persuasione e manipolazione. Se l’uomo ha bisogno di nutrirsi ed è dotato della capacità non solo di gustare i diversi cibi, ma anche di scegliere cibi sulla base di concetti appresi (buono, cattivo, salutare, non salutare) o di una tradizione culturale, un certo tipo di industria alimentare ha prodotto – a scopi di profitto – il cibo ultraprocessato, ovvero un cibo gustoso ma che non nutre, o nutre creando danni alla salute, separando palatabilità da equilibrata nutrizione, e scaricando sulla collettività costi sociali (ad esempio la gestione dell’obesità e malattie conseguenti). Il cibo non è solo nutrizione, come quello del gatto, ma ha anche valenze culturali e sociali, fino, per i cristiani, alla relazione con Dio, come nel caso del cibo eucaristico, dell’Eucarestia. “Quindi”, si è chiesto Benanti, “il nostro rapporto con il linguaggio delle macchine sarà di tipo persuasivo o manipolativo?”. Anche l’intelligenza artificiale è in grado di produrre linguaggio elaborato, elegante magari, scorrevole, ma senza produrre apprendimento, e generando un costo sociale che è appunto il mancato apprendimento. Ecco quindi, dall’analogia cibo processato – linguaggio delle macchine il passaggio chiave che aiuta a comprendere quale sia l’utilizzo manipolativo del linguaggio delle macchine. Da esse nasce un’«educazione ultra-processata», piacevole e priva di attrito, ma incapace di generare conoscenza.
Benanti: rimuovere la fatica, un errore educativo
La rimozione dell’attrito spiega anche perché le persone abbiano accettato strumenti definiti dal software, come gli smartphone: possiedono l’hardware dei dispositivi, mentre le funzioni restano concesse in licenza e dipendono dal fornitore del servizio. Applicazioni e piattaforme certo eliminano negoziazione, attesa e fatica, ma possono rendere gli utenti vassalli dei proprietari del software. Occorre quindi superare la falsa idea che ogni
attrito sia negativo: il confronto faticoso con un dizionario, un insegnante o un problema forma capacità che restano alla persona. Eliminare indiscriminatamente limiti e attriti può quindi sottrarre proprio le esperienze attraverso le quali si diventa uomini e donne. Infine Paolo Benanti ha lasciato al pubblico una domanda di stampo “algoretico”: quali conseguenze avremo sulla salute delle persone continuando ad utilizzare l’intelligenza artificiale per produrre testi senza apprendere nulla? Quali sono le azioni da intraprendere per un utilizzo più consapevole?
Coscienza, patologia e dignità non sono funzioni calcolabili
Nel dialogo finale Moro ha aggiunto un ulteriore spartiacque. Le macchine vengono presentate come modelli della mente, ma non possiedono l’equivalente delle patologie psichiatriche. Un individuo schizofrenico può formulare un eloquio grammaticalmente connesso ma che non dice nulla; la patologia appartiene a un linguaggio biologicamente determinato e a una persona che non può essere trattata come un dispositivo difettoso. Moro ha espresso il proprio rifiuto del termine «rotto» applicato alle persone. Se il linguaggio fosse soltanto efficienza, anche l’essere umano fragile potrebbe essere valutato secondo la logica con cui si sostituisce una macchina malfunzionante. La dignità, invece, deriva dal fatto stesso di esistere e non dalla prestazione. Questa distinzione aiuta anche a chiarire la questione della verità e della coscienza: un modello può produrre un discorso fluente, ma non vive il rapporto tra ciò che dice e un’esperienza interiore. Di fronte alla definizione più diffusa dell’intelligenza come capacità di risolvere problemi, Moro ha posto una domanda: «Se l’intelligenza è la capacità di risolvere i problemi, che problema risolve una poesia?».
Disarmare la tecnologia significa orientarla al bene comune
Nella conclusione Aluigi ha chiesto come «disarmare» l’intelligenza artificiale, non soltanto rispetto agli armamenti, ma anche davanti a una competizione economica totale e a un potere computazionale capace di oltrepassare consenso democratico, leggi e giustizia sociale. Moro ha ricondotto il disarmo alla necessità di comprendere che cosa sia davvero un’arma e di chiamare le cose con il proprio nome. Benanti ha richiamato l’immagine biblica delle spade trasformate in vomeri e delle lance in falci: ogni strumento possiede un’ambiguità, perché ciò che prolunga la mano può servire o ferire. Il compito non è soltanto abitare questa ambiguità, ma trasformare ciò che uccide in ciò che dà pane. Da qui la distinzione tra innovazione e sviluppo. L’innovazione consente di fare qualcosa più velocemente ed efficacemente, ma non garantisce che sia migliore; lo sviluppo è «quella forma di innovazione che contribuisce al bene comune». Disarmare la tecnologia significa quindi darle una direzione umana attraverso responsabilità, limiti e partecipazione. La domanda conclusiva non è quanto siano capaci le macchine, ma «quanto siamo capaci noi a restare umani» mentre le usiamo.
