Se un algoritmo costruisce una classe con determinate caratteristiche e associa una persona a quella classe, attribuisce automaticamente le caratteristiche della classe a quella persona. Tuttavia, se l'algoritmo lo fa, appare come se agisse in modo imparziale. In realtà, questo è simile al detto "Dimmi con chi vai e ti dirò chi sei". Ad esempio, se l'algoritmo analizza in quale supermercato fai la spesa, potrebbe decidere se concederti un prestito o meno. Se le persone sapessero come funzionano realmente gli algoritmi, potrebbero non affidarsi a loro. Ma poiché non viene spiegato come funzionano, continuiamo a pensare che siamo vicini a sviluppare un'intelligenza artificiale avanzata. L'intelligenza generale non è ancora stata raggiunta, nemmeno dalle aziende della Silicon Valley. Non siamo vicini all'intelligenza generale e una delle cose importanti per resistere politicamente è capire cosa c'è dentro queste "scatoline" di intelligenza artificiale, poiché non ne conosciamo esattamente il contenuto. Tuttavia, abbiamo un'idea di come funzionano questi meccanismi e possiamo parlare di alcuni tipi di intelligenza artificiale generativa. Alan Turing affermava che se un'intelligenza artificiale dovesse essere veramente intelligente, dovrebbe anche essere in grado di commettere errori. Ovviamente, il problema sta nel capire quali sono gli errori e quali no, cosa che l'intelligenza artificiale non può fare da sola. Ci sono molte persone coinvolte nella creazione e nel funzionamento delle intelligenze artificiali. Questi strumenti non sono solo macchine, ma strumenti sociotecnici costellati di persone che intervengono a vari livelli, sia in alto per definire gli obiettivi, sia in basso per lavorare sui dettagli. In questo senso, possono essere poco consapevoli di ciò che stanno facendo e lo fanno dalla loro prospettiva. Una cosa importante da considerare è che, quando abbiamo pensato alla teoria dell'informazione e della comunicazione, abbiamo immaginato che fosse legata all'originalità e all'imprevedibilità del segnale. Tuttavia, ci troviamo di fronte a strumenti che riducono l'originalità basandosi sulle risposte predefinite. La risposta di un'intelligenza artificiale è spesso solo la frase più probabile in relazione a una domanda. Dobbiamo chiederci quante delle nostre parole siano improbabili e quante siano legate a cliché, retorica, normalizzazione e ripetizione. Se vogliamo stare al passo con le macchine, dobbiamo aumentare il nostro livello di originalità. Il linguaggio, la scrittura e altre tecnologie stabiliscono un equilibrio tra differenza e ripetizione. Tuttavia, se questo equilibrio si sposta verso la ripetizione e la standardizzazione, la macchina potrebbe prendere il sopravvento. In conclusione, è importante prestare attenzione a come interagiamo con queste intelligenze artificiali e ai meccanismi che le governano.

### D-1 Angelo Zaccone

Allora, grazie. Dunque, Angelo Zaccone Teodosi ha un laboratorio di ricerca da circa trent'anni chiamato Isicult, l'Istituto Italiano per l'Industria Culturale. Ringrazio Sergio e gli altri promotori e sento la necessità di intervenire su un concetto di politica con una forte neutralità. Ho sentito parlare di neutralità e integrazione nell'intervento di Rullo Guerreschi e nell'intervento di Teresa Numerico. Credo che ci sia un problema di governo politico e istituzionale nella transizione, concetto elaborato molto bene da Sergio da qualche anno. L'oscillazione tra apocalittici e integrati si rinnova e, come accennato, qualche anno fa ero scettico che la rivoluzione digitale del web avrebbe consentito una trasformazione del sistema dal basso, cosa che purtroppo non è avvenuta.