Machine learning in una società inclusiva: fondamenti epistemologici e sfide etiche -Digital Design come rapporto tra l’essere umano e le forme della computazione. Una storia critica della tecnologia

La tesi ricostruisce la genealogia storico-scientifica, tecnologica e critica dell’interazione uomo–macchina, dalla nascita della cibernetica alla contemporanea intelligenza artificiale, assumendo la metafora cibernetica come chiave interpretativa. Quest’ultima, intesa come analogia funzionale tra sistemi biologici e artificiali basata sui principi di feedback e di elaborazione dell’informazione, funge da prisma attraverso cui leggere la trasformazione del rapporto tra umano e tecnologico lungo il XX e XXI secolo. L’indagine prende avvio dal “personale sforzo bellico” di Norbert Wiener, il predittore antiaereo, che segna l’origine della cibernetica e dell’idea dell’uomo come nodo di un circuito informazionale di retroazione. Da tale contesto bellico nasce una nuova immagine dell’essere umano come sistema omeostatico di controllo e comunicazione, che costituirà la matrice del pensiero computazionale moderno. In dialogo con Claude Shannon, la formalizzazione matematica dell’informazione come misura dell’incertezza conduce a una visione dell’informazione come livello ontologico minimo di ogni sistema, biologico o artificiale, e alla riduzione del senso semantico a quantità di segnale trasmesso. A questo sfondo si intreccia il contributo di Alan Turing, che con la macchina universale del 1936 inaugura la riflessione sui limiti della computabilità, mostrando la tensione fra logica e intuizione, calcolo e apprendimento. Le sue ricerche sulle macchine non organizzate e l’Imitation Game anticipano la dialettica fra intelligenza artificiale simbolica e connessionista, delineando il passaggio dal cervello come sistema logico-formale al cervello come rete neurale auto-organizzativa. Parallelamente, il lavoro di John von Neumann riformula la teoria degli automi e inaugura la logica probabilistica del calcolo, prefigurando l’architettura a programma memorizzato e i futuri sviluppi dell’informatica neuromorfica. Attraverso un’analisi storica, storico-scientifica e tecnologica, condotta secondo le direttrici più recenti della storiografia della computazione, la tesi ricostruisce la nascita e lo sviluppo dei primi calcolatori elettronici nei contesti di Bletchley Park, della Moore School, di Los Alamos e della Silicon Valley, individuando le principali direttrici di sviluppo tecnico e concettuale. L’indagine analizza inoltre, da un punto di vista sociotecnico, la diffusione del calcolatore nel secondo dopoguerra, quando esso si trasforma da strumento di calcolo a dispositivo organizzativo della società del “mondo chiuso” postbellico, fondando la cultura dell’automazione, della simulazione e della rete. Nella parte finale, la ricerca affronta le criticità dell’attuale intelligenza artificiale generativa, mettendo in luce i limiti epistemici e cognitivi dei modelli linguistici basati su correlazioni statistiche: opacità, bias, consumo energetico e illusione di comprensione. In risposta, la tesi propone un cambio di prospettiva verso una pragmatica dell’informazione diffusa, orientata a un design etico e sostenibile delle tecnologie digitali. A partire dall’esperienza applicativa svolta presso Exprivia S.p.A., viene presentato un framework operativo per l’implementazione etica dell’intelligenza artificiale e delle interfacce uomo–macchina, che integra valori di trasparenza, autonomia e responsabilità nel processo di progettazione. In questa prospettiva, la figura dell’eticista-designer emerge come mediatore tra saperi umanistici e tecnici, traduttore di valori in criteri di design. L’obiettivo complessivo del lavoro è delineare una genealogia e una direzione verso un’innovazione sostenibile: dal feedback meccanico alla cognizione diffusa, dal controllo alla co-creazione, verso un uso umano degli esseri umani, capace di restituire centralità e senso all’agire nell’ecosistema dell’informazione.