La ricerca mira a chiarire l’ambiguità dell’espressione “etica dell’IA” e a proporre il concetto di etiche per l’IA, ridefinendo il rapporto tra etica, intelligenza e artificialità. Intende inoltre sviluppare un modello teorico capace di integrare responsabilità, complessità e dimensione educativa nell’interazione essere umano–macchina. L’approccio metodologico è di tipo interdisciplinare, con un’analisi comparativa delle principali teorie etiche e delle categorie morali rilevanti per l’IA, integrate con contributi di antropologia filosofica, scienze cognitive ed etiche applicate. La ricerca include una sperimentazione didattica di AI&Ethics Literacy nelle scuole secondarie. L’analisi mostra l’insufficienza dei modelli normativi computazionalizzati e la necessità di un’etica situata, fondata su responsabilità, phronesis e consapevolezza dei rischi derivanti da automazione, bias e opacità algoritmica. Viene elaborato il Large Ethics Model (LEM) come quadro interpretativo per governare l’IA in contesti dinamici. La tesi mostra che le etiche per l’IA devono coniugare principi, pratiche e formazione critica. L’educazione emerge come spazio imprescindibile per sostenere una cittadinanza capace di orientarsi nell’incertezza tecnologica e di esercitare un controllo democratico sui sistemi di IA.

ETICHE PER L’IA. MORALITÁ, INCERTEZZA, ED EDUCAZIONE NELL’INTERAZIONE ESSERE UMANO-MACCHINA

Pisano, Aldo
2026

Abstract

La ricerca mira a chiarire l’ambiguità dell’espressione “etica dell’IA” e a proporre il concetto di etiche per l’IA, ridefinendo il rapporto tra etica, intelligenza e artificialità. Intende inoltre sviluppare un modello teorico capace di integrare responsabilità, complessità e dimensione educativa nell’interazione essere umano–macchina. L’approccio metodologico è di tipo interdisciplinare, con un’analisi comparativa delle principali teorie etiche e delle categorie morali rilevanti per l’IA, integrate con contributi di antropologia filosofica, scienze cognitive ed etiche applicate. La ricerca include una sperimentazione didattica di AI&Ethics Literacy nelle scuole secondarie. L’analisi mostra l’insufficienza dei modelli normativi computazionalizzati e la necessità di un’etica situata, fondata su responsabilità, phronesis e consapevolezza dei rischi derivanti da automazione, bias e opacità algoritmica. Viene elaborato il Large Ethics Model (LEM) come quadro interpretativo per governare l’IA in contesti dinamici. La tesi mostra che le etiche per l’IA devono coniugare principi, pratiche e formazione critica. L’educazione emerge come spazio imprescindibile per sostenere una cittadinanza capace di orientarsi nell’incertezza tecnologica e di esercitare un controllo democratico sui sistemi di IA.
2026
Italiano
Crispini, Ines
Università degli Studi di Foggia
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Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIFG-381487