Marshall McLuhan, filosofo e teorico canadese dei media, aveva intuito il problema molto prima dell’intelligenza artificiale. In Understanding Media descrive la tecnologia come un’estensione delle facoltà umane: la clava il braccio, la ruota il piede, i media elettronici il sistema nervoso, gli strumenti amplificano capacità che prima appartenevano soltanto al corpo.
Ogni estensione, però, porta con sé anche quella che McLuhan chiama “auto-amputazione”: quando una funzione viene spostata fuori di noi, cambia il rapporto che abbiamo con quella capacità. Non significa necessariamente perderla, ma smettere almeno in parte di esercitarla nello stesso modo.
La neuropsicologia contemporanea permette di leggere questa intuizione in termini meno metaforici. Il cervello è plastico, cambia in base a ciò che facciamo, ripetiamo e alleniamo. Uno degli esempi più noti riguarda i tassisti londinesi studiati da Eleanor Maguire e colleghi. Nei conducenti che per anni avevano memorizzato una quantità enorme di strade e percorsi, alcune aree dell’ippocampo coinvolte nell’orientamento mostravano differenze strutturali rispetto ai controlli. Non era un cervello migliore, era un cervello adattato alle richieste dell’ambiente.
Questo è il punto: il cervello si adatta all’ambiente cognitivo in cui vive. Negli ultimi trent’anni, però, quell’ambiente è cambiato molto rapidamente, come mai prima nella storia dell’uomo forse.
Da tempo deleghiamo pezzi della nostra cognizione agli strumenti: appuntamenti, calcoli, orientamento. La psicologia cognitiva parla di cognitive offloading: spostiamo parte del lavoro mentale fuori di noi per ridurre il carico interno. Non è necessariamente un male. L’essere umano ha sempre esteso le proprie capacità attraverso gli strumenti. Ma qual è il limite?
Nel 2011 Betsy Sparrow, Jenny Liu e Daniel Wegner descrissero quello che sarebbe diventato noto come “effetto Google”: quando sappiamo che un’informazione resterà facilmente reperibile, tendiamo a ricordare meno il contenuto e meglio dove andare a recuperarlo. In altre parole, non ricordiamo necessariamente la cosa. Ricordiamo come ritrovarla.
Internet è diventato una forma di memoria esterna. Con l’intelligenza artificiale, però, la delega fa un passo ulteriore. Non esternalizziamo più soltanto un’informazione o un calcolo, ma possiamo delegare parte del processo attraverso cui un pensiero prende forma. Cercare argomenti, ordinarli, confrontare ipotesi, sintetizzare, trovare le parole, formulare una domanda.
E qui, la questione si fa più delicata.
Scrivere, per esempio, non significa soltanto mettere in forma un pensiero già pronto. Spesso scriviamo proprio per capire cosa pensiamo. Un’idea cambia mentre cerchiamo una parola, una contraddizione emerge mentre costruiamo una frase, un ragionamento prende forma nel tentativo di spiegarlo. La fatica non è sempre un ostacolo al pensiero. A volte è il pensiero.
Se la eliminiamo sistematicamente, possiamo ottenere un risultato più veloce e più pulito. Ma resta una domanda: che cosa stiamo smettendo di esercitare? Qui diventa importante distinguere tra prestazione e competenza.
Uno strumento può farci produrre un risultato migliore mentre lo utilizziamo senza necessariamente renderci più capaci di raggiungere lo stesso risultato senza di lui. È un terreno di ricerca ancora giovane, soprattutto per quanto riguarda l’AI generativa, ma la domanda è già centrale: essere più performanti grazie a una tecnologia significa davvero essere diventati più capaci?
Esiste poi un altro fenomeno ben studiato, l’automation bias: quando un sistema automatico ci propone una risposta, tendiamo in certe condizioni ad accordargli più fiducia di quanto dovremmo, soprattutto se siamo stanchi, sotto pressione o se verificare richiede più fatica che accettare.
L’automazione può quindi renderci più efficienti e contemporaneamente meno vigili. È qui che McLuhan torna attuale. Una tecnologia non modifica soltanto ciò che facciamo. Modifica l’ambiente dentro cui pensiamo, e noi, a quell’ambiente, ci adattiamo. Senza nemmeno accorgercene.
La domanda allora non è soltanto quanto diventerà potente l’intelligenza artificiale, ma a quale ambiente cognitivo ci stiamo abituando. Scrittura, mappe, libri, biblioteche, calcolatrici e internet hanno permesso alla nostra specie di fare cose che nessun cervello isolato avrebbe potuto fare. L’AI può fare lo stesso: liberarci da compiti ripetitivi, accelerare una ricerca, aiutarci a organizzare materiali complessi. Il punto non è smettere di delegare. È capire che cosa stiamo delegando e quanto siamo ancora capaci di farne a meno.
Per anni abbiamo affidato al digitale pezzi della nostra memoria: numeri di telefono, appuntamenti, strade, informazioni. Con Google abbiamo imparato che non serve ricordare tutto, se tutto può essere ritrovato. Con l’intelligenza artificiale stiamo iniziando ad affidare fuori da noi anche una parte del processo attraverso cui arriviamo a sapere, capire, collegare e formulare. Questo non significa demonizzare l’AI, ma far emergere una fragilità.
Gran parte della conoscenza contemporanea non è più posseduta: è accessibile. Certo, finché rete, server ed elettricità funzionano, la differenza sembra irrilevante. Beh, non lo è.
Un blackout prolungato, un collasso delle infrastrutture digitali, un conflitto mondiale o una tempesta solare particolarmente intensa, per i tempi che stiamo vivendo nulla è impossibile, renderebbero improvvisamente evidente qualcosa che oggi tendiamo a dimenticare: questa conoscenza, questa che leggiamo su questi schermi, è evanescente, e non è davvero nostra.
Qui torna anche il Google effect: se il cervello sa che un’informazione potrà essere recuperata in seguito, può investire meno nel ricordarla e più nel ricordare come raggiungerla. È una strategia efficiente, finché l’accesso rimane garantito. Il problema nasce quando l’accesso determina la competenza. A quel punto che tipo di competenza è?
Il rischio non è immaginare un’umanità che da un giorno all’altro diventa stupida, piuttosto quello che già sta succedendo: abbiamo costruito una società molto capace finché la protesi funziona e decisamente fragile quando viene meno.
Siamo capaci di trovare risposte in pochi secondi, ma sempre meno allenati a costruirle. Una civiltà che affida all’esterno memoria, orientamento e parti sempre più grandi del ragionamento può diventare potentissima. Ma diventa anche dipendente. La questione, quindi, non è se usare o meno l’intelligenza artificiale. È decidere quali capacità vogliamo continuare ad allenare anche quando una macchina potrebbe esercitarle al posto nostro.
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