“Il Secolo Cerniera: l’AI come Apice del Determinismo e Palestra per la Realtà Quantistica”.
Ve lo dico subito: è un articolo tosto che parte da Aristotele, passa per Newton, arriva a Einstein e Bohr. Ma sotto tutta quella filosofia e fisica quantistica c’è un’idea semplicissima che cambia il modo in cui guardiamo all’AI e vale la pena capirla.
L’idea in una frase
L’AI che usiamo oggi non è il traguardo ma la preparazione. Ci sta addestrando, senza che ce ne accorgiamo, a un modo completamente diverso di pensare che ci servirà quando arriveranno tecnologie che funzionano secondo logiche che oggi ci sembrano aliene.
Carlo Purassanta la chiama “palestra”, io la chiamerei scuola guida: stai imparando a guidare su strade asfaltate per prepararti a guidare fuoristrada.
Due modi di pensare il mondo
Per capire cosa intende Purassanta bisogna fare un passo indietro. Nella storia del pensiero occidentale ci sono stati due modi opposti di guardare la realtà.
- Il primo modo, quello che abbiamo usato per secoli, dice che il mondo è fatto di oggetti con proprietà stabili, che se misuri bene le cose puoi prevedere tutto. Che esistono leggi universali che funzionano sempre e che la realtà è “là fuori”, indipendentemente da chi osserva. È il mondo di Newton, di Galileo, di Cartesio: il mondo-orologio fatto di ingranaggi perfetti, cause ed effetti, prevedibilità.
- Il secondo modo, quello della fisica quantistica del ‘900, dice invece che il mondo è fatto di relazioni e non di cose, che le proprietà emergono quando le osservi e non esistono prima. Che non ci sono certezze assolute ma solo probabilità, e che l’osservatore fa parte del sistema invece di stare fuori. Due visioni completamente incompatibili del mondo.
Dove sta l’AI in tutto questo?
Ecco il punto chiave dell’articolo di Carlo. Tutta l’AI che usiamo oggi appartiene al primo modo di pensare. Anche quando ChatGPT ci sorprende, anche quando un algoritmo fa previsioni probabilistiche, anche quando un sistema genera immagini che non ha mai visto.
Sotto al cofano c’è sempre una logica binaria: 0 o 1, acceso o spento, vero o farlo. Il computer ragiona in modo deterministico, seguendo regole precise e anche quando simula casualità lo fa con algoritmi deterministici.
L’AI è il trionfo del pensiero classico: trasformare tutto in dati misurabili, problemi in equazioni, intelligenza in ottimizzazione. È Galileo e Newton portati all’estremo.
Ma ci sta preparando al secondo modo
E qui il salto interessante. Lavorare con l’AI, usarla, capirla, integrarla nei processi, ci sta addestrando a competenze che non c’entrano nulla con il pensiero classico:
- ragionare con probabilità invece che con certezze (non “questo è vero” ma “questo è probabile al 73%”)
- accettare l’incertezza strutturale come condizione normale e non come limite temporaneo da superare con più dati
- riconoscere pattern emergenti che nessuno ha programmato ma che emergono dalla complessità del sistema, lavorare in spazi ad alta dimensione che il nostro cervello non può visualizzare
Queste competenze ci sembrano utili per gestire l’AI di oggi, ma in realtà ci stanno preparando a qualcosa di più grande: tecnologie che funzioneranno secondo quella logica quantistica e relazionale di cui parlavo prima, dove le certezze lasciano spazio alla probabilità e dove l’osservatore fa parte del sistema.
Cosa c’entra il quantistico (spiegato semplice)
Non voglio entrare nella fisica ma il concetto di base è questo: i computer quantistici non sono “computer più veloci” ma computer che funzionano secondo una logica diversa.
Ecco un esempio pratico: se devi esplorare un labirinto con mille uscite, un computer classico prova un’uscita alla volta, anche se velocissimo, mentre un computer quantistico esplora tutte le uscite contemporaneamente fino a quando non “guardi” il risultato.
E quella logica richiede di pensare in termini di sovrapposizione (più stati contemporaneamente), relazioni (le proprietà esistono tra le cose e non nelle cose) e contestualità (il risultato dipende da come osservi). Tutte cose che violano il primo modo di pensare e richiedono il secondo.
Perché questo ci riguarda (anche se non facciamo i fisici)
La tesi è che viviamo in un “secolo cerniera” dove stiamo perfezionando il pensiero classico con l’AI mentre simultaneamente costruiamo le fondamenta del pensiero quantistico con tecnologie che arriveranno. Non è solo questione di tecnologia ma transizione mentale. Esattamente come nel ‘900 i fisici dovettero abbandonare l’idea di “oggetti con proprietà definite” per abbracciare probabilità e relazioni. Oggi chi lavora con la tecnologia dovrà fare un salto simile.
L’AI è la palesta dove ci alleniamo a ragionare “probabilisticamente”, a lavorare con sistemi emergenti, a gestire incertezza irriducibile, a navigare complessità che non si possono semplificare.
Quando arriverà l’AI quantistica, quando gli algoritmi gireranno su computer quantistici. Chi si sarà allenato sarà pronto. Gli altri resteranno bloccati nel vecchio paradigma, cercando di applicare logiche assolute a tecnologie che funzionano in modo completamente diverso, a cercare certezze e controllo in un mondo che non funziona più così.
La domanda scomoda
Leggendo l’articolo mi sono fatta una domanda: “Se l’AI ci sta addestrando, chi guida l’addestramento?”
Perché il rischio è chiaro: continuiamo a usare l’AI come se fosse solo “uno strumento più potente” per fare le stesse cose di prima, ottimizzare, prevedere, controllare, tutte cose del primo modo di pensare. Ma se la tesi dell’articolo ha ragione dovremmo usare l’AI per allenarci al secondo modo: imparare a ragionare in termini di relazioni, contesti, probabilità strutturali, accettare che l’osservatore influenza il sistema e che le proprietà emergono dalle interazioni.
Non stiamo solo adottando una tecnologia ma stiamo, forse, cambiando il modo in cui pensiamo. E se non ce ne accorgiamo rischiamo di perfezionare il vecchio paradigma proprio mentre dovremmo prepararci al nuovo.
Cosa farne (se guidi persone o progetti)
Per chi lavora in ruoli di responsabilità pone una domanda pratica: non basta “implementare l’AI nei processi” ma bisogna chiedersi se stiamo usando l’AI per fare meglio le stesse cose o per imparare a pensare diversamente. Perché il vero valore dell’AI non è l’efficienza che genera oggi ma la preparazione mentale che ci dà per tecnologie che richiederanno un salto concettuale enorme.
Tecnologie dove le risposte dipendono da come fai le domande (contestualità), dove le proprietà emergono dalle relazioni e non dagli oggetti (relazionalità), dove l’osservatore è parte del sistema (partecipazione). Concetti con implicazioni enormi per strategia, leadership e organizzazione.
Il punto
L’articolo di Purassanta è denso, filosoficamente ambizioso, intellettualmente impegnativo. Ma l’idea di fondo è semplice: l’AI è transizione e non destinazione. Ci sta preparando a qualcosa che ancora non c’è ma che arriverà.
Chi si allena oggi – non solo ad usare l’AI, ma a pensare come l’AI ci chiede di pensare – domani avrà un vantaggio enorme. Non di velocità ma di paradigma!
Qui trovi l’articolo di Carlo Purassanta nella sua versione integrale e originale.
