Punti cardinali #82
La ricerca accademica internazionale è il luogo dove nascono i concetti che definiscono il nostro tempo e dove vengono forgiati gli strumenti per leggere la realtà. Eppure, l’accesso a questa fonte strategica è bloccato da barriere strutturali: la complessità delle opere originali, la loro assenza nel mercato italiano e i costi proibitivi dei volumi specialistici.
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In questo numero: l’analisi di 3 nuove opere appena pubblicate dalle maggiori case editrici accademiche.
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“Artificial Era: Predictions, Problems, and Diversity in AI” di Gissel Velarde, (Oxford University Press, 2023)
Pubblicato nel 2023 da Oxford University Press, Artificial Era di Gissel Velarde propone al lettore una domanda di fondo più ampia della semplice “novità” dell’intelligenza artificiale: che cosa accade quando una tecnologia abbastanza flessibile e pervasiva diventa la leva principale di una trasformazione economica, politica e culturale, e quando i suoi effetti non si distribuiscono in modo uniforme tra paesi, settori e gruppi sociali. Velarde invita a considerare l’IA come un fenomeno che accelera processi già in corso (competizione, concentrazione di risorse, nuove dipendenze, riorganizzazione del lavoro), ma che al tempo stesso apre dilemmi inediti, perché agisce su capacità tradizionalmente attribuite all’umano: percezione, previsione, decisione, creatività. La prospettiva adottata non è quella del “miracolo tecnico” né quella del “panico apocalittico”: il libro spinge a ragionare sulle condizioni che rendono una società più o meno capace di governare l’onda tecnologica, e sulle fratture che possono ampliarsi se il cambiamento viene subito invece che interpretato. In questo senso, l’“era artificiale” non è un’etichetta suggestiva, ma un invito a prendere sul serio le domande su potere, disuguaglianza, responsabilità e formazione che accompagnano l’automazione intelligente.
Artificial Intelligence: Economic Perspectives and Models” di Wim Naudé, Thomas Gries, Nicola Dimitri (Cambridge University Press, 2024)
Nel dibattito contemporaneo sull’intelligenza artificiale convivono due tendenze opposte: l’enfasi quasi messianica su una tecnologia destinata a moltiplicare produttività e ricchezza, e l’ansia altrettanto assoluta per scenari di perdita di controllo e persino di estinzione. Il libro Artificial Intelligence: Economic Perspectives and Models, pubblicato nel 2024 da Cambridge University Press, si colloca deliberatamente fuori da questa oscillazione, proponendo un punto di vista più sobrio: l’IA va compresa come fenomeno economico, cioè come insieme di capacità tecniche che si diffondono attraverso incentivi, mercati, istituzioni, costi e vincoli. L’interrogativo centrale non è se l’IA sia “più grande dell’elettricità”, ma in che modo e a quali condizioni possa trasformare crescita, lavoro, distribuzione del reddito, innovazione e decisioni pubbliche. Il testo invita a spostare l’attenzione dal racconto spettacolare al problema analitico: quali meccanismi collegano una tecnologia digitale, ancora in evoluzione, agli esiti macroeconomici e sociali? E quali errori di prospettiva nascono quando si applicano modelli di crescita e di politica economica pensati per un mondo “capitale-lavoro” a un contesto in cui contano dati, piattaforme, rendite da rete, potenza di calcolo e nuove forme di automazione cognitiva? È in questo scarto tra narrazione e struttura che il libro chiede di essere letto: non come manuale tecnico di informatica, ma come tentativo di costruire un lessico economico adeguato a una tecnologia che, per sua natura, modifica anche il modo in cui si producono e si usano le informazioni.
“Artificial Intelligence in Higher Education: A Contemporary Examination of Illich’s Theories” Abubaker Qutieshat (Springer, 2025)
Nel dibattito contemporaneo sull’università, l’intelligenza artificiale viene spesso presentata come una soglia tecnologica: per alcuni una promessa di democratizzazione, per altri un acceleratore di disuguaglianze e controllo. Il libro di Abubaker Qutieshat, Artificial Intelligence in Higher Education: A Contemporary Examination of Illich’s Theories (Springer, 2025), entra in questo spazio senza assumere l’innovazione come valore in sé, ma usando una lente critica precisa: le teorie di Ivan Illich e la sua denuncia dell’educazione istituzionalizzata come dispositivo che trasforma l’apprendere in consumo, l’autonomia in dipendenza, la crescita in certificazione. L’interesse dell’opera sta nel modo in cui mette in tensione due dinamiche oggi inseparabili: da una parte l’espansione di strumenti capaci di personalizzare e amplificare l’accesso alla conoscenza; dall’altra la tendenza delle istituzioni educative a incorporare ogni novità dentro logiche burocratiche, metriche, gerarchie e professionismi che finiscono per svuotare la promessa iniziale. Il punto, dunque, non è chiedersi solo “cosa può fare l’IA per l’università”, ma quali forme di vita e di rapporto con il sapere essa rende più probabili, e quali invece rende marginali: un apprendimento come attività personale, o come prodotto; un’università come comunità, o come impianto di erogazione; un’educazione orientata alla libertà, o alla conformità.
“Artificial Intelligence of Things (AIoT): New Standards, Technologies and Communication Systems” Kashif Naseer Qureshi, Thomas Newe (CRC Press, 2024)
In un’epoca in cui miliardi di oggetti sono già connessi e una parte crescente della vita sociale e produttiva dipende da infrastrutture digitali pervasive, l’“Artificial Intelligence of Things” (AIoT) si presenta come una soglia concettuale e tecnica: non più soltanto sensori che raccolgono dati e reti che li trasportano, ma sistemi distribuiti che incorporano capacità di apprendimento, previsione e decisione lungo l’intera catena, dal dispositivo al cloud. Il volume Artificial Intelligence of Things (AIoT): New Standards, Technologies and Communication Systems, pubblicato da CRC Press nel 2024 e curato da Kashif Naseer Qureshi e Thomas Newe, si colloca esattamente dentro questo passaggio: ricostruisce le ragioni della convergenza fra IoT e intelligenza artificiale, ne espone l’architettura di base e, soprattutto, mette a fuoco l’insieme di standard, protocolli e scelte infrastrutturali che rendono l’AIoT praticabile su larga scala. La posta in gioco è duplice: da un lato l’aumento di efficienza e di “intelligenza operativa” (reti più veloci, più verdi, più sicure, capaci di elaborare informazioni in tempo utile); dall’altro l’emersione di vincoli nuovi—scalabilità, robustezza, interoperabilità, sicurezza—che non sono meri dettagli di implementazione ma condizioni di possibilità per la diffusione di servizi affidabili in case, città e industrie. Il libro invita quindi a pensare l’AIoT non come una somma di componenti, ma come un ecosistema in cui il valore dell’AI dipende dai canali attraverso cui i dati circolano e dalle regole con cui dispositivi eterogenei riescono davvero a cooperare.