Fantascienza e datafication

Una resurrezione digitale

Nel film “Transcendence” il protagonista muore, ascende in un aldilà digitale e torna poi a reincarnarsi nel nostro mondo. Non lo guida un Dio padre, ma una tecnologia onnipresente e onnisciente basata su big data e reti neurali che è figlia della neonata e incombente “datification”.

Pubblicato il 21 Apr 2014

AI Questions Icon
Chiedi all'AI
Riassumi questo articolo
Approfondisci con altre fonti
Una resurrezione digitale

Nelle sale cinematografiche italiane si proiettano in questi giorni due film che – in maniera diversa ma consonante – affrontano il tema del conflitto che si sta preparando tra singole menti umane, intelligenza connettiva e intelligenze artificiali. Conflitto che – secondo le previsioni di tecnici, scienziati e informatici, oltre che di filosofi e sociologi – dovrebbe esplodere inevitabilmente dopo la cosiddetta “singularity”: ovvero subito dopo il momento (forse non lontano) in cui le intelligenze artificiali supereranno per capacità e competenze l’insieme delle menti umane (una curiosità: nel cuore del Nasa Research Park, nella Silicon Valley, è nata un’intera università dedicata a questo tema, la “Singularity University”). Ma sotto il tema della singolarità si nascondono mille altri argomenti, considerazioni, storie, visioni, perfino delle incursioni che vanno dai miti religiosi della resurrezione ai cascami horror dei film di serie B sugli zombie.

Morte e resurrezione di Johnny Depp – Così, nel film “Transcendence” il protagonista, Johnny Deep (uno scienziato che sta mettendo a punto un’intelligenza artificiale da cui sembra scaturire una autocoscienza), viene ucciso come uomo, transita in forma digitale nel cyberspazio, si trasforma in un essere onnisciente e onnipresente e quindi si reincarna nel nostro mondo materiale. Questa sorta di resurrezione viene ottenuta grazie a una intelligenza sovrumana e alla capacità espressa dalle nanotecnologie nella riproduzione di organismi viventi; capacità che viene utilizzata dal Johnny Depp digitale anche per creare un esercito di zombie da lui controllati mentalmente. Richiamo al sublime del mito morte-e-resurrezione da un lato, quindi, e ammiccamento al trash dei morti viventi dall’altro: un ondeggiamento tra riflessioni esistenziali profonde e cadute pacchiane nel trash Hollywoodiano che segna il film, dandoci un primo tempo sublime e un secondo tempo di vuoti e incongruenti effetti speciali.

La datification – Ma qui in questo blog parliamo di scenari complessi e non di critica cinematografica. Quello che voglio sottolineare e sottoporre alle vostre (nostre) riflessioni è il fatto che questi film e in generale queste fantasie diffuse non potrebbero esistere se negli ultimi decenni l’umanità non si fosse addentrata sempre più a fondo nel fenomeno che viene chiamato in maniera sintetica “datafication”. Un termine nuovo che sta letteralmente esplodendo negli ambienti scientifici (siamo passati in un anno da zero a cinquemilamila ricorrenze su Google). Di che si tratta lo spiegano molto bene Mayer-Schönberger e Cukier nel loro libro “Big data” (tradotto in italiano da Garzanti, che lo ha pubblicato lo scorso anno in contemporanea con l’uscita del testo originale in inglese). In sintesi possiamo dire che il fenomeno inedito e travolgente della datification consiste A) nella creazione sistematica, B) nella raccolta e C) nell’analisi di quantità spaventose di dati. Fenomeno reso possibile da fatti diversi ma convergenti: dalla diffusione di hardware e software digitali, dalla creazione di computer sempre più potenti, dalla diffusione di social network e dell’Internet delle cose collegate direttamente tra loro, e dalla messa a punto di algoritmi generativi e di motori semantici di efficacia crescente. Se è vero che la creazione, la raccolta e l’utilizzazione di informazione è alla base stessa dell’essere vivente (e in particolare dell’essere umano), è anche vero che la trasformazione delle informazioni in dati (misurabili e trattabili con algoritmi matematici) risale ad appena pochi secoli fa. E che l’esplosione delle produzioni di dati leggibili attraverso un unico codice (quello binario, digitale) è cosa che parte appena qualche decennio fa e solo ora sta assumendo il carattere di fenomeno globale, che coinvolge non solo i singoli individui e le loro comunità, ma l’intero pianeta.

Il paradigma cognitivo complesso – Importante, per capire e se possibile gestire in qualche modo quella che promette davvero di diventare una singolarità nella storia dell’umanità, una soglia che trasformerà il mondo per come lo conosciamo, è acquisire la consapevolezza che tutto questo origina da un cambiamento profondo di atteggiamento intellettuale: quello che gli specialisti chiamano il nuovo “paradigma cognitivo complesso”. L’atteggiamento culturale per cui, grazie agli studi e alle riflessioni sui sistemi complessi capaci di adattarsi all’ambiente, sulle strutture delle reti complesse, sull’analisi dei big data e sul funzionamento delle reti neurali, abbiamo imparato a relegare l’illusione della linearità, del principio di causa-effetto, del ragionamento razionalista classico, cartesiano, riduzionista e determinista, ai problemi di tipo lineare, come la costruzione di un orologio o di una locomotiva. Abbandonando questo paradigma cognitivo classico quando ci troviamo di fronte a problemi, ambienti, sistemi e organizzazioni che riguardano il vivente, il sociale e l’ecologico. In tutte le loro declinazioni.

“Transcendence” e “Lei” – La datification è figlia e nello stesso tempo generatrice di tutto ciò, in una spirale infinita di cause ed effetti. E ci porta dritti dritti verso il momento singolare in cui una macchina (o una rete di macchine), con la sua intelligenza artificiale, saprà non solo ragionare come e meglio di ciascuno di noi, ma – forse, chissà – potrà vedere emergere dentro di sé una coscienza come quella raccontata nei film che vediamo nella sale cinematografiche in questi giorni. Non solo in “Transcendece”, ma anche nel più sottile, ricco e commovente “Lei”, a cui non per niente Hollywood ha riconosciuto la densità di contenuti dandogli l’Oscar per la migliore sceneggiatura.

Valuta la qualità di questo articolo

La tua opinione è importante per noi!

Partecipa alla community

guest

0 Commenti
Più recenti
Più votati
Inline Feedback
Vedi tutti i commenti

People&Change

Tutti
CARRIERE
AI E LAVORO
COMPETENZE
Produttività e AI
AI IN AZIENDA
SCENARI
FORMAZIONE
CULTURA AZIENDALE
AI in azienda
Carriera
AI leadership
Leggi l'articolo Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
competenze
Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
Leggi l'articolo AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
scenari
AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
Leggi l'articolo Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
scenario
Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
Leggi l'articolo AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
l'analisi
AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Leggi l'articolo Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
competenze
Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
Leggi l'articolo AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
scenari
AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
Leggi l'articolo Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
scenario
Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
Leggi l'articolo AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
l'analisi
AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
0
Lascia un commento, la tua opinione conta.x