Tra i Paesi più industrializzati del mondo, Italia e Giappone condividono un primato che racconta tanto del loro presente quanto del futuro demografico globale e che li rende a pieno titolo le nazioni per antonomasia della generazione della cura, la mia, quella di chi deve garantire assistenza a giovani con sempre meno certezze e anziani che rimangono con noi sempre più a lungo.

Siamo la generazione della cura. Non perché l’abbiamo scelto, ma perché è ciò che ci resta quando il tempo si allunga e le certezze sul futuro si restringono. Viviamo in mezzo, tra genitori che invecchiano sempre più e figli fatti tardi che trovano la loro strada ancora più tardi.

Siamo imbevuti nella fiducia e del benessere di quando eravamo giovani, temprati dalla crisi permanente in cui siamo maturati. L’ascensore sociale era ben oliato e credevamo nel mito del progresso continuo, di un mondo piatto di benessere. Poi tutto si è inceppato.

L’etica della tecnologia è il campo di riflessione che studia le implicazioni morali, sociali e ambientali delle tecnologie. Non riguarda solo l’uso, ma anche la progettazione e lo sviluppo di strumenti, piattaforme e sistemi. Si interroga su come le innovazioni influenzino libertà, giustizia, diritti e benessere umano.

“Giuro su Dio che quanto dirò sarà la pura verità. Grazie alla sua grande superiorità tecnologica Hitler è quasi riuscito nel suo intento di soggiogare l’Europa intera. Più avanzerà il progresso tecnologico, più grande sarà il pericolo”.

Chi parla è Albert Speer, soprannominato l’architetto di Hitler, nell’ultimo anno di conflitto Ministro degli Armamenti del Reich.

Quale è lo scopo degli LLM alla ChatGPT? Sciorinarci lo scibile in forma adeguata a ogni nostra richiesta? Non solo. Questa è la loro utilità per noi, clienti o utilizzatori. Chi produce queste tecnologie ha anche altri obiettivi. Il più banale è legarci a loro e per farlo in modo efficace deve conoscerci a fondo per dirci le cose come a noi fa piacere sentirle, masochisti inclusi, ben profilabili anch’essi. Se i cuoricini di Instagram profilano potenziali compratori dei prodotti delle ditte sponsor, qui per gli LLM la profilazione dell’utente punta ora a farti appassionare a loro e non agli altri.

Viviamo un’epoca in cui la biochimica è diventata sublime tanto per le tecniche computazionali quanto per quelle sperimentali: modelli di intelligenza artificiale capaci di prevedere la forma di molecole e piattaforme di editing genico che riscrivono il DNA stanno infatti accelerando la trasformazione terapeutica. Due sviluppi recenti — AlphaFold 3 e l’esplosione delle applicazioni CRISPR — incarnano questa doppia rivoluzione.

All’inizio non ne percepimmo appieno le impicazioni. Erano solo linee di codice, algoritmi raffinati che imparavano più velocemente di quanto noi stessi sapessimo insegnar loro. In pochi anni, i laboratori di biologia computazionale si trasformarono in fucine di possibilità infinite di molecole per rapporto a quelle del nostro assetto biologico, della biochimica degli esseri viventi. Nuovi software erano nati per trovare cure in tempi straordinariamente più brevi che in passato, molecole basate su sequenze genetiche eleganti, perfette, inattese.

ChatGPT 4o è già capace di ragionamenti basati sul buon senso e esprime una sorta di meta coscienza, una delle caratteristiche ritenute proprie dell’umano. ChatGPT 5, che uscirà a settimane, lo farà ancora meglio. 

Stiamo parlando di androidi animati da una intelligenza artificiale (IA) in grado di registrare informazioni dall’ambiente circostante per costruirsi una coscienza delle proprie percezioni e di sé. Informazioni acquisite sulla base di un proprio modo di intraprendere indipendente (libero arbitrio) pur partendo da un codice originario da noi umani programmato (una sorta di sapere innato).

Possibile?

L’intelligenza artificiale (IA) si fonda su un paradigma molto diverso dalla mente umana: essa non percepisce, vagliando dati alla fonte, ma elabora dati più o meno grezzi in modo computazionale dopo averne preso atto. Le reti neurali profonde (deep learning) sono capaci di trattare grandi moli di dati in modo efficiente.