Il dibattito sull’intelligenza artificiale ha ricevuto una nuova spinta con la pubblicazione dell’enciclica Magnifica Humanitas firmata da Papa Leone XIV il 25 maggio 2026. In questo contesto il premio Nobel per la Fisica Giorgio Parisi ha offerto una lettura che mette in rilievo un punto centrale: le macchine non possiedono compassione né criteri morali autonomi, esse elaborano probabilità sulla base di esempi forniti. Chi progetta i sistemi decide indirettamente che cosa essi ritengono rilevante; perciò la neutralità assoluta è un mito e va riconosciuta come tale per poter intervenire consapevolmente.
La conversazione tra la prospettiva scientifica di Parisi e i richiami morali dell’enciclica apre il tema della governance, della ricerca pubblica e della dignità del lavoro. Parisi, autore di Le simmetrie nascoste e vincitore del primo premio Camillo Golgi, sottolinea che l’AI non deve trasformarsi in un’autorità decisionale: la scelta finale deve restare umana, riconoscendo la responsabilità di chi può rendere conto delle conseguenze. Questo articolo ricostruisce i punti principali del suo ragionamento, le proposte per la ricerca e le implicazioni per la società.
La tecnologia come portatrice di valori
Parisi ricorda che ogni tecnologia porta con sé un insieme di scelte e un orizzonte di valori: non è neutrale. Nel caso dell’intelligenza artificiale, i modelli apprendono da dati che riflettono decisioni umane, omissioni e pregiudizi; di conseguenza l’algoritmo tende a riprodurre e spesso a esacerbare quei bias. Ammettere che la tecnologia incorpora valori non è un’accusa contro gli scienziati, ma un passo necessario per decidere — in modo esplicito — quali valori vogliamo codificare. Da qui deriva l’urgenza di progettare processi di sviluppo che includano controlli etici e trasparenza nelle scelte di training e nelle metriche adottate.
Il ruolo degli scienziati
Secondo Parisi, anche la pretesa della neutralità scientifica è problematica: difenderla acriticamente può minare la credibilità degli esperti. Gli scienziati devono riconoscere la dimensione valoriale delle loro scelte e partecipare al dibattito pubblico sulla direzione da prendere. Questo significa non solo pubblicare risultati, ma contribuire alla definizione di standard condivisi e strumenti regolatori. In questo quadro la collaborazione con filosofi, umanisti e giuristi è essenziale: le questioni su coscienza, responsabilità e ragionamento richiedono competenze che vanno oltre l’ingegneria.
Complessità, trasparenza e limite dell’opacità
Le reti neurali profonde mostrano proprietà emergenti che ricordano i sistemi complessi studiati da Parisi: spesso non abbiamo una teoria che descriva esattamente cosa succede negli strati intermedi. Tuttavia, opaco non significa irrisolvibile. La fisica sta iniziando a fornire strumenti per comprendere meglio questi fenomeni e, parallelamente, si apre la possibilità di un nuovo mestiere: chi costruisce e valuta questi sistemi dovrà comportarsi come un osservatore sperimentale, simile a uno psicologo che interpreta il comportamento dell’algoritmo attraverso test e osservazioni controllate.
Delegare decisioni morali
Parisi avverte del rischio di spostare su macchine giudizi che sono intrinsecamente umani: decidere chi ottiene un prestito, chi viene assunto o — nel caso estremo — chi diventa bersaglio di un’arma non può essere demandato a un algoritmo. Il pericolo più sottile è la delega silenziosa: chiamare «tecnica» una scelta che è in realtà politica. Perciò occorre proteggere il ruolo umano nella catena decisionale, stabilendo ambiti in cui la macchina suggerisce ma non decide, e definendo chi è moralmente e legalmente responsabile delle scelte finali.
Ricerca pubblica, lavoro e governance globale
Un altro punto cruciale è la concentrazione della ricerca d’avanguardia in poche grandi aziende private. Parisi sostiene la necessità di centri pubblici che favoriscano la condivisione delle conoscenze: l’idea proposta in Europa di un’istituzione simile al CERN per l’IA nasce da questa esigenza. Non si tratta di soppiantare la ricerca privata, ma di affiancarla con infrastrutture dove la conoscenza rimanga un bene comune e dove nuove startup e centri accademici possano contribuire senza barriere di segretezza.
Sul fronte del lavoro, l’AI accelera cambiamenti che un tempo richiedevano decenni; oggi si verificano in anni, lasciando poco tempo per la ricollocazione dei lavoratori. La questione non è solo tecnologica ma anche politica: come distribuire i benefici della produttività? Misure come la riduzione dell’orario di lavoro sono proposte praticabili per mantenere lavoro e dignità. Infine, Parisi richiama l’urgenza di ricostruire una governance internazionale efficace: senza regole condivise e organismi capaci di farle rispettare, i rischi si estendono oltre i confini nazionali. La sfida è grande, ma rinunciare a provarci non è un’opzione.
