Romanzi, racconti, persino poesie, stanno conoscendo una fioritura insospettata e forse insperata, favorita dalle pratiche di self-publishing (Facchini 2022): ma è anche e forse soprattutto nel campo della conoscenza che la crescita è incredibile. In tutti i variegati e sempre più frammentati campi del sapere, che si tratti delle cosiddette STEMM (Science, Technology, Engineering, Mathematics, Medicine) o delle HASS (Humanities, Arts, Social Sciences), il tratto più evidente della produzione accademica è infatti ormai il suo costante, esponenziale, inarrestabile incremento quantitativo. Un vero e proprio boom arrivato, ad esempio, a sfondare agilmente la soglia dei 5 milioni di articoli scientifici pubblicati all’anno, sparsi su oltre 45.000 riviste – erano la metà solo un decennio prima (Curcic 2023). Naturalmente l’articolo, per quanto variamente definibile, è la principale forma scritta dell’accademia e, quindi, il principale mezzo di diffusione e disseminazione: ma al suo fianco, soprattutto nelle HASS, resiste la monografia, pure in grande crescita. Ad esempio nel 2020, un’indagine tra le maggiori case editrici inglesi (di cui quindici University Press), segnalava oltre 32.000 volumi pubblicati, ben 8 volte di più rispetto a vent’anni prima (Shaw et al. 2023). Che poi, a dir la verità, questi numeri potrebbero essere largamente al ribasso: perché ovviamente derivano da banche dati la cui completezza è eccezionalmente variabile a seconda del luogo, del contesto, della disciplina e dell’accuratezza della ricerca. Ad esempio, l’autorevole DBLP.org, catalogava nel 2022 oltre 2,6 milioni di articoli e 120.000 monografie, oltre a proceedings e altre pubblicazioni che portavano il totale a sfiorare i 6,5 milioni di contributi: e questo solo considerando, con una lettura trasversale sulle STEMM, quelli riguardanti la Computer Science! Quindi probabilmente, con tracciamenti altrettanto precisi su tutti gli argomenti, tra articoli, libri, atti, e note, la produzione scientifico-accademica annua supererebbe di slancio i 20 milioni di contributi, o magari persino i 50. Ma l’esatto numero di milioni non conta troppo: ciò che invece conta è l’ordine di grandezza cui siamo giunti. Tutto lo scibile umano ai tempi della Biblioteca di Alessandria stava in 500.000 rotoli o poco più: ogni anno noi produciamo 10, 20, 50 volte tanto.
Certo, quelle milioni di pubblicazioni potrebbero anche non essere tante, se guardate in un’ottica di sistema della ricerca: il loro numero parrebbe infatti proporzionale a quello dei ricercatori. Solo che, come per i prodotti della ricerca, anche il numero degli autori è ampiamente variabile a seconda delle banche dati su cui il calcolo si basi. Così alcune statistiche riportano un roboante totale mondiale di quasi 10 milioni di ricercatori (Ioannidis 2023), numero sensatamente proporzionale ai contributi ma ottenuto computando chiunque abbia anche solo il proprio nome su una banca dati. Le statistiche Eurostat disponibili su ec.europa.eu riportano un numero più basso, sotto ai 6 milioni globali, di cui circa 2 in Europa: tuttavia anche questo computo riunisce indifferentemente il mondo accademico e quello della Ricerca e Sviluppo (o R&D), che anche solo per ragioni di segreto industriale contribuisce in modo trascurabile alla produzione di articoli e volumi, e per di più include anche tutto lo staff tecnico e di supporto. Alla fine, depurando i dati, risulta una stima di circa 250.000 ricercatori europei in ambito universitario e di centri di ricerca: supponendo, piuttosto spensieratamente, una dinamica lineare nei dati, il totale mondiale non supererà le 800.000 unità.
Dopodiché, pur ipotizzando salomonicamente 1 milione di autori e 10 milioni di contributi annui, mettere in relazione autori e prodotti rimane un esercizio di insospettabile fantasia. Ad esempio perché, storicamente nelle STEMM ma sempre più anche nelle HASS, gli articoli e i libri hanno spesso firme multiple, magari perché si tratta di lavori svolti in team – per i curiosi, l’hyperauthorship finora più clamorosa ha visto 5.154 autori collaborare a un singolo articolo, ovviamente costituito per 3/4 dall’elenco stesso di nomi (Aad et al. 2015, cfr. Cronin 2001). Tuttavia il meccanismo di firma multipla si presta perfettamente a una devianza artificiosamente tesa a moltiplicare le pubblicazioni: se tre autori si alleassero co-firmando tutte le loro pubblicazioni, è ovvio che nel curriculum di ciascuno ne figurerebbero il triplo che se agissero in solitaria, con ovvi vantaggi – come dire che il branco sopravvive al singolo. Questo vantaggio, in termini curriculari, viene ormai scientemente coltivato attraverso una tattica tanto ovvia quanto entropica, cioè frammentando il contenuto di un paper: in fondo, se si scopre qualcosa, perché pubblicare un solo articolo, quando se ne possono ricavare una decina? Basterà ridurre il contenuto effettivo dell’articolo, occupando il resto con la costruzione dello stato dell’arte (cfr. West & Bergstrom 2021). Complemento indispensabile alla frammentazione è l’autocitazione, un doping nel quale peraltro i ricercatori italiani paiono insuperabili (Baccini 2023). Il combinato disposto di queste tendenze è così perverso che alcuni studiosi – in rapida crescita – arrivano a firmare addirittura oltre 200 pubblicazioni all’anno (Ioannidis et al. 2023).
Dunque, non solo si scrive tanti in termini assoluti, ma la scrittura ha ormai una dimensione quasi patologica.
Misurabile
Ma non ci si dovrebbe stupire: nella ricerca contemporanea, la regola è publish or perish (Rawat & Meena, 2014).
Queste statistiche esistono non perché qualche bottonologo abbia deciso di sfogare la sua insaziabile fame computando tutto lo scibile umano, ma perché su di esse si basano ranking e valutazioni. Non inutili sono quindi gli scritti che affollano il mondo, almeno non nel senso dato oltre due secoli fa dall’abate Dinouart (1989): solo, la loro importanza va compresa non dal punto di vista dell’enciclopedia e secondo un metro contenutistico, ma dal punto di vista del singolo e secondo il metro della carriera. Avanzamenti, finanziamenti, riconoscimenti, sono infatti ormai strettamente legati alla produttività, in un’incontrollata frenesia che, letteralmente, pesa i paper – benché elettronici – invece di guardarne i contenuti (Hanson et al. 2023). A riscontrare questa deriva c’è l’abitudine, ormai regola nelle STEMM e in generale nelle discipline dette “bibliometriche”, di stabilire il valore dei contributi e, quindi, dei relativi autori sulla base di criteri oggettivi. Nascono così commissioni dedite a decidere il valore o la classe delle riviste e, parallelamente, metodi analitici che assegnano punteggi ai ricercatori secondo indici e statistiche – il più noto dei quali è l’H-index, basato sul numero di citazioni (Hirsch 2005). A dire il vero, la validità di simili indici viene spesso messa in dubbio (cfr. Koltun & Hafner 2021), e qualche perplessità potrebbe sorgere anche solo considerando che Andrew Wiles – colui che ha dimostrato il Teorema di Fermat – avrebbe un H-index di 15, e Albert Einstein non supererebbe il 56 (Gingras et al. 2020): numeri molto distanti da quelli dei più performanti scienziati in attività, ormai lanciati verso il 300 – per chi voglia seguire la gara, molto serrata, consiglio il sito https://research.com/ (cfr. Giudici & Boscolo 2023). Ora, la tecnicalità cui il mondo della valutazione può giungere è tale da essere inaccessibile alla descrizione verbale (cfr. Ioannidis et al. 2019). Ma se la questione si limitasse a una gara, se ne potrebbe anche sorridere: in fondo, l’esigenza di stilare classifiche è innata nell’animo umano, che si tratti della bontà di un vino o delle prestazioni di un atleta, dello scatto di un’automobile o dei risultati di un trader. Solo che gli effetti di questo sistema sono ampi e disturbanti in molti sensi. Perché quando il lavoro di ogni scienziato viene distillato in un numero, lo scienziato diventa quel numero – chissà che, come nelle gare di arti marziali dove (ahimè) ci si presenta dichiarando il colore della propria cintura, anche nei convegni non ci si introdurrà con il proprio punteggio. E la logica dei ranking e delle misure non si limita alla dimensione individuale: il peso dei singoli si cumula infatti in gruppi di ricerca, dipartimenti, atenei, secondo una modalità incrementale che non lascia scampo. Ogni dimensione istituzionale ha ormai i suoi ranking, come la quadriennale Valutazione della Qualità della Ricerca (VQR) – che valuta atenei e dipartimenti a livello italiano – o i vari QS World University Rankings (QSWUR), Academic Ranking of World Universities (ARWU) o Times Higher Education (THE) – che li classificano a livello mondiale. E come nel caso dei singoli, la sempre maggiore rilevanza dei ranking ha prodotto l’effetto distorsivo di trasformarli da misura a obiettivo, da aggettivazioni a sostantivazioni, da mezzo a fine – una whiteheadiana “concretizzazione mal posta” tanto classica da essere codificata come legge di Goodhart.
Uno studio UNESCO di oltre dieci anni fa, oltre a mettere in luce molti di questi problemi, mostrava che già allora gran parte delle università faceva le proprie scelte strategiche solo in base a quanto esse avrebbero migliorato i ranking (Marope et al. 2013). Famoso il caso francese dell’Université Paris-Sanclay, assemblata nel 2014 attraverso la fusione di 19 atenei e centri di ricerca, “consorziati” con il solo fine di classificarsi meglio nei ranking – obiettivo peraltro solo parzialmente riuscito (Le Nevé 2020, Monaco 2022). Spudorato il ricorso delle università americane al land-grabbing per ottenere fondi e, cogliendo due piccioni con una fava, migliorare i ranking nel rapporto edifici/superficie – una pratica che si sta ora estendendo anche al di fuori degli Stati Uniti (Vidal & Provost 2011, cfr. www. landgrabu.org). Attuale il gran rifiuto dell’Università di Utrecht che, pur ben piazzata nei ranking, ha deciso di sottrarsi a una logica competitiva diventata asfissiante, sfilandosi dal THE (Knobel 2023). Casi estremi, certo, ma sintomi di un atteggiamento comune e, forse, di un problema più profondo (Brink 2018). Ma le critiche sembrano scarsamente efficaci. Un recentissimo rapporto della federazione degli atenei olandesi, Universities of The Netherlands (UNL), denunciava gli effetti drammatici dei ranking, e ad esso era seguita un duro comunicato del presidente di UNL che dichiarava la volontà di staccarsi progressivamente dal giogo dei ranking: curiosamente però, il report è immediatamente scomparso dal sito web ufficiale della federazione, sopravvivendo solo nelle tracce di quei siti abbastanza rapidi da rilanciarne i giudizi, come Recognition & Rewards (2023) (per chi voglia recuperare il report nei meandri del dark web l’indirizzo è: https://www.universiteitenvannederland.nl/en_GB/nieuws-detail. html/nieuwsbericht/915-p-dutch-universities-to-take-different-approach- to-rankings-p).
Una mossa inquietante, certo, ma che non dovrebbe sorprendere. Non solo di ideali, scienza e concetti, si tratta infatti: ma anche – anzi, quasi solo – di vile denaro.
Neoliberale
Si consideri un’università del cosiddetto primo mondo: essendo parte di un ecosistema altamente sviluppato, potrebbe proficuamente concentrarsi su ricerca di punta e su trasferimento tecnologico (la seconda e la terza missione universitaria). Al contrario, atenei di paesi meno avanzati potrebbero (dover) essere più concentrati sulla didattica (la prima missione universitaria). Ma guarda caso, le missioni non pesano allo stesso modo nei ranking, che così finiscono per riflettere il background socioeconomico degli atenei, in una polarizzazione in cui le élite sono sempre più esclusive e gli atenei più svantaggiati – in senso economico come geopolitico – sono marginalizzati (Downing 2012, Hazelkorn 2019). Una dinamica che premia solo poche centinaia di atenei, relegandone decine di migliaia ad un’anonima mediocrità. E si tratta di una dinamica tanto globale quanto locale: in Italia, il divario tra atenei del nord e del sud è in continua crescita anche perché una consistente parte del Fondo per il Finanziamento Ordinario delle università è assegnata su base premiale (cfr. Camera dei Deputati 2021, Mariani & Torrini 2022). Cioè proprio in base ai ranking. E questa quota continua di fatto a salire: ufficialmente dal 2% del 2008 al 30% del 2023, ma di fatto anche di più – sommando le quote per iniziative che a loro volta dipendono da merito e ranking come i Dipartimenti di Eccellenza, si arriva oltre il 35% (CUN 2023).
Così, la crescita delle università è proporzionale alla ricchezza locale o sovra-locale e non, come certe retoriche vorrebbero, ad essa prodromica: infatti dominano le classifiche gli atenei statunitensi e nord-europei affiancati, negli anni recenti, da quelli dell’estremo oriente e del sud-est asiatico. È una corsa che ognuno corre come può. Da un lato, promuovendo investimenti pubblici nei soli atenei potenzialmente forti, concentrandovi le risorse – come nel giapponese Top Global University Project – magari a scapito di quelli deboli e ignorando gli esiti sulla formazione – emblematico in questo il caso cinese (De Giorgi 2007). Dall’altro, attraverso politiche di internazionalizzazione, che troppo spesso poco guardano agli esiti in termini di qualità e opportunità di crescita, e peraltro sono spesso portate avanti senza chiari indirizzi etici (Van Onselen 2023). Ma soprattutto, con un vero e proprio mercato dei ricercatori: una headhunting dove la più ambita skill (naturalmente gli anglicismi dominano) è quella di conquistare grant, cioè fondi di ricerca (cfr. Stoff 2020): i risultati potranno poi essere anche modesti o addirittura irrilevanti, purché il flusso di denaro continui ininterrotto (cfr. Jacob & Lefgren 2011, COPE & STM 2022, Chen 2023).
Nulla di tutto ciò dovrebbe stupire: gli organismi di certificazione sono, a loro volta, entità impegnate a creare e dominare quote di un mercato, in modo analogo, per dire, alle agenzie di rating finanziario o di certificazione energetica. Per farlo, certo lavoreranno a un’offerta che possa intercettare le varie fasce di utenza: ad esempio, per attirare gli atenei meno performanti, in aggiunta al ranking principale (di cui ogni audit costa qualche decina di migliaia di dollari), QSWUR ha creato anche un programma secondario, QSStars, che a costi lievemente inferiori concede riconoscimenti su temi specifici, in modo che ogni università possa vantare almeno una qualche qualità (Guttenplan 2012). Ma soprattutto, si impegneranno per la legittimazione del mercato dei ranking e la loro naturalizzazione. Questo è infatti il vero capolavoro neoliberale: il passaggio da misura, a pratica, a principio morale, a norma, in un sistema coerente e completo. Così nella ricerca, il mercato è stato creato con la descrizione politica della sua utilità in termini di impatto sociale (Blasi 2023); da qui deriva logicamente una definizione di qualità come performance; ne segue una necessità morale di favorire i meritevoli che legittima, a quel punto, una promozione normativa di quelle medesime pratiche di misura, rendendole obbligatorie.
La logica neoliberale emerge anche retrocedendo dai misuratori ai fenomeni misurati: in fondo, se i ricercatori sono costretti a pubblicare tantissimo per rispettare i meccanismi valutativi, perché farglielo fare gratis? Così, in questa continua crescita, il mercato delle pubblicazioni vale ormai 28 miliardi di dollari all’anno, sostanzialmente generati da fondi di ricerca (STM 2021). Il modo più ovvio e insieme meno palese per avviare il travaso di fondi pubblici ai privati è infatti, banalmente, la pubblicazione di un libro, o magari di una collettanea di testi, se non si ha l’energia o lo 12 spunto per una monografia inedita: in ogni caso, l’uscita sarà quasi sempre direttamente pagata dall’autore per centinaia o a volte migliaia di euro o dollari. Lo stesso accade per gli articoli scientifici, per la pubblicazione dei quali gran parte delle riviste richiede compensi di analogo importo per non meglio dettagliate spese. E questo nonostante la dematerializzazione che dovrebbe, teoricamente, ridurre i costi: anzi ormai si assiste a una intensificazione quasi grottesca delle uscite periodiche, con riviste semestrali che diventano settimanali, singoli numeri da decine di migliaia di pagine, e sempre più frequenti numeri speciali monografici che affiancano le uscite periodiche (Hanson et al. 2023). Chiaramente, tattiche reciprocamente valorizzate dalla frammentazione dei contenuti e dalla moltiplicazione dei contributi prima accennata. Un altro modo per favorire questo travaso di fondi è il grande sistema internazionale dei convegni, che ha indotti multimiliardari (cfr. EIC 2018) – come per le pubblicazioni, ovviamente, non si mette in dubbio la loro utilità tout court: solo sorprende lo scarso ricorso a sistemi online, anche dopo l’evento pandemico e nonostante i potenziali effetti positivi in termini di sostenibilità e inclusività (Sarabipour et al. 2021).
Ma la ragionevolezza soccombe di fronte a un sistema tanto pervasivo, in cui diventa coerente e sensato sostenere che sia moralmente corretto aumentare le tasse (QS 2018), che sia positivo estendere ranking e misure ai livelli inferiori della didattica (come in Italia fa il progetto eduscopio.it), che sia giusto che i ricercatori forniscano gratuitamente le peer review (quelle milioni di revisioni su cui si basano tutte le pubblicazioni), o che in generale la mostruosa accelerazione nelle pubblicazioni sia associabile a un concetto di crescita inevitabilmente positivo. Ma è davvero così? Perché certo, scrivere si scrive tanto. Ma poi chi legge tutta questa montagna di parole?
Surfabile
L’esito paradossale di questa frenesia produttiva è infatti che ciò che conta davvero è pubblicare: essere letti è un optional, al più benvenuto per alcune discipline. Su questo, i numeri delle monografie sono rivelatori: il tiraggio medio dei nuovi libri è infatti attorno alle 300 copie (Shaw et al. 2022), e questo significa che i lettori non superano il numero di studenti a cui il libro è verosimilmente imposto come testo didattico. Sugli articoli, le statistiche mostrano una certa vivacità interpretativa, ma restituiscono un quadro altrettanto sorprendente, e desolante. Già un famoso positionpaper di una quindicina di anni fa affermava che oltre il 50% dei contributi non viene mai letto, nemmeno una volta (Meho 2007). Altri studi hanno poi articolato la cifra secondo le discipline, con percentuali di articoli mai letti comprese tra il 12% e l’82% (!) di quelli prodotti (Larivière et al. 2009): dunque gli esiti sono mediamente simili, ed anzi parrebbe conclamato che in certi campi la produzione di carta inutile sia davvero spudorata. Però il problema è come stimare la lettura di un prodotto: ogni metodo avrà infatti bias e difetti, e non sembra vi sia una soluzione sia semplice da computare sia davvero rappresentativa (King et al. 2006). Così si è per lo più adottato, in nome di un’astratta idea di oggettività, il parametro in effetti più funzionalista: cioè il numero di citazioni (sì, proprio il parametro che avrebbe mediocrizzato Einstein e Wiles).
Provando però a superare questa unità di misura, i dati si prestano a varie considerazioni. La prima, ovvia ma forse non abbastanza, è che non perché un testo non sia stato citato allora non è stato letto e, al contrario, non perché sia stato citato, significa che abbia qualche rilevanza. Magari la citazione è funzionale al contesto o alle peer review, e la si fa senza neppure aver sfogliato lo scritto – tanto chi potrà mai scoprirlo? O magari, bisogna inserirla perché ci si riferisce ad autori con cui si ha un rapporto, diciamo, di prossimità – qualcuno ha pensato ai baroni universitari e alle logiche di costruzione delle “scuole di pensiero”? O ancora, non si citano autori che si è letto perché, semplicemente, li si considera definitivi su un argomento – Einstein potrebbe essere tra questi, di sicuro lo è Andrew Wiles. Oppure la citazione c’è stata ma, banalmente, non in un testo le cui references siano inserite in banche dati online – che, come abbiamo visto, mostrano ampie inconsistenze (Larsen & Von Ins, 2010). In ultimo, nulla vieta, in un impeto di interdisciplinarità o di semplice curiosità, di leggere contributi non propriamente coincidenti con le proprie attività scientifiche: testi che quindi saranno sì letti nel mondo reale, ma non nel dato rilevato. In ogni caso, ciò che è sicuro è che citazione e lettura vengono artificialmente sovrapposti, mal concretizzando una proprietà – l’essere letto – in un’altra – l’essere riusato in altri lavori: di nuovo, subdolamente, definendo la qualità solo in base all’utilità.
Insomma, quanto si legga, non si sa. Ma supponiamo salomonicamente che metà degli scritti riceva una qualche attenzione: almeno questi verranno davvero letti? Una (ennesima) statistica, basata su una serie di interviste e con dati comparati nell’ultimo cinquantennio, ha sancito che ogni scienziato legge in media 252 contributi all’anno: le STEMM poco sopra, e le HASS poco sotto (Tenopir et al. 2015). Potrebbe sembrare un numero astronomico – in fondo si dicono “lettori forti” quelli che leggono tra gli 11 e i 20 libri all’anno – ma deve essere rapportato alla natura dei “contributi”: in gran parte articoli scientifici, magari ostici ma relativamente brevi. Il medesimo studio stima in 32 minuti il tempo di lettura medio e, facendo due calcoli su una lunghezza media di 40.000 battute, ciò sembrerebbe coerente con altre statistiche relative al tempo di lettura medio (Brysbaert 2019). Ma questi numeri sono una media complessiva, che include volumi – ovviamente più impegnativi – e brevi contributi. Sui soli articoli, altri studi hanno infatti evidenziato un tempo di lettura di soli 13,3 minuti, cui dedurre ancora il tempo necessario alla loro ricerca: rimarrebbero così solamente 6 minuti a contributo (Tenopir & King, 2002). Ora, ci sono varie possibilità per interpretare questo dato. Una prima è che il campione statistico di queste rilevazioni sia composto da persone inconsapevolmente accomunate da una insolita, anzi straordinaria velocità di lettura. Una seconda è che nel campione statistico siano prevalenti articoli e contributi insolitamente, anzi straordinariamente brevi. Una terza è che i ricercatori dichiarino un numero di contributi letti insolitamente, anzi straordinariamente superiore al dato reale, magari per semplice vanità. Ma la mia ipotesi è che, a parte per coloro che siano davvero in grado di leggere molto rapidamente, il problema stia nel concetto stesso di lettura.
Un concetto tendenzialmente antiquato, ancora valido per la narrativa ma poco adatto alla contemporanea dimensione accademica e scientifica. Al giorno d’oggi, tra gli articoli, si surfa, limitandosi a coglierne il senso tramite le keywords o a una rapida scorsa superficiale occasionalmente approfondita (cfr. Blackburn 2010). Magari perché ne è liberamente consultabile solo un estratto o l’abstract – peraltro l’Open Access è tema eticamente ovvio ma economicamente incerto, perché l’accesso a pagamento da un lato garantisce agli editori lauti abbonamenti per l’accesso da parte degli atenei, ma dall’altro riduce citazioni e visibilità delle pubblicazioni (Evans & Reimer 2009; Piwowar et al. 2018). Ma più probabilmente perché si saltano a piè pari tutta una serie di parti – stato dell’arte, ricerche precedenti, metodologia e bibliografia – limitandosi a (cercare di) cogliere il nocciolo della questione e, nel caso, a fare puntuali letture complete: a tal proposito, mi segnalano un saggio fondamentale per capire la questione, Come parlare di un libro senza averlo mai letto di Pierre Bayard – chiaramente, io non l’ho letto. Non che le parti saltate siano inutili: ad esempio, servono perché l’articolo passi la peer review – che probabilmente Einstein, con il suo striminzito articolo sulla Relatività del 1905, non avrebbe passato. Ma fin troppo spesso sono ignorabili: perché, banalmente, si sa già cosa ci si troverà.
Iterativa
Ma lungi da me qualsiasi condanna morale. Il fatto, anzi, è che surfare gli articoli è del tutto coerente con lo scopo del ricercarli e del citarli: cioè avere mattoni su cui costruire un muro, assemblando pezzi del già noto in forme lievissimamente variate. Ed è del tutto diverso dal leggere: cosa che qualsiasi ricercatore fa, ma certo solo con pochi dei 252 testi annui in cui mediamente si imbatte.
Naturalmente questa dinamica non sarebbe possibile senza il web, senza i motori di ricerca contemporanei, senza una lingua come l’inglese internazionale, senza un formato di interscambio universale come il PDF: ma al tempo stesso, proprio il web, i motori di ricerca, l’inglese internazionale e il formato universale rendono in effetti inevitabile questa evoluzione del fare ricerca (Bello & Galindo-Rueda 2020; Van Meeteren 2022). È un tipico esempio del fatto che la tecnologia non sia moralmente connotata né, tantomeno, in rapporto duale con una supposta natura: ma che, nel gioco sistemico in cui si evolve, essa irriti e influenzi altri sistemi magari già naturalizzati, spostandoli verso configurazioni differenti che vengono nuovamente, e inevitabilmente, naturalizzate, producendo così circolarmente nuove – magari inaspettate – letture del fenomeno tecnologico nel suo mutarsi (Carpo 2017). Rispetto agli scritti, questa nuova configurazione è composta da una sempre maggior porzione iterativa che precede, costituendone una sorta di allegato anticipato, una sempre minor porzione significativa – quella su cui si concentrerà la lettura. E questa disproporzione viene a sua volta esaltata dai meccanismi adattivi della ricerca, che privilegiano trend rispetto ad iniziative singole, estemporanee e magari difficili da catalogare perché interdisciplinari. Si arriva così a una lenta ma apparentemente inesorabile deriva verso la minimizzazione del contenuto significativo rispetto a quello iterato, appiattendo i contributi su una curva asintotica che tende al già noto (Evans 2008).
Un processo preoccupante non tanto, ovviamente, perché parrebbe erroneamente dar ragione a chi periodicamente afferma che non ci sia più nulla da scoprire (citando erroneamente Lord Kelvin invece di Albert Abraham Michelson, e per di più eludendone il contesto). Bensì perché estremizza, forse già oltre limite di rottura, la tradizionale alternanza di accumulazione e rivoluzione che sottende kuhnianamente il tradizionale progresso scientifico, istituzionalizzando una modalità che porta l’accumulazione a dimensioni tali da rendere forse costitutivamente impossibile l’emergenza della rivoluzione.
Questa è la condizione sistemica in cui tutti noi scriviamo e leggiamo (o surfiamo). Una condizione la cui evoluzione naturale – ma in effetti già naturalizzata – è ovviamente l’Intelligenza Artificiale. Se infatti gran parte degli allegati sono replicabili, perché non farli replicare? Perché non lasciare che sia l’IA a fare tutta la parte compilativa – cioè la gran parte di un articolo, ricordiamolo – rintracciando background, riferimenti e stato dell’arte? Perché non far sì che sia una IA a surfare per noi – soprattutto in campo umanistico dove, come abbiamo visto, la lettura è percentualmente inferiore – magari limitandoci a controllarne gli esiti? E infatti, tutto questo già avviene. ChatGPT et similia sono già utilizzati correntemente non solo per il controllo antiplagio, la traduzione in altre lingue o la formattazione dei testi, ma anche per scrivere progetti di ricerca, lettere di raccomandazione, abstract, lettere motivazionali, bibliografie, curriculum, richieste di grant e così via (cfr. Aguilar-Garib 2023, Ciaccio 2023, Gonzalo Muga 2023, Parrilla 2023, Van Noorden & Perkel 2023). Tutte cose che l’IA può non solo fare, ma anche fare meglio di un ricercatore, perché ne costituiscono il principale scopo: sfruttare i big data per creare variazioni infinite basate su analogie meta-semantiche (o para-semantiche…). Semmai, ciò che sorprende è che questa pratica, ormai comune, sia guardata in modo scandaloso, quasi che rovinasse una romantica quanto nostalgica purezza della ricerca – un po’ come credere alle dichiarazioni dei calciatori che si dichiarano da sempre tifosi della squadra in cui arrivano. Così, si invocano codici etici, fioriscono dissertazioni sui limiti da porre, si fanno liste di pro e contro, si rilasciano note che invitano gli autori all’uso “responsabile” dell’IA (cfr. Bahammam 2023, Buriak et al. 2023, Narayanaswamy 2023, Yogesh et al. 2023), in un dibattito tra apocalittici, utopisti, prudenti ed eticisti che mi sembra mancare il bersaglio (cfr. Signorelli 2023).
Più che l’uso dell’IA, infatti, il problema non sarà forse nelle condizioni che rendono il suo uso auspicabile o magari necessario? Ad esempio, nella drammatica deriva burocratica per cui ogni atto (sia esso un progetto, un articolo, un giudizio) richiede dozzine di documenti a supporto che, per forza, devono dire certe cose? Cosa si vorrà mai dire sull’impatto di un progetto di ricerca se non che sarà ampio, circostanziato, inclusivo, determinante e così via? Cosa in una lettera motivazionale, che non sia l’essere entusiasti, collaborativi, disponibili e così via? E non sarà allora ovvio sfruttare programmi nati per l’iterazione, per iterare questi contenuti? Non sarà naturale sfruttarne la potenza, magari per rispondere rapidamente alla richiesta di un revisore di aggiungere una fonte da qualche parte? E nel comprendere le potenzialità degli strumenti, non sarà ovvio a quel punto andare sempre oltre, utilizzandoli anche come vero e proprio agente esplorativo, creativo o di comprensione? Cosa che avviene già, a tutti gli effetti, in pratiche ormai diffuse a tutti i livelli (cfr. Aspuru- Guzik et al. 2018, Yuan 2023, Krenn et al. 2022). Forse allora, più che previsioni di futuri temuti o auspicati, o di limiti valicati o invalicabili, ciò che è importante rilevare è soprattutto il carattere trasformativo dell’IA (Van Noorden & Perkel 2023). Un carattere che, ripetiamolo, produce una trasformazione delle pratiche correnti e naturali verso nuove naturalizzazioni. Così come le biblioteche, date per spacciate solo qualche anno fa (TR Staff 2005), si stanno evolvendo in centri di studio – un esempio notevole è la piattaforma Eurekoi, che federa 52 biblioteche franco-belghe in un servizio di consulenze gratuito e accessibile – anche la produzione della ricerca si è trasformata, diventando sempre più polverizzata, misurabile, neoliberale, surfabile ed iterativa.
Originale?
Però, manca qualcosa, quel qualcosa che dovrebbe in teoria perdurare indipendentemente dalle riconfigurazioni del sistema. E cioè il senso stesso del ricercare: che, ontologicamente, non può rivolgersi al già dato, al già noto. L’attività di ricerca è infatti inevitabilmente legata a un elemento originale: che si tratti di scoprire oppure di comprendere qualcosa, ogni contributo di ricerca mira o dovrebbe mirare ad aggiornare, implementare, correggere, rivoluzionare le precedenze conoscenze in materia e, chissà, per i più ambiziosi o utopici, magari persino a inserirle nel più vasto sistema dell’enciclopedia dei saperi. Certo, rispetto alle visioni romantiche con le quali cresciamo in cui, ogni volta e di nuovo, si definiscono interi sistemi concettuali, è chiaro che i milioni di articoli che abbiamo guardato sembrino mirare altrove. Anzi, a numeri sempre crescenti corrispondono gradienti di originalità sempre inferiori, verso il destino di scienza come consolidamento, classificazione e reinterpretazione, che James Graham Ballard tratteggiava in The Construction City – era il 1957.
Ma nostalgia a parte, e guardata in ottica sistemica, questa particolarizzata, indefinita massa di micro-avanzamenti funziona: almeno in quei campi – squisitamente tecnologici – dove gli avanzamenti si misurano in evoluzioni (o miglioramenti, secondo il noto principio kaizen). È come se il modello sistemico replicasse le dinamiche del brainstorming su scala globale, puntando non sul talento del singolo genio ma sulla media creatività di un enorme numero di individui interagenti. Usando un esempio letterario, nella famosa trilogia di Cixin Liu (Remembrance of Earth’s Past, più nota con il titolo del primo romanzo, The Three-Body Problem) vengono fatti enormi progressi tecnologici grazie agli sforzi di un enorme numero di scienziati – e al non trascurabile sprone della potenziale estinzione dell’umanità: un principio che in crittoanalisi come nella generazione di render si chiama brute force, e che conduce alla fusione nucleare, alla mappa del cervello interattiva, alla navigazione a velocità luce e così via. Meno certo è, tuttavia, se oltre alle evoluzioni questi sommovimenti tettonici siano capaci di produrre rivoluzioni. La brute force abbatte barriere, ma non ne spiega la costruzione. Risolve problemi, ma non ne motiva l’origine. Raggiunge traguardi, ma non dà un senso alla loro ricerca. Nella sua potenza, è cieca, e non può quindi valorizzare l’originalità, che richiede attenzione, tempo, cura. Polverizzata in milioni di contributi, come potrà allora addensarsi l’invenzione, la scoperta, la concettualizzazione, producendo la rivoluzione che dovrebbe seguire l’accumulazione? Non a caso (spoiler alert!) la trilogia di Cixin Liu si conclude con l’estinzione completa e assoluta del sistema solare: nessuno si dimostra infine in grado di essere originale in senso autentico, ovvero capace di decostruire i fondamenti stessi del già-dato, assumendo tentativamente quel ruolo di distanza critica proprio di chi sia esterno a un sistema e possa quindi vederne la parzialità. E questa è una capacità intimamente, inevitabilmente, ontologicamente politica: non nel senso della politica come professione, ma della politica come riflesso sul mondo di un operare che si cura di considerare i propri effetti nel suo stesso farsi. Non è certo un caso che l’avanzamento prodigioso delle tecnologie contemporanee sia inversamente proporzionale alla capacità di definire politiche e sistemi di comprensione all’altezza.
E ciò avviene (anche) perché, in un sempre più vorticosa confezione di pubblicazioni, in una sempre più marcata parcellizzazione dei campi operativi, in una sempre più feroce protezione di nicchie di competenza autoreferenziale, spesso dimentichiamo che la ricerca è, sempre e di nuovo, una esplorazione. Ce lo ricordano quegli articoli particolarmente bizzarri che talvolta assurgono alle cronache: studi che indagano come si spezzino gli spaghetti, il mal di testa dei picchi, gli effetti della cocaina sulle api, l’efficacia delle bottiglie (piene o vuote) nello spaccare crani umani, le flatulenze dei sauropodi, se i polli preferiscano i belli (praticamente un titolo di P. G. Wodehouse), il sesso orale tra i pipistrelli e molti altri (cfr. Kluger 2015, Andrews 2017, Chu 2018). O magari quei momenti di ribellione al sistema – forse sintomi di una tendenza al burnout in drammatico aumento nel campo della ricerca (Fernández-Suárez et al. 2021) – in cui gli autori scelgono titoli particolarmente umoristici per presentare i loro serissimi lavori (Carpenter & Fritz-Laylin 2015). Certo, questi esempi potrebbero convincere chiunque a calare una scure sui finanziamenti agli autori, ma al di là dei casi più strampalati, ancora oggi le grandi rivoluzioni e le vere innovazioni sono davvero frutto perlopiù del lavoro di singoli e piccoli gruppi che continuano a procedere in modi tentativi, incerti, erranti. Stretti tra bilanci e restrizioni, i grandi gruppi di ricerca e studi evolvono, sviluppano, migliorano: ma non creano (Wu et al. 2019, AIA 2020) – che poi, lo diceva già Agatha Christie in Crooked House, era il 1949, che i soldi per la ricerca sono tendenzialmente inutili, e che le scoperte vere le fanno persone entusiaste e motivate. Solo che essere entusiasti e motivati nella ricerca contemporanea è piuttosto difficile. Perché errare in esplorazioni è faticoso, costoso e, soprattutto, pericoloso. Non tanto perché, come sempre è avvenuto, le possibilità di successo siano scarse: anzi, proprio quello dovrebbe attrarre intraprendenti e avventurosi. Ma perché staccarsi dal sistema è fin troppo spesso una condanna dal punto di vista della carriera, in particolare nell’accademia. Se per accedere ai primi concorsi è richiesto un numero di articoli superiore a quello che pochi anni fa un ordinario metteva insieme in tutta la sua carriera, è inevitabile che attenzione e forze siano riservate alla mera produzione, disincentivando quel libero errare che un tempo si chiamava ricerca di base al punto, probabilmente, da mutare la stessa forma mentis del ricercatore.
È il crepuscolo dei raminghi. E “Fuori Tema” sarà il loro rifugio. Un luogo dove esercitare un’autentica cultura del dubbio, radicale, sistemica, critica, decostruttiva, coraggiosa, enciclopedica, laica e super-disciplinare: dove potere essere davvero originali, e concedersi di nuovo il vertiginoso piacere di errare nel mare della conoscenza.
Post Scriptum: la prima call di Fuori Tema ha attratto oltre 60 proposte. Oltre i 2/3 di esse sono state ritenute non abbastanza originali in una prima selezione fatta dalla redazione. Poi, nella fase di peer review – perché Philosophy Kitchen è parte del sistema della ricerca che abbiamo descritto e, quindi, ne segue le procedure istituzionalizzate – alcuni pezzi sono stati considerati troppo audaci, o troppo poco referenziati, o entrambi. Così metà dei sopravvissuti sono stati eliminati, arrivando ai 10 pezzi finali – qui pubblicati secondo un ordine puramente alfabetico. Certo sorge un dubbio: se la forma mentis del ricercatore e quindi del revisore è quella che abbiamo descritto, peer review negative saranno frutto dell’insufficiente livello degli articoli, oppure di un’originalità non più davvero comprensibile? In altre parole, il ramingo dovrebbe gioire della promozione – e della pubblicazione che ne risulta – o della bocciatura – che potrebbe anche certificare una assoluta straordinarietà?
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La seguente intervista a N. Katherine Hayles è stata organizzata in occasione della pubblicazione dell'edizione italiana di Unthought The Power of the Cognitive Nonconscious per l'editore Effequ. Studiosa di fama internazionale, direttrice e docente del programma di letteratura presso la Duke University ha fornito un contributo fondamentale al rapporto tra letteratura, scienza e tecnologia. Nel suo ultimo saggio l’autrice pone al centro della riflessione un ripensamento radicale della nozione di cognizione, soprattutto attraverso l’elaborazione dei concetti di cognizione non conscia e assemblaggi cognitivi. Tra le sue pubblicazioni ricordiamo How We Became Posthuman: Virtual Bodies in Cybernetics, Literature and Informatics, uscito nel 1999 ma ancora oggi riferimento imprescindibile per chi si occupa di postumanesimo e di posthumanities.
Ambra Lulli: Vorrei cominciare facendo un confronto tra il tuo nuovo libro L’impensato e i tuoi lavori meno recenti. In particolare, ho notato che nel L’impensato non viene mai utilizzata la nozione di postumano. Che rapporto c’è tra la riflessione che sviluppi in questo nuovo testo sulla cognizione non conscia e sugli assemblaggi cognitivi e quella sull’interazione tra esseri umani e tecnologia che avevi portato avanti in How We Became Posthuman? Ritieni che le nozioni di postumano e postumanesimo possano essere ancora delle categorie d’analisi critica interessanti o la loro assenza nel tuo nuovo testo indica piuttosto la necessità di un loro superamento?
N. Katherine Hayles: Come sapete, i Posthuman studies sono oggi in una fase molto avanzata e contano dozzine di libri, riviste e raccolte sul tema. Insieme a molti altri autori, considero le categorie di postumanesimo e postumano come d’importanza vitale per l’analisi critica. Al centro del mio interesse per il postumano, iniziato ormai più di vent’anni fa, c’era l’idea che tecnologie computazionali come la realtà virtuale stessero decostruendo il soggetto umanista liberale. Questo processo oggi è in uno stadio ancor più avanzato. Per come lo avevo concepito allora, il postumano non implicava necessariamente un ripensamento delle forme di vita non umane. Gli importanti lavori di Donna Haraway, Cary Wolfe, Timothy Morton e altri hanno reso chiaro che il postumano, come movimento, dovrebbe incidere (e di fatto incide) anche sulle nostre relazioni con altre specie. Se ne L’impensato non menziono il postumano in maniera esplicita è perché il concetto è semplicemente assunto come precursore di nozioni centrali quali l’idea della cognizione nonconscia, dell’emergenza di media computazionali come nostri simbionti contemporanei, dell’importanza degli assemblaggi cognitivi per la vita attuale nelle società sviluppate.
AL: Partiamo dall’inizio del tuo nuovo libro. In particolare, vorrei soffermarmi sul modo in cui inviti a ripensare la cognizione, come sostanzialmente distinta dal pensiero, e in un modo che porta ad estendere questa facoltà a tutte le forme di vita biologiche e a molti sistemi tecnici. In che modo, il ripensamento da te proposto, se da un lato intende avvicinare cognizione umana e tecnica, dall’altro vuole prendere le distanze dal modello cognitivista che interpreta la cognizione come computazione? Inoltre, vorrei soffermarmi sulla nozione di informazione a cui fai riferimento quando proponi questa ridefinizione della cognizione: un “processo che interpreta l’informazione in contesti che la connettono con il significato” (p.45). Mi sembra importante notare che la nozione di informazione a cui fai riferimento si distanzia da quella puramente quantitativa e probabilistica proposta da Shannon e Weaver, per rimanere invece legata a nozioni quali quelle di significato e di interpretazione. Potresti soffermarti anche su questo punto e approfondire la nozione di informazione a cui fai riferimento? Nel testo vengono citati autori come Friedkin e Simondon.
NKH: Fondamentalmente, il paradigma cognitivista affermava che il cervello umano opera come un computer. Io penso invece che questo sia altamente improbabile, considerate le profonde differenze tra media computazionali e cervelli umani dal punto di vista dell’incarnazione [embodiment]. La mia preferenza personale va ai modelli di cognizione incarnata o incorporata, come quelli elaborati da Maturana e Varela in Autopoiesis and Cognition, da Thompson, Varela e Rosch in The Embodied Mind, da Edwin Hutchins in Cognition in the Wild, da Lawrence Barsalou nel suo lavoro sulla “grounded cognition”, per menzionarne solo alcuni. Se certamente sostengo che sia umani che computer abbiano capacità cognitive, d’altra parte però insisto anche sull’importanza della loro diversa incarnazione, che implica maniere differenti di realizzare tali funzioni cognitive. È anche per questo che ho deciso di concentrare la mia ricerca sulla cognizione invece che su, ad esempio, pensiero o intelligenza, nozioni dotate di una lunga storia che le associa esclusivamente all’essere umano. La definizione di cognizione che citate la connette a interpretazione e significato. Sono termini forti nelle discipline umanistiche, e li ho scelti in parte per questa ragione; tuttavia, li uso in una maniera che supera radicalmente le concezioni tradizionali, che storicamente hanno attribuito solo agli esseri umani il diritto di performare l’attività interpretativa e l’attività di significazione. Prendendo le mosse dalla biosemiotica, sostengo che tutti gli esseri biologici, incluse piante e organismi unicellulari, interpretano informazione dai propri ambienti in maniere che sono significative per le loro vite. Come notate, questo uso del termine “informazione” non è lo stesso di quello del concetto promosso da Shannon e Weaver; piuttosto, si avvicina alla “differenza che fa una differenza” di Gregory Bateson e alla nozione di individuazione elaborata da Simondon.
AL: I nuovi materialismi sembrano utilizzare un lessico “deleuziano” (i concetti di forze, affetti, intensità e assemblaggi contingenti) per sottolineare soprattutto il carattere dinamico e profondamente trasformativo della materialità. In questo quadro il soggetto e la cognizione, di cui queste proposte teoriche vorrebbero fare a meno, si configurano come elementi unicamente “conservativi”. Nel quadro teorico da te proposto, e attraverso l’introduzione della nozione di cognizione non-conscia, quale potenziale trasformativo viene affidato invece alla cognizione? Si può sostenere che, attraverso il ripensamento della nozione di cognizione che proponi, è possibile considerare la complessità come il prodotto di azioni/ dinamiche cognitive?
NKH: Dal mio punto di vista, il carattere trasformativo della materialità ha indubbiamente agency, basti pensare a fenomeni che vanno dalla lenta erosione delle rocce fino alle violente eruzioni dei vulcani. Per questo parlo delle forze materiali nei termini di agenti. Ciò che le forze materiali non possono fare, tuttavia, è interpretare l’informazione che viene dai loro ambienti e basare le loro azioni su tali interpretazioni. L’eruzione di un vulcano, le roboanti fratture di una valanga, la violenta formazione di un uragano si possono comprendere come la somma totale delle forze rilevanti che agiscono in quel momento. Queste forze non possono decidere di seguire un percorso differente – di aspettare che gli sciatori abbiano abbandonato le piste, ad esempio, o di investire un campo deserto invece che una città affollata. Manca loro la capacità di selezione e scelta, funzioni che tutte le forme di vita hanno, persino le più umili. In breve, le forze materiali sono agenti ma non attori, precisamente perché mancano di capacità cognitive. Gli organismi certamente hanno una propensione per l’aspetto “conservativo” nella misura in cui mirano a perpetuare la propria esistenza. Tutto lo studio dell’omeostasi è un tributo a questa idea, un’indagine dei modi in cui i corpi viventi si stabilizzano in ambienti in mutamento. Senza dubbio è per questo che Deleuze e Guattari dichiararono che i loro scritti erano contro l’organismo, il segno, il soggetto. Allo stesso tempo, però, gli organismi possono essere infinitamente creativi, come la storia dell’evoluzione ci mostra. Le rocce possono essere compresse o frantumate, traslate o fratturate, ma non possono essere altro che rocce. Gli esseri viventi, al contrario, costantemente divengono altro da ciò che sono, creando nuove cellule mentre quelle vecchie muoiono, producendo nuovi anticorpi per combattere le malattie, inventando nuovi comportamenti al mutare delle condizioni. Più un organismo è dotato di capacità cognitive, più sarà capace di invenzioni radicali. Gli esseri umani sono ovviamente il massimo emblema di questa affermazione, ma anche altre specie esibiscono notevoli capacità di trasformare sé stesse e i propri ambienti, basti pensare ai casi in cui un albero sviluppa una tossina specifica contro un parassita mai incontrato prima. Quando molteplici attori interagiscono gli uni con gli altri nel proprio ambiente, invariabilmente si ottengono delle dinamiche complesse. Questi attori non sono necessariamente dotati di coscienza, possono anche fare uso di cognizione nonconscia. Inoltre, anche per gli esseri umani, la cognizione nonconscia svolge funzioni cruciali affinché la coscienza possa operare. Dal mio punto di vista, la cognizione nonconscia rende conto della maggior parte della cognizione umana, incluse quelle funzioni spesso date per scontate come mantenere una rappresentazione corporea coerente, adattare postura e respiro alle condizioni presenti, rispondere a segni e segnali sotto la soglia della coscienza, coordinare stati emotivi e attenzione.
AL: Quali sono le implicazioni del decidere di utilizzare la nozione di “assemblaggio cognitivo” piuttosto che di rete? Mi sembra che parlare di assemblaggio ci consenta di evitare la reificazione delle interconnessioni tra agenti, considerando gli assemblaggi sempre appunto come “provvisori”, ma al tempo stesso la differenza sta nel tipo di “materialità” coinvolta. Gli assemblaggi, a differenza delle reti, sembrano fare riferimento a una materialità “carnale”, tridimensionale, che oppone resistenza e che ha a che fare con il “toccare, il respingere e il mutare” (p. 209). Potresti approfondire questo punto?
NKH: Come suggerite, un assemblaggio è più flessibile e transitorio di una rete, il che lo rende una scelta migliore dal mio punto di vista. Gli assemblaggi cognitivi sono collettività che includono umani, non umani e media computazionali, che interagiscono tutti grazie alle loro capacità cognitive. Un esempio potrebbe essere quello di quando parli al cellulare, ad esempio al tuo cane quando sei via da casa: qui si uniscono la tua cognizione, le capacità computazionali del telefono e ovviamente il tuo cane, quando inclina la testa in quel suo modo grazioso. Quando chiudi la chiamata e vai al computer, entri in un altro assemblaggio che coinvolge la macchina, le connessioni di rete, un server remoto e così via. Entrando in automobile sei in un altro assemblaggio ancora, che comprende le capacità computazionali dell’auto, i sensori della strada, i tempi dei semafori, eccetera. Come Giano, gli assemblaggi cognitivi hanno due facce. Una faccia è rivolta verso il flusso dell’informazione, l’altra verso la materialità degli enti dell’assemblaggio, ovvero le loro qualità “carnali” (per ciò che riguarda gli enti biologici) e le loro istanziazioni in metallo e silicone (nel caso dei media computazionali). L’incarnazione determina il modo in cui si dà il flusso d’informazione, per questo non possiamo comprendere l’aspetto astratto senza prendere in considerazione il lato materico.
Minerva Juolahti: N. Katherine Hayles (2019)
AL: Con la nozione di assemblaggi cognitivi, sembri soprattutto voler sottolineare la situazione di densa embricazione e simbiosi, di interazione e comunicazione ormai pervasive tra cognizione umana e sistemi tecnici. La cognizione tecnica sembra avere un ruolo cruciale nelle nostre forme di vita (si pensi, ad esempio, alle cognizioni tecniche a cui è interamente affidata la gestione del traffico in una città come Los Angeles) e conseguenze enormi sulle società e le culture umane. La prospettiva sembra quindi essere quella di una coevoluzione, di una relazione simbiotica in cui per ognuno dei simbionti coinvolti risulta impossibile pensare di prosperare senza l’altro. A quali differenti visioni politiche ed etiche portano una concezione, come la tua, che sottolinea la stretta interdipendenza tra cognizioni umane e tecniche, rispetto a una concezione che considera plausibile per il soggetto umano la possibilità di “svincolarsi” dalla fitta rete di cognizioni tecniche che costituiscono la sua ecologia cognitiva? La pervasività della cognizione tecnica e la sempre maggiore autonomia dei media computazionali si associa a forme di controllo sempre più efficaci, con i problemi e i costi che queste implicano. Di fronte a questa prospettiva, non si dovrebbe forse poter pensare alla possibilità di “interrompere” o “disturbare” il flusso continuo di informazioni e di comunicazione? Non si dovrebbe, cioè, pensare il rapporto tra esseri umani e sistemi tecnici anche in termini di conflitto oltre che di simbiosi?
NKH: Tecnicamente, la definizione biologica di simbiosi comprende anche il parassitismo e altre forme di associazione distruttiva. I sistemi tecnici possono indubbiamente essere causa sia di conflitto che di simbiosi. Pensiamo all’operaio lasciato a casa perché un robot industriale ha preso il suo posto in fabbrica, o all’accusato che viene incarcerato ingiustamente invece di essere messo in libertà vigilata perché un algoritmo responsabile delle condanne reputa probabile che sarebbe un recidivo. Dal mio punto di vista, ci sono molti casi in cui dovrebbero essere gli umani, e non gli algoritmi, a prendere le decisioni. Ma dobbiamo anche tenere a mente che pure gli umani sono lungi dall’essere infallibili e sono portatori di pregiudizi espliciti ed impliciti. Per me, la maggiore differenza tra decisioni algoritmiche e giudizio umano rimane quella evidenziata da Hubert Dreyfus quasi cinquant’anni fa: gli esseri umani hanno una più ampia e comprensiva visione del mondo. In realtà, si potrebbe dire con Dreyfus che noi abbiamo un mondo, mentre gli algoritmi hanno solo dati immessi al loro interno. Nei dibattiti contemporanei c’è un gran numero di voci che esortano all’interruzione e all’alterazione, a volte mostrando una scarsa comprensione di cosa i computer realmente fanno. Sono d’accordo sul fatto che questa sia spesso una tattica necessaria, ma penso anche che sia ugualmente importante mettere in atto tattiche e strategie di decostruzione dell’antropocentrismo, compresa la convinzione che gli umani siano superiori ed abbiano il diritto di dominare su tutto il resto, anche sulle altre specie e sulle intelligenze artificiali. Data l’urgenza della crisi ambientale attuale, ci occorrono diversi modi di concepire il mondo e la nostra relazione con esso. Abbandonare l’antropocentrismo è un modo per conseguire questo obiettivo. Lo sostituirei con ciò che chiamo “reciprocità ecologica”, evidenziando le relazioni tra gli esseri umani, i viventi non umani e i media computazionali.
AL: Parlando degli algoritmi di trading automatizzato, metti in luce come l’operare della cognizione tecnica in questo caso avvenga sfruttando temporalità inaccessibili alla cognizione cosciente, e come ciò costituisca un’ “ecologia cognitiva algoritmica di sole macchine”. I modi in cui gli umani possono interagire con queste ecologie di sole macchine, in modo da correggerle secondo criteri etici (penso, ad esempio, all’andamento dei mercati finanziari) hanno più a che fare con l’intervento in quelli che definisci “punti di flesso”, piuttosto che con la regolamentazione. Si tratta di un’opzione di controllo “debole” su processi che rimangono fondamentalmente ingovernabili, contrapposta all’idea di un controllo “forte”? In che modo tutto ciò ci porta a un necessario ripensamento del paradigma cibernetico, che vedeva nei cicli di feedback la chiave per il controllo e l’autocontrollo delle tecnologie cognitive? Sembra che i cicli di feedback di cui parlava la cibernetica abbiano assunto le sembianze di cicli ricorsivi in grado di generare grande complessità e impredicibilità, trasformando gli ambienti in cui queste tecnologie cognitive operano in ambienti fortemente instabili, potenzialmente soggetti a rapide rotture e crisi improvvise.
NKH: Non sono contraria alla regolamentazione, ma tutto dipende dal tipo di regolamentazione proposta e da quali conseguenze, desiderate e indesiderate, essa potrebbe avere. Nel capitolo sugli algoritmi di trading discuto alcune proposte di riforma del processo di trading automatizzato che operano non attraverso la regolamentazione governativa, che si è dimostrata inefficace o addirittura controproducente, ma attraverso il cambiamento delle condizioni in cui si effettuano le transazioni, ad esempio rallentandole intenzionalmente. Immagino che questo si possa chiamare “controllo debole”, ma non sono sicura di come potrebbe configurarsi un “controllo forte” – forse nel modo in cui la Cina gestisce i propri mercati azionari? Come sapete, i cicli di retroazione [feedback loop] del paradigma cibernetico possono essere sia negativi, tendendo ad attenuare e bilanciare le oscillazioni nel sistema, o positivi, accentuando le fluttuazioni fino al punto di rottura. Nei sistemi biologici, si danno entrambi i tipi di feedback loop. Probabilmente un qualche tipo di equilibrio tra i due è necessario per qualsiasi sistema complesso, sia esso biologico o tecnico. La troppa stasi e creatività è repressa; un’eccessiva fluttuazione e l’intero sistema potrebbe collassare. Il trucco è trovare la giusta combinazione che possa portare a trasformazioni positive.
AL: La contingenza e l’imprevedibilità sembrano avere, nel tuo libro, anche un potenziale liberatorio: ciò emerge soprattutto nei capitoli 7 e 8, quando esplori il potenziale utopico degli assemblaggi cognitivi. Come “inconoscibile”, la contingenza al cuore degli assemblaggi cognitivi è al centro della tua interessante analisi del romanzo L’intuizionista di Colson Whitehead. Scegliendo come chiavi di lettura per interpretare il romanzo il problema dell’arresto di Turing e i problemi di incompletezza di Godel, l’ “inconoscibile” e il “non computabile” sembrano investiti della speranza in un futuro più giusto. Potresti soffermarti su questo punto e spiegarci meglio in che modo intendi questo potenziale utopico e liberatorio degli assemblaggi cognitivi?
NKH: Il mondo reale è costellato di contingenze e eventi imprevedibili, che possono essere sia liberatori che devastanti – un vento può permettere al navigante di entrare in porto o può essere così violento da strappare via le case. Nei mondi artificiali dei media computazionali la contingenza e l’imprevedibilità devono invece essere integrate, con un’importante eccezione. Come M. Beatrice Fazi evidenzia, l’impossibilità dimostrata da Turing di trovare una soluzione generale al problema dell’arresto – ovvero, il fatto che non si possa prevedere in anticipo se un determinato algoritmo si fermerà o se verrà eseguito per sempre – apre uno spazio per la contingenza persino entro le operazioni apparentemente deterministiche di un computer. Fazi mette questa contingenza computazionale in relazione con il virtuale di Deleuze e le occasioni reali di Whitehead. Persino le reti neurali non sfuggono al problema dell’arresto, perché ancora lavorano attraverso astrazioni computazionali che cercano di sistematizzare gli aspetti della realtà. È stato mostrato che il teorema di Gödel e il problema dell’arresto sono interconvertibili (cioè, partendo da uno qualunque dei due, l’altro può essere inferito da esso). Lo stesso Gödel ha sottolineato che le limitazioni articolate nei due teoremi si riferiscono solo ai sistemi formali (ad esempio, ai sistemi aritmetici) e non al pensiero umano in sé, che secondo lui potrebbe spaziare liberamente in regioni in cui la computazione non arriva (per come la mette Turing, i numeri incommensurabili). È interessante notare come nel suo articolo del 1936 sul problema dell’arresto, Turing abbia provato che l’insieme dei numeri computabili ha la stessa dimensione dell’insieme dei numeri naturali o contabili. Entrambi sono molto più piccoli dell’insieme dei numeri reali, che è più ampio di vari ordini di grandezza. Da questo punto di vista, il campo del computabile è molto più piccolo del campo del pensabile (per gli umani). Gli esseri umani possono inventare i computer, ma i computer non possono inventare gli esseri umani.
AL: Sembra che il potenziale utopico del non-conscio cognitivo abbia il significato, per te, anche di una “speranza” che riguarda il futuro degli studi umanistici. In particolare, sembri auspicare la possibilità per gli studi umanistici, grazie all’introduzione del non-conscio cognitivo, di uscire dall’isolamento che li caratterizza, e di poter invece cominciare ad apportare decisivi contributi a discipline scientifiche quali ad esempio l’informatica, l’ingegneria elettrica, l’architettura o perfino l’economia. Quali sono esattamente, secondo te, le poste in gioco etiche e politiche di questa ibridazione disciplinare e di questa riarticolazione dei rapporti tra saperi all’insegna della profonda interazione e necessaria interdipendenza? Ciò richiederebbe agli studi umanistici una conversione dei propri paradigmi talmente profonda da poter essere considerata una vera e propria “rottura epistemica”, come tu stessa sostieni. C’è anche qualcosa che potrebbe andare perso per gli studi umanistici, in termini di capacità di incidere sul nostro presente e futuro, all’interno di questa nuova ecologia disciplinare?
NKH: Le scienze si interrogano sempre sul “cosa?” e spesso sul “come?”, ma solo molto raramente si domandano “perché?” o “che cosa significa questo?”. Tradizionalmente queste domande sono appannaggio degli studi umanistici, con lunghe e ricche tradizioni in filosofia, scienze delle religioni, letteratura, etica, e altre discipline. Con l’espansione costante della tecnosfera, le domande legate al “perché?” e al “dovremmo?” (distinte da quelle come “saremmo in grado?”) stanno diventando sempre più urgenti. Gli studiosi di discipline umanistiche hanno la competenza e la conoscenza necessarie per produrre importanti contributi su questi temi. Alcune aree degli studi umanistici che sono in rapida espansione, come gli Animal studies e le Environmental Humanities, hanno già offerto contributi importanti per l’avanzamento in ambito tecnico e scientifico, spaziando dalla gestione degli animali di laboratorio a una più profonda comprensione dell’importanza delle relazioni ecologiche in generale. Tuttavia, gli umanisti devono anche comprendere che intervenire in ambito tecnico e scientifico realizzando interazioni efficaci ha il suo prezzo. Come gli attivisti contro l’AIDS hanno presto capito, interventi riusciti con protocolli tecnici e scientifici richiedono di apprendere le basi del campo d’interesse. La comunicazione richiede un lessico comune, o almeno una zona d’intersezione linguistica. Sono convinta che l’interazione coi saperi tecnici e scientifici contribuirebbe anche a creare un atteggiamento di scetticismo da parte delle discipline umanistiche nei confronti dei loro stessi eccessi, il che dal mio punto di vista avrebbe effetti benefici. In questa prospettiva ci sono dunque vantaggi per le scienze e le tecnologie nel relazionarsi con le discipline umanistiche e vantaggi per le discipline umanistiche nel confrontarsi con le scienze e le tecnologie. Perché non dovremmo volerlo?
Alla voce “posthumanism” Wikipedia elenca sette possibili sfumature semantiche del termine, tutte riconducibili a diverso titolo a questa controversa nozione: si menzionano l’anti-umanismo, il postumanismo culturale, il postumanismo filosofico, la condizione postumana, fino ad arrivare ai massimalismi di transumanismo, Al Takeover ed estinzione volontaria dell’uomo. Ora, senza entrare nel merito di questa catalogazione – che come tale implica una certa arbitrarietà – cercheremo di presentare il saggio di Antonio Lucci Umano Post Umano (Inschibboleth, 2016), azzardandone una collocazione all’interno del cosiddetto postumanismo filosofico. Premessa: “postumano” indica un ambito delle scienze umane distante da una stabilizzazione disciplinare; i margini tematici a cui richiama sono sfrangiati ed estremamente porosi, continuamente soggetti a sconfinamenti e ampliamenti epistemici – di carattere sia inclusivo sia esclusivo. Dagli anni ’70 fino a oggi, infatti, l’idea di poter parlare di “postumano” nei termini di una questione culturalmente rilevante ha fatto sì che il sintagma “post” – su cui pesa tutta la portata della sua novità concettuale – divenisse l’oggetto di innumerevoli branche delle humanities. Con buona probabilità il motivo di questa fortuna è dipeso dal fatto che parlare di post-umano significhi, più o meno consapevolmente, testare la tenuta di un’idea di scienza – “umana” appunto – che mai come oggi pare minacciata da un preoccupante autosuperamento. L’espressione post-umano effettivamente, come ricorda anche Wikipedia, richiama tanto all’idea di crisi quanto alla categoria generale del “salto al di là”, sia storico (after Humanism) che locale (beyond Humanism). Posthumanism va dunque maneggiato come si maneggia un sintomo, concertando prudenza e perizia. Sarebbe eccessivamente sbrigativo liquidare l’emersione prepotente di questa nozione riducendola a un che di passeggero o magari, per additarne l’inconsistenza, a un evanescente fenomeno mediatico. E’ vero, la confusione non manca: l’oggetto su cui si dibatte rimane il più delle volte nascosto dietro un’impenetrabile cortina di nebbia concettuale; le metodologie di analisi talvolta si combinano seguendo giustapposizioni naïf, talaltra si arroccano su anguste posizioni protocollari figlie di specialismi nati l’altro ieri. Eppure, come vedremo, navigando a vista tra interdisciplinarità e tecnicismo, è ancora possibile mantenere un certo equilibrio, tale da consentirci di formulare una risposta plausibile alla domanda “cosa significa postumano?”.
