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Iniziamo il nostro viaggio esplorando la digitalizzazione nella scuola e nella società, partendo dalla voce di Marco Guastavigna, ex insegnante e formatore con una visione critica e radicale. Guastavigna ci invita a riflettere sulle ingiustizie e sulle distruzioni generate dal modello capitalistico, sottolineando l’urgenza di un conflitto esplicito per cambiare profondamente la situazione attuale. In particolare, nel mondo dell’istruzione, la denuncia della colonizzazione delle piattaforme digitali e la ricerca di alleanze per uno sviluppo umano equo diventano priorità. Questo video si propone di decostruire il contesto attuale e di suggerire alternative tecno-economiche e culturali, per superare l’opposizione sterile e il torpore diffuso.
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Il periodo di distanziamento didattico iniziato nel 2020 ha consegnato definitivamente l’istruzione nelle mani delle piattaforme digitali. La didattica a distanza, abbreviata in DAD, è diventata un acronimo assolutizzato, simbolo di una superficialità lessicale che nasconde la mancanza di articolazione e di reale comprensione. Le linee guida successive hanno promosso la didattica digitale integrata, DID, trasformando l’emergenza in opportunità innovativa secondo la logica neoliberista. In questo scenario, la scuola si è adattata a una visione tecnocratica, dove il “nuovo digitale” è visto come fine e non come mezzo, sostituendo il vero progresso con la semplice rottura epistemologica.
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La formazione digitale nella scuola spesso segue una struttura piramidale: da un lato le vetrine di buone pratiche, dall’altro l’aspirazione a entrare tra le avanguardie. Il quadro europeo DigCompEdu rafforza questa gerarchia, suddividendo i docenti in livelli che vanno dal novizio al pioniere. Tuttavia, il termine “digitale” viene spesso usato in modo confuso e totalizzante, generando binomi pseudo-scientifici che giustificano un approccio dogmatico e acritico. Questo atteggiamento porta a una rinuncia al pensiero analitico e a una visione ingenua e ottimista dei dispositivi digitali, senza una reale attribuzione di senso agli obiettivi educativi.
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Nonostante sembri che non esistano alternative al “digitale”, Guastavigna ci ricorda che esistono tecnologie conviviali orientate alla condivisione paritaria della conoscenza, alla cooperazione e alla sostenibilità. Questi strumenti, come il software libero, i motori di ricerca non profilanti e i dispositivi open source, si contrappongono al modello tecno-liberista basato su codice proprietario e sfruttamento dei dati personali. La vera contrapposizione non è tra digitale sì o no, ma tra dispositivi a logistica estrattiva e dispositivi aperti e decentralizzati, capaci di emancipare e restituire autonomia agli utenti, soprattutto nel contesto scolastico.
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L’adozione delle tecnologie conviviali nei corsi di formazione per docenti può portare a una maggiore inclusione, partecipazione e consapevolezza. Questi strumenti permettono di contrastare l’impatto ambientale, restituire Internet alla sua funzione pubblica e promuovere una didattica autenticamente sperimentale. È fondamentale scegliere consapevolmente i dispositivi più adatti, analizzando le alternative e indebolendo le pratiche mainstream. Solo così si può riaffermare il diritto all’autodeterminazione professionale e intellettuale, prestando attenzione anche ai rischi di dequalificazione cognitiva legati all’uso acritico delle tecnologie.
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La sostituzione degli insegnanti con dispositivi di intelligenza artificiale rappresenta un rischio di impoverimento delle relazioni umane e della creatività. Il modello tecno-liberista esalta la computabilità e la riduzione statistica, ma è necessario decostruire l’IA, chiarendo i suoi limiti e denunciando l’oligopolio delle corporation. Occorre abituarsi a porre domande etiche e praticare il dialogo, la cooperazione e il mutualismo, rifiutando ogni forma di gerarchizzazione tecnocratica. Solo così si può costruire una cultura tecnologica alternativa, fondata su dispositivi digitali a vocazione conviviale.
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Immaginare una autorialità digitale sostenibile significa privilegiare software libero, contenuti aperti e il controllo dei flussi di dati. Questa autorialità può essere diretta, con la produzione personale di materiali multimediali, o di secondo livello, con la selezione e l’adattamento di risorse digitali. L’approccio crossmediale e transmediale, la riproducibilità a costi marginali e l’estendibilità ipermediale sono elementi chiave. L’obiettivo è una dimensione professionale autodeterminata, democratica ed emancipatoria, che valorizzi la creatività e la collaborazione, superando la standardizzazione alienante.
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Nel panorama attuale, la formazione digitale è spesso guidata da logiche di marketing e da una visione tecnocratica che premia la standardizzazione e la riproduzione tecnica. Le linee guida e i corsi rapidi sull’IA rischiano di ridurre la professionalità a mera esecuzione, ignorando la soggettività di insegnanti e studenti. La retorica dell’innovazione e della creatività viene spesso usata come alibi per giustificare pratiche meccaniche e ripetitive. È fondamentale riconoscere e combattere questa deriva, riaffermando il valore della riflessione critica e della sperimentazione collettiva.
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Per uscire dalla subordinazione digitale, è necessario abbandonare l’illusione di una didattica neutra e progressiva. Bisogna riconoscere il ruolo adattivo e riproduttivo delle disuguaglianze che l’attuale modello di istruzione perpetua. La sfida è riaprire il dibattito pubblico sulla logistica della conoscenza, promuovendo il sapere come bene comune e i dispositivi digitali come servizi universali, sostenibili e mutualistici. Solo così la scuola potrà diventare un luogo di emancipazione, creatività e partecipazione, capace di rispondere alle sfide della contemporaneità con spirito critico e visione collettiva.

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Iniziamo il nostro viaggio con una domanda fondamentale: è possibile andare oltre la banalità diffusa e artificiale che spesso caratterizza il nostro rapporto con la conoscenza e il lavoro? Marco Guastavigna ci invita a riflettere su come la società attuale, dominata dal capitalismo cibernetico, plasmi non solo le nostre azioni, ma anche il modo in cui pensiamo e apprendiamo. Questo video esplorerà i materiali e i concetti chiave per superare i limiti imposti dalla logica del profitto, puntando a una comprensione più profonda e critica della realtà. Prepariamoci a decostruire le narrazioni dominanti e a scoprire nuove prospettive per il futuro.
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Al centro della riflessione di Guastavigna troviamo la ‘comprensione sobria’ della logistica del lavoro e della conoscenza. Questo approccio invita a guardare la realtà senza illusioni, abbandonando narrazioni ideologiche e facili entusiasmi. La comprensione sobria non è neutra: serve a smascherare i rapporti di potere nascosti e a denunciare i meccanismi di sfruttamento che permeano il sistema attuale. È uno strumento attivo che ci permette di riconoscere le posture culturali fuorvianti e di rifiutare le ideologie che mascherano le disuguaglianze strutturali. Solo così possiamo iniziare a costruire una visione politica rinnovata e più giusta.
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Guastavigna individua alcune ideologie che devono essere superate per una reale emancipazione. Tra queste, l’etica della genialità e del talento, che individualizza il successo e nasconde le disuguaglianze; l’entusiasmo positivista, che crede ciecamente nel progresso tecnologico ignorando i costi sociali; il lungotermismo catastrofista, che giustifica le ingiustizie attuali con la scusa di salvare il futuro; e lo snobismo intellettuale, che crea distanza tra chi sa e chi subisce. Riconoscere e rifiutare queste posture è il primo passo per una cittadinanza consapevole e attiva.
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La parte più potente dell’analisi è la denuncia dei meccanismi operativi del capitalismo cibernetico. La cultura capitalista, guidata dal profitto, genera un sistema basato sull’estrattivismo non solo di risorse materiali, ma anche di dati, attenzione, relazioni e vita stessa. Questo processo si realizza attraverso tre pratiche interconnesse: invisibilizzazione del lavoro, manipolazione tramite algoritmi e profilazione dei dati personali. Questi elementi lavorano insieme per rendere l’estrazione di valore il motore invisibile ma potentissimo della nostra società.
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Nell’economia delle piattaforme e della logistica avanzata, il lavoro umano viene spesso frammentato e reso invisibile dietro interfacce digitali. Questa invisibilità porta a una compressione dei diritti e a una dissoluzione delle responsabilità datoriali. I lavoratori diventano numeri, nascosti dietro algoritmi e processi automatizzati, perdendo così tutele e riconoscimento. Questo fenomeno non solo impoverisce la dignità del lavoro, ma rende più difficile la lotta per condizioni più eque e trasparenti.
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Attraverso algoritmi e interfacce studiate, gli utenti e i lavoratori sono costantemente guidati e influenzati verso comportamenti che generano valore per le piattaforme. Spesso queste dinamiche avvengono a loro insaputa o addirittura contro il loro interesse. La manipolazione digitale diventa così una forma di controllo sottile ma pervasiva, che limita la libertà di scelta e rafforza il potere delle grandi aziende tecnologiche.
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La raccolta massiva di dati personali permette la creazione di profili dettagliati, non solo per vendere pubblicità, ma anche per calcolare rischi, determinare prezzi, influenzare opinioni e controllare la forza lavoro. La profilazione diventa così uno strumento di potere che rafforza le disuguaglianze e limita la libertà individuale, trasformando ogni interazione digitale in una fonte di valore per il sistema capitalistico.
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La comprensione sobria non si limita alla critica, ma indica una via d’uscita: la cittadinanza consapevole. Essere cittadini consapevoli significa comprendere le logiche della logistica e della conoscenza, riconoscere le manipolazioni e rifiutare l’invisibilità. Solo così si può trasformare la propria posizione da utente passivo a soggetto politico attivo, capace di incidere realmente sulla società.
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La cittadinanza consapevole, rafforzata dalla comprensione critica, può ricostruire una visione politica basata su equità e dignità. Non si tratta solo di regolamentare o distribuire meglio la ricchezza, ma di rifondare la politica su principi non negoziabili di giustizia e rispetto per la persona. Questo percorso si contrappone radicalmente alla logica del profitto a ogni costo, ponendo al centro la dignità umana.
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Nell’era del capitalismo cibernetico, la vera battaglia politica si gioca sul terreno della conoscenza. Smascherare le narrazioni tossiche e comprendere le reali meccaniche del potere è il primo passo per costruire un’alternativa fondata sulla dignità della persona, non sull’estrazione di valore. La conoscenza diventa così uno strumento di emancipazione e trasformazione sociale.
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L’avvento dell’intelligenza artificiale generativa ha rivoluzionato i processi di produzione, diffusione e validazione della conoscenza. In questo contesto, Guastavigna propone un modello didattico-cognitivo per un uso critico e consapevole dell’IA, orientato all’emancipazione democratica. La domanda centrale è: perché auspicare che i dispositivi di IA diventino servizi universali, sostenibili e a controllo democratico?
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Il cuore del modello è l’assistenza a potenziamento: un paradigma educativo in cui l’IA non sostituisce l’umano, ma lo supporta e lo valorizza. L’utente resta autore e responsabile dei processi cognitivi, mentre l’IA offre strumenti per riflettere, produrre e condividere conoscenza. Questa collaborazione regolata permette di integrare, analizzare e sintetizzare materiali multimediali, favorendo una didattica più inclusiva e critica.
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Nel modello di Guastavigna, il supporto alla scrittura non è una delega cieca all’IA, ma un processo guidato da criteri espliciti: target, livello, obiettivo, stile e accessibilità. L’utente dirige l’IA, che agisce come estensione cognitiva controllata, utile per la didattica, la ricerca e la progettazione di materiali educativi. Questo supporto può essere alimentato da una pre-ricerca approfondita e dalla metalelettura multimediale, creando un circolo virtuoso di comprensione e produzione.
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La pre-ricerca approfondita rappresenta la fase euristica del modello: non si tratta solo di raccogliere fonti, ma di generare correlazioni dinamiche e suggerimenti. L’IA può aiutare a navigare l’ipercomplessità dei saperi, ma solo se guidata da un’intenzionalità epistemologica umana. Questo processo stimola la scrittura e la metalelettura, instaurando un ciclo virtuoso di comprensione e produzione.
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La metalettura multimediale è un processo metacognitivo essenziale per l’alfabetizzazione critica all’IA. Comprende selezione, confronto, sintesi, scoperta, esplorazione e presentazione. In questo spazio, il soggetto esercita una postura attiva e riflessiva, utile per interpretare e riutilizzare criticamente i contenuti prodotti con l’IA. È una pratica centrale per evitare l’abbandono cognitivo e formare cittadini capaci di discernere.
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La schematizzazione rappresenta il passaggio verso la visualizzazione del pensiero. L’IA può generare mappe, schemi, tabelle e infografiche che facilitano la comprensione, anche per chi ha difficoltà linguistiche o bisogni educativi speciali. La schematizzazione non è una forma impoverita del sapere, ma una sua ristrutturazione complessa, che consente percorsi di apprendimento personalizzati e accessibili.
00:05:25
Il sistema integra produzione, integrazione e ibridazione multimediale. L’IA consente una transizione dall’egemonia del testo verbale a forme comunicative multisensoriali, arricchendo l’apprendimento e democratizzando l’accesso alla conoscenza. Questo approccio valorizza stili cognitivi diversi e background culturali eterogenei, rendendo l’educazione più inclusiva e innovativa.
00:05:44
Il modello di Guastavigna si configura come un manifesto pedagogico per una IA come infrastruttura cognitiva pubblica. L’assistenza non è imposizione, ma potenziamento. L’autorità generativa è sempre supervisionata, e la conoscenza è aperta, condivisibile, accessibile e pluralista. L’auspicio è che l’IA diventi un servizio universale, sostenibile e a controllo democratico, in opposizione ai modelli commerciali chiusi.
00:06:05
Per approfondire l’approccio critico all’IA, Guastavigna propone una selezione di riferimenti bibliografici che spaziano dalla resistenza all’automazione delle disuguaglianze, all’etica dell’intelligenza artificiale, fino alla media education e alla governance democratica dei dati. Questi testi offrono strumenti preziosi per comprendere le implicazioni sociali, politiche ed etiche dell’IA e per promuovere una cultura della responsabilità e della consapevolezza.
00:06:26
Lo schema concettuale di Guastavigna offre una riflessione critica sul rapporto tra apprendimento, lavoro, conoscenza e modelli economici dominanti. L’apprendimento non deve limitarsi a replicare le logiche del sistema capitalistico, ma deve decostruirle e contrapporvisi. Solo così è possibile potenziare capacità umane che vadano oltre la loro riduzione a forza lavoro, promuovendo una visione alternativa del sapere.
00:06:46
L’apprendimento non subalterno è intenzionalmente critico verso il modello economico generale. Non accetta l’economia come dato naturale, ma la interroga e la mette in discussione. Questo sapere non solo emancipa, ma è anche un atto politico che valorizza le capacità umane non in funzione del mercato, contrastando l’assoggettamento delle soggettività alla logica del profitto.
00:07:05
La decostruzione è una pratica necessaria per ogni approccio emancipante alla logistica del lavoro e della conoscenza. Non è solo un metodo analitico, ma una postura etico-politica che rivela ciò che la logica dominante nasconde. Attraversare questa soglia epistemologica è la condizione per qualsiasi ripensamento radicale del rapporto tra sapere e potere.
00:07:23
La logistica capitalistica del lavoro e della conoscenza è un dispositivo complesso che organizza i flussi materiali e cognitivi secondo il principio dell’efficienza economica. Costruisce soggettività funzionali al sistema stesso. Un apprendimento critico richiede di opporsi a questa logistica, costruendo un lessico contro-egemonico e un sistema di concetti che permettano la decostruzione.
00:07:42
Il fine ultimo dello schema è il potenziamento di capacità umane appropriate: non alienate, non sottomesse, non ridotte a merce. Questo potenziamento avviene attraverso la conservazione di saperi non immediatamente produttivi, la restituzione di senso e dignità a pratiche svuotate dal capitale e la contestualizzazione del soggetto in un orizzonte di resistenza e trasformazione.
00:08:01
Lo schema di Guastavigna non è solo uno strumento analitico, ma un invito alla prassi trasformativa. Nessun apprendimento è neutro: ogni sapere è posizionato e può essere costruito per contrastare attivamente l’esistente. È un manifesto per educatori, attivisti e ricercatori, che invita a scegliere la strada della emancipazione critica.
00:08:18
La mappa concettuale di Guastavigna pone una domanda cruciale: qual è il rapporto tra conoscenza e dispositivi di IA generativa? L’analisi rivela che questo rapporto è profondamente radicato in un contesto neoliberale, dove la conoscenza viene ridefinita come risorsa economica di mercato. L’IA generativa emerge come dispositivo estrattivo che cattura, standardizza e riconfigura i saperi per allinearli alle logiche del mercato.
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Nel neoliberismo, la conoscenza perde la sua valenza di bene comune e diventa un asset strategico per la competizione. Ogni interazione viene ottimizzata, controllata e resa efficiente secondo le metriche del mercato. Questo processo trasforma la conoscenza in uno strumento di potere e di esclusione, riducendo la sua funzione emancipativa.
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I dispositivi estrattivi di IA non creano conoscenza dal nulla, ma estraggono valore da saperi preesistenti, processandoli e rimodellandoli. Agiscono come hub centrali che trasformano ogni forma di sapere per renderla funzionale alla logica d’impresa. Questo processo rafforza la gerarchia e la subordinazione delle conoscenze alternative.
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La mappa delinea una gerarchia in cui i saperi d’impresa sono privilegiati, mentre quelli accademici e pratici vengono subordinati e standardizzati. L’IA interviene per catturare, declassare e frammentare le competenze, portando a una perdita di valore del lavoro umano e a una crescente omologazione dei percorsi formativi.
00:09:30
La conoscenza viene selezionata, regolata e trasformata in asset economico attraverso meccanismi di potere e logiche di profitto. L’industria culturale e la logistica del profitto organizzano la distribuzione e l’appropriazione della conoscenza, vincolandola a principi di proprietà intellettuale e limitandone la diffusione libera.
00:09:47
La conoscenza mercificata si manifesta attraverso supporti tradizionali e digitali, che condizionano la circolazione e l’accesso al sapere. La riproduzione materiale e virtuale della conoscenza riflette le nuove architetture di potere, che possono sia democratizzare l’accesso sia rafforzare i meccanismi di sorveglianza e monetizzazione.
00:10:05
I poteri epistemici esercitano il controllo su cosa costituisce conoscenza legittima, sostenendo un modello di suprematismo occidentale e razionalità capitalistica. Questo controllo determina quali forme di sapere vengono riconosciute e quali invece vengono marginalizzate o eliminate, attraverso processi di epistemicidio.
00:10:22
La conoscenza mercificata viene organizzata secondo classificazioni verticali che stabiliscono priorità, importanza e visibilità. Le liste gerarchizzate e i pattern-matrice rappresentano dispositivi di ordinamento che determinano quali conoscenze sono fondamentali e quali invece accessorie o irrilevanti.
00:10:39
L’industria culturale trasforma la conoscenza in merce, organizzando la produzione e la distribuzione di contenuti secondo logiche industriali di standardizzazione e massimizzazione del profitto. La logistica del profitto vincola i processi di distribuzione e appropriazione della conoscenza, subordinandoli a imperativi economici piuttosto che a principi di equità.
00:10:57
La formulazione proprietaria determina i confini di ciò che può essere considerato conoscenza legittima, stabilendo parametri di validazione e formati di presentazione che ne garantiscono la capitalizzazione. Questo processo si manifesta sia nella riproduzione materiale che in quella virtuale della conoscenza.
00:11:14
In opposizione alla visione mercantilistica, il sapere pluriversale riconosce la molteplicità di epistemologie e tradizioni. Tuttavia, è soggetto a epistemicidi: processi sistematici di cancellazione o delegittimazione di forme di conoscenza che non si allineano ai paradigmi dominanti. Riconoscere questa dinamica è fondamentale per promuovere una conoscenza più inclusiva e democratica.
00:11:34
Il contrasto tra sapere pluriversale e processi di mercificazione suggerisce la possibilità di forme di resistenza. La consapevolezza degli epistemicidi implica la valorizzazione di conoscenze alternative e la costruzione collettiva del sapere, sottraendosi alla logistica del profitto e promuovendo pratiche di condivisione e collaborazione.
00:11:51
La mercificazione della conoscenza ha profonde implicazioni educative, culturali e sociali. Rischia di ridurre l’apprendimento a mera acquisizione di competenze spendibili sul mercato, impoverendo la diversità epistemica e aumentando le disuguaglianze nell’accesso al sapere. È necessario immaginare e praticare modalità alternative di produzione e diffusione della conoscenza.
00:12:10
La metalettura artificiale è una disciplina intellettuale che trasforma il caos informativo in conoscenza condivisa. Non è automazione del pensiero, ma ampliamento delle capacità cognitive umane. L’utente diventa direttore d’orchestra, affidando compiti specifici agli assistenti digitali, sempre sotto costante supervisione umana.
00:12:28
La metalettura artificiale consente analisi, sintesi, confronto, correlazione, filtro, traduzione e rappresentazione grafica dei dati. Queste operazioni non producono solo risposte, ma costruiscono uno spazio cognitivo virtuale, pronto per essere esplorato e condiviso in modo mutualistico.
00:12:43
Lo spazio cognitivo virtuale creato dalla metalettura artificiale non è un archivio statico, ma una rete dinamica di conoscenza pronta per essere esplorata e utilizzata. L’obiettivo finale è sociale ed etico: costruire conoscenza collettiva, facilitare il lavoro di gruppo e promuovere una cultura della collaborazione.
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Il confronto tra agenti organici e artificiali mette in luce le differenze tra autonomia e eteronomia, tra definizione interna degli scopi e assegnazione esterna. L’agente organico definisce da sé l’obiettivo e interviene direttamente nell’ambiente, mentre l’agente artificiale riceve l’obiettivo e agisce secondo regole codificate.
00:13:18
L’agente organico analizza e interviene in modo contestuale, considerando anche aspetti sociali, simbolici ed emotivi. L’agente artificiale, invece, riceve un’analisi mediata dell’ambiente e agisce seguendo pattern e correlazioni. Questa distinzione evidenzia la dimensione simbolica e cognitiva dell’interazione ambientale.
00:13:35
Non è sufficiente delegare agli agenti artificiali: essi non sanno perché fanno ciò che fanno, non possono cambiare da soli il fine e non sono capaci di giudicare il senso o il valore dell’obiettivo. Serve una vigilanza epistemologica su ciò che consideriamo azione intelligente e una rinnovata consapevolezza del ruolo insostituibile dell’agente umano.
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Abbiamo esplorato come la conoscenza, il lavoro e l’intelligenza artificiale siano profondamente intrecciati con le logiche del capitalismo contemporaneo. Solo attraverso una comprensione sobria, una cittadinanza consapevole e una vigilanza critica possiamo immaginare e costruire un futuro più giusto, dove la dignità della persona sia al centro e la conoscenza torni a essere bene comune. Il cambiamento parte dalla consapevolezza e dalla volontà di alzare l’asticella, ogni giorno.

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Gemini personalizzato: In qualità di suo consulente editoriale, accolgo la sua richiesta, con annessa colorita esortazione. Ho analizzato il testo della trascrizione e i materiali di riferimento che mi ha fornito per la revisione.

Il testo originale è denso, ricco di concetti complessi e di un lessico specialistico. Sebbene preciso, risulta di difficile approccio per un pubblico non accademico. L’obiettivo del mio intervento, quindi, non è stato quello di banalizzare i contenuti, ma di renderli più accessibili e fluidi alla lettura, seguendo i principi del plain language e dell’easy to read (…)

Di seguito, le esplicito i criteri che ho seguito e le principali operazioni svolte. A seguire, troverà il testo revisionato.

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Criteri e operazioni svolte

1. Struttura e Titolazione

Il testo originale si presentava come un unico blocco di testo, un “muro di parole” che può scoraggiare il lettore. Ho suddiviso il contenuto in sezioni tematiche, assegnando a ciascuna un titolo chiaro e diretto. Questo aiuta a orientarsi, a comprendere l’argomento di ogni blocco e a seguire meglio il filo del ragionamento.

• Operazione: Introduzione di titoli (h2) e sottotitoli (h3) per creare una gerarchia visiva e logica.

2. Lessico: dalle parole complesse alle parole semplici

Ho sostituito, dove possibile, termini molto specifici o astratti con espressioni di uso più comune, senza tradire il significato originale. Quando un termine specialistico era indispensabile, ho cercato di spiegarlo implicitamente nel contesto.

• Operazione: Sostituzione di termini e parafrasi.
• Esempio:
  • PRIMA: “Questo processo si realizza attraverso tre pratiche interconnesse: invisibilizzazione del lavoro, manipolazione tramite algoritmi e profilazione dei dati personali.” ¹
  • DOPO: “Questo sistema funziona grazie a tre pratiche collegate tra loro: il lavoro viene reso invisibile, le persone vengono manipolate con gli algoritmi e i dati personali vengono usati per creare profili dettagliati.”

3. Sintassi: frasi brevi e dirette

Ho lavorato per snellire la struttura delle frasi. Ho diviso i periodi lunghi e complessi in frasi più brevi e lineari, ciascuna portatrice di una singola informazione principale. Questo riduce il carico cognitivo del lettore e aumenta la comprensibilità.

• Operazione: Suddivisione di periodi complessi e trasformazione di subordinate in frasi principali.
• Esempio:
  • PRIMA: “La conoscenza mercificata viene organizzata secondo classificazioni verticali che stabiliscono priorità, importanza e visibilità.” ²
  • DOPO: “La conoscenza trasformata in merce viene organizzata in gerarchie. Queste classifiche decidono cosa è importante e cosa non lo è.”

4. Uso di Elenchi Puntati

Per presentare liste di concetti o idee, ho utilizzato elenchi puntati. Questo formato spezza la monotonia del testo continuo, rende le informazioni più facili da memorizzare e ne migliora la leggibilità, come suggerito dalle linee guida sull’accessibilità.

• Operazione: Trasformazione di elenchi discorsivi in elenchi puntati.
• Esempio:
  • PRIMA: “Tra queste, l’etica della genialità e del talento, che individualizza il successo e nasconde le disuguaglianze; l’entusiasmo positivista, che crede ciecamente nel progresso tecnologico ignorando i costi sociali; il lungotermismo catastrofista, che giustifica le ingiustizie attuali con la scusa di salvare il futuro; e lo snobismo intellettuale, che crea distanza tra chi sa e chi subisce.” ³
  • DOPO:
    • L’etica del genio e del talento: fa credere che il successo sia solo individuale, nascondendo le disuguaglianze. ⁴
    • L’entusiasmo per la tecnologia: crede ciecamente nel progresso, ignorando i costi per la società. ⁵
    • Il catastrofismo sul futuro: giustifica le ingiustizie di oggi con la scusa di salvare il domani. ⁶
    • Lo snobismo intellettuale: crea una distanza tra chi “sa” e chi “subisce”. ⁷

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Testo Revisionato

Un nuovo sguardo sul nostro rapporto con la conoscenza

Iniziamo con una domanda: possiamo superare la banalità con cui spesso ci avviciniamo alla conoscenza e al lavoro? ⁸Il pensatore Marco Guastavigna ci invita a capire come il sistema economico attuale, basato su internet e tecnologia (il “capitalismo cibernetico”), influenzi non solo le nostre azioni, ma anche il nostro modo di pensare. ⁹Vedremo quali strumenti e idee possono aiutarci a superare la logica del profitto per arrivare a una comprensione più profonda della realtà. ¹⁰

Capire la realtà senza illusioni: la “comprensione sobria”

Al centro del pensiero di Guastavigna c’è l’idea di “comprensione sobria”. ¹¹Significa guardare la realtà per quella che è, senza farsi illusioni e senza facili entusiasmi. ¹²Questo approccio non è neutrale: serve a svelare i rapporti di potere nascosti e a denunciare lo sfruttamento nel sistema di oggi. ¹³È uno strumento che ci aiuta a riconoscere le idee sbagliate e a rifiutare le ideologie che nascondono le disuguaglianze. ¹⁴

Per liberarci davvero, dobbiamo superare alcune ideologie diffuse: ¹⁵

• L’etica del genio e del talento: fa credere che il successo sia solo individuale, nascondendo le disuguaglianze. ¹⁶
• L’entusiasmo per la tecnologia: crede ciecamente nel progresso, ignorando i costi per la società. ¹⁷
• Il catastrofismo sul futuro: giustifica le ingiustizie di oggi con la scusa di salvare il domani. ¹⁸
• Lo snobismo intellettuale: crea una distanza tra chi “sa” e chi “subisce”. ¹⁹

Riconoscere e rifiutare queste idee è il primo passo per diventare cittadini più consapevoli. ²⁰

Come funziona il sistema economico basato sulla tecnologia?

La parte più forte dell’analisi di Guastavigna è la denuncia di come funziona il sistema economico attuale. La cultura del profitto crea un sistema che “estrae” valore da tutto: non solo da risorse materiali, ma anche dai nostri dati, dalla nostra attenzione e dalle nostre relazioni. ²¹

Questo sistema funziona grazie a tre pratiche collegate tra loro:

1. Il lavoro viene reso invisibile: Nelle app e nei servizi online, il lavoro umano è spesso nascosto dietro a uno schermo. ²²Questo porta a meno diritti e meno tutele per i lavoratori, che diventano solo numeri in un algoritmo. ²³
2. Le persone vengono manipolate con gli algoritmi: Le piattaforme usano algoritmi e interfacce studiate per spingerci a comportamenti che generano profitto per loro, spesso a nostra insaputa o contro i nostri interessi. ²⁴È una forma di controllo che limita la nostra libertà. ²⁵
3. I dati personali vengono usati per creare profili dettagliati: La raccolta enorme di dati serve a creare profili su di noi, non solo per la pubblicità, ma anche per influenzare le nostre opinioni e controllare i lavoratori. ²⁶Ogni nostra azione online diventa una fonte di guadagno per il sistema. ²⁷

La via d’uscita: essere cittadini consapevoli

La “comprensione sobria” non serve solo a criticare, ma anche a trovare una soluzione: diventare cittadini consapevoli. ²⁸Questo significa capire come funzionano la tecnologia e la conoscenza, riconoscere quando veniamo manipolati e rifiutare che il lavoro sia invisibile. ²⁹Solo così possiamo smettere di essere utenti passivi e diventare persone in grado di cambiare la società. ³⁰L’obiettivo è ricostruire la politica partendo da principi di giustizia e dignità per ogni persona, contro la logica del profitto a ogni costo. ³¹

Usare l’Intelligenza Artificiale per liberarci, non per essere controllati

L’intelligenza artificiale (IA) ha cambiato il modo in cui produciamo e usiamo la conoscenza. ³²Guastavigna propone un modello per usare l’IA in modo critico e consapevole. ³³La domanda chiave è: perché dovremmo volere che l’IA diventi un servizio per tutti, sostenibile e controllato democraticamente? ³⁴

Un’IA che potenzia, non sostituisce

Il cuore del modello è l’idea di “assistenza a potenziamento”. ³⁵ L’IA non deve sostituire l’essere umano, ma aiutarlo a pensare meglio. La persona resta sempre responsabile, mentre l’IA offre strumenti per riflettere, creare e condividere. ³⁶Ad esempio, nel supporto alla scrittura, è l’utente a decidere l’obiettivo, lo stile e il destinatario del testo, guidando l’IA come se fosse un’estensione della propria mente. ³⁷

Strumenti per un uso critico dell’IA

Per usare l’IA in modo consapevole servono alcune pratiche:

• Pre-ricerca approfondita: Usare l’IA per trovare collegamenti tra le informazioni e nuovi spunti di ricerca. ³⁸
• Metalettura multimediale: È la capacità di selezionare, confrontare, sintetizzare e analizzare criticamente i contenuti prodotti con l’IA, per non accettarli passivamente. ³⁹
• Schematizzazione: Usare l’IA per creare mappe, schemi e tabelle che aiutano a visualizzare le idee e a rendere la conoscenza più accessibile a tutti. ⁴⁰

L’obiettivo è creare un’IA che sia un’infrastruttura pubblica, uno strumento di conoscenza aperta, accessibile e controllata da tutti, non solo dalle grandi aziende. ^41414141

Conoscenza: bene comune o merce da vendere?

Oggi, il rapporto tra la conoscenza e l’IA è legato al sistema economico neoliberale, che vede la conoscenza come una risorsa da sfruttare per fare profitto. ⁴²L’IA generativa funziona come un dispositivo che “estrae” i saperi esistenti per allinearli alle logiche del mercato. ^43434343

In questo sistema:

• La conoscenza diventa una merce: Perde il suo valore di bene comune e diventa uno strumento di potere e competizione. ^44444444
• Si crea una gerarchia dei saperi: I saperi utili alle aziende vengono privilegiati, mentre altri tipi di conoscenza (accademica, pratica) vengono svalutati. ⁴⁵
• Si cancellano le conoscenze “altre”: I modi di conoscere che non rientrano nel modello dominante occidentale e capitalista vengono sistematicamente cancellati o sminuiti (questo processo è chiamato “epistemicidio”). ^46464646

Resistere a questa logica significa valorizzare le conoscenze alternative e promuovere la costruzione di un sapere collettivo, basato sulla collaborazione e non sul profitto. ⁴⁷

Conclusioni: la conoscenza come strumento di cambiamento

Abbiamo visto come conoscenza, lavoro e intelligenza artificiale siano legati alle logiche economiche di oggi. ⁴⁸Solo con uno sguardo lucido, diventando cittadini consapevoli e mantenendo un atteggiamento critico, possiamo sperare di costruire un futuro più giusto. ⁴⁹Un futuro in cui la dignità delle persone sia al centro e la conoscenza torni a essere un bene di tutti. ⁵⁰Il cambiamento comincia dalla consapevolezza. ⁵¹