Padre Paolo Benanti Quando gli Algoritmi Smettono di Spiegare il Mondo e Iniziano a Decidere per Noi скачать в хорошем качестве

Padre Paolo Benanti Quando gli Algoritmi Smettono di Spiegare il Mondo e Iniziano a Decidere per Noi

Paolo Benanti è un teologo francescano, docente ed esperto di etica delle tecnologie, intelligenza artificiale e rapporto tra umanità e sistemi digitali. Da anni lavora sul legame tra innovazione tecnologica, antropologia, filosofia dell’informazione ed etica, portando una riflessione critica sul modo in cui gli strumenti tecnologici stanno trasformando il nostro modo di pensare, conoscere e decidere. In questo intervento Benanti affronta una questione radicale e spesso ignorata: 👉 non è solo la tecnologia a cambiare, ma il modo stesso in cui spieghiamo la realtà. Partendo dall’evoluzione della specie umana, Benanti mostra come l’essere umano sia l’unico animale che non trasmette le proprie capacità attraverso il DNA, ma attraverso artefatti tecnologici: strumenti, istituzioni, linguaggi, conoscenza condivisa. È questa mediazione tecnologica che ha permesso all’uomo di adattarsi a ogni ambiente, molto prima dell’era digitale. Ma ogni grande strumento produce anche un cambio di paradigma. Così come il telescopio e il microscopio hanno rivoluzionato la nostra visione del cosmo e della vita, oggi il computer e l’elaborazione dei dati ci stanno introducendo in una nuova fase storica: l’era della complessità, governata da correlazioni statistiche più che da cause comprensibili. Benanti spiega con chiarezza il passaggio da: un modello finalistico (le cose accadono per uno scopo), a un modello causale (cause ed effetti), fino all’attuale modello correlativo, in cui non serve più capire perché qualcosa accade, ma solo quando accade insieme ad altro. Questo cambio ha conseguenze enormi. Gli algoritmi predittivi funzionano sempre meglio, ma sanno sempre meno spiegare. Producono risultati, ma non significati. Previsioni, ma non comprensione. Nel video vengono affrontati temi cruciali: la differenza tra dato e informazione il rischio delle correlazioni spurie l’uso degli algoritmi per prevedere e influenzare il comportamento umano la trasformazione dell’intelligenza artificiale in una sorta di oracolo moderno la perdita del “perché” a favore del solo “funziona” Benanti mette in guardia da una nuova forma di pensiero quasi religioso applicato alla tecnologia: sistemi che non parlano, non spiegano, ma “significano”, come gli oracoli antichi. In questo scenario, conoscere sé stessi rischia di diventare “conoscere i propri dati”. Il video è rivolto a: chi vuole capire davvero cosa sta cambiando con l’intelligenza artificiale chi lavora in ambito tecnologico, educativo o culturale chi è interessato a filosofia, scienza e metodo scientifico chi percepisce un disagio crescente nel rapporto tra uomo e tecnologia Guardarlo significa acquisire strumenti critici per comprendere che tipo di umanità stiamo costruendo e quali domande non possiamo delegare alle macchine. ⏱ CAPITOLI / TIMESTAMP 00:00 – Perché l’essere umano è l’unica specie tecnologica 01:20 – Gli artefatti come trasmissione della conoscenza 02:05 – Il disagio dell’epoca tecnologica 02:45 – Galileo e il potere degli strumenti 03:30 – Telescopio, microscopio e cambio di paradigma 04:00 – Dal grande e dal piccolo alla complessità 05:00 – Dal “perché” al “come”: la fine della causalità 06:15 – Il paradigma della correlazione 07:10 – Prevedere senza spiegare 08:05 – Correlazioni vere e correlazioni spurie 09:10 – Il rischio del “voodoo dei dati” 10:00 – Machine learning: più precisione, meno comprensione 11:20 – Algoritmi applicati agli esseri umani 12:40 – Profilazione, comportamento e nudging 13:50 – L’algoritmo come nuovo attore sociale 15:00 – Quando la realtà diventa data-driven 16:10 – Informazione, esistenza e identità 17:20 – L’IA come oracolo moderno 18:40 – Conoscere sé stessi o conoscere i propri dati 20:00 – Uomo, macchina e perdita della specificità umana 22:00 – Etica, decisione e responsabilità 24:00 – Perché serve ritrovare il “perché” 🔚 CHIUSURA Se rinunciamo a capire perché accadono le cose, rischiamo di lasciare che siano gli algoritmi a dirci chi siamo.