Dalla possibile riduzione del lavoro obbligato alla tutela della capacità umana di giudicare: al Senato il confronto sul rapporto tra tecnologia, responsabilità e libertà. Al centro della conferenza stampa il volume di Laura Cappello e la necessità di costruire regole capaci di accompagnare una trasformazione che interessa già istituzioni, imprese e professioni.

L’intelligenza artificiale sta entrando con crescente rapidità nei processi attraverso i quali persone, imprese e amministrazioni raccolgono informazioni, elaborano alternative e assumono decisioni. Per questo il tema non riguarda più soltanto lo sviluppo di nuovi strumenti tecnologici, ma investe direttamente il lavoro, il diritto, l’organizzazione delle istituzioni e, più in profondità, il rapporto tra libertà individuale e capacità di scelta. È attorno a questi interrogativi che si è sviluppata al Senato la conferenza stampa “L’IA ci ruba il lavoro e ci restituisce l’anima”, dedicata alla presentazione del volume di Laura Cappello. Il confronto ha riunito rappresentanti delle istituzioni, giuristi e studiosi con l’obiettivo di comprendere come l’automazione possa modificare le professioni e la pubblica amministrazione, ma soprattutto quali strumenti siano necessari affinché le decisioni continuino a rimanere riconoscibili, controllabili e attribuibili a una responsabilità umana. Il punto non è stato stabilire se l’intelligenza artificiale sia destinata a entrare nella vita economica e istituzionale, dal momento che questo processo è già in corso, ma comprendere quale direzione attribuirgli e quali capacità l’essere umano debba continuare a esercitare anche quando una macchina sia in grado di svolgere molte delle attività che fino a pochi anni fa gli erano riservate.

Quando la tecnologia non sostituisce soltanto la fatica, ma interviene sul pensiero

Per lungo tempo il progresso tecnologico ha accompagnato l’essere umano principalmente nella riduzione della fatica fisica e, successivamente, nella semplificazione delle operazioni di calcolo. Le macchine hanno reso più rapide attività già esistenti senza modificare necessariamente il soggetto chiamato a interpretare le informazioni e a prendere la decisione finale.

L’intelligenza artificiale introduce invece un elemento differente, perché può partecipare direttamente alla fase cognitiva che precede una scelta, selezionando dati, suggerendo soluzioni, predisponendo sintesi e ordinando le alternative disponibili. È da questa differenza che ha preso le mosse la riflessione del professor Di Giuda, che ha descritto il cambiamento attuale come una trasformazione antropologica prima ancora che tecnologica.

La distanza rispetto alla semplice informatizzazione emerge proprio nel rapporto con la decisione: digitalizzare un procedimento significa rendere più efficiente un’attività che conserva sostanzialmente la propria struttura; affidarsi a sistemi capaci di elaborare informazioni, individuare correlazioni e formulare indicazioni significa invece introdurre un nuovo soggetto tecnologico nel percorso attraverso cui quella decisione viene formata.

Il rischio non è necessariamente che la macchina sostituisca esplicitamente l’uomo, ma che ne condizioni progressivamente il ragionamento senza che questo condizionamento venga percepito. Nel volume questa dinamica viene definita “delega cognitiva silenziosa”: l’essere umano mantiene formalmente il potere di scegliere, ma le informazioni sulle quali costruisce la scelta possono essere state già selezionate, ordinate e interpretate dal sistema.

Il tema diventa evidente anche nelle attività quotidiane, dove sistemi digitali suggeriscono cosa leggere, cosa acquistare, quali contenuti ascoltare e quali alternative considerare, producendo gradualmente un ambiente nel quale il confine tra preferenza personale e orientamento algoritmico diventa meno facile da riconoscere. Non si tratta di immaginare una tecnologia necessariamente antagonista della persona, ma di comprendere che gli strumenti non sono completamente neutrali, perché incorporano criteri, priorità e modalità di funzionamento stabiliti da chi li progetta, li finanzia e li utilizza. Il problema si sposta allora dalla semplice disponibilità della tecnologia alla capacità di conoscerne i meccanismi e di preservare uno spazio effettivo di autonomia.

È qui che la formazione assume un significato molto più ampio dell’acquisizione di competenze tecniche, secondo Di Giuda, imparare a utilizzare l’intelligenza artificiale significa soprattutto imparare a interrogarla, a verificare la qualità delle risposte e a comprendere quando uno strumento stia effettivamente ampliando le capacità umane e quando, invece, rischi di indebolirle. La questione interessa in modo particolare il mondo universitario, dove l’impiego crescente dell’IA nella produzione di testi e nell’elaborazione dei contenuti sta già mettendo in discussione modalità consolidate di studio e valutazione. Il problema non può essere risolto semplicemente vietando gli strumenti, perché riguarda la capacità di costruire una cultura del loro utilizzo.

Da questa considerazione nasce anche la necessità di ripensare la composizione delle competenze chiamate a governare l’innovazione. Prima ancora di aumentare esclusivamente il numero degli specialisti tecnici, occorre coinvolgere discipline capaci di interrogarsi sul linguaggio, sulla memoria, sulla conoscenza e sul significato delle decisioni. Linguisti, filosofi, archivisti, giuristi e studiosi delle scienze umane possono contribuire a comprendere ciò che accade quando una parte crescente delle nostre attività cognitive viene mediata da sistemi artificiali. La trasformazione tecnica, in altre parole, richiede una trasformazione culturale altrettanto profonda.

Dal diritto che rincorre l’innovazione a un diritto capace di progettare

La velocità con cui l’intelligenza artificiale entra nei processi economici e istituzionali pone una difficoltà ulteriore: gli strumenti tradizionali del diritto sono spesso costruiti per intervenire su fenomeni già definiti, mentre oggi le conseguenze di molte tecnologie maturano quando le categorie normative sono ancora in fase di elaborazione.

Su questo passaggio si è concentrato l’intervento dell’avvocata Laura Cappello, che ha individuato nella capacità di anticipare gli effetti uno dei compiti centrali della regolazione contemporanea. Non basta stabilire responsabilità dopo che una decisione ha prodotto conseguenze, perché in molti casi occorre intervenire prima, comprendendo come quella decisione venga costruita e quali margini di controllo rimangano realmente nelle mani delle persone.

La questione non riguarda soltanto la tecnologia. Se un sistema partecipa alla concessione di un credito, alla selezione di un lavoratore, alla valutazione di un investimento o all’organizzazione di un procedimento amministrativo, cambia anche il modo in cui vengono distribuiti potere e responsabilità all’interno dell’organizzazione. Dichiarare che l’ultima decisione spetti a un essere umano non è sufficiente se quella persona riceve esclusivamente un risultato finale e non dispone degli elementi necessari per comprenderlo, contestarlo o modificarlo. Il controllo umano ha valore soltanto quando è effettivo.

È su questa esigenza che Cappello ha costruito il concetto di legal engineering, inteso come ingresso del diritto all’interno del processo decisionale e non soltanto come verifica finale della sua conformità. Il principio generale deve essere tradotto in requisiti concreti: chi decide deve conoscere le informazioni essenziali, deve poter valutare l’output del sistema, deve avere la possibilità di discostarsene e deve esistere un’evidenza verificabile del percorso che ha condotto alla scelta. Il diritto, in questo modo, non rimane esterno alla tecnologia ma contribuisce a definire il modo nel quale essa viene utilizzata.

Questa impostazione si distingue dalla compliance tradizionale, la compliance verifica se un comportamento rispetti regole già scritte; il legal engineering prova invece a trasformare i principi giuridici in caratteristiche operative dei processi, adattandole alla struttura concreta di ciascuna organizzazione. Una garanzia può quindi diventare una procedura interna, un requisito tecnico, una clausola contrattuale, un sistema di monitoraggio oppure una regola che stabilisca quando sia necessario un secondo livello di valutazione. L’obiettivo non è aumentare indiscriminatamente gli adempimenti, ma fare in modo che la responsabilità dichiarata corrisponda a un reale potere di intervento.

Il problema emerge con particolare chiarezza quando una decisione attraversa una catena composta da più soggetti, c’è chi sviluppa il sistema, chi sceglie i dati, chi ne stabilisce l’impiego, chi lo utilizza e chi firma formalmente la decisione. In un’organizzazione complessa, la persona sulla quale ricade la responsabilità finale può non possedere tutte le informazioni necessarie per verificare il funzionamento degli strumenti che hanno contribuito alla scelta.

Per questo Cappello ha insistito sulla necessità che chi risponde della decisione possa anche intervenire sul sistema, limitarne l’impiego e, quando necessario, sospenderlo. Un potere privo della possibilità di incidere concretamente sui processi rischia infatti di rimanere soltanto formale.

La delega cognitiva e il rischio di perdere la capacità di giudicare

Il controllo tecnico e organizzativo non esaurisce tuttavia il problema, perché l’intelligenza artificiale può influenzare una decisione anche quando l’essere umano conserva tutti i poteri formali necessari per modificarla. Il condizionamento può verificarsi prima, nel momento in cui una persona costruisce il proprio giudizio. È questo uno degli aspetti più originali sviluppati nel volume di Cappello, poiché riguarda non tanto ciò che il sistema decide al posto dell’uomo, quanto il modo in cui può modificare il percorso mentale attraverso cui l’uomo arriva alla propria decisione.

Un medico che visualizzi immediatamente il punteggio attribuito da un algoritmo, un magistrato che riceva una sintesi già organizzata, un avvocato che inizi il proprio lavoro da una bozza quasi completa o un funzionario al quale basti un clic per accettare la proposta del sistema si trovano in una situazione nella quale l’output tecnologico precede il ragionamento. Il suggerimento iniziale può restringere il campo delle alternative, creare una prima interpretazione del problema e rendere psicologicamente più oneroso discostarsene. La firma rimane umana, ma una parte del percorso che ha prodotto quella firma potrebbe non esserlo più.

È qui che la questione della responsabilità incontra quella dell’autonomia cognitiva, non basta avere il diritto di contraddire la macchina se nel tempo si perde la capacità di formulare una valutazione indipendente. Per questo Cappello ha definito il giudizio una forma di capitale dell’organizzazione: la tecnologia può essere acquistata e aggiornata, mentre la capacità di riconoscere un errore, mettere in discussione una risposta e capire quando un sistema non sia sufficiente si costruisce attraverso esperienza, formazione e confronto professionale.

La valutazione dei benefici dell’intelligenza artificiale non può quindi limitarsi alle ore di lavoro risparmiate o al numero di operazioni automatizzate. Occorre chiedersi se il suo utilizzo migliori effettivamente la qualità delle decisioni e se l’organizzazione continui a possedere le competenze necessarie per valutarle. Un sistema può rendere più rapido un procedimento e, contemporaneamente, ridurre la capacità delle persone di comprenderne i passaggi. L’efficienza, da sola, non coincide con la qualità.

Da qui derivano le tre condizioni indicate da Cappello per una governance delle decisioni tecnologiche: trasparenza, sovranità e responsabilità. La trasparenza richiede che sia possibile conoscere dove interviene l’intelligenza artificiale e quale funzione svolga. La sovranità implica che l’organizzazione conservi il controllo effettivo delle proprie decisioni. La responsabilità richiede infine che chi risponde di una scelta disponga realmente degli strumenti per verificarla, modificarla e fermare il sistema quando ciò sia necessario.

La possibilità che l’intelligenza artificiale sostituisca una quota crescente delle attività ripetitive apre poi una questione che supera il funzionamento delle singole organizzazioni e riguarda l’assetto complessivo della società. Il lavoro non rappresenta soltanto una fonte di reddito, ma è stato per lungo tempo uno degli elementi attraverso cui le persone hanno costruito status, identità, relazioni e appartenenza. Se una parte delle mansioni oggi necessarie dovesse progressivamente essere automatizzata, non cambierebbe soltanto il mercato del lavoro: sarebbe necessario interrogarsi anche sui sistemi di welfare, sulla fiscalità, sulle pensioni e sui percorsi di formazione.

Cappello ha interpretato questa possibilità non necessariamente come una perdita, ma come l’eventuale riduzione di quella parte di lavoro vissuta principalmente come obbligo economico. Le attività umane potrebbero spostarsi dall’esecuzione alla supervisione, dalla ripetizione al giudizio, dai compiti standardizzati alle funzioni creative e relazionali. Una simile evoluzione potrebbe restituire tempo alle persone, ma aprirebbe immediatamente una domanda più complessa: che cosa sapremmo fare di quel tempo?

È precisamente qui che il titolo del libro assume il suo significato. Se la tecnologia fosse capace di ridurre la necessità materiale di alcune forme di lavoro, la libertà ottenuta non avrebbe automaticamente un contenuto. La possibilità di dedicarsi maggiormente alla conoscenza, alle relazioni, alla creatività e alla partecipazione dipenderebbe dalle condizioni sociali e culturali nelle quali quel tempo viene restituito. L’“anima” richiamata nel titolo non è quindi un elemento estraneo al ragionamento economico, ma indica ciò che resta da decidere quando la tecnologia elimina una parte della necessità.

Su questo punto si è soffermato anche il sottosegretario alla Presidenza del Consiglio con delega all’innovazione tecnologica, Butti, intervenuto con un videomessaggio. La crescita della produttività generata dall’intelligenza artificiale, ha osservato, acquista valore sociale soltanto se i benefici non rimangono concentrati nelle mani di pochi. Nelle imprese l’aumento dell’efficienza dovrebbe accompagnarsi a investimenti sulla formazione delle persone, mentre nei servizi pubblici il tempo sottratto alla burocrazia dovrebbe poter essere restituito alla relazione con i cittadini.

La stessa riflessione riguarda le generazioni che stanno entrando nel mercato del lavoro. Molte professioni sono state tradizionalmente apprese iniziando dalle attività più semplici e ripetitive; se proprio quelle funzioni vengono automatizzate, occorrerà individuare nuove modalità attraverso le quali i giovani possano costruire esperienza e competenza. Non è possibile richiedere esperienza alle nuove generazioni eliminando contemporaneamente i passaggi attraverso i quali quella esperienza veniva acquisita.

La libertà prodotta dalla tecnologia richiede quindi strumenti per essere esercitata, formazione, cultura, partecipazione, sport e relazioni diventano componenti essenziali di una società nella quale una parte maggiore del tempo potrebbe non essere assorbita dal lavoro tradizionale. La sfida politica non consiste semplicemente nell’adattarsi all’intelligenza artificiale, ma nel dare una direzione alla trasformazione e nel fare in modo che il tempo liberato possa diventare una possibilità reale di crescita individuale e collettiva.

L’intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione: ridurre la fatica, non la responsabilità

Il rapporto tra tecnologia e lavoro assume un significato particolarmente concreto nella pubblica amministrazione, dove una quantità rilevante di energie professionali continua a essere assorbita da attività ripetitive, ricostruzioni documentali e procedimenti caratterizzati da un’elevata complessità istruttoria. È su questo terreno che l’onorevole D’Alfonso ha collocato il possibile contributo dell’intelligenza artificiale, sostenendo che il suo primo effetto positivo potrebbe consistere non nella cancellazione del lavoro, ma nella riduzione della fatica amministrativa.

Quando un funzionario è impegnato per gran parte del proprio tempo nella produzione di atti ripetitivi, nella ricerca dei precedenti o nella ricostruzione di fascicoli estremamente complessi, diminuisce inevitabilmente lo spazio disponibile per l’analisi, la progettazione e la decisione. La tecnologia può intervenire proprio su questa sproporzione, facilitando la gestione delle informazioni e restituendo alle persone la possibilità di dedicarsi alle attività nelle quali la capacità umana produce maggiore valore.

D’Alfonso ha richiamato diversi esempi legati alla durata dei procedimenti e alla quantità di documentazione che le amministrazioni devono elaborare. Il problema non è soltanto organizzativo, perché nel tempo l’accumulazione di passaggi e precedenti può generare una cultura dell’autoprotezione nella quale il rispetto di ciò che è già stato fatto diventa più importante della capacità di individuare soluzioni nuove. Il precedente, nato come elemento di conoscenza, rischia così di trasformarsi in un rifugio rispetto alla responsabilità della decisione.

L’intelligenza artificiale potrebbe contribuire a superare questa difficoltà mettendo a disposizione delle amministrazioni una capacità di raccolta ed elaborazione dei dati che nessuna singola persona potrebbe possedere. Questo vantaggio, tuttavia, ha senso soltanto se non si trasforma in una nuova forma di automatismo. Se il precedente burocratico viene semplicemente sostituito dall’output algoritmico, il problema rimane identico: cambia lo strumento, ma la decisione continua a essere sottratta alla capacità critica di chi dovrebbe assumerla.

Per questa ragione D’Alfonso ha insistito sulla necessità di sviluppare una cultura della regolazione capace di accompagnare fenomeni in continuo mutamento. La normazione tende per sua natura a fissare situazioni e categorie; la regolazione deve invece saper lavorare con dati che cambiano, interessi differenti e informazioni aggiornate. L’intelligenza artificiale può offrire il flusso conoscitivo necessario a sostenere questa attività, ma le istituzioni devono contemporaneamente sviluppare le competenze necessarie per utilizzarlo.

La trasformazione della pubblica amministrazione diventa così anche una questione formativa. Non basta introdurre piattaforme più potenti se chi lavora nelle istituzioni non viene messo nelle condizioni di comprenderne il funzionamento e di utilizzarle per migliorare la qualità della decisione. L’obiettivo non è sostituire il funzionario con la macchina, ma liberarlo da una parte delle attività che ne assorbono le energie senza valorizzarne le competenze.

Potenza e imprevedibilità: perché la macchina deve poter essere controllata

Accanto alle opportunità offerte dalla tecnologia rimane il problema della velocità con cui stanno crescendo le capacità dei sistemi. L’intelligenza artificiale contemporanea non si distingue soltanto per la potenza di calcolo, ma per la capacità di individuare correlazioni, elaborare probabilità e produrre risultati che non sempre possono essere previsti o ricostruiti completamente dall’essere umano. Il professor De Caro ha collocato il tema della governance proprio all’interno di questa difficoltà.

I nuovi sistemi non procedono esclusivamente applicando una sequenza di regole prestabilite, elaborano enormi quantità di dati, riconoscono schemi e formulano risposte sulla base di probabilità. Questo consente loro di ottenere risultati straordinari in campi molto differenti, ma introduce anche una componente di errore che non può essere eliminata completamente. La questione, secondo De Caro, non consiste nel pretendere dalla macchina una certezza che neppure le decisioni umane possiedono, ma nel comprendere quale margine di errore possa essere accettato in relazione alle conseguenze della decisione.

La difficoltà cresce quando non è semplice ricostruire le ragioni che hanno condotto un sistema a un determinato risultato. Il problema dell’explainability assume particolare rilevanza in settori come la medicina, nei quali un risultato corretto deve poter essere interpretato anche dal professionista che sarà chiamato ad assumersene la responsabilità. Una diagnosi può essere statisticamente efficace, ma conoscere il percorso attraverso il quale è stata formulata rimane essenziale per evitare che una correlazione casuale venga scambiata per una spiegazione affidabile.

Le prestazioni raggiunte dall’intelligenza artificiale nella matematica, nella ricerca scientifica, nei giochi e nella produzione creativa mostrano inoltre quanto sia difficile delimitare in anticipo i campi nei quali la macchina possa raggiungere o superare capacità considerate tradizionalmente umane. La creatività dei risultati non implica necessariamente coscienza o volontà, ma dimostra che la distinzione tra attività meccanica e attività intellettuale è diventata meno semplice di quanto apparisse in passato.

La questione diventa ancora più rilevante con l’intelligenza artificiale agentica, cioè con sistemi capaci non soltanto di formulare una risposta, ma di svolgere azioni e assumere decisioni con un crescente grado di autonomia. Quando una tecnologia può incidere direttamente sulla realtà, non sempre è sufficiente stabilire una responsabilità successiva. In alcuni settori le conseguenze possono essere talmente gravi da rendere necessario impedire a monte determinati comportamenti.

Da qui nasce l’esigenza di introdurre criteri etici direttamente nella progettazione. Il controllo non può intervenire soltanto dopo che il sistema ha agito, ma deve essere incorporato nelle condizioni che ne delimitano l’autonomia. Diritto, etica e tecnologia finiscono così per incontrarsi nello stesso punto: stabilire quali decisioni possano essere delegate, quali debbano rimanere sottoposte a un controllo umano effettivo e quali limiti non possano essere superati.

Restituire valore alle professioni nell’epoca dell’automazione

La trasformazione descritta durante il confronto non riguarda soltanto grandi sistemi istituzionali, perché sta già modificando l’organizzazione concreta delle professioni. Cappello ha raccontato come l’approfondimento dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie digitali abbia cambiato anche il proprio modo di esercitare la professione legale, introducendo una collaborazione stabile con competenze informatiche, ingegneristiche e legate alla computer science che fino a pochi anni fa sarebbero rimaste esterne alla struttura tradizionale di uno studio.

Il cambiamento più significativo potrebbe derivare proprio dall’automazione delle attività che per lungo tempo hanno costituito la componente tecnica del lavoro professionale. La ricerca normativa, l’analisi della giurisprudenza, la preparazione di documenti e una parte crescente della redazione degli atti possono essere svolte con il supporto dell’intelligenza artificiale. Questo non significa necessariamente impoverire il ruolo dell’avvocato, ma può costringerlo a interrogarsi su ciò che realmente ne definisce la funzione.

Se la tecnologia assume una parte delle attività ripetitive, il professionista può tornare a concentrarsi sulla comprensione dell’interesse del cliente, sulla valutazione delle alternative e sulla capacità di attribuire un significato giuridico e umano alle decisioni. Una trasformazione analoga può interessare la politica, chiamata non tanto a competere con la velocità delle macchine nell’elaborazione dei dati, quanto a definire fini, priorità e criteri attraverso i quali quei dati debbano essere utilizzati.

Cappello ha proposto, in questo senso, di immaginare anche spazi di sperimentazione nei quali il rapporto tra persone e intelligenza artificiale possa essere osservato in condizioni controllate. Prima di assumere atteggiamenti esclusivamente difensivi, sarebbe utile verificare concretamente quali processi possano migliorare grazie alla collaborazione con le macchine e in quali situazioni emergano invece rischi che richiedano limiti più stringenti. Anche differenti sistemi di intelligenza artificiale potrebbero essere utilizzati per verificarsi reciprocamente, costruendo livelli ulteriori di controllo.

La sfida rimane però quella di non confondere l’aumento delle capacità tecniche con una delega generale della responsabilità. Più la tecnologia diventa efficiente, maggiore è la necessità di chiarire quali funzioni debbano restare nelle mani delle persone e quali competenze vadano preservate. La capacità di decidere, assumersi la responsabilità delle conseguenze e attribuire un significato alle proprie scelte non diventa meno importante perché esistono strumenti capaci di produrre rapidamente una risposta; al contrario, proprio l’abbondanza delle risposte rende più importante saper scegliere tra esse.

La libertà restituita dalla tecnologia rimane una responsabilità umana

Il confronto al Senato ha mostrato come il dibattito sull’intelligenza artificiale non possa essere ridotto alla contrapposizione tra entusiasmo tecnologico e timore per la perdita dei posti di lavoro. La trasformazione investe contemporaneamente la produzione, le istituzioni, le professioni e il modo in cui le persone costruiscono il proprio giudizio. Il problema centrale diventa quindi la qualità del rapporto che verrà costruito tra capacità umane e capacità artificiali.

La tecnologia può ridurre il tempo necessario per svolgere molte attività, migliorare l’accesso alle informazioni e ampliare possibilità che fino a pochi anni fa apparivano irrealizzabili. Può però produrre benefici duraturi soltanto se le persone continuano a comprenderne gli effetti e se le organizzazioni mantengono il potere di intervenire sui sistemi che utilizzano. Una società nella quale le decisioni risultino sempre più efficienti ma progressivamente meno comprensibili rischierebbe di guadagnare velocità perdendo autonomia.

È proprio questa tensione che restituisce significato alla provocazione contenuta nel titolo del libro: l’intelligenza artificiale potrebbe sottrarre all’essere umano una parte del lavoro ripetitivo e obbligato, ma ciò che verrà fatto del tempo e delle possibilità liberate non potrà essere deciso dalla tecnologia stessa. La capacità di scegliere, formulare giudizi, costruire relazioni e assumere responsabilità rimane una dimensione umana che nessun incremento della potenza di calcolo rende automaticamente superflua.

L’“anima” evocata da Cappello indica allora non una contrapposizione astratta tra uomo e macchina, ma ciò che resta da coltivare quando una parte crescente delle attività può essere delegata: la capacità di capire per quale ragione una scelta venga compiuta e quale valore le si voglia attribuire. Se l’intelligenza artificiale riuscirà davvero a liberare tempo e capacità, il risultato dipenderà dal modo in cui istituzioni, imprese e cittadini sapranno utilizzare quella libertà.

La domanda finale non riguarda quindi soltanto quanto lavoro continueremo a svolgere, ma quale spazio vorremo riservare alla conoscenza, alla partecipazione, alla creatività e alla responsabilità. La tecnologia può ampliare le possibilità dell’essere umano e alleggerire una parte della sua fatica; stabilire verso quale direzione utilizzare quelle possibilità rimane invece una scelta che nessun algoritmo può assumere al nostro posto.