Al Salone Internazionale del Libro di Torino 2026, durante un dibattito dedicato all’intelligenza artificiale, ho sentito porre una domanda apparentemente semplice:
“AI: innovazione o diritti?”
E continuo a pensare che il problema stia proprio nel modo in cui affrontiamo il tema.
Perché mettere innovazione e diritti una contro gli altri significa accettare implicitamente uno schema culturale molto preciso: i diritti come vincolo, limite, rallentamento, retaggio del passato; l’innovazione invece come corsa inarrestabile verso il progresso.
Si tratta di uno stereotipo che ricorre nella narrazione su questi temi, rappresentando due opzioni fra loro fatalmente alternative, quando invece, paradossalmente, è l’intelligenza artificiale ad avere un approccio conservativo, essendo addestrata su modelli del passato, ottimizzando ciò che già esiste, rafforzando correlazioni statistiche e automatizzando processi, senza interrogarsi abbastanza sulle conseguenze sociali.
Ma le società democratiche non possono limitarsi a prevedere il futuro sulla base delle disuguaglianze del passato.
Ed è qui che l’AI diventa una questione profondamente politica e culturale, non soltanto tecnologica.
Per questo credo che la vera domanda oggi non sia innovazione o diritti, ma
chi progetta l’intelligenza artificiale, con quali dati, per chi, e con quali conseguenze.
L’AI non è neutrale. E non è inevitabile
Negli ultimi anni abbiamo assistito a una accelerazione impressionante dell’AI generativa.
Ma insieme alle opportunità emergono questioni enormi: concentrazione del potere tecnologico, opacità algoritmica, uso di dataset distorti, riproduzione automatica di stereotipi, polarizzazione informativa, esclusione di soggetti e territori meno rappresentati.
L’AI non è neutrale perché non sono neutrali i dati su cui viene addestrata, le priorità economiche che la guidano, le metriche utilizzate per misurarne l’efficacia, e le persone che la progettano.
Ogni modello incorpora una visione del mondo.
Per questo la questione non è “fermarsi” o “accelerare”.
La questione è capire quale idea di società stiamo codificando dentro le tecnologie che costruiranno il nostro futuro.
Dal digitale individuale alle infrastrutture del “noi”
Questa riflessione è stata al centro del mio intervento all’evento finale piemontese di PAI EDIH (1), dedicato alla sostenibilità della digitalizzazione in ambito ambientale, sociale ed economico, nel programma del Festival dello Sviluppo Sostenibile dell’ASVIS, svoltosi a Torino il 22 maggio.
Per anni abbiamo affrontato i diritti digitali soprattutto in chiave individuale: privacy, sicurezza, protezione dei dati, accesso ai servizi.
Si tratta di temi fondamentali, ma non sufficienti a delineare un digitale e un’AI inclusivi.
L’intelligenza artificiale sta trasformando non soltanto i servizi digitali, ma il modo stesso in cui prendiamo decisioni, organizziamo il lavoro, interpretiamo i territori, costruiamo politiche pubbliche.
Per questo la sfida non riguarda soltanto la tutela dell’individuo nel digitale.
Riguarda la capacità di costruire un “noi” che possa davvero funzionare.
Un “noi” capace di creare partecipazione, valorizzare le differenze, costruire relazioni, rendere visibili bisogni invisibili, rafforzare le comunità.
Abbiamo bisogno di infrastrutture sociali dell’AI, non soltanto di piattaforme tecnologiche.
Spazi in cui cittadini, amministrazioni, ricerca, terzo settore e territori possano partecipare alla costruzione delle regole e delle finalità della trasformazione digitale.
Ed è qui che esperienze come PAI EDIH, un progetto rivolto a pubblica amministrazione e organizzazioni dell’economia sociale, diventano particolarmente interessanti, perché non mettono al centro solo la tecnologia, ma la capacità collettiva di comprenderla, governarla e orientarla.
AI, genere e invisibilità dei dati
Il tema del genere è una delle lenti più efficaci per comprendere i rischi dell’AI.
Perché l’intelligenza artificiale apprende dai dati disponibili.
E i dati raccontano società che storicamente hanno reso alcune esperienze più visibili di altre.
Se nei dataset mancano esperienze femminili, bisogni di cura, differenze territoriali, pluralità culturali, condizioni di marginalità, l’AI tenderà a costruire modelli apparentemente neutrali che invece riproducono squilibri esistenti.
Sappiamo che ciò è già accaduto nei sistemi di recruiting automatizzato, nella medicina basata su dataset sbilanciati, nei sistemi di riconoscimento facciale, nella pianificazione urbana, negli strumenti predittivi per il welfare.
Per questo il rischio oggi non è solo l’esclusione tecnologica. È l’automatizzazione dell’invisibilità.
Ecco perché la presenza delle donne e di competenze multidisciplinari nei processi di progettazione dell’AI non è solo una questione simbolica. È una questione di qualità democratica della tecnologia.
Urbanistica di genere e AI civica
Questi temi diventano estremamente concreti nelle esperienze di urbanistica di genere e tecnologie civiche digitali.
Ne ho parlato anche a Bologna, l’undici maggio, durante uno degli eventi ufficiali del Festival dello Sviluppo Sostenibile 2026 dedicati al Goal 5 dell’Agenda 2030 (2).
Qui il digitale e l’AI possono essere utilizzati non per sostituire le comunità, ma per ascoltarle meglio. Esperienze sviluppate in Emilia-Romagna (3) mostrano come le mappature partecipate possano aiutare a rappresentare luoghi vissuti dalle donne, reti informali di cura, criticità urbane, servizi mancanti, percezioni di sicurezza, accessibilità dei territori.
In questi casi l’intelligenza artificiale può diventare uno strumento di supporto alla lettura della complessità analizzando dati territoriali, individuando pattern invisibili, integrando dati quantitativi e qualitativi, supportando processi decisionali più inclusivi.
Ma solo se resta dentro processi partecipativi e democratici.
Altrimenti il rischio è costruire città “intelligenti” che però continuano a essere progettate da uno sguardo limitato.
Dalle smart city alle comunità intelligenti
Anche esperienze come quelle sviluppate da SardArch, una società cooperativa di progettazione e ricerca, spin-off dell’Università di Cagliari, con la piattaforma FirstLife mostrano una direzione interessante (4).
Attraverso piattaforme collaborative vengono rappresentati: bisogni territoriali, relazioni, servizi, pratiche locali, reti di prossimità.
Qui il digitale non è soltanto automazione.
È infrastruttura relazionale. E forse è proprio questa la sfida più importante dell’AI nei prossimi anni. Non costruire sistemi sempre più autonomi.
Ma sistemi capaci di aumentare la capacità collettiva delle comunità di leggere sé stesse, partecipare e prendere decisioni migliori.
La sostenibilità dell’AI è una questione democratica
Quindi la sostenibilità della digitalizzazione e anche dell’intelligenza artificiale non si misura soltanto:
- nella velocità dei modelli,
- nella potenza computazionale,
- nell’efficienza dei processi,
- nella quantità di dati elaborati.
Si misura nella capacità di costruire un futuro più equo, partecipato e umano.
E forse la vera innovazione non è scegliere tra innovazione e diritti.
Ma costruire un’intelligenza artificiale capace di rafforzare il nostro “noi”.
(2) https://2026.festivalsvilupposostenibile.it/
(3) https://ercittadelledonne.firstlife.org/
(4) https://sardarch.firstlife.org/
Immagini generate tramite ChatGPT. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (2026).
