È naturale voler esaminare il più possibile prima di prendere una decisione. Con l’IA possiamo organizzare più fonti, confrontare le differenze e scoprire in poco tempo questioni di cui non eravamo a conoscenza. I punti di accesso alla ricerca si sono ampliati. Tuttavia, rendere più facile raccogliere informazioni non rende necessariamente più facile avere la sensazione di aver «indagato abbastanza». La fonte successiva, il confronto successivo e la controargomentazione successiva sono immediatamente disponibili.
Supponiamo di dover scegliere una scuola per imparare una nuova competenza. Possiamo esaminare molti aspetti: contenuti dei corsi, costi, durata, percorsi dopo il completamento e le esperienze dei partecipanti. Con l’IA si può anche creare rapidamente una tabella comparativa. Ma, mentre si avvicina la scadenza per l’iscrizione, non possiamo controllare ogni singola informazione. Inoltre, informazioni aggiuntive non cambieranno necessariamente la scelta. Aumentare la quantità di ciò che viene esaminato non equivale a ridurre l’incertezza che conta ai fini del giudizio.
Ciò che serve qui è non considerare la ricerca soltanto come «il lavoro di raccogliere quante più informazioni possibile». La ricerca ha il compito di scoprire ciò che è ancora sconosciuto. Allo stesso tempo, ha il compito di determinare quanto quelle incognite siano importanti per il giudizio. Se riusciamo a distinguere le incognite che hanno buone probabilità di cambiare l’esito da quelle che è interessante conoscere ma che incidono poco sulla scelta, cambia la forma di ciò che deve essere esaminato.
L’IA può sostenere questa distinzione. Può organizzare quali condizioni dispongono di fonti insufficienti, dove le fonti sono in disaccordo e quali cambiamenti nelle ipotesi modificherebbero la conclusione. Ma il fatto che l’IA possa continuare a esplorare non significa che una persona debba continuare ad aspettare. Mentre la ricerca prosegue, le scadenze si avvicinano, le opzioni cambiano e il tempo disponibile per agire concretamente diminuisce.
Le condizioni per concludere una ricerca devono quindi includere non soltanto il lato dell’informazione, ma anche quello del tempo umano. Dovremmo chiederci non solo «Ci sono ancora informazioni sconosciute?», ma anche «Quanto è probabile che queste informazioni cambino il giudizio?» e «Che cosa si perderà aspettandole?». Questo non significa decidere ignorando l’incertezza. Significa piuttosto affrontare contemporaneamente sia un’incertezza che non può essere eliminata completamente sia un tempo che non può essere recuperato.
Per Sai＊aus, il valore del supporto alla ricerca non consiste soltanto nel massimizzare la quantità di informazioni. Ciò che conta è rendere visibili le basi sulle quali una persona sta cercando di decidere, affinché possa distinguere il punto in cui è necessaria un’ulteriore indagine dal punto in cui dovrebbe iniziare il giudizio. Proprio perché l’IA può continuare a esplorare, dobbiamo separare la capacità di «indagare ulteriormente» dal giudizio secondo cui «dovremmo indagare ulteriormente».
In molti casi, non possiamo esaminare tutto prima di decidere. Questo non è un fallimento della ricerca. Per gli esseri umani che vivono entro un tempo limitato, la ricerca non consiste nel completare una raccolta infinita di informazioni; consiste anche nel determinare ciò che è necessario sapere per poter decidere. Più l’IA amplia ciò che può essere esaminato, più la fine della ricerca si sposta dal punto in cui le informazioni si esauriscono verso il punto in cui gli esseri umani comprendono l’incertezza residua e si assumono la responsabilità di una scelta.
Non risposte. Comprensione.