Possiamo connetterci con molte più cose rispetto al passato. Possiamo parlare con persone lontane, cercare informazioni da tutto il mondo e trovare i prodotti e i servizi di cui abbiamo bisogno. Con l’IA possiamo perfino raccogliere in poco tempo idee ed esempi collegati a una singola domanda. Guardando questi cambiamenti, potrebbe sembrare che più cose riusciamo a collegare, meglio possiamo comprendere il mondo. Eppure qui occorre distinguere due cose. Poter raggiungere un’informazione non equivale a comprendere perché quell’informazione sia importante per la nostra domanda.
Supponiamo che qualcuno stia valutando se vivere in un posto nuovo. L’IA può collegare questa domanda a un’ampia gamma di informazioni, tra cui costi abitativi, trasporti, lavoro, istruzione, assistenza sanitaria, clima e sicurezza. In un’epoca in cui le informazioni erano scarse, già questo sarebbe stato di grande aiuto. Ma avere tutte le informazioni non rende necessariamente chiara la decisione in modo automatico. Il significato delle stesse informazioni cambia a seconda che una persona attribuisca più peso alle opportunità di lavoro o alla distanza dalla famiglia, di come consideri costi e tempo e di quanto desideri un’esperienza sconosciuta. Quando aumenta il numero delle connessioni possibili, emerge un altro problema: come interpretare quelle relazioni.
Ciò che conta qui è che il mondo non si presenta fin dall’inizio con un’unica “mappa delle relazioni” già completa. Anche lo stesso fatto si collega a cose diverse a seconda della domanda da cui viene osservato. L’informazione che in un luogo piove molto è collegata all’abbigliamento e ai trasporti per chi pianifica un viaggio, alle colture e alla gestione dell’acqua per chi pensa all’agricoltura, e al drenaggio e alla preparazione alle calamità per chi pensa alla progettazione urbana. L’informazione in sé non è cambiata, ma le connessioni significative cambiano quando cambia la domanda. Comprendere non significa soltanto raccogliere più informazioni. Significa anche cogliere quali relazioni debbano essere esaminate per la domanda in questione.
L’IA potrebbe essere in grado di compiere questo tipo di collegamento ad alta velocità. Invece di far cercare a una persona i materiali uno per uno, l’IA può suddividere una domanda in diversi aspetti e collegare ciascuno di essi alle conoscenze pertinenti. Se l’IA viene vista semplicemente come un dispositivo che fornisce risposte, il suo ruolo principale diventa restituire un’unica conclusione come risultato di tali connessioni. Ma se viene vista come un sistema che sostiene le connessioni, emerge un altro ruolo: consentire alle persone di esaminare domande come “Perché questa conoscenza è pertinente a questa domanda?”, “Quali aspetti non sono ancora stati collegati?” e “Da un’altra prospettiva, quali relazioni diventerebbero importanti?”.
Questa differenza non è piccola. Se l’IA mostra soltanto le informazioni che giudica più pertinenti a una domanda, possiamo procedere in modo efficiente verso una risposta. Ma se non riusciamo a vedere perché quegli elementi siano stati selezionati, potremmo scambiare le relazioni che ci vengono presentate per la struttura del mondo stesso. In realtà, informazioni diverse possono diventare importanti se osservate da un altro scopo, da un diverso insieme di valori o da un’altra posizione. Quanto più potenti diventano le tecnologie che rendono agevoli le connessioni, tanto più diventa importante poter chiedere non solo “Che cosa è stato collegato?”, ma anche “Perché è stato collegato?”.
Questo non significa che le persone debbano verificare ogni connessione da zero. Se così fosse, gran parte del valore dell’uso dell’IA andrebbe perduto. Per domande ordinarie con conseguenze limitate, può essere utile che l’IA organizzi le informazioni pertinenti e guidi le persone verso una risposta attraverso un percorso breve. Ma per domande che comportano importanti giudizi di valore, o per domande in cui il problema stesso non è ancora definito, dare priorità soltanto all’efficienza può rendere invisibili fin dall’inizio relazioni importanti. Ciò che serve non è né mostrare tutto né mostrare una sola cosa, ma permettere che il modo in cui le connessioni vengono presentate cambi in base alla domanda.
Le persone possono anche cambiare la domanda stessa dopo aver visto ciò che è stato collegato. Qualcuno può inizialmente pensare che un problema riguardi i costi, per poi rendersi conto, indagando, che in realtà riguarda il tempo. Qualcosa che sembrava una scelta individuale può rivelarsi una questione che coinvolge relazioni con la famiglia o con un’organizzazione. In questi casi, l’IA non ha aiutato soltanto rispondendo correttamente alla domanda iniziale. Rendendo visibili nuove relazioni, ha permesso alla persona di riconsiderare che cosa avrebbe dovuto chiedersi. La comprensione può emergere non solo nel momento in cui si riceve una risposta, ma anche quando viene riorganizzata la relazione tra una domanda e il mondo.
Anche la comprensione a cui Sai＊aus attribuisce importanza è legata a questo aggiornamento delle connessioni. Limitarsi a collegare la domanda di una persona alle informazioni passate e a restituire una risposta simile a una precedente non consente di affrontare pienamente circostanze mutate o discrepanze avvertite di recente. Se una domanda viene usata per collegare conoscenze pertinenti, una persona confronta e giudica quelle relazioni e da quel giudizio emergono nuove differenze o domande, queste possono essere collegate alla fase successiva della comprensione. La conoscenza non deve chiudersi come una risposta completa; può conservare la possibilità di tornare ad avere significato attraverso un’altra domanda.
In questo ciclo, le persone non sono utenti passivi. Giudicare una connessione proposta dall’IA dicendo “Quella relazione non è importante per il problema attuale”, “Aggiungere questa condizione cambia il modo in cui la vedo” oppure “Queste due cose dovrebbero essere considerate separatamente” diventa materiale per una nuova comprensione. L’IA propone connessioni, le persone ne esaminano il significato e quel giudizio modifica il modo in cui vengono create le connessioni successive. Qui efficienza non significa soltanto ridurre il pensiero umano. Raggiungere relazioni che una persona avrebbe avuto difficoltà a trovare da sola e poi permetterle di riflettere autonomamente su quelle relazioni è anch’esso una forma di efficienza.
Aumentare il numero di cose che possono essere collegate amplia le possibilità di comprensione. Ma il numero delle connessioni, da solo, non garantisce la comprensione. Ciò che conta è poter esaminare, a partire da una determinata domanda, che cosa è stato collegato a che cosa e perché quella relazione sia importante. E, quando necessario, deve essere possibile riorganizzare le connessioni a partire da un’altra domanda. Dopo che Internet ci ha collegati a molte persone e fonti di informazione, anche l’IA sta iniziando a creare nuove connessioni tra domande e conoscenze. La questione non è soltanto quanto possa essere collegato. È se, attraverso quelle connessioni, le persone possano aggiornare il proprio modo di vedere il mondo.
Non risposte. Comprensione.