Coltivare, educare, umanizzare: per una cornice etico-pedagogica nell’ecosistema digitale

Di Alessandro Pizzo

Introduzione editoriale

Il contributo di Alessandro Pizzo si inserisce nel cuore di una delle questioni più rilevanti del nostro tempo: il ruolo degli algoritmi nell’ecosistema digitale e le loro implicazioni per la formazione della persona.

Con un approccio filosofico rigoroso ma attento alle ricadute educative, l’autore ci accompagna nella comprensione degli algoritmi non come semplici strumenti tecnici, ma come dispositivi culturali che incidono profondamente sul nostro modo di conoscere, agire e relazionarci.

Particolarmente significativa è la proposta di una cornice etico-pedagogica fondata su tre dimensioni — gestione sostenibile del digitale, responsabilità nell’uso dei dati e comprensione dei processi algoritmici — che richiama direttamente la necessità di coltivare, educare e umanizzare l’innovazione tecnologica.

Si tratta di una riflessione che non solo interpreta il presente, ma offre un orientamento concreto per costruire una cittadinanza digitale più consapevole e responsabile.

Carmine Marinucci

Abstract (IT)

Il contributo propone una riflessione filosofica sul ruolo degli algoritmi nell’ecosistema digitale contemporaneo, mettendo in luce le implicazioni ontologiche, etiche ed educative della loro crescente pervasività. Dopo aver chiarito la natura degli algoritmi come strutture logico-computazionali capaci di modellare l’esperienza umana, l’articolo analizza il mutamento di paradigma che trasforma la relazione tra individuo e mondo in una relazione mediata, predittiva e personalizzata. In tale contesto, vengono esaminate le principali criticità etiche, con particolare attenzione ai problemi di trasparenza, responsabilità e regolamentazione. Il contributo si conclude proponendo una cornice etico-pedagogica articolata in tre ambiti, gestione sostenibile del digitale, gestione responsabile dei dati e comprensione del funzionamento degli algoritmi, quale possibile risposta per promuovere una cittadinanza digitale consapevole e una umanizzazione del progresso tecnologico.

Keywords: Algoritmi; Etica digitale; Ecosistema digitale; Educazione digitale; Cittadinanza digitale

Abstract (EN)

This paper offers a philosophical reflection on the role of algorithms within the contemporary digital ecosystem, highlighting their ontological, ethical, and educational implications. After clarifying the nature of algorithms as logical-computational structures capable of shaping human experience, the article examines the paradigm shift that transforms the relationship between individuals and the world into a mediated, predictive, and personalized one. Within this framework, the main ethical challenges are discussed, with particular attention to issues of transparency, accountability, and regulation. The paper concludes by proposing an ethical-pedagogical framework structured around three key areas, sustainable digital management, responsible data governance, and understanding of algorithmic processes, as a possible strategy to foster conscious digital citizenship and the humanization of technological progress.

Keywords: Algorithms; Digital Ethics; Digital Ecosystem; Digital Education; Digital Citizenship.

1. Introduzione.

Volendo tematizzare il tempo presente, appare imprescindibile esercitare l’esercizio teoretico intorno alla struttura attraversata ed innervata da ciò che chiamiamo algoritmi. Viviamo immersi all’interno di una rete che connette dispositivi, software, mondo fisico e menti umane. Questo ecosistema digitale ha delle implicazioni, soprattutto alla luce di una prospettiva che guardi all’ecologia della mente.

La riflessione sugli algoritmi assume una doppia valenza se si pone mente al fatto che è inevitabile porsi la loro questione, e riguardo al senso complessivo dell’umano e in considerazione degli inevitabili snodi etici che ne risultano.

La presente riflessione, dunque, desidera favorire una chiarificazione dei termini generali del discorso per poi tematizzare alcune delle questioni filosofiche generate dalla presenza di algoritmi nelle nostre esistenze quotidiane. L’approccio sarà teorico, ma con sconfinamenti in altre discipline.

In tal senso, verranno tematizzate le seguenti questioni, piuttosto urgenti a dire il vero, non soltanto per la filosofia, ma per qualsiasi cittadino: 1) la natura degli algoritmi; 2) il mutamento di paradigma per l’ecosistema al cui interno dimoriamo; e, 3) prendere in considerazione le conseguenze etiche dell’interazione tra gli algoritmi e gli esseri umani all’interno della nostra realtà iperconnessa. Infine, data la natura culturale degli stessi algoritmi si cercherà di offrire una cornice generale in forza della quale poter ripensare l’educazione. Si sostiene, infatti, che gli algoritmi non siano meri strumenti tecnici, ma dispositivi culturali che ridefiniscono l’esperienza umana e richiedono una risposta etico-pedagogica strutturata, soprattutto in considerazione del benessere dell’utente finale.

2. Che cosa sono gli Algoritmi?

Se risulta facile adoperare la parola ‘algoritmo’, non vale la conversa riguardo al suo significato. E ciò nonostante che le nostre esistenze siano costantemente supportate dal loro utilizzo. È, dunque, quantomai opportuno comprendere di cosa si stia parlando. Preliminarmente, possiamo intendere con il lemma ‘algoritmo’ un metodo per la risoluzione di un problema (Frixione, Palladino, 2011, 11). Successivamente, il termine ha assunto la nozione di una data sequenza, articolata in fasi, mediante la quale è possibile trovare la soluzione ad un dato problema. In ambito computazionale, invece, il presente significato diviene specificare in un linguaggio comprensibile per una macchina una precisa sequenza di istruzioni adeguate alle capacità dell’esecutore (Crescenzi, Pagli, 2022, 10). Il discorso, quindi, si sposta dal senso logico di soluzione di un problema a quello computazionale di far svolgere il compito ad un esecutore. Lo slittamento appare chiaro, ma consente anche di cominciare ad inquadrare il significato attuale di ‘algoritmo’. Infatti, la procedura atta alla soluzione di un dato problema viene fatta eseguire da un programma, ovvero un’esecuzione automatica di una data procedura scritta in una maniera comprensibile per la macchina sulla quale girerà. L’algoritmo, allora, comincia ad assumere delle fattezze concrete più comprensibili.

Secondo Battaglia, l’algoritmo è un insieme di ordini espressi con un testo finito (Battaglia, 2006, 104). Quest’ultimo contiene tanto le istruzioni dell’algoritmo quanto un linguaggio di programmazione che consenta l’esecuzione del primo su una macchina.

Di conseguenza, possiamo ricavarne i seguenti elementi:

a) il problema da risolvere;

b) la procedura da seguire per risolvere (a);

c) la ricezione di dati utili per eseguire (b);

d) la computazione da mandare ad effetto per processare c), seguendo le istruzioni di b);

e) la restituzione dei risultati ad a) come effetto della sequenza b) – d).

Appare facile osservare come la sequenza b) – e) venga congegnata per risolvere il problema di partenza, ovvero a). Ma per eseguire i passi b), d) ed e) bisogna ricevere dei dati dall’esterno utili per la soluzione del problema. Dopo aver calcolato la soluzione ad a), una volta memorizzato i dati in c), l’algoritmo compirà e), ovvero la soluzione desiderata al problema a). A questo punto non tragga in inganno il presente discorso: la sequenza a) – e) ricorda molto da vicino la programmazione informatica. D’altro canto, la somiglianza non è un abbaglio. A questo punto, è corretto asserire che l’algoritmo consiste in una sequenza di istruzioni mirante a guidare il computer “nel cosa fare” (Domingos, 2024, 23). Allora, l’algoritmo è la struttura logica alla base di un qualunque programma informatico. Tuttavia (Frixione, Porello, 2026, 44) precisano che sono possibili più algoritmi per risolvere un singolo problema e che un algoritmo come costrutto può prescindere dalla sua implementazione su un computer (Frixione, Porello, 2026, 33). Quest’ultima precisazione è sicuramente vera, ma la nostra condizione di vita si esplica all’interno di una fitta rete di algoritmi che vengono fatti girare su apposite macchine. Pertanto, è a questi algoritmi che volgiamo lo sguardo.

Possiamo, così, allargare il discorso presente alle seguenti ulteriori concettualizzazioni:

1) lo spazio fisico degli algoritmi è la computazione da parte di una macchina elettronica;

2) un algoritmo può contenere più algoritmi;

3) un algoritmo, una volta mandato in esecuzione, procede autonomamente.

Mentre la prima considerazione è, forse, quella meno problematica, le altre due presentano dei profili d’inquietudine. Un singolo algoritmo è solo una minima porzione dell’ecosistema digitale che abitiamo: la nostra esistenza è servita da più algoritmi. E dato che facciamo tutto per mezzo degli algoritmi, questi ultimi potrebbero plasmare la nostra stessa esperienza del mondo. Secondo Crescenzi e Pagli (2017, 118), la nostra vita viene personalizzata da almeno cinque grandi tipi di algoritmi:

x) algoritmi che raccomandano contenuti per l’intrattenimento (p.e. Netflix, Spotify; YouTube; …);

xx) algoritmi che personalizzano i contenuti delle pagine web (i contenuti si adattano automaticamente alle esigenze e preferenze del navigatore);

xxx) algoritmi che suggeriscono prodotti sulla base degli acquisti e delle ricerche precedenti (p.e. Amazon);

xxxx) algoritmi che supportano il turismo, suggerendo mete, alberghi, ristoranti sulla base dei viaggi precedenti (p.e. TripAdvisor);

xxxxx) algoritmi che suggeriscono possibili contatti social o pagine che potrebbero interessare o rispetti ai quali esistono delle correlazioni (p.e. i social network).

Con il tipo (x) ci riferiamo tanto al modello di business dei motori ricerca quanto alle piattaforme di streaming. Invece, con il tipo (xx) facciamo riferimento ai suggerimenti di news o pagine come risposta adattiva ai nostri interessi profilati. Con il tipo (xxx) ci riferiamo al meccanismo di funzionamento della maggior parte degli store online i quali interrogano database di merci incrociandole con i gusti o i desideri degli utenti. Il tipo (xxxx) fa riferimento agli algoritmi che tengono in funzione il sistema ricettivo del turismo. Infine, con il tipo (xxxxx) facciamo riferimento alla dinamica delle piattaforme social che suggeriscono contatti, pagine o contenuti sulla base dei nostri interessi, anche in questo caso profilati.

A questo punto, è facile scorgere una struttura precisa alla base del funzionamento degli attuali algoritmi: sulla base di dati ricavati dall’esterno, sono in grado di offrire dei suggerimenti personalizzati.  Abbiamo, allora, una base di dati, elaborati i quali l’algoritmo suggerisce dei contenuti all’utente finale. La natura del suggerimento, però, è degna di nota: analizzando enormi moli di dati, gli algoritmi sono in grado di prevedere ciò che l’utente si attende. In vista delle attese, suggerisce, dunque, specifici contenuti. Salta agli occhi la logica della procedura: l’utente viene profilato costantemente e la banca dati di tutti gli utenti viene interrogata al fine di individuare la presenza di pattern statistici che consentono alla macchina di “prevedere”, ossia indovinare, quali contenuti saranno maggiormente graditi dagli utenti.

È opportuno un chiarimento. Non è che gli algoritmi vengano appositamente istruiti; essi operano autonomamente al fine di soddisfare in maniera efficiente il problema di partenza. Questo vale se non si fa diretto riferimento all’ambito dell’Intelligenza Artificiale. Tuttavia, qui si sta parlando degli algoritmi, ossia del software che costituisce i mattoni per l’Intelligenza Artificiale, e non di quest’ultima. Vero è che l’intelligenza artificiale fa uso di algoritmi, ma questi ultimi non sono esclusivi della prima. Si possono adoperare gli algoritmi senza attivare le reti neurali che chiamiamo Intelligenza artificiale. Stiamo parlando di algoritmi, non di sue evoluzioni. Per una breve introduzione al tema rimandiamo a Crescenzi e Pagli (2017, 171 – 182). È peraltro possibile osservare come gran parte dell’interesse nei confronti dell’intelligenza artificiale derivi da una sorta di interesse riflesso: specchiare nell’artificiale l’intelligenza naturale. Questo interesse è ben condensato in (Cristianini, 2025, 39).

La nostra stessa esperienza viene mediata dalla natura responsiva, predittiva e personalizzante degli algoritmi. Il nostro ecosistema digitale è innervato da una rete globale di algoritmi che processano enormi big data alla ricerca di modelli statistici che rendano conto dei dati disponibili. In altri termini, l’algoritmo, in tempi velocissimi ed efficienti, “vede” la connessione tra i dati e modella uno schema generale per questi ultimi. Dopo di che prevede cosa suggerire all’utente. Per questo motivo, Pireddu si espone nel parlare di un vero e proprio medium algoritmico (Pireddu, 2017, 32).

Ma se viviamo per mezzo degli algoritmi, che ne è del senso della nostra esistenza? E quali conseguenze possiamo ricavarne per l’etica? E, non secondariamente, che ripercussioni hanno sulla formazione umana?

3. Gli Algoritmi e il senso del tutto.

In passato ricavavamo un senso per le nostre esistenze dal confronto interpersonale a seguito di un accesso diretto al mondo. Oggi le cose non avvengono più in questi termini. Infatti, le nostre interazioni sono mediate dagli algoritmi, e la nostra stessa esperienza non è più diretta; piuttosto, è il frutto del nostro interagire con gli algoritmi. Ne consegue che intanto non abbiamo più un’esperienza diretta del mondo in quanto il nostro orizzonte di senso deriva dalla mitologia collettiva generata da intelligenze non umane. Al riguardo è piuttosto esplicito Harari secondo cui è finita la storia: il senso del mondo viene costruito da intelligenze artificiali le quali interagiscono tra di loro e restituiscono all’uomo il frutto della loro elaborazione (Pizzo, 2025). Non soltanto gli algoritmi privano gli esseri umani del compito di elaborare un significato per l’esistenza, ma li separano anche dall’esperienza del mondo. Se teniamo mente al proliferare delle chatbot, possiamo immaginare come gli utenti li utilizzino quali fonte di informazione o risponditori automatici a curiosità o bisogni informativi.

Eppure, è bene interrogarsi anche sulle conseguenze di dato stato di cose. Da questo punto di vista, infatti, sembra proprio che la nostra modernità coincida con il regno dell’algoritmo, ovvero con una costante mediazione tra gli uomini e tra gli uomini e il mondo esterno.

La relazione con il mondo viene recisa, generando ansia ed angoscia negli utenti umani. Da un lato, infatti, gli esseri umani appaiono sempre più connessi tra di loro; ma dall’altro lato, gli esseri umani non esperiscono più una relazione con il mondo e con i propri simili in carne ed ossa. Per Byung-Chul Han, questa condizione non connette, ma isola ancora di più gli esseri umani (Byung – Chul Han, 2015, 25).

L’evaporazione del legame sociale, dunque, sviluppa angoscia, soprattutto nelle generazioni più esposte (Costa, 2024, 75), ma anche angoscia (Byung-Chul Han, 2025, 17). Divenuto ostile, il mondo genera una risposta difensiva irriflessa che chiamiamo ‘angoscia’.

Al di là dei timori inerenti all’omologazione derivante dall’uso degli stessi algoritmi su scala planetaria, è bene comunque tener conto del fatto che gli algoritmi possiedono oggi agency, sono capaci di agire sul mondo. Ciò dovrebbe spingerci ad interrogarci sull’agentività distribuita tra algoritmi ed esseri umani (Pireddu, 2017, 80). In effetti, se poniamo mente al fatto che gli algoritmi non sono «più semplici istruzioni che devono essere eseguite ma entità performanti che valutano, selezionano, trasformano e producono dati e nuova conoscenza, abbiamo davanti un cambio di paradigma radicale» (Pireddu, 2017, 82). Come ogni transizione, non si è ancora dischiuso il mondo nuovo.

4. Gli Algoritmi e il bene.

Secondo Byung – Chul Han, il funzionamento degli algoritmi plasma la condizione di vita, rendendo prevedibili non soltanto le correlazioni tra i dati, ma anche i comportamenti del genere umano. Di conseguenza, nell’ecosistema digitale vigente, scorge il transito dalla biopolitica alla psicopolitica, ossia dal controllo sui corpi a quello sulle menti (Byung-Chul Han, 2016, 46).

Sono in tanti a lamentare il pericolo della sorveglianza digitale, resa possibile dalla interconnessione di esseri umani ed algoritmi.

Tuttavia, è anche possibile adottare un approccio più problematico, ed inquadrare la questione dal punto di vista etico.

Quali conseguenze hanno gli algoritmi riguardo al bene dell’uomo? Heidegger considera la tecnica il luogo dell’oblio dell’essere, e similmente si muovono autori come Han. Tuttavia, va fatto osservare come la tecnica non compaia improvvisamente distruggendo il senso dell’umano. Al contrario, la tecnologia accompagna da sempre la storia umana (Bertolaso, Marcos, 2023, 16). Allora, il problema non è la tecnologia, ma come la adoperiamo. Certo, se ci lasciamo modellare da quest’ultima, è innegabile che ci siano molti rischi. Se al contrario riusciamo, invece, a padroneggiare la tecnologia non abbiamo da temere per il nostro bene. La tecnologia non annulla di default l’etica: siamo noi che deliberatamente preferiamo disattivarla, magari proprio per accelerare ulteriormente la corsa tecnologica.

La questione diviene, dunque, la seguente: come calare l’etica all’interno degli algoritmi e del loro agire all’interno dell’attuale ecosistema digitale? Già nella prosa sci-fi di Asimov, ad esempio, questa esigenza trovava una sua formulazione letteraria: il codice morale veniva installato nei cervelli positronici dei robot in maniera tale da tutelare la controparte fisicamente più vulnerabile, ossia gli esseri umani. Le leggi della robotica sono, dunque, un primo tentativo di umanizzare intelligenze non umane, vale a dire il repertorio comportamentale mandato ad effetto dai robot. Che poi le cose in verità non andassero poi tanto lisce è un altro problema. In ambito più teoretico, l’istanza etica è stata ripresa riguardo al come calare un codice morale all’interno degli algoritmi. Benanti, ad esempio, parla di algoretica, ossia di una progettazione by default degli algoritmi in modo tale che questi ultimi agiscano autonomamente in maniera etica. Inutile, forse, osservare però che anche questa soluzione appaia astratta rispetto a ciò che possa qualificarsi buono o cattivo rispetto al comportamento degli algoritmi. E benché Benanti muova dalla necessità di conservare un posto all’essere umano all’interno del flusso informativo ed algoritmico (Benanti, 2024, 111), la sua proposta non appare sufficiente sia per ragioni ingegneristiche (come s’implementa un codice morale, pensato per gli esseri umani, all’interno di una sequenza algoritmica?) sia per ragioni pratiche (quali azioni possono qualificarsi come positive o negative per una sequenza algoritmica?).

In luogo di questa proposta a prioristica, è forte anche la prospettiva conseguenzialista secondo cui il comportamento morale degli algoritmi dev’essere deciso a valle e non a monte del repertorio mandato ad effetto da parte degli algoritmi. La sfida morale non sta nel codice degli algoritmi, ma nella regolamentazione ad hoc che è possibile stendere per tutelare la parte più vulnerabile all’interno dell’ecosistema digitale. In questo senso, un primo timido passo è stato mosso dall’EU con il recente AI Act, e secondariamente anche dalle nostrane Linee guida per l’introduzione dell’intelligenza artificialie a scuola. Tuttavia, ed in termini più generali, questa prospettiva rimanda la palla all’interno del dibattito morale: lungi dal ritrarsi davanti all’avanzata degli algoritmi, il pensiero morale dovrebbe definire fattispecie e stabilire confini di legittimità, accettabilità, non accettabilità, non legittimità nell’azione autonoma da parte degli algoritmi. È vero che il pensiero umano sconta sempre uno strutturale ritardo rispetto alla corsa del tempo e dei comportamenti, ma ciò non giustifica colpevoli omissioni. D’altro canto, quando si parla di etica per l’intelligenza artificiale si assume sempre come punto di riferimento la morale umana. È, dunque, corretto concepire l’etica per gli algoritmi come lo sforzo teso a progettare algoritmi che agiscano come noi. In altri termini, congegnati razionalmente e capaci di seguire principi o regole «that reflect our basic individual and social commitments and our leading ideals and values» (Hanna, Kazim, 2021, 3).

A fini chiarificatori, si possono individuare le seguenti tre questioni centrali per un’etica degli algoritmi:

a) la correttezza delle interazioni tra esseri umani ed algoritmi;

b) la revisione di azioni mandate ad effetto dagli algoritmi;

c) distinguere tra lecito ed illecito, con la previsione puntuale dei possibili livelli di rischio.

Riguardo ad a), il punto è il seguente: come rendere trasparenti le interazioni tra umani ed algoritmi all’interno dell’ecosistema digitale? Al momento, non siamo in grado di ricostruire il processo computazionale in forza del quale un algoritmo arriva ad una data conclusione, come soluzione del problema di partenza. L’opacità del processo decisionale da parte degli algoritmi è un grosso problema: come possiamo fidarci delle decisioni assunte? E la mancanza di trasparenza rende poco corrette le interazioni tra persone in carne ed ossa ed algoritmi. Questa istanza viene estesa da Bertolaso e Marcos sino a comprendere anche la richiesta esplicita algoritmi che possano aiutarci a comprendere la realtà, oltre ad essere predittivi, tali cioè da non nasconderci il loro funzionamento (2023, 92). Ma al tempo stesso può essere estesa sino a ricomprendere l’intera teoria critica, come d’altro canto fa Han nelle sue opere. Trasparenza giustizia, correttezza e solidarietà sono i valori che una teoria critica potrebbe richiedere agli algoritmi (Waelen, 2022, 9 – 10). E comunque un grande aiuto deriverebbe già dalla conoscenza del funzionamento degli algoritmi. È una tematica ignorabile dall’educazione?

Riguardo al punto b), invece, il punto coincide con il fatto che le azioni compiute dagli algoritmi, a seguito del proprio opaco processo decisionale, non sono attualmente modificabili. In un’ottica di responsabilità diffusa, invece, dovrebbe essere presente questa possibilità: modificare le azioni compiute, un po’ come si farebbe con la revisione del flusso informativo. La rivedibilità, infatti, garantirebbe un posteriore riequilibrio dei rapporti tra persone ed algoritmi, consentendo una maggiore cooperazione e, dunque, una gestione umana dell’azione autonoma dei bot (Pizzo, 2025, 139). Questo, secondariamente, avrebbe come esito anche quello di garantire una maggiore responsabilità diffusa da parte di tutti gli attori in causa nell’ecosistema digitale. Anche a tal proposito, l’educazione avrebbe da dire la sua.

Infine, il punto c), probabilmente il punto più sentito ma anche il più difficile da attualizzare, consiste nel discernere puntualmente tra condotte lecite ed illecite, stilando nel contempo anche degli elenchi progressivi dei livelli di rischio presenti nelle varie condotte. Da un certo punto di vista, dunque, questo aspetto rientrerebbe all’interno di una considerazione più vasta in virtù della quale dovremmo accettare un criterio prudenziale da adottare durante qualunque azione, deliberata e compiuta, all’interno dell’ecosistema digitale. Consci del fatto che il rischio zero non esiste, la consapevolezza della rischiosità insita all’interno di ogni azione, responsabilizzerebbe riguardo a ciò che si può e non si può fare e del rischio che ogni condotta potrebbe generare. Educare ad un approccio responsabile e sostenibile non sarebbe un male.

Questa stessa cultura del rischio dovrebbe, però, essere riflessa anche negli algoritmi, in maniera tale che l’uso umano di questi ultimi sia responsabile.

5. Coltivare. Educare. Umanizzare. E come?

Se da un lato la presa d’atto dello stato attuale deve mettere capo allo sviluppo di una coscienza critica capace di districarsi tra le maglie della fitta rete algoritmica che attraversa le nostre vite, dall’altro lato non è affatto scontato che tale presa d’atto possa configurarsi nei termini di una facile conquista da parte di tutti.

Affinché la cittadinanza possa assumere una consapevolezza critica è urgente una politica educativa che costituisca una cornice generale d’intervento atta a coltivare l’umanità all’interno del regno digitale. Questa politica è anche culturale: come visto, è la cultura umana che deve scorgere le opportunità e i rischi del digitale, offrendo risposte e soluzioni ad un tempo di crisi. Anche perché proprio siffatto dispositivo consente di umanizzare un ecosistema digitale spesso troppo spostato verso la parte non umana, ovvero verso la dimensione immateriale dell’informazione, e del suo trattamento automatico, piuttosto che verso l’utente umano.

La sfida è ardua, ma non impossibile. Questa cornice generale riguarda in primo luogo la scuola, ma anche l’università: l’educazione si dice in molti luoghi, almeno tante quanto sono le dimensioni della competenza lungo l’intero arco di vita di ciascuno.

D’altro canto, educare ai nuovi media, ai nuovi linguaggi, alla responsabilità digitale, alla sostenibilità non sembra né un impegno che le famiglie vogliano assumere né un onere che altre agenzie sociali possano svolgere. In realtà, anche la scuola è piuttosto impermeabile ad assumere nuovi impegni e responsabilità. Le ragioni sono tante, dalla sfiducia sociale nei confronti di chi lavora a scuola alla burocratizzazione di un impiego sempre più oberato di molestie amministrative policentriche. Tuttavia, è possibile immaginare un equo punto di equilibrio tra le opposte esigenze che consenta di portare avanti un impegno educativo in tal senso. La cornice di cui sopra può, dunque, articolarsi nelle seguenti macro-aree:

1) Gestione sostenibile del digitale;

2) Gestione responsabile dei dati;

3) Conoscenza del funzionamento degli algoritmi.

Le tre aree proposte non costituiscono semplici obiettivi didattici, ma rappresentano la traduzione pedagogica del mutamento ontologico prodotto dal medium algoritmico. A partire da queste aree, la programmazione di istituto potrà declinare parte del curricolo o parte dei segmenti di educazione civica e di orientamento, a parità di spesa e senza ulteriori oneri sul lavoro dei docenti.

Tuttavia, siccome le aree 1) – 3) non sono immediatamente calabili all’interno del lavoro didattico, si immagina comunque un certo impegno in sede di progettazione di dipartimento. La sfida è per l’appunto cominciare a pensare ad un cambio di design concettuale in forza del quale il digitale cessa di essere il fine della didattica, per diventarne il mezzo. Le tre aree, infatti, conformemente allo spirito della cornice generale di riferimento d’altra parte, vanno intese più nei termini di un modello unitario della didattica che in quelli di obiettivi di apprendimento attesi. La sfida educativa, allora, insieme culturale ed umana, consiste nel rendere la cornice presente il modello di riferimento da adoperare per erogare sia la programmazione curriculare ma anche quella multidisciplinare. Non una resa agli algoritmi, ma un loro controllo da parte umana, per farne strumenti di promozione umana.

Più difficile, ma non impossibile, compiere il medesimo salto di paradigma da parte delle Università. Mentre la scuola si confronta da sempre con l’apertura al mondo e all’attualità, l’università è più attaccata ai settori disciplinari. Tuttavia, nulla vieta di poter erogare i propri insegnamenti secondo le tre aree 1) – 3). Anzi, se di terzo settore si vuol parlare, questa sembra la direzione giusta da seguire, essendo un equo punto d’equilibrio tra le opposte esigenze e l’urgenza paradigmatica in corso.

Ovviamente, molto cambierebbe se il decisore politico si decidesse a trovare risorse fresche per finanziare adeguatamente il cambio di paradigma educativo. Ma qui si sconfina nel dominio onirico.

6. Conclusioni.

L’interazione di algoritmi ed esseri umani all’interno dell’attuale ecosistema digitale pone nuovi ed impegnativi interrogativi rispetto ai quali la posizione filosofica non può far finta di nulla. La necessità di un nuovo modo di pensare investe in pieno l’oggetto degli algoritmi riguardo ai quali appare urgente porsi la correlata questione filosofica. D’altro canto, se gli algoritmi plasmano la nostra stessa esperienza del mondo, mutano sia la nozione stessa di cultura sia ciò che è bene mandare ad effetto per le singolarità umane.

Sebbene l’attuale mutamento di paradigma sembri piuttosto accelerato, non è affatto detto che non sia possibile affrontare la crisi derivante dalla transizione in corso. È specifico compito della filosofia impegnarsi per contribuire alla risoluzione della questione: per mezzo della filosofia appare possibile interrogarsi sul senso delle nostre esperienze e, dunque, dare un importante contributo alla umanizzazione del progresso tecnologico.

Come sostiene Pireddu (2017, 86-7), non «si tratta di formare nuovi informatici o ingegneri dell’informazione, ma di fornire strumenti di base per poter essere cittadini e consumatori più consapevoli». La questione è epocale: riguarda tutti. Per poterla affrontare, però, è bene ripensare l’educazione al fine di aiutare l’intera cittadinanza a sviluppare il necessario senso critico per abitare la complessità dell’attuale ecosistema digitale (Dabbagh, Earp, Mann, Plozza, Sallch, Savulescu, 2025).

Questo nel convincimento che gli algoritmi non siano soltanto un affare di ingegneri e di futurologi, ma un interesse culturale che riguarda l’educazione e l’umanità.

Bibliografia

P. Battaglia, L’intelligenza artificiale. Dagli automi ai robot «intelligenti», UTET, Torino, 2006.

P. Benanti, Human in the Loop. Decisioni umane e intelligenze artificiali, Mondadori, Milano, 2024.

M. Bertolaso – A. Marcos, Umanesimo tecnologico. Una riflessione filosofica sull’intelligenza artificiale, Carocci, Roma, 2023.

P. Crescenzi – L. Pagli, Problemi, algoritmi e coding. Le magie dell’informatica, Zanichelli, Bologna, 2022.

N. Cristianini, Sovrumano. Oltre i limiti della nostra intelligenza, Il Mulino, Bologna, 2025.

V. Costa, La società dell’ansia, Inschibboleth, Roma, 2024.

Dabbagh, H., Earp, B.D., Mann, S.P. et al. AI ethics should be mandatory for schoolchildren, “AI Ethics”, 5, 2025, 87–92.

P. Domingos, L’algoritmo definitivo. La macchina che impara da sola e il futuro del nostro mondo, Bollati Boringhieri, Torino, 2020.

L. Floridi, Etica dell’intelligenza artificiale. Sviluppi, opportunità, sfide, Raffaello Cortina, Milano, 2022.

M. Frixione – D. Palladino, La computabilità: algoritmi, logica, calcolatori, Carocci, Roma, 2011.

M. Frixione – D. Porello, Che cos’è un algoritmo, Carocci, Roma, 2026.

B.- C. Han, Contro la società dell’angoscia, Einaudi, Torino, 2025.

B.-C- Han, Nello sciame. Visioni del digitale, Nottetempo, Milano, 2015.

B.-C- Han, Psicopolitica. Il neoliberalismo e le nuove tecniche del potere, Nottetempo, Milano, 2016.

R. Hanna – E. Kazim, Philosophical Foundations for Digital Ethics and AI Ethics: a Dignitarian Approach, “AI and Ethics”, 1, 2021, 405 – 423.

M. Pireddu, Algoritmi. Il software culturale che regge le nostre vite, Luca Soselli editore, Rimini, 2017.

A. Pizzo, Gli algoritmi e la fine della storia, in “Culture Digitali”, 16, 2025, online: < https://www.diculther.it/rivista/gli-algoritmi-e-la-fine-della-storia/>.

A. Pizzo, La cooperazione intelligenze artificiali con intelligenze umane. Alcune note a partire da una utile provocazione di Paolo Benanti, “Umanesimo tecnologico”, 6, 2025, pp. 136 – 145.

R. Waelen, Why AI Ethics is a Critical Theory, “Philosophy and Technology”, 35, 9, 2022,

Alessandro Pizzo

Laureato in Filosofia presso l’Università degli Studi di Palermo, ha conseguito il Diploma biennale di Specializzazione per l’abilitazione all’insegnamento nella Scuola Secondaria di Secondo Grado presso la SISS dell’ateneo palermitano. Dottore di Ricerca in Filosofia (XIX Ciclo) presso lo stesso ateneo, è professionalmente impegnato nel mondo della scuola. Queste le sue pubblicazioni recenti: Argomento ontologico. Una storia convergente per una lettura divergente (pp. 1-104, ISBN: 978-88-548-2856-8); Viaggio al centro della logica (pp. 1-64, ISBN: 978-88-548-3031-8); Logica del linguaggio normativo. Saggi su logica deontica ed informatica giuridica (pp. 1-200, ISBN: 978-88-548-3638-9). Co – curatore, assieme ad Ivan Pozzoni, dei volumi: Filosofi e modernità. Antichi e nuovi sentieri (ISBN: 9788898496730); Filosofi e modernità II. Antichi e nuovi sentieri (ISBN: 9788899433123). Autore di diversi articoli pubblicati su riviste online (Dialegesthai; Diritto&diritti; www.filosofia.it; L’Inattuale; Haecceitasweb; ReF; SYZETESIS; Aphex; Filosofia e Nuovi Sentieri; Intersezioni; Filosofia; Rivista Internazionale di Filosofia e Psicologia; Culture Digitali; BRICKS). Il suo ORCID è: https://orcid.org/0009-0002-3866-979X.