Viviamo una contraddizione che rischia di diventare una delle grandi questioni politiche del nostro tempo. Mai come oggi la conoscenza scientifica e tecnologica ha avuto la capacità di trasformare rapidamente la società; eppure raramente la politica è sembrata così poco attrezzata a comprenderne fino in fondo la portata, ad anticiparne le conseguenze e a inserirla in un progetto complessivo di sviluppo sociale. Intelligenza artificiale, biotecnologie, neuroscienze, robotica, tecnologie quantistiche e transizione energetica non stanno semplicemente mettendo a nostra disposizione strumenti più potenti. Stanno rivoluzionando il lavoro, la produzione, la medicina, l’educazione, la comunicazione, le relazioni sociali e persino i modi attraverso cui produciamo e condividiamo conoscenza.

In alcuni casi entrano in territori che consideravamo prerogative tipicamente umane: apprendere, decidere, creare, comunicare, cooperare. E nel fare questo rischiano di trasformare profondamente le nostre più essenziali capacità cognitive: le nostre attitudini di criticità e di giudizio. Pensiamo all’intelligenza artificiale generativa. Nel giro di pochi anni, sistemi capaci di produrre testi, immagini, software e analisi si stanno diffondendo negli uffici, nelle scuole, nelle università e nelle professioni. Nelle nostre più intime consuetudini.

In tal modo permettono di liberare le persone da compiti ripetitivi e ampliare enormemente l’accesso alla conoscenza. Ma possono, per converso, sostituire gli umani in alcune mansioni, modificare la distribuzione delle competenze e soprattutto concentrare poteri enormi nelle imprese che controllano modelli, dati e capacità di calcolo. La stessa tecnologia può dunque produrre opportunità ma anche accrescere o creare disuguaglianze. Chi decide quale direzione debba prevalere? È questa la domanda che riporta la conoscenza nel cuore della politica.

Una società più potente non è necessariamente una società migliore

Per molto tempo abbiamo implicitamente identificato il progresso scientifico e tecnologico con il progresso sociale. Ma una società può diventare enormemente più potente senza diventare più giusta. Un algoritmo può aiutarci ad individuare precocemente una patologia, ma può anche riprodurre discriminazioni, eventualmente presenti nei dati con cui è stato addestrato, nel selezionare candidati per un impiego. Una piattaforma digitale può consentire a milioni di persone di accedere gratuitamente a conoscenze, in passato difficilmente raggiungibili, ma può sfruttare quegli strumenti per orientare su interessi commerciali l’attenzione degli utenti. Una tecnologia di riconoscimento facciale può facilitare l’identificazione di una persona scomparsa o diventare strumento di sorveglianza sistematica.

La tecnologia non contiene in se stessa il criterio che permette di scegliere fra questi usi. La scienza può dirci che cosa è tecnicamente possibile, quali conseguenze sono prevedibili, quali rischi possiamo stimare. Non può però stabilire da sola quali obiettivi una società debba perseguire, quali rischi debba essere disposta ad accettare o come distribuire costi e benefici. Queste sono scelte che riguardano gli orientamenti che una società vuole darsi. Sono, nel senso più pieno del termine, scelte politiche. Il problema nasce quando la velocità dell’innovazione supera quella che le istituzioni impiegano ad adeguarsi ai cambiamenti. Le trasformazioni avvengono comunque, ma in assenza di una capacità pubblica di orientamento, sono soprattutto gli attori che possiedono conoscenze, infrastrutture tecnologiche, dati e risorse economiche a poter incidere sulla loro direzione. Oppure semplicemente l’impatto emerge al di fuori di ogni disegno previsionale. Il punto, dunque, non è rallentare la conoscenza, cosa tra l’altro quasi impossibile da realizzare. È aumentare la capacità collettiva di governarla.

Chi possiede la conoscenza?

Quando parliamo di politiche della ricerca e dell’università siamo abituati a discutere di finanziamenti, numero dei ricercatori, brevetti, trasferimento tecnologico, competitività. Sono questioni essenziali, ma non esauriscono più il problema. In una società nella quale la conoscenza è diventata una delle principali risorse economiche e strategiche, dobbiamo porci domande più radicali: chi possiede la conoscenza? Chi può accedervi? Chi controlla i dati necessari a produrla? Chi stabilisce gli obiettivi dell’innovazione? Chi beneficia dei suoi risultati? Chi ne sostiene rischi e costi?

Prendiamo ancora l’intelligenza artificiale. Un numero enorme di persone contribuisce ogni giorno, direttamente o indirettamente, alla produzione dei dati sui quali si sviluppano i sistemi digitali. Ma la capacità di costruire i modelli più potenti richiede infrastrutture computazionali accessibili a un numero molto ristretto di soggetti. Quella conoscenza, diffusa nella sua origine, viene concentrata nelle mani di pochi e trasformata in un enorme potere economico e tecnologico. Oppure consideriamo la transizione energetica. La scelta di abbandonare progressivamente determinate fonti non è soltanto una questione di efficienza tecnologica. Implica decidere chi finanzia la trasformazione, quali territori ne sopportano i costi, quali professionalità rischiano di scomparire, quali nuove competenze devono essere costruite. Anche qui una questione scientifico-tecnologica diventa immediatamente una questione sociale e politica.

Per questo le politiche della conoscenza non possono coincidere semplicemente con le politiche della ricerca e della formazione.

La conoscenza come infrastruttura civile

C’è poi una seconda ragione per cui ricerca, scuola, università e formazione devono tornare al centro di un progetto politico. La conoscenza non produce soltanto innovazione. Produce capacità sociale. Una società scientificamente e culturalmente attrezzata dispone di maggiori strumenti per distinguere fatti e opinioni, interpretare fenomeni complessi, valutare rischi, confrontare spiegazioni alternative e prendere decisioni in condizioni di incertezza. Lo abbiamo visto durante la pandemia. Per comprendere perché una raccomandazione sanitaria potesse cambiare nel tempo bisognava possedere almeno un’idea elementare del funzionamento della conoscenza scientifica: una conclusione è formulata sulla base delle evidenze disponibili e può essere modificata quando emergono nuovi dati. Senza questa consapevolezza, la revisione può apparire come contraddizione; mentre è intrinseca alla natura della conoscenza l’essere sottoposta a revisione e controllo continuo.

Lo stesso vale per il cambiamento climatico, per le statistiche economiche o per le risposte prodotte dall’intelligenza artificiale. Non è necessario che ogni cittadino diventi climatologo, economista o informatico. È necessario, però, che disponga degli strumenti culturali per comprendere che cosa significhi un dato, una probabilità, un margine di errore, una previsione, una correlazione. Seppure ad un livello di interpretazione non necessariamente approfondita. Scienza, scuola, università e ricerca costituiscono perciò una vera infrastruttura civile. Costruiscono quella che potremmo chiamare la capacità cognitiva di una società. E una democrazia è tanto più vulnerabile quanto minore è questa capacità.

Non una tecnocrazia ma una politica della conoscenza

Affermare che la politica deve utilizzare meglio la conoscenza scientifica non significa sostenere che gli scienziati debbano governare. Questo punto è decisivo. Supponiamo che la scienza ci dica che una determinata politica ambientale ridurrebbe significativamente le emissioni, ma avrebbe costi economici elevati nel breve periodo. La conoscenza scientifica può aiutarci a stimare emissioni, costi e scenari. Non può decidere quale sacrificio sia socialmente accettabile, come distribuirlo fra gruppi diversi o quanto peso attribuire alle generazioni future. Allo stesso modo, un epidemiologo può valutare gli effetti probabili di una misura sanitaria. Ma la decisione pubblica deve considerare anche conseguenze economiche, educative e sociali. La buona politica non è quella che delega le decisioni agli esperti. È quella che sa utilizzare competenze diverse per rendere le proprie decisioni più consapevoli, trasparenti e responsabili.

La scienza deve conservare autonomia nella produzione della conoscenza; la politica deve conservare responsabilità nella definizione degli obiettivi collettivi. Il problema è costruire un’interfaccia stabile tra questi due mondi. È precisamente qui che emerge la necessità di una politica della conoscenza. Essa comprende certamente finanziamenti alla ricerca, reclutamento, università, enti pubblici di ricerca e innovazione industriale. Ma deve comprendere anche scuola, formazione permanente, comunicazione scientifica, infrastrutture digitali, accesso ai dati, open science, diffusione territoriale delle competenze e capacità delle amministrazioni pubbliche di utilizzare conoscenza qualificata.

Significa, per esempio, domandarsi non soltanto quanti specialisti di intelligenza artificiale formiamo, ma se cittadini, lavoratori e amministratori dispongano delle competenze necessarie per comprenderne possibilità e limiti. Non soltanto quante ricerche finanziamo sul clima, ma come quelle conoscenze entrino nelle decisioni urbanistiche, energetiche e industriali. Non soltanto quanti dati pubblici raccogliamo, ma se siano interoperabili, accessibili e realmente utilizzabili nell’interesse collettivo. Serve quindi un cambiamento di scala: dalla gestione dei singoli settori alla costruzione di una visione complessiva.

Perché un Laboratorio per le politiche della conoscenza

È da questa esigenza che nasce il Laboratorio per le Politiche della Conoscenza, LabPolK (www.labpolk.it). Labpolk non vuole essere l’ennesimo luogo nel quale gli addetti ai lavori discutono esclusivamente dei problemi dell’università e della ricerca. L’ambizione è differente: costruire uno spazio permanente di elaborazione e confronto nel quale mondo scientifico, formazione, cultura, società e istituzioni possano interrogarsi insieme sul ruolo della conoscenza nel futuro del Paese. Un laboratorio, appunto: non un luogo che pretende di possedere soluzioni già confezionate, ma uno spazio nel quale problemi diversi possano essere messi in relazione.

Perché il problema dell’intelligenza artificiale riguarda contemporaneamente ricerca, lavoro, scuola, informazione, diritti e potere economico. Il problema della transizione ecologica riguarda scienze del clima, tecnologie, modelli produttivi, comportamenti individuali, equità sociale. Il problema della fiducia nella scienza riguarda qualità della ricerca, comunicazione, istituzioni, conflitti di interesse e partecipazione dei cittadini. Affrontare separatamente questi aspetti significa perdere proprio ciò che li rende politicamente decisivi: le loro relazioni.

Il LabPolK vuole contribuire a ricostruire questa interfaccia. Chiedere alla comunità scientifica di interrogarsi maggiormente sulle conseguenze sociali delle trasformazioni che contribuisce a produrre; aiutare la società a comprendere processi scientifici sempre più complessi, anche direttamente impegnandosi in processi partecipativi; sollecitare le istituzioni a dotarsi di strumenti adeguati per utilizzare conoscenze qualificate; riportare la conoscenza dentro la progettazione politica del futuro.

Non si tratta di sostituire la politica con la scienza né la democrazia con la competenza tecnica.È vero esattamente il contrario. Quanto più le trasformazioni diventano complesse, tanto più la democrazia ha bisogno di capacità di comprenderle e discuterle. E quanto più la conoscenza diventa potente, tanto più è necessario che le finalità del suo impiego siano oggetto di confronto pubblico. La grande questione dei prossimi anni non sarà soltanto quanta nuova conoscenza saremo capaci di produrre. Sarà quale società vogliamo costruire con quella conoscenza.