di M. Siranush Quaranta

Il 7 marzo 2026 nell’Aula Magna dell’Università degli Studi Aldo Moro di Bari, alla presenza del rettore Roberto Bellotti, dei professori Annalisa Labbe e Saverio Pascazio, il premio Nobel per la fisica 2021 Giorgio Parisi ha tenuto una lectio magistralis su “Intelligenza artificiale: passato, presente e quale futuro?“. L’incontro ha offerto al numeroso pubblico accademico e studentesco una riflessione articolata sull’evoluzione delle macchine pensanti, sulle implicazioni etiche e sociali che ne derivano, e sulle sfide che attendono le istituzioni europee nel governo di una tecnologia destinata a ridefinire in profondità l’organizzazione del lavoro, dell’informazione e della sicurezza collettiva.

In apertura, il rettore Bellotti ha ricordato l’impegno dell’Ateneo barese sul fronte della ricerca per la pace, sottolineando l’esistenza “di un centro dipartimentale e di un osservatorio interno dedicati a verificare che i progetti scientifici in corso non abbiano applicazioni militari“.

La lectio di Parisi ha preso le mosse da un rapido excursus storico: dalle prime scoperte ottocentesche sull’elettricità nei tessuti nervosi, grazie agli esperimenti di Luigi Galvani e di Alessandro Volta, fino alla visualizzazione dei neuroni grazie alle ricerche di Camillo Golgi e Santiago Ramón y Cajal — premiati con il Nobel nel 1906 — che per primi descrissero il sistema nervoso come un insieme di cellule distinte e comunicanti. È in questa genealogia biologica che affondano le radici dell’intelligenza artificiale moderna.

Da qui, il percorso ha condotto ai primi modelli computazionali ispirati al cervello: negli anni Quaranta e Sessanta del Novecento, scienziati come McCulloch, Pitts e Frank Rosenblatt iniziarono a costruire macchine che imitavano, in forma semplificata, il funzionamento dei neuroni. Il New York Times arrivò a presentare il “percettrone” di Rosenblatt come il prototipo di una macchina capace di camminare, parlare e persino acquisire consapevolezza — un’intuizione visionaria che anticipava l’idea di fondo: il comportamento intelligente può essere emulato attraverso strutture artificiali. Centrale, in questo quadro, è risultato il modello di Hopfield, fondato sul principio della memoria associativa: a differenza dei computer tradizionali, che archiviano le informazioni in spazi ben definiti, questo sistema è in grado di ricostruire un ricordo completo a partire da un frammento — proprio come accade quando riconosciamo un volto.

Il cuore della lectio si è poi spostato sulle architetture contemporanee dell’intelligenza artificiale. Le reti neurali profonde, con i loro strati di elaborazione e le centinaia di milioni di connessioni sinaptiche, hanno reso possibile il riconoscimento delle immagini a partire dal 2012, la meccanica dell’attenzione e i modelli Transformer dal 2017, la predizione della struttura tridimensionale delle proteine nel 2018 e, più recentemente, i Grandi Modelli Linguistici. Questi ultimi — addestrati su quantità smisurate di testo con il compito di prevedere la parola successiva — possono contare su miliardi di connessioni, pur rimanendo ancora lontani dall’ordine di grandezza del cervello umano, dotato di circa cento trilioni di connessioni. Sul piano economico, Parisi ha segnalato come i costi di utilizzo stiano crollando: sistemi come DeepSeek risultano accessibili a circa un decimo di euro per milione di caratteri elaborati, possono essere scaricati ed eseguiti su hardware del valore di trentamila euro e, soprattutto, sono distribuiti in codice aperto. “Il vaso di Pandora è aperto“, ha commentato il fisico con lapidaria chiarezza.

Sul versante delle prospettive future, Parisi ha invitato alla sobrietà intellettuale. L’architettura Transformer ha rappresentato una svolta cruciale, ma il gigantismo computazionale sembra aver raggiunto rendimenti decrescenti: raddoppiare la potenza di calcolo produce incrementi di prestazione modesti, nell’ordine del quindici per cento. L’intelligenza artificiale resta, peraltro, profondamente inefficiente rispetto al cervello umano: un bambino apprende a parlare con circa cinque milioni di parole, mentre i sistemi attuali richiedono un addestramento un milione di volte superiore. La sfida futura riguarderà dunque nuove architetture, non semplicemente una crescita dimensionale degli strumenti esistenti.

Parisi ha dedicato ampio spazio ai rischi connessi alla diffusione incontrollata di queste tecnologie. I deepfake (contenuti multimediali) minacciano l’integrità della prova visiva, un tempo considerata incontrovertibile. Le allucinazioni dei modelli linguistici — la tendenza a formulare risposte plausibili ma inventate — ne limitano l’affidabilità in contesti critici. La concentrazione delle fonti di addestramento rischia di tradursi in un monopolio informativo senza precedenti: se giornali, riviste, libri e risorse enciclopediche avranno come unico lettore e finanziatore un’intelligenza artificiale dominante, il pluralismo dell’informazione sarà compromesso alla radice. Non sono stati ignorati nemmeno i risvolti sociali: l’impatto sull’occupazione, la possibilità che soggetti vulnerabili si affidino acriticamente a sistemi di intelligenza artificiale in sostituzione di consulenti professionali, e le ricadute sulla didattica, ancora alla ricerca di un equilibrio tra l’uso degli strumenti digitali e l’autonomia formativa degli studenti.

Il tema su cui Parisi si è mostrato più fermo riguarda i sistemi d’arma autonomi letali — i cosiddetti LAWS. “Le decisioni che comportano la soppressione di vite umane devono rimanere prerogativa di persone in carne ed ossa, non essere delegate a macchine prive di giudizio morale“, ha dichiarato il Nobel. La tendenza attuale va nella direzione opposta, con un crescente interesse dei governi verso sistemi bellici sempre più autonomi — una deriva già segnalata dalle accademie scientifiche del G7 nel 2019 e nuovamente nel 2025.

Alla luce di questi scenari, Parisi ha ribadito con forza la necessità di ricerca pubblica nel settore e di una robusta cornice regolatoria. La proposta centrale è quella di un Centro Europeo per l’Intelligenza Artificiale, concepito sul modello del CERN, capace di fungere da polo di incontro tra ricercatori europei e industria, di sviluppare software open source, di monitorare i rischi emergenti e di garantire che i sistemi di intelligenza artificiale rispecchino i valori del continente. Il Nobel ha riferito che al recente incontro organizzato all’Accademia dei Lincei la ministra Anna Maria Bernini ha espresso il sostegno dell’Italia al progetto “AI Frontiers”, proposto da Francia e Germania.

Parisi, durante l’incontro con la stampa, aveva colto l’occasione per ribadire il ruolo civile dell’università come luogo di incontro tra culture e vettore di diplomazia scientifica, concludendo con un invito a investire nelle energie rinnovabili. “Ho visto bellissime turbine venendo a Bari in treno“, ha detto — con quella leggerezza che contraddistingue i grandi intellettuali capaci di tenere insieme rigore scientifico e sguardo sul mondo.