Succede senza che ce ne accorgiamo. Cerchiamo “un posto carino per cena”, seguiamo il percorso suggerito, ci fidiamo delle stelline. Alla fine della giornata pensiamo di aver scelto liberamente. E invece, passo dopo passo, qualcuno – o qualcosa – ha deciso con noi. Anzi, prima di noi.
Una ricerca del Consiglio nazionale delle ricerche e della Scuola Normale Superiore di Pisa, pubblicata sulla rivista Machine Learning, prova a raccontare proprio questo: come l’intelligenza artificiale non stia solo influenzando i nostri spostamenti, ma stia lentamente cambiando il modo in cui le città funzionano.
Un meccanismo che si autoalimenta
Il punto non è demonizzare le app. Sono comode, spesso utilissime. Il punto è capire cosa succede dopo. Un algoritmo suggerisce un luogo, una persona ci va, lascia una traccia digitale, e quella traccia diventa la base per il prossimo suggerimento. Il ciclo si ripete, si rafforza, prende forma.
Luca Pappalardo, del Cnr-Isti di Pisa, lo spiega chiaramente: non interessa sapere quanto sia “bravo” un sistema di raccomandazione. La vera domanda è un’altra: che tipo di città produce nel tempo? Perché quando milioni di scelte individuali seguono logiche simili, l’effetto collettivo diventa enorme.
“Vincono” sempre gli stessi posti
A livello personale, l’intelligenza artificiale sembra ampliarci gli orizzonti. Ci propone alternative, ci invita a esplorare. Ma osservando la città dall’alto, il disegno cambia. Secondo lo studio, nel lungo periodo le raccomandazioni tendono a concentrare persone e attività sempre negli stessi luoghi.
Alcuni quartieri diventano calamite, altri restano ai margini. Non perché siano meno interessanti, ma perché non entrano nel circuito dei suggerimenti. È una nuova forma di disuguaglianza urbana, silenziosa e difficile da vedere, ma molto concreta.
Simulare la città per capire dove stiamo andando
Per studiare questi effetti, i ricercatori hanno creato un simulatore capace di riprodurre il dialogo continuo tra esseri umani e algoritmi. Un modello che osserva cosa succede quando le scelte non sono più isolate, ma si accumulano nel tempo.
Giovanni Mauro, della Scuola Normale Superiore, parla di un cambio di sguardo: i sistemi di raccomandazione non vanno più analizzati solo come strumenti tecnologici. Marco Minici, del Cnr-Icar, fa un passo in più: l’algoritmo è ormai un attore urbano, che influisce su equilibri sociali, accessibilità e opportunità.
La ricerca non lancia allarmi, ma invita a prendere coscienza. Se le città vengono anche “guidate” dagli algoritmi, allora progettarli non è solo una questione tecnica, ma anche culturale.