Le regole del futuro nascono nel cyberplace. Per una geografia dell’intelligenza artificiale

Abstract

L’intelligenza artificiale interviene nello spazio tanto quanto interviene nelle pratiche sociali, producendo ambienti in cui persone e sistemi artificiali entrano continuamente in relazione. Qui si propone di leggere questo spazio attraverso il concetto di cyberplace, elaborato per superare la separazione fra dimensione fisica e digitale. Interrogare un sistema di IA significa abitare un luogo relazionale, situato e diseguale, nel quale si producono anche forme di regolazione incorporate direttamente nella configurazione degli ambienti digitali, che guida l’accesso alla conoscenza, definendo ciò che risulta visibile, credibile, raggiungibile o semplicemente più facile da fare. Le regole del futuro nascono quindi anche nelle infrastrutture, nelle interfacce, nelle modalità di accesso e nelle pratiche quotidiane attraverso cui abitiamo questi spazi. Osservarli con lo sguardo della geografia aiuta a capire dove si concentra il potere algoritmico e quali territorialità sta costruendo.

Dal cyberspace al cyberplace

La storia del rapporto tra geografia e tecnologie digitali è anche la storia di un progressivo ripensamento dello spazio. Il cyberspace degli anni Novanta era stato immaginato come uno spazio altro e immateriale, separato dalla concretezza dei luoghi; il termine conteneva l’idea di una dimensione virtuale globale, raggiungibile attraverso computer e dispositivi, nella quale le azioni sembravano svolgersi altrove rispetto allo spazio della vita quotidiana. Persino quando si iniziò a riconoscere al cyberspazio una qualche consistenza geografica, il suo legame con il mondo materiale veniva ricercato soprattutto nella localizzazione fisica degli utenti e delle infrastrutture che consentivano loro di connettersi.

Quella separazione è diventata rapidamente insostenibile. La diffusione delle tecnologie digitali ha dissolto progressivamente i confini tra i luoghi della materialità e quelli dell’immaterialità, mostrando quanto le reti siano capaci di attraversare e modellare lo spazio. Da questa dissoluzione dei confini nasce il passaggio dal concetto di cyberspace a quello di cyberplace.

La differenza fra i due termini è tutt’altro che nominale. Parlare di place, anziché semplicemente di space, significa tirare in ballo una categoria molto più complessa di quella piatta, cartesiana, di spazio. Significa, effettivamente, suggerire che quello digitale è un luogo vissuto e attraversato da pratiche quotidiane e che questo luogo, da quelle stesse pratiche, riceve significato. Le relazioni che si sviluppano online, è evidente, generano conseguenze massicce che attraversano continuamente la soglia tra online e offline, intervenendo nei processi attraverso cui attribuiamo significato ai territori e costruiamo il nostro rapporto con essi.

Lo spazio geografico, del resto, si produce attraverso pratiche e rappresentazioni, dentro rapporti di potere che ne determinano il significato, è sempre qualcosa di più di una superficie sulla quale collocare oggetti, persone, pratiche e fenomeni. Un ambiente di questo tipo appartiene allora pienamente alla geografia, è lo spazio in cui trascorriamo una parte consistente della vita, costruiamo relazioni, lavoriamo, impariamo, produciamo conoscenza ed esercitiamo forme di cittadinanza.

La comunicazione stessa partecipa a questa produzione spaziale. Nel volume Place, cyberplace e le nuove geografie della comunicazione (Albanese, Graziano, 2020) si ricorda, attraverso Jansson e Falkheimer, come spazio e comunicazione siano due dimensioni interdipendenti dal momento che le pratiche comunicative avvengono nello spazio e, contemporaneamente, partecipano alla sua produzione. Le reti digitali rendono ancora più evidente questa reciprocità, intrecciando continuamente dimensioni materiali, simboliche, immaginarie e affettive.

Il cyberplace nasce dentro questo intreccio come uno spazio relazionale prodotto dalla continua ibridazione delle due dimensioni, fisica e digitale. La distinzione tra reale e virtuale perde così gran parte della propria capacità esplicativa, quello che accade online produce conseguenze nei territori materiali, mentre ciò che avviene nei territori alimenta e orienta le relazioni digitali. L’intelligenza artificiale interviene oggi in questa geografia già ibrida e ne modifica ulteriormente la struttura.

 

Quando nel cyberplace entra l’intelligenza artificiale

La trasformazione più interessante introdotta dall’intelligenza artificiale generativa riguarda la qualità dell’interazione. Per molti anni abbiamo abitato ambienti digitali nei quali la relazione avveniva prevalentemente fra esseri umani, mediata da infrastrutture tecnologiche, scrivevamo un messaggio a qualcuno, cercavamo informazioni prodotte da altri, pubblicavamo contenuti destinati a essere letti e commentati da altri utenti.

L’intelligenza artificiale generativa introduce nell’ambiente relazionale un interlocutore di natura differente, si tratta della relazione che si stabilisce ora anche con la tecnologia, oltre che attraverso di essa. Il passaggio è geograficamente rilevante perché sposta la tecnologia dal ruolo di infrastruttura che rende possibile la relazione a quello di soggetto che vi partecipa attivamente, contribuendo insieme agli altri attori a produrre lo spazio in cui la relazione stessa si svolge. Se la geografia considera i luoghi il risultato di relazioni fra soggetti, un sistema capace di rispondere e di orientare le decisioni successive diventa esso stesso uno di questi soggetti, e la sua presenza modifica la configurazione dell’ambiente allo stesso modo in cui la modificherebbe l’ingresso di una nuova persona in una conversazione.

Quando interroghiamo un sistema di intelligenza artificiale, la tecnologia partecipa direttamente all’interazione: restituisce una risposta, propone nuove connessioni, organizza informazioni, elabora possibilità, reagisce alle richieste successive. L’ambiente digitale diventa, così, uno spazio nel quale l’azione umana incontra una capacità di risposta automatizzata che interviene nel processo attraverso cui si costruiscono significati e si prendono decisioni.

Di conseguenza, il prompt può essere letto anche come una pratica spaziale poiché è l’atto attraverso cui entriamo in relazione con un ambiente e, interrogandolo, contribuiamo a configurarlo. Una stessa tecnologia produce esperienze differenti a seconda di chi la utilizza, di ciò che viene chiesto, delle competenze con cui viene interrogata, del contesto sociale e culturale dal quale si formula la domanda e degli obiettivi per i quali la risposta verrà utilizzata. Il cyberplace dell’intelligenza artificiale è dunque tutt’altro che uniforme perché, esattamente come nei luoghi, è frutto di relazioni differenti e specifiche e queste relazioni e tutte le pratiche derivate sono situate, e cambiano a seconda di chi abita quel luogo.

Questa prospettiva permette anche di evitare una delle semplificazioni più ricorrenti nel discorso pubblico sull’IA, quella di una tecnologia che agisce ovunque nello stesso modo. L’accesso alle infrastrutture digitali, la qualità delle connessioni, le competenze necessarie per utilizzarle, le lingue disponibili, la quantità e la tipologia dei dati sui quali i sistemi vengono costruiti, le possibilità economiche di accedere a determinati servizi sono distribuiti in maniera profondamente diseguale. Questa distribuzione ineguale tende a riprodurre la geografia esistente e, in alcuni casi, a produrne di nuove. Sappiamo bene come chi dispone già di connessioni veloci e di competenze digitali, e può permettersi l’accesso ai servizi più avanzati, utilizza più facilmente anche i sistemi di intelligenza artificiale, la disuguaglianza di partenza si trasmette così da un livello all’altro. La geografia che l’IA costruisce si intreccia con quella ereditata, ma introduce anche linee di frattura proprie. La qualità di una risposta dipende dalla lingua in cui viene formulata la domanda e dalla quantità di dati disponibili su un determinato contesto, fattori che seguono logiche diverse da quelle della disuguaglianza economica. Lo mostra la ricerca che Mark Graham ha condotto e conduce da oltre un decennio, confluita nel volume Geographies of Digital Exclusion, scritto con Martin Dittus: l’Occidente e le economie avanzate dell’Oriente producono e ospitano la parte più consistente dei dati disponibili online, dalle voci di Wikipedia alle mappe geolocalizzate, mentre gran parte del resto del mondo compare in quei database in misura molto minore. Questa sovrarappresentazione rende quei territori più visibili nei sistemi che si addestrano su quei dati e le connessioni che li riguardano più solide, in un effetto che lo stesso Graham chiama informational magnetism, i luoghi già centrali attraggono ulteriore attenzione e, con essa, ulteriori dati, in un circolo che si autoalimenta.

Un’intelligenza artificiale costruita su questi archivi tende quindi a rappresentare con maggiore precisione i contesti già sovrarappresentati, lasciando ai margini quelli che lo erano già nella geografia dell’informazione precedente. Un territorio economicamente avvantaggiato, ma la cui lingua è scarsamente rappresentata nei dati di addestramento, può trovarsi in una posizione di svantaggio che non aveva con le tecnologie digitali precedenti.

Già nell’analisi delle tecnologie smart emergeva la necessità di sottrarsi a un tecno-entusiasmo capace di presentare l’innovazione come automaticamente inclusiva. L’integrazione tra spazi fisici, sociali, istituzionali e digitali può ampliare le possibilità di partecipazione e co-creazione, ma porta con sé questioni relative alla datafication, all’accesso, alla governance e alla trasparenza che accompagnano l’infrastrutturazione tecnologica. La stessa cautela diventa ancora più importante quando l’infrastruttura digitale interviene direttamente nella produzione di contenuti e conoscenza, oltre che nella connessione fra soggetti.

Il problema geografico dell’intelligenza artificiale riguarda quindi la distribuzione della capacità di agire nel cyberplace, ovvero chi può accedervi, con quali competenze e attraverso quali infrastrutture. Riguarda anche una seconda questione, meno evidente, che a che fare con quali comportamenti questo luogo rende possibili, probabili o difficili. Da qui, dallo spazio, si arriva alle regole.

 

Le regole che non sembrano regole

Quando pensiamo alle regole dell’intelligenza artificiale, pensiamo quasi inevitabilmente alla legge e a ciò che uno Stato può autorizzare o vietare, agli obblighi imposti alle imprese, alla tutela dei dati personali, alla trasparenza degli algoritmi, alla responsabilità per le decisioni automatizzate. Sono questioni indispensabili, che però rappresentano una parte soltanto del problema, perché ogni spazio possiede anche regole che più facilmente si celano dietro forme implicite che possono essere assunte in vario modo dalla norma giuridica.

Questo tipo di regole implicite è caratterizzato dalla produzione di effetti prima di tradursi in un divieto esplicito e sempre la ricerca di Graham lo dimostra bene. Nessuna norma stabilisce che un luogo debba risultare meno visibile di un altro su Wikipedia o su Google Maps, eppure la quantità di dati raccolti su quel luogo, la lingua in cui sono scritti, la fitta rete di rimandi che lo collega ad altri contenuti e la frequenza con cui viene aggiornato determinano quanto sarà facile trovarlo e includerlo in una risposta. Significa che la regola viene scritta nell’architettura dei dati, nel modo in cui un’infrastruttura digitale seleziona e mette in relazione le informazioni disponibili, rendendo alcuni luoghi più raggiungibili di altri. Qualcosa di analogo accade nel cyberplace dell’intelligenza artificiale.

Le piattaforme digitali hanno già mostrato con numerosi esempi come il design di uno spazio tecnologico possa orientare le possibilità di interazione e, di conseguenza, le forme della partecipazione. La possibilità teorica di prendere parte a un ambiente digitale non garantisce che quell’ambiente sia democratico, dall’alfabetizzazione all’accesso, passando attraverso la configurazione delle piattaforme, sappiamo che possono prodursi conseguenze molto concrete su inclusioni ed esclusioni.

Le piattaforme digitali hanno già fatto emergere numerosi esempi su come il design di uno spazio tecnologico possa orientare le possibilità di interazione e, di conseguenza, le forme della partecipazione. Danah Boyd lo ha documentato analizzando le affordance dei social network — persistenza, replicabilità, ricercabilità e scalabilità dei contenuti — che orientano concretamente il modo in cui le persone gestiscono pubblici e conversazioni online. Il caso di Twitter è emblematico, prima del 2009 la condivisione avveniva copiando manualmente il testo con la sigla RT, mentre l’introduzione del pulsante di retweet ha reso il gesto immediato, moltiplicando la velocità e la scala della diffusione dei contenuti, un effetto che la stessa Boyd ha studiato insieme a Golder e Lotan. Anche Wikipedia mostra come un’infrastruttura possa scoraggiare la partecipazione senza vietarla esplicitamente, le pagine di discussione, dove si negoziano le modifiche, generano un livello di conflitto che allontana soprattutto le editrici donne, oggi meno del 15% della comunità di chi contribuisce all’enciclopedia.

Con l’intelligenza artificiale questa capacità regolativa diventa ancora più profonda, perché investe direttamente l’accesso alla conoscenza. Ciò che viene restituito come risposta, ciò che viene selezionato e sintetizzato, il modo in cui un problema viene rappresentato, le possibilità che vengono prospettate e quelle che rimangono fuori dal campo della risposta, tutto questo partecipa alla costruzione dell’ambiente nel quale l’utente agirà successivamente. Si tratta di condizioni che organizzano il campo delle possibilità prima di mostrarsi come un divieto o un permesso esplicito. Si tratta, allora, di una forma di normatività spaziale, che agisce attraverso la struttura stessa dell’interazione.

Chiedersi chi scriva le regole del futuro significa quindi interrogarsi su chi costruisca gli spazi nei quali quelle regole vengono quotidianamente praticate. Nel cyberplace la norma emerge da una pluralità di attori — istituzioni, imprese tecnologiche, progettisti, sviluppatori, utenti — insieme a elementi non umani come infrastrutture e dati, organizzati attraverso sistemi di classificazione. Nessuno di questi elementi, preso isolatamente, esaurisce il processo poiché è la loro relazione a produrre le condizioni in cui l’azione diventa possibile.

La questione acquista una rilevanza particolare quando riguarda la conoscenza. Per secoli abbiamo associato la produzione e la legittimazione del sapere a luoghi riconoscibili — università, biblioteche, scuole, laboratori, redazioni, archivi — dotati di regole e gerarchie proprie, che si esprimono anche in rituali di accesso attraverso cui viene attribuita autorevolezza alla conoscenza. L’intelligenza artificiale introduce un ambiente ulteriore, molto più poroso, nel quale una parte crescente delle pratiche di ricerca, apprendimento, interpretazione e verifica delle fonti può svolgersi attraverso una relazione conversazionale con una macchina.

Il luogo della conoscenza cambia e, con esso, cambiano le relazioni che al suo interno diventano possibili come le forme dell’autorialità, il rapporto fra produzione individuale e conoscenza distribuita, i tempi dell’accesso all’informazione, il rapporto fra domanda e risposta, persino la posizione di chi apprende rispetto a chi tradizionalmente deteneva il sapere. Il cyberplace diventa così anche uno spazio politico e la distribuzione della conoscenza resta sempre, allo stesso tempo, una distribuzione di possibilità d’azione.

 

Una geografia del potere algoritmico

La geografia può offrire a questo dibattito qualcosa di specifico che risiede nella sua capacità di osservare simultaneamente relazioni, scale, differenze e processi di territorializzazione.

Chiedersi dove si trovi l’intelligenza artificiale porta a scoprire che la risposta è plurale. È nei dispositivi che utilizziamo, nelle piattaforme alle quali accediamo, nelle istituzioni che la adottano, nelle pratiche quotidiane che progressivamente la incorporano. È anche nelle infrastrutture materiali che ne consentono il funzionamento, nei luoghi in cui vengono raccolti e conservati i dati, nelle reti energetiche che la sostengono, nei territori in cui si concentrano risorse, competenze, infrastrutture e capacità decisionali. La presunta immaterialità dell’intelligenza artificiale nasconde una geografia estremamente concreta.

Allo stesso tempo, il suo potere si manifesta nella capacità di organizzare relazioni a distanza e produrre prossimità indipendentemente dalla contiguità fisica. Il vicino e il lontano vengono continuamente ricomposti, una persona può interagire con un sistema sviluppato altrove, alimentato da infrastrutture collocate altrove e costruito attraverso dati provenienti da una molteplicità di contesti, mentre utilizza il risultato di quella relazione per prendere una decisione che produce conseguenze nel proprio luogo. Il cyberplace tiene insieme queste scale diverse, dal server al gesto quotidiano di chi lo interroga.

È proprio questa caratteristica a renderlo utile per leggere geograficamente l’intelligenza artificiale. Permette di superare tanto l’illusione di uno spazio digitale completamente deterritorializzato quanto una lettura che riduca la geografia dell’IA alla sola localizzazione delle sue infrastrutture. Tra la materialità del server e l’esperienza dell’utente esiste una trama di relazioni, rappresentazioni, pratiche e poteri che produce territorio.

Nel volume Place, cyberplace e le nuove geografie della comunicazione (Albanese, Graziano, 2020) avevamo descritto il territorio come il risultato degli artefatti materiali insieme alle costruzioni simboliche e alle pratiche attraverso cui viene organizzato. Il cyberplace appariva così come un interstizio interattivo nel quale prendeva forma un paesaggio fluido, continuamente ricostruito dalle relazioni e dalle rappresentazioni che vi convergevano. L’intelligenza artificiale rende oggi quell’interstizio ancora più denso, perché moltiplica le situazioni in cui l’azione emerge dalla relazione fra soggetti umani e sistemi tecnologici.

La domanda fondamentale, allora, riguarda meno la potenza dell’intelligenza artificiale e più il modo in cui il suo potere si spazializza, dove si concentra, attraverso quali relazioni opera, quali soggetti rende più capaci di agire e quali nuove territorialità contribuisce a costruire.

Tutte queste, sono domande intrinsecamente geografiche.

 

Il futuro ha luogo

Le regole del futuro non nasceranno soltanto nei parlamenti, nelle istituzioni sovranazionali, nei tribunali o nei codici elaborati per disciplinare l’intelligenza artificiale. Nasceranno anche nelle pratiche quotidiane attraverso cui impariamo ad abitare ambienti in cui soggetti umani e sistemi artificiali entrano continuamente in relazione, e nelle scelte tecniche che questo articolo ha provato a rendere visibili cioè tramite la selezione dei dati che rende un luogo più o meno rappresentato, la scelta delle lingue incluse nell’addestramento di un modello, il design di un’interfaccia che favorisce alcune forme di conversazione, scoraggiandone per contro altre, l’architettura di una piattaforma che decide chi resta e chi va.

Alcune di queste regole saranno norme esplicite, scritte in un regolamento o in un termine di servizio, altre resteranno incorporate nelle infrastrutture, nelle interfacce, nelle modalità di accesso e nei processi attraverso cui la conoscenza viene organizzata, stabiliranno ciò che è vietato, oppure agiranno più silenziosamente, definendo ciò che è visibile, raggiungibile, accessibile, credibile o semplicemente più facile da fare. Una soglia di training, la lingua prevalente in un dataset, la fonte scelta come autorevole, l’ordine in cui un modello elenca le proprie risposte sono decisioni tecniche che producono conseguenze normative, pur senza passare mai attraverso l’approvazione di un parlamento. Parlare di regole del futuro significa dunque parlare anche di spazio, e di chi ha la possibilità di disegnarlo.

Anche le normative più sofisticate faticano a raggiungere questo livello. L’AI Act europeo, entrato in applicazione per gradi tra il 2025 e il 2026, adotta un approccio basato sul rischio e distingue pratiche vietate, sistemi ad alto rischio, sistemi soggetti a obblighi di trasparenza e modelli di uso generale con requisiti propri, imponendo garanzie proporzionate alla gravità delle conseguenze che un sistema può produrre.

La classificazione segue una logica funzionale, costruita attorno alla domanda a cosa serve un sistema: biometria, selezione del personale, valutazione del credito e giustizia predittiva ricadono così in categorie di rischio precise, con obblighi che crescono al crescere delle conseguenze possibili per le persone. Le scelte che riguardano la composizione dei dati di addestramento restano fuori da questa griglia, perché non sono legate a un singolo uso, attraversano trasversalmente ogni applicazione costruita sullo stesso modello, a prescindere dalla categoria di rischio in cui quell’applicazione ricadrà.

L’obbligo che più si avvicina a questo livello riguarda i modelli di uso generale, tenuti a pubblicare una sintesi sufficientemente dettagliata dei contenuti utilizzati per l’addestramento. Si tratta di un obbligo di disclosure — dichiarare che cosa un modello ha imparato — più che di uno standard capace di garantire un apprendimento equilibrato tra lingue e territori. La differenza si misura concretamente dato che la ricerca sulle prestazioni dei grandi modelli linguistici documenta scarti fra il 12 e quasi il 20 per cento nella qualità delle risposte fornite in lingue africane rispetto all’inglese, e per le lingue meno rappresentate l’accuratezza resta spesso sotto il 45 per cento anche nei sistemi più avanzati. Una sintesi pubblica dei dati di addestramento può segnalare che quelle lingue sono presenti nel corpus, ma non misura, e tanto meno corregge, uno scarto di questa entità, la trasparenza documentale e l’equità del risultato restano due piani distinti.

Un discorso simile vale per la fonte che un sistema privilegia quando le informazioni disponibili sono in conflitto tra loro. Ogni risposta generata implica una selezione su quale fonte trattare come più affidabile o quale versione dei fatti riportare per prima. È una funzione che assomiglia a quella editoriale e che però elude le responsabilità che il diritto attribuisce da tempo a chi pubblica un’informazione, svicola dagli obblighi di rettifica alla responsabilità per la diffamazione, perché un sistema di intelligenza artificiale non viene giuridicamente trattato come un editore.

Anche l’ordine con cui una risposta viene costruita produce un effetto studiato da tempo nella ricerca sui risultati di ricerca online, le informazioni collocate all’inizio di un testo vengono lette e utilizzate più spesso di quelle collocate più in basso, indipendentemente dalla loro qualità. È una decisione tecnica ancora prima che una scelta editoriale dichiarata, e nessuna norma oggi la disciplina.

Queste scelte, come la composizione di un dataset, la lingua in cui un modello viene addestrato meglio, la fonte privilegiata in caso di risposte contrastanti, l’ordine con cui una risposta viene costruita, restano dunque decisioni tecniche che raramente rientrano negli obblighi di trasparenza previsti dalla legge, pur producendo effetti equivalenti a quelli di una norma.

Il concetto di cyberplace aiuta a riconoscere che l’ambiente digitale nel quale l’intelligenza artificiale opera è un luogo prodotto da relazioni, attraversato da differenze e organizzato attraverso rapporti di potere, un luogo intrecciato agli spazi materiali della vita quotidiana, dove ciò che accade può modificare il modo in cui apprendiamo, lavoriamo, partecipiamo, decidiamo e interpretiamo il mondo. Come mostra la ricerca di Graham sulla geografia dei dati, il cyberplace riflette le disuguaglianze già esistenti e, al tempo stesso, le rielabora secondo logiche proprie, capaci di produrne di nuove.

La geografia può contribuire a questa riflessione perché da tempo considera lo spazio una costruzione relazionale e politica, storicamente attraversata da conflitti e rapporti di forza. Applicare questa prospettiva all’intelligenza artificiale significa riconoscere che l’innovazione tecnologica produce nuove spazialità e che ogni nuova spazialità porta con sé forme specifiche di accesso, esclusione, prossimità e potere. Significa anche chiedersi, caso per caso, chi stia disegnando quelle spazialità, ovvero quali aziende, quali comunità di sviluppatori, quali infrastrutture di dati e quali scelte regolatorie stanno definendo l’accesso alla conoscenza di domani e con quale margine di consapevolezza da parte di chi le abita ogni giorno.

Osservare questo livello richiede strumenti complessi e che possano supportare e arricchire la sola analisi giuridica. Significa mappare la provenienza dei dati con cui un sistema viene addestrato, misurare quali lingue e quali territori risultano sovra o sottorappresentati, seguire il modo in cui un’interfaccia guida le domande che le vengono poste. È un lavoro che la geografia può condurre insieme a chi progetta questi sistemi, a chi li regola, a chi li studia e a chi semplicemente li usa ogni giorno, portando nella discussione categorie quali spazio, relazione, territorio e potere, che il dibattito giuridico da solo raramente mobilita.

Capire chi scriverà le regole del futuro richiede allora di osservare i luoghi nei quali quelle regole stanno già prendendo forma, senza aspettare che diventino leggi per potersi accorgere della loro esistenza.

Il cyberplace, il concetto proposto per leggere gli effetti territoriali del web, torna oggi utile proprio per questo, è lo spazio in cui, ogni giorno, la relazione fra persone e sistemi artificiali costruisce silenziosamente le condizioni della conoscenza e dell’azione di domani.