C’è una domanda che ogni docente di filosofia dovrebbe porsi in questi mesi, ed è più radicale di quanto sembri: che cosa significa imparare, quando una macchina può rispondere al posto nostro?
Il recente libro di Susanna Sancassani e Daniela Casiraghi, Il potere di imparare. Perché l’apprendimento è il fattore strategico nell’era dell’intelligenza artificiale (Mondadori, 2026, prefazione di Massimo Chiriatti), parte proprio da qui. La tesi di fondo è semplice da enunciare e dirompente nelle conseguenze: l’IA sta rendendo sempre meno centrale il possesso dell’informazione. Se una macchina recupera, sintetizza, traduce e produce testi in pochi secondi, il valore dell’apprendimento si sposta altrove. Non conta più sapere che cosa, ma sapere come costruire conoscenza attraverso ciò che si incontra.
Da delega cognitiva ad apprendimento aumentato
Le autrici introducono il concetto di AI-mentored learning: l’intelligenza artificiale non come sostituto di chi apprende, ma come mentore cognitivo che accompagna il processo senza sostituirsi al soggetto. È una distinzione pedagogica decisiva, che separa due usi radicalmente diversi della stessa tecnologia:
- l’IA che fa al posto mio → delega cognitiva
- l’IA che mi aiuta a pensare → apprendimento aumentato
Tra le due possibilità si gioca gran parte del futuro della didattica.
La conoscenza non siamo noi
Qui il discorso diventa filosoficamente interessante. La conoscenza umana non coincide con la quantità di informazioni possedute: diventa tale solo quando viene selezionata, interpretata, collegata, valutata, incorporata nell’esperienza. È un’idea che dialoga da vicino con Edgar Morin, che distingueva il semplice accumulo di informazioni dalla capacità di organizzare il sapere attraverso relazioni e contesti. Il problema educativo, allora, non è più l’accesso ai dati, ma chi stabilisce quali informazioni sono significative e in quale contesto acquistano senso.
C’è poi un secondo livello, altrettanto centrale: nessun contenuto nuovo attecchisce se non incontra una struttura cognitiva preesistente. Il richiamo a Piaget — assimilazione, accomodamento, riorganizzazione degli schemi — è immediato. Ma si può fare un passo oltre, con Vygotskij: l’apprendimento nasce nell’interazione con l’altro e con gli strumenti culturali. La domanda che apre il libro, e che vale la pena portare in classe, è se l’intelligenza artificiale possa diventare essa stessa uno strumento culturale attraverso cui si costruisce la zona di sviluppo prossimale.
Co-evolvere, non trasmettere
Sancassani e Casiraghi propongono di abbandonare il modello lineare docente→studente a favore di un processo dinamico in cui cambiano insieme il soggetto, le conoscenze, l’ambiente, gli strumenti, le relazioni. Il riferimento a Gregory Bateson è qui particolarmente produttivo: apprendere non significa acquisire una risposta, ma modificare i propri modelli di relazione con il mondo. Con l’IA non abbiamo più soltanto un ambiente informativo, ma un ambiente che dialoga con noi — e questo cambia la natura stessa dell’apprendimento.
L’essere umano come curatore
Il concetto forse più fecondo del libro è quello di human-as-curator: non un essere umano che deve controllare la macchina, ma un soggetto che cura — sceglie, contestualizza, confronta, attribuisce valore, elimina, mette in relazione, si assume la responsabilità della scelta. È un’idea che chiama in causa Hannah Arendt: per lei educare significa assumersi la responsabilità del mondo che consegniamo alle nuove generazioni. Con l’IA la domanda arendtiana si riformula così: se una macchina produce incessantemente possibilità, chi decide quali possibilità meritano di entrare nel nostro mondo?
Due controcanti necessari: Byung-Chul Han e Floridi
Il libro apre anche a un confronto critico. Byung-Chul Han ha descritto la contemporaneità come una società di sovrapproduzione informativa, prestazione e accelerazione: l’IA porta questa dinamica a un livello ulteriore, generando una quantità praticamente infinita di informazione personalizzata. Il problema, allora, non sarà solo l’accesso al sapere, ma la capacità di sottrarsi all’eccesso — apprendere come gesto quasi controculturale, come capacità di fermarsi e selezionare.
Con Luciano Floridi il quadro si allarga ulteriormente: l’IA non è solo uno strumento che si usa, ma sta modificando l’infosfera, l’ambiente informazionale in cui viviamo — come mostra il suo libro La quarta rivoluzione. La scuola, di conseguenza, non può limitarsi a insegnare “come usare l’IA”: deve insegnare come abitare un mondo in cui l’IA è già parte dell’ambiente cognitivo.
Nel suo libro più recente, Il nodo etico. Informazione e valori nella società digitale, Floridi porta questa riflessione sul piano dei valori: se viviamo ormai dentro l’infosfera, la domanda non riguarda più solo che cosa l’IA può fare, ma quali valori orientano — o dovrebbero orientare — il nostro modo di abitarla. È lo stesso nodo che la scuola si trova ad affrontare quando introduce l’IA in classe: non basta insegnare l’uso dello strumento, occorre rendere esplicito il sistema di valori con cui lo si usa.
Neuroni specchio e sé digitale: un limite dell’AI-mentored learning?
C’è un tassello che il libro di Sancassani e Casiraghi non affronta direttamente, ma che la loro proposta di IA-mentore inevitabilmente solleva: che cosa succede all’apprendimento quando manca un corpo dall’altra parte?
La scoperta dei neuroni specchio, compiuta da Giacomo Rizzolatti e dal suo gruppo a Parma negli anni Novanta — di cui faceva parte anche il neuroscienziato Vittorio Gallese — ha mostrato che una parte rilevante dell’apprendimento umano passa attraverso un meccanismo di risonanza motoria: osservare qualcuno compiere un’azione attiva, nel cervello di chi osserva, le stesse aree che si attiverebbero se l’azione fosse compiuta in prima persona. È un meccanismo alla base dell’imitazione, ma anche dell’empatia: capiamo l’altro perché lo simuliamo internamente, corpo con corpo.
Questo pone una domanda scomoda al modello dell’IA-mentore. Se una parte essenziale dell’apprendimento — soprattutto quello che passa per l’esempio, il gesto, la postura intellettuale di chi ci insegna — si fonda su un’attivazione corporea speculare, che tipo di apprendimento è quello mediato da un’intelligenza artificiale priva di corpo?
È proprio Gallese, uno degli scopritori dei neuroni specchio, ad affrontare la questione nel suo libro più recente, Il sé digitale. Dai neuroni specchio alla mediazione tecnologica. La sua tesi non è quella, prevedibile, di una disincarnazione prodotta dal digitale, ma qualcosa di più sottile: l’emergere di una nuova modalità di esperienza incarnata, riconfigurata da pratiche sensomotorie e affettive mediate dagli algoritmi. Accanto all’altro umano — ora sempre più mediato dagli schermi — compare un altro non umano, simulato e predittivo: l’intelligenza artificiale stessa. Un “alter” senza corpo, ma capace di parlare, ascoltare, rispondere.
Il punto, per la didattica, non è dunque se l’IA sostituisca o meno la relazione incarnata, ma come il nostro sistema di rispecchiamento si riorganizzi di fronte a un interlocutore che simula competenza senza possedere un corpo che pensa mentre parla. Il curatore di cui parlano Sancassani e Casiraghi, forse, deve curare anche questo: sapere quando il dialogo con la macchina è sufficiente, e quando invece serve tornare a un corpo che pensa insieme al nostro — la discussione in classe, il confronto diretto con il docente, il gesto che accompagna la spiegazione.
Una tabella per riassumere lo spostamento
Prima Con l’IA
Cercare informazioni Valutare informazioni
Memorizzare Comprendere
Produrre un testo Elaborare e verificare
Rispondere Formulare domande
Ripetere Interpretare
Cercare una soluzione Confrontare soluzioni
Sapere Dare senso al sapere
Usare strumenti Curare l’ambiente cognitivo
Un modello per la lezione di filosofia
La proposta più concreta del libro riguarda proprio la didattica. Invece di chiedere semplicemente “spiegate il pensiero di Hegel”, si può costruire un percorso in sette passaggi:
- Domanda iniziale — Che cosa significa libertà per Hegel?
- Prima elaborazione individuale — lo studente formula la propria ipotesi senza IA.
- Dialogo con l’IA — la macchina propone interpretazioni differenti.
- Verifica filosofica — lo studente confronta le risposte con il testo hegeliano.
- Contraddizione — deve individuare almeno un errore o una semplificazione dell’IA.
- Rielaborazione — costruisce una propria interpretazione.
- Metacognizione — risponde alla domanda: in che cosa è cambiata la mia interpretazione dopo il confronto con l’IA?
Questo è un modello autentico di AI-mentored learning, non un semplice uso tecnologico della macchina: la macchina entra nel processo, ma non lo sostituisce.
Il vero potere di imparare
Il titolo del libro racchiude tutto: il potere di imparare. Non è il potere di avere una macchina che sa moltissimo. È il potere di non cedere alla macchina la responsabilità del proprio apprendimento — di restare, in ogni dialogo con l’IA, il curatore ultimo del proprio sapere.
Bibliografia
- Sancassani, S., Casiraghi, D., Il potere di imparare. Perché l’apprendimento è il fattore strategico nell’era dell’intelligenza artificiale, prefazione di M. Chiriatti, Mondadori, 2026.
- Floridi, L., La quarta rivoluzione. Come l’infosfera sta trasformando il mondo, Raffaello Cortina Editore, 2017.
- Floridi, L., Il nodo etico. Informazione e valori nella società digitale, a cura di M. Durante, Raffaello Cortina Editore, 2026.
- Sini, C., Intelligenza artificiale e altri scritti, Jaca Book, 2024.
- Gallese, V., Il sé digitale. Dai neuroni specchio alla mediazione tecnologica, Raffaello Cortina Editore, 2026.
*Questo articolo è stato realizzato attraverso la mia ideazione con il supporto per l’immagine e per la ricerca con l’IA.
Approfondimenti
In questo intervento, il filosofo Luciano Floridi esplora le sfide e le opportunità dell’essere umano nell’era contemporanea segnata dall’intelligenza artificiale e dalla rivoluzione digitale. Attraverso un approccio multidisciplinare che mescola filosofia, teatro e conferenza, l’autore invita il pubblico a giocare gentilmente con le idee, trattandole come materia viva da plasmare con manualità concettuale. Il discorso ripercorre le tappe storiche delle grandi rivoluzioni umane — agricola, industriale e digitale — per comprendere come la tecnologia abbia trasformato radicalmente non solo la produzione e la manipolazione delle informazioni, ma anche la nostra stessa identità. Infine, l’analisi si concentra sulla crisi antropologica e identitaria generata dall’avvento dei dati e degli algoritmi, ponendo al centro la questione fondamentale di chi siamo e di chi vogliamo essere nel ventunesimo secolo.
Una manifattura dei concetti di Luciano Floridi: https://www.youtube.com/watch?v=56vuOqMCQmM
La filosofia affronta l’IA attraverso diversi punti chiave:
1. La filosofia come “manifattura dei concetti”
La filosofia sull’IA funziona come una vera e propria “manifattura dei concetti”. Fare filosofia oggi significa lavorare le idee con corporeità e manualità, “giocando gentilmente con le idee” (riprendendo Oscar Wilde), per dare forma e senso al presente anziché subirlo passivamente.
2. Una guida di navigazione nell’era del design
Richiamando la metafora del pilota della nave nella Repubblica di Platone, la filosofia assume il ruolo di guida orientativa. Il pilota non ha solo bisogno di competenze tecniche su venti e correnti, ma deve conoscere le stelle per sapere dove orientare la rotta. Nell’era digitale — che ha modificato la catena dell’informazione e la sua manipolazione, inaugurando un’epoca caratterizzata dal design e dalla scomposizione della realtà — la filosofia fornisce la visione e la direzione necessaria.
3. Ripensare la funzione dell’IA
Sul piano operativo, la prospettiva filosofica scompone la domanda “a cosa serve l’IA?” in tre prospettive:
- Smettere di fare \(x\): delegare alle macchine compiti ripetitivi o burocratici.
- Fare \(x\) per la prima volta: realizzare attività prima impossibili per mancanza di tempo, energie o risorse.
- Agire al posto nostro: inteso non come mera distruzione di lavoro, ma come profonda trasformazione del lavoro e moltiplicazione delle opportunità. Usare i modelli linguistici generativi solo per funzioni banali equivale a “usare una Ferrari come se fosse un trattore”.
4. I tre ruoli umani insostituibili e la responsabilità
Anche quando l’IA opera al posto nostro, l’analisi filosofica individua tre ruoli umani fondamentali che non possono essere delegati:
- Design dell’input e dell’ambiente: stabilire quali domande porre e progettare l’ecologia dei dati in cui l’agente opera.
- Controllo di qualità: verificare la correttezza e l’affidabilità dell’output, senza affidarsi ciecamente ai sistemi.
- Decisione finale sull’output: decidere cosa fare concretamente con la risposta ottenuta.
In ognuna di queste fasi, la responsabilità rimane sempre ed esclusivamente nostra.
5. Crisi d’identità e antropologia filosofica
L’avvento della rivoluzione dei dati e dell’IA ha innescato un doppio impatto che mette in crisi l’identità umana. La filosofia risponde a questa sfida costruendo un’antropologia filosofica per il XXI secolo, ponendosi la domanda essenziale: “Chi siamo e chi vogliamo essere come umanità nell’era digitale?”.
A cosa serve l’AI di Luciano Floridi: https://www.youtube.com/watch?v=2OrZ5FyjCVc
