I Principi del Nuovo Abitare

  1. Enormi quantità e qualità di dati sono necessari per la nostra sopravvivenza. Nel nostro mondo globalizzato e iperconnesso siamo esposti sempre più a fenomeni complessi. Per comprenderli e per averci a che fare abbiamo necessità di avere a che fare con enormi quantità e qualità di dati. Senza, non siamo in grado di comprendere il mondo in cui viviamo. Tutti noi, dal semplice cittadino all’azienda globale. Ne va della nostra sopravvivenza dignitosa e della possibilità di godere dei nostri diritti e delle nostre libertà. La pandemia iniziata nel 2020 ne è la prova lampante. E presto arriveranno i cambiamenti climatici, le migrazioni, l’energia, la povertà etc. I dati e la computazione sono necessari per la nostra sopravvivenza e per la nostra capacità di trarre senso dal mondo: devono uscire dalla tecnica ed entrare nella cultura.
  2. I dati non sono più quelli di una volta. L’epoca dell’industria era lineare, e i dati erano importanti perché si potevano contare. Ora è l’epoca delle reti, e nulla più è lineare: tutto è interconnessione. Anche i dati. Nell’enormità della globalità e nella condizione dell’iperconnessione, i dati non sono più importanti perché si possono contare, ma perché ci si possono trovare forme dentro. Che è quello che fanno le IA: ci trovano le forme dentro, come noi faremmo guardando le nuvole. Questo passaggio dal conteggio alla forma segna un’epoca. Questo apre nuove questioni, perché “trovare forme ricorrenti” vuol dire “interpretare”. Quando la computazione “interpreta”, si pone il problema etico e della possibilità di attribuire una responsabilità. Sono questioni relazionali, di sociologia e psicologia degli algoritmi che, data la loro complessità, sono solo parzialmente controllabili dai loro creatori. Servono nuovi ruoli sociali per la computazione, nuove relazioni, nuove alleanze. La computazione non può rimanere chiusa nei data center, deve stare con noi, nella società, nelle comunità, nell’ambiente, nello spazio pubblico, e deve essere possibile negoziare, fare amicizia, litigare, denunciare un agente computazionale, proprio come con qualsiasi altro attore delle nostre società.
  3. Nuove alleanze con gli agenti computazionali. Occorre quindi concepire nuove alleanze con gli agenti computazionali, perché noi non abbiamo alcuna sensibilità per queste enormità di dati. Senza queste nuove alleanze non possiamo sopravvivere nel mondo. La computazione può tradurre i dati che ci servono per abitare il mondo in nuove sensibilità, in visualizzazioni, luci, suoni, in nuove tattilità.
  4. Dati come common ground, computazione come traduzione e per stabilire nuove relazioni. Tutti producono e possono produrre dati: le persone, gli animali, le piante, le foreste, gli edifici, le città, le comunità, le aziende, i territori, i virus. I dati, quindi, possono costituire un common ground, un terreno comune per tutti questi attori del nostro ecosistema, su cui incontrarsi e stabilire nuove relazioni e nuove sensibilità.
  5. Dai modelli estrattivi ai modelli generativi. Dati e computazione, attualmente, sono interpretati secondo modelli estrattivi, proprio come il petrolio. Questo parallelo è altamente problematico, ed è alla base della quasi totalità dei problemi che si stanno manifestando globalmente riguardo la gestione dei dati, la violazione dei diritti e delle libertà delle persone. Ora i dati vengono estratti (dall’ambiente, dai comportamenti delle persone, dai raccolti, dai mercati…), e separati dal contesto, per ricomparire poi sotto forma di prodotti, servizi e decisioni. Un po’ come avveniva nelle colonie. I dati, invece, dovrebbero diventare a “chilometro zero”. Il che non vuol dire assolutamente che deve esistere un’industria. Ma vuol dire che quest’industria deve essere sostenibile per l’ambiente, la società, i diritti e le libertà delle persone. Avere il dato a chilometro zero, presso chi lo genera, risolve tutti i problemi della filiera del dato, da quelli della privacy, alla portabilità, alla verificabilità, su su, fino all’enorme insostenibilità ambientale dei grandi data center, che squagliano i ghiacciai, dove invece, per mantenere i dati della mia azienda agricola mi basta un pannellino solare da pochi euro. Dai modelli estrattivi occorre invece passare ai modelli generativi, in cui, come visto prima, è il soggetto che genera e mantiene i dati, e li mette a disposizione in maniera ecosistemica, individualmente e secondo i suoi ruoli nelle comunità e nella società: i dati diventano autobiografia, espressione, auto-rappresentazione.
  6. Data and Computation cyberdiversity. Esattamente come avviene negli ecosistemi fisici, il concetto di diversità è di importanza fondamentale e sostanziale anche per i dati e la computazione. Diversità, per i dati e per la computazione, significa che significa che ci possono essere diverse cose o modelli di cose che possiamo chiamare agenti computazionali. Per esempio, attualmente c’è un singolo modello di cose che chiamiamo Intelligenza Artificiale: una qualche forma o combinazione di reti neurali che richiedono grandi quantità di potenza computazionale, e che inizialmente vengono addestrati con grandi dataset per cercare di automatizzare un certo task. Ciò corrisponde a dire che tutti i nostri sistemi di IA condividono e dipendono da un singolo DNA computazionale e che, quindi, condividono anche tutte le fallacie, mancanze e limiti di questa singola modalità di intelligenza. La presenza di un singolo modello di intelligenza espone tutti i sistemi umani e non umani con cui interagisce alle stesse fragilità e alla stessa scarsa capacità di resilienza: se qualcosa va storto, tutto va storto, proprio come avviene per l’agricoltura. Questo concetto vale anche per i dati: come possiamo prendere in considerazione DNA diversi, DNA culturali, per ciò che chiamiamo IA, o algoritmi, o dati? Ci sono dei modi. Ad esempio, nel progetto Antitesi, abbiamo creato un’IA che evolve lentamente, come una pianta, in cui non c’è mai un momento in cui l’IA è addestrata in maniera massiva, e questo trasforma completamente la possibilità per altri attori di stabilire relazioni e alleanze con l’intelligenza artificiale, i requisiti di potenza computazionale e i requisiti energetici, perché è necessaria meno energia ed è tutto più adatto per modelli di intelligenza artificiale distribuiti. Questo vale anche per ciò che chiamiamo Queer AI e Community AI.
  7. Tecnologie fragili, sensibili, capaci di soffrire e di avere esperienza del limite. “Tanto maggiore è l’esposizione dei soggetti a sistemi e tecnologie che non possono soffrire, tanto maggiore è la probabilità che a soffrire siano i fruitori, gli utenti e gli amministrati da queste tecnologie e sistemi.” (Aldo Masullo, qui https://www.youtube.com/watch?v=OwHsZNVF6Kw e qui https://www.youtube.com/watch?v=61aKlYFtCU4). Come è possibile stabilire nuovi tipi di alleanze con gli agenti computazionali e, addirittura, relazioni, riconoscimenti, rapporti generativi anziché estrattivi?
    Servono delle tecnologie diverse, sensibili e capaci di avere esperienza del limite. Che siano in grado di avere esperienza della “sofferenza” ed, eventualmente, della “morte”, per poter dare vita a nuove forme realmente empatiche con il resto della biosfera che, per definizione, è ciò che muore (in quanto vive).
    Non si tratta di una relazione “militarizzata” (come invece è la recente dichiarazione di Tesla e dei suoi robot che possono essere sconfitti in combattimento da un umano). Si tratta invece di una necessaria capacità di sensibilità e di limitatezza.
  8. Nuova concezione dell’identità digitale: dall’identificazione digitale alle identità digitali. I dati sono strettamente collegati al tema dell’identità digitale. Il modello di identità digitale che si dà per scontato è molto lontano dall’identità digitale, per come si manifesta nella realtà. Infatti l’identità, nei sistemi digitali, è un concetto che ha molte più declinazioni rispetto al concetto di identificabilità che si usa al suo posto. L’identità digitale può essere individuale, anonima, collettiva, temporanea, transitiva, e remix di tutte queste modalità (ad esempio una identità collettiva e temporanea per rappresentare tutti i partecipanti ad un evento senza doverli necessariamente identificare). I maggiori problemi che si incontrano rispetto al trattamento dei dati (per esempio privacy, interoperabilità etc) hanno proprio a che vedere con questa discrepanza tra identità e identificabilità, tra quello che c’è nel mondo e quello che esiste nelle burocrazie, nelle amministrazioni, nei servizi. Per esempio, noi, come centro di ricerca, usiamo un protocollo che si chiama Ubiquitous Commons che mette a disposizione proprio questo sistema di identità nativamente digitale, in cui, proprio come nella vita digitale, io, soggetto X, posso avere più identità: individuo, anonimo, parte dell’identità collettiva del mio condominio o della mia azienda, l’identità transitiva di quando muore un mio caro e mi trasferisce dei beni (e dei dati) in eredità, e così via. Diversi dati li produco con diverse identità: quando configuro la mia caldaia smart ci metto la mia id individuale per pagare la bolletta, l’id condominiale per calcolare l’efficienza energetica e un id transitivo per quando dovrò fare la voltura. Sono i modelli culturali che hanno bisogno di evoluzione, e i modelli burocratici ed amministrativi: le tecnologie ci sono già tutte.
  9. Fine dello Human Centered Design, inizio dell’Ecosystemic Design. L’essere umano non è al centro di nulla, e quando lo pensa fa danni. L’essere umano è parte di un ecosistema relazionale con altri esseri umani, la biosfera, l’ambiente, le organizzazioni, le istituzioni e così via. Occorre iniziare a progettare per questa rete di relazioni o di interconnessioni, non secondo qualche bizzarra concezione rinascimentale che vede l’essere umano al centro della prospettiva.
  10. Il ruolo dell’arte: la sensatilità. Non abbiamo alcuna sensibilità per tutte queste diverse quantità e qualità di dati. Inoltre, tutte le espressioni dei tanti attori dell’ecosistema, esperibili tramite i dati, corrispondono a sensi e sensibilità completamente differenti tra loro. Per avere esperienza di queste espressioni così diverse tra loro, quindi, dobbiamo predisporci ad entrare in contatto con sensibilità diverse, aliene, queer, che devono essere tradotte le une nelle altre, oltre l’utilità. Questo è il ruolo dell’arte: rendere sensatili queste espressioni e rappresentazioni, ovvero esposte ai sensi e, quindi, generando sensazione e senso.
  11. I dati e la computazione sono il più grande bene culturale prodotto dall’umanità. Questo enorme processo continuo di traduzione di dati in artefatti culturali tramite la computazione non ha pari nell’intera storia dell’essere umano, per ricchezza, diversità, varietà e capacità di esprimere culture, linguaggi, luoghi, tempi, usanze, metodi, processi e ogni altro elemento del nostro ecosistema e delle nostre civiltà.

Artist. President at https://www.he-r.it/, founder at http://www.artisopensource.net/. Teaches Near Future Design and Transmedia Design.

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