Il saggio di Caligiuri, “L’algoritmo educativo e i suoi nemici”, propone di riportare l’Intelligenza artificiale dentro una cornice pedagogica e politica, contrastando il dominio del capitalismo della sorveglianza e orientando gli algoritmi verso finalità critiche ed emancipative, con il decisore pubblico chiamato a guidare questa transizione. La recensione di Franco Mileto
Il saggio di Mario Caligiuri L’algoritmo educativo e i suoi nemici, recentemente pubblicato sul numero 2026-1 della rivista “Studi della Formazione” diretta da Alessandro Mariani, interviene nel dibattito sull’Intelligenza artificiale compiendo un’operazione teorica essenziale: sottrae l’innovazione tecnologica al mero determinismo ingegneristico per restituirla al dominio della responsabilità pedagogica e politica. L’autore inquadra con lucidità l’attuale egemonia del “capitalismo della sorveglianza”, delineando un ecosistema in cui le grandi piattaforme digitali monetizzano sistematicamente i comportamenti, le attitudini e le intenzioni dei cittadini.
Di fronte a questo scenario, in cui i colossi del web non hanno alcun interesse commerciale a promuovere il pensiero critico, la proposta di Caligiuri si distingue per il suo coraggio intellettuale: progettare algoritmi riconvertiti a fini cognitivi ed emancipativi. Se l’economia comportamentale ha dimostrato l’efficacia di questi strumenti nell’indurre al consumo attivando specifiche aree cerebrali, la scommessa è invertire tale sollecitazione neurocognitiva per stimolare la riflessività. Tuttavia, per cogliere appieno la portata di questa metamorfosi del mondo e sottrarre l’idea di algoritmo educativo al rischio di un’affascinante utopia, occorre compiere un passo ulteriore sul piano della prassi. Caligiuri evidenzia correttamente come la tradizionale media literacy si stia rivelando insufficiente di fronte a infrastrutture algoritmiche strutturalmente opache. Egli invoca, a ragione, un’inedita alleanza tra pedagogia, neuroscienze cognitive e ingegneria informatica per agire direttamente sulle architetture dell’apprendimento. Affinché questa alleanza si riveli feconda, appare necessario individuare ecosistemi applicativi concreti in cui testare tale riconversione.
