Nel 2026 ricorrono settant’anni dalla conferenza di Dartmouth, l’incontro che nell’estate del 1956 diede forma all’espressione “intelligenza artificiale” e al progetto di replicare la cognizione umana attraverso macchine simboliche. Il documento preparatorio redatto da John McCarthy, Marvin Minsky, Nathan Rochester e Claude Shannon (1955) formulava un’ipotesi ambiziosa: ogni aspetto dell’apprendimento o dell’intelligenza può, in linea di principio, essere descritto con precisione tale da consentirne la simulazione da parte di una macchina. Allora si trattava di un programma di ricerca teorica, quasi una provocazione intellettuale, nel solco delle intuizioni di Alan Turing, corroborate tuttavia dall’entrata inscena dei primi computer. Oggi quella intuizione è divenuta realtà.
L’intelligenza artificiale non è più soltanto un ambito specialistico o una frontiera della scienza computazionale. È un dispositivo che sta ridefinendo, silenziosamente ma profondamente, il modo in cui produciamo conoscenza, prendiamo decisioni e concepiamo noi stessi. Non si tratta semplicemente di innovazione tecnica: è in gioco l’architettura cognitiva delle nostre società.
Negli ultimi anni abbiamo assistito a un’accelerazione senza precedenti. Algoritmi capaci di generare testi, immagini e codice, sistemi predittivi impiegati nella medicina, nella finanza e nella sicurezza, infrastrutture digitali che mediano l’informazione pubblica: l’intelligenza non è più soltanto una facoltà individuale, ma un processo distribuito in reti ibride di umani e macchine.
Settant’anni dopo Dartmouth, la questione non è più se le macchine possano simulare alcune funzioni della mente, ma come la loro integrazione sistemica stia trasformando l’ambiente epistemico in cui l’umano opera. Come accadde con la rivoluzione industriale o con la nascita dell’era atomica, cambia il rapporto tra conoscenza, decisione e responsabilità. Non siamo di fronte a un semplice avanzamento tecnologico, bensì a una trasformazione di cornice.
In questo stesso 2026, l’enciclica di Leone XIV Magnifica Humanitas ha riconosciuto nell’intelligenza artificiale una questione antropologica centrale. Per la prima volta un documento magisteriale di tale portata ha affrontato gli algoritmi non come tema tecnico, ma come nodo che incide sulle condizioni stesse in cui l’essere umano comprende sé stesso e organizza la convivenza sociale. Pochi giorni dopo la sua pubblicazione si spegneva Edgar Morin. La sua riflessione sulla complessità aveva mostrato come le trasformazioni tecniche non possano essere comprese isolatamente, ma solo all’interno di sistemi interdipendenti.
La coincidenza tra la pubblicazione dell’enciclica e la scomparsa del grande filosofo francese non è soltanto cronologica: segnala che il tema non riguarda più un settore specialistico, bensì la configurazione stessa del sapere e del potere nel mondo contemporaneo.
L’intelligenza artificiale non è più solo una questione di strumenti, ma di cambio di paradigma.
Nel senso indicato da Thomas Kuhn (1962), un paradigma non è semplicemente una teoria dominante, ma l’insieme delle categorie attraverso cui una comunità interpreta la realtà e definisce ciò che conta come conoscenza legittima. Quando cambiano le strutture cognitive e operative con cui organizziamo il sapere, non assistiamo a un progresso lineare, bensì a una riconfigurazione del quadro globale complessivo. Magnifica Humanitas implicitamente suggerisce che oggi stiamo entrando in una fase in cui la forza dominante non è soltanto materiale, ma epistemica, secondo un orientamento che si trovava già nella Nota Antiqua et Nova (Dicastero per la Dottrina della Fede 2025).
È ciò che possiamo chiamare “Noocene”: l’era della mente integrata. Il termine era già stato utilizzato sporadicamente in ambito evoluzionistico e filosofico per indicare un’era dominata dall’intelligenza. Nel presente contributo esso viene ripreso e ridefinito come categoria paradigmatica, atta a descrivere la fase storica in cui l’intelligenza integrata – biologica e artificiale – assume funzione infrastrutturale del sapere. Non una semplice evoluzione tecnologica, ma uno slittamento di prospettiva.
Verso un nuovo ordine epistemico
Il concetto di Antropocene, reso celebre da Paul Crutzen (2002), ha messo in luce l’impatto dell’azione umana sugli equilibri planetari: emissioni, urbanizzazione, sfruttamento intensivo delle risorse. L’uomo come agente geologico è divenuto una categoria interpretativa ormai consolidata.
Negli ultimi quindici anni, tuttavia, è emersa una dinamica differente. Non stiamo soltanto modificando l’ambiente naturale; stiamo ristrutturando l’ambiente informativo che caratterizza la specificità del genere umano. L’intelligenza artificiale non è più confinata a laboratori o sperimentazioni. È incorporata nei sistemi finanziari, nella medicina diagnostica, nelle piattaforme di comunicazione, nella logistica globale. È diventata infrastruttura.
Luciano Floridi (2017) ha parlato di condizione “onlife”, una realtà in cui digitale e fisico sono intrecciati in modo inseparabile. L’infosfera non è un’aggiunta al mondo, ma il contesto operativo entro cui viviamo, produciamo conoscenza e costruiamo relazioni. Tale trasformazione ha implicazioni anche sul piano normativo, come lo stesso Floridi ha sviluppato in chiave etica (Floridi 2022). In questo scenario, la produzione di sapere è sempre più mediata da sistemi algoritmici che selezionano, correlano e riorganizzano informazioni su scala planetaria.
Qui si manifesta il tratto paradigmatico della trasformazione: cambiano gli strumenti, ma soprattutto cambiano i criteri con cui definiamo competenza, decisione e responsabilità. L’intelligenza non è più esclusivamente biologica, né esclusivamente individuale. È distribuita in reti socio‑tecniche complesse.
Per maggiore precisione, occorre distinguere tra diverse forme di intelligenza artificiale. L’IA simbolica, dominante nella seconda metà del Novecento, si fondava su regole esplicite e rappresentazioni logiche. Il machine learning ha introdotto modelli capaci di apprendere pattern statistici a partire da grandi quantità di dati. I modelli generativi di larga scala, oggi al centro del dibattito pubblico, utilizzano reti neurali profonde per produrre testi, immagini e codice attraverso correlazioni probabilistiche. Questa evoluzione non implica comprensione cosciente, ma una crescente capacità di operare su basi statistiche in modo autonomo rispetto all’intervento umano diretto.
L’intelligenza come principio strutturante
Nel Novecento Vladimir Vernadsky (1926) e Pierre Teilhard de Chardin (1955) avevano introdotto il concetto di noosfera, la sfera del pensiero che succede a geosfera e biosfera. L’intuizione era potente, ma rimaneva centrata sull’umano come unico soggetto del sapere.
Oggi l’elaborazione dell’informazione avviene attraverso reti ibride. Un ricercatore utilizza modelli predittivi per analizzare dati climatici; un medico si affida a sistemi di supporto diagnostico per valutare immagini radiologiche; un insegnante integra strumenti generativi nella didattica; un’amministrazione pubblica impiega algoritmi per organizzare servizi. In ciascuno di questi casi, la decisione è il risultato di un’interazione tra mente biologica e calcolo artificiale.
La noosfera era un’ipotesi evolutiva. Il Noocene è una configurazione sistemica già operativa. L’intelligenza, nelle sue forme integrate, assume una funzione strutturante.
Una tecnologia può essere opzionale; un’infrastruttura diventa condizione di possibilità. L’elettricità ha trasformato le città, internet ha riconfigurato comunicazione e commercio, e l’intelligenza artificiale sta modificando i processi decisionali su scala globale.
Nel settore sanitario, sistemi di analisi automatica individuano anomalie in immagini diagnostiche con precisione crescente, affiancando il medico nel processo di valutazione clinica. In ambito finanziario, algoritmi operano transazioni in tempi inaccessibili alla percezione umana, influenzando i mercati internazionali. Nella ricerca scientifica, modelli avanzati accelerano l’individuazione di nuove molecole o l’analisi di enormi dataset. Sui campi di battaglia, i sistemi d’arma autonomi scuotono dalle fondamenta i principi su cui si basa il concetto stesso di responsabilità personale collettiva e del diritto.
Non si tratta di sostituzione, ma di integrazione funzionale. Paolo Benanti (2024) ha sottolineato che l’algoritmo incorpora scelte normative: stabilisce priorità, criteri, soglie. Per questo la progettazione deve essere orientata fin dall’origine a principi etici condivisi.
Nel Noocene, l’informazione organizzata diventa forza strutturante della società. È questo il segno più evidente del cambio di paradigma: la mente, nelle sue forme ibride, assume un ruolo sistemico analogo a quello che l’energia ebbe nella modernità industriale. Se quanto descritto fin qui non è un fenomeno marginale ma una trasformazione strutturale, allora il termine Noocene acquista una portata più precisa. Esso non indica semplicemente un’epoca in cui l’intelligenza diventa progressivamente più importante. L’intelligenza è sempre stata decisiva nella storia umana; ciò che muta ora è la sua collocazione sistemica.
Nel Noocene, l’intelligenza – nelle sue forme integrate, biologiche e artificiali – assume funzione infrastrutturale primaria. Essa non è più soltanto una facoltà individuale né solo una risorsa organizzativa, ma il principio di coordinamento dell’intero sistema socio‑tecnico. Già Gilbert Simondon (2011) aveva invitato a considerare l’oggetto tecnico come realtà dotata di propria coerenza evolutiva.
Come l’energia e il capitale hanno plasmato la società moderna, così l’intelligenza distribuita struttura la contemporaneità.
Il Noocene può essere dunque definito come la fase storica in cui la produzione e organizzazione dell’informazione diventano condizione di possibilità delle decisioni collettive; l’architettura cognitiva è ibrida e reticolare; il potere assume forma prevalentemente epistemica; la distinzione tra soggetto e strumento si fa progressivamente più porosa.
In questa prospettiva, il Noocene non è la celebrazione della macchina, ma la descrizione di un assetto in cui la mente – ampliata, estesa, mediata – diventa la principale forza organizzativa del pianeta.
Non è l’era delle macchine. È l’era della cognizione infrastrutturale.
L’uomo post‑vitruviano
La convergenza tra intelligenza naturale e artificiale non si limita alla dimensione sociale o professionale. Coinvolge sempre più la sfera corporea. Le interfacce cervello‑computer consentono di tradurre segnali neurali in comandi digitali, permettendo a persone con gravi paralisi di controllare protesi robotiche o dispositivi di comunicazione.
In Italia, centri di ricerca lavorano su tecnologie per il recupero motorio e mentale. A livello internazionale, aziende private sperimentano con successo impianti neurali con finalità riabilitative e, in prospettiva, di potenziamento delle capacità umane. Qui l’integrazione non è metaforica, ma fisiologica: la mente biologica entra in interazione diretta con sistemi computazionali.
Proprio per questo, nel dibattito bioetico si è affermata la proposta dei cosiddetti neurodiritti (Yuste et al. 2017; Farahany 2023): tutela dell’identità personale, protezione dei dati neurali, salvaguardia della libertà cognitiva e della continuità psicologica. Se l’attività cerebrale diventa traducibile in dati, la sfera più intima dell’individuo entra nello spazio tecnico. Il Noocene non è soltanto una trasformazione culturale, ma una possibile ridefinizione dei confini tra soggettività e tecnologia.
Se il Rinascimento aveva simbolicamente posto l’uomo al centro del cosmo, come mostra l’Uomo vitruviano di Leonardo, l’epoca dell’intelligenza artificiale sembra inaugurare una figura diversa: un “uomo post‑vitruviano”.
Nel disegno leonardesco, il corpo umano, inscritto nel cerchio e nel quadrato, rappresentava l’armonia tra proporzione matematica, ordine cosmico e centralità dell’individuo. Oggi quella centralità appare ridefinita. L’essere umano non è più misura autosufficiente di tutte le cose, ma nodo di una rete ibrida in cui intelligenza biologica e sistemi artificiali co‑evolvono.
La figura dell’uomo post‑vitruviano non indica la scomparsa dell’umano, ma la sua trasformazione: non più individuo isolato, bensì entità relazionale, tecnicamente estesa, la cui identità si costruisce nell’interazione con dispositivi cognitivi esterni. In questo senso, la questione è antropologica: ridefinire cosa significhi essere “misura” in un mondo di intelligenze distribuite.
Geopolitica dell’intelligenza e spazio pubblico
L’intelligenza artificiale è oggi al centro delle strategie industriali e militari globali. L’Unione Europea, con l’AI Act (Regolamento UE 2024/1689), ha introdotto un quadro normativo basato sul livello di rischio dei sistemi, nel tentativo di coniugare innovazione e tutela dei diritti fondamentali. Stati Uniti e Cina investono massicciamente in ricerca avanzata e applicazioni strategiche.
Nel Noocene, il controllo delle infrastrutture mentali equivale al controllo di una risorsa primaria. Non si tratta soltanto di competizione economica, ma di competizione per il controllo dei flussi di informazione. Chi li governa determina le condizioni di possibilità del pensiero collettivo: come ha mostrato Shoshana Zuboff (2019), l’asimmetria informativa può tradursi in nuove forme di potere economico e politico.
La trasformazione dell’ecosistema informativo incide direttamente sulla democrazia. Algoritmi di selezione dei contenuti influenzano visibilità e priorità delle notizie; sistemi automatizzati possono amplificare polarizzazioni. Se cambia l’ambiente del sapere, cambia anche la forma della deliberazione collettiva. Anche questo è un effetto paradigmatico.
L’era della mente integrata
Il Noocene non è un esito inevitabile della storia, ma neppure una semplice costruzione teorica. È la configurazione emergente del nostro presente: la sua direzione non è predeterminata, ma il suo manifestarsi è ormai evidente.
Davanti a noii può aprirsi una stagione di cooperazione su scala globale, nella quale l’intelligenza integrata possa contribuire ad affrontare in modo virtuoso crisi globali (climatiche, sanitarie, energetiche) con capacità analitiche senza precedenti. Ma può anche consolidarsi come regime di concentrazione del potere, nel quale il controllo delle infrastrutture informazionali produce nuove asimmetrie, nuove dipendenze, nuove vulnerabilità collettive. Le implicazioni di agenti di intelligenz artificiale sempre più autonomi sono state discusse in relazione a scenari di “superintelligenza” e rischio sistemico (Bostrom 2018). In questa direzione si colloca anche la riflessione di Bernard Stiegler (2019) sulla “società automatica”.
La posta in gioco non riguarda soltanto ciò che i sistemi possono fare, ma chi orienta l’architettura della conoscenza, con quali criteri e a vantaggio di chi.
Giungiamo così a un tornante essenziale: non siamo dinanzi a una mera transizione tecnologica, bensì a un passaggio di civiltà che investe la definizione stessa dell’umano e la configurazione del potere su scala globale. La progressiva autonomia dei sistemi intelligenti e l’integrazione sempre più stretta tra mente e macchina sollevano interrogativi che travalicano il piano tecnico: chi è il soggetto dell’azione nell’epoca delle macchine agentiche? Come si trasformano libertà e responsabilità quando la decisione è mediata o delegata ad algoritmi?
Non siamo di fronte alla scomparsa dell’umano, ma alla sua metamorfosi. L’identità che emergerà non sarà l’esito inevitabile dell’innovazione, bensì il risultato di scelte etiche, politiche e culturali consapevoli. La cosiddetta “singolarità”, se mai si manifesterà, non assomiglierà a una soglia improvvisa, ma a una trasformazione graduale, quasi impercettibile: non perché l’uomo diventerà macchina, ma perché la macchina entrerà stabilmente nella definizione operativa dell’umano.
La geopolitica dell’intelligenza non si gioca solo tra Stati, ma all’interno delle società democratiche, nei luoghi in cui si formano le decisioni collettive e si organizzano i flussi informativi. La domanda da porsi non è che cosa potrà fare l’intelligenza artificiale, ma chi diventeremo noi mentre essa evolve, chi ne disegna l’architettura, secondo quali criteri e con quali garanzie di controllo pubblico.
Forse il punto decisivo non è stabilire se siamo già nel Noocene, ma comprendere che l’infrastruttura cognitiva del nostro tempo è diventata una questione politica primaria. È su questo terreno che si misurerà la capacità delle istituzioni democratiche di governare l’innovazione senza esserne travolte.
Avvertenza dell’Autore: le opinioni contenute in questo volume sono espresse a titolo personale e non sono attribuibili al Ministero degli Affari Esteri e della Cooperazione Internazionale italiano.
Riferimenti
Benanti, Paolo, Algoretica. Regole per il futuro dell’intelligenza artificiale, San Paolo, Cinisello Balsamo, 2024.
Bostrom, Nick, Superintelligenza. Tendenze, pericoli, strategie, Bollati Boringhieri, Torino, 2018.
Crutzen, Paul J., “Geology of Mankind”, Nature, 415, 2002.
Dicastero per la Dottrina della Fede, Antiqua et nova. Nota sul rapporto tra intelligenza umana e artificiale, Libreria Editrice Vaticana, Città del Vaticano, 2025.
Farahany, Nita A., The Battle for Your Brain: Defending the Right to Think Freely in the Age of Neurotechnology, St. Martin’s Press, New York, 2023.
Floridi, Luciano, Etica dell’intelligenza artificiale. Sviluppi, opportunità, sfide, Raffaello Cortina Editore, Milano, 2022.
Floridi, Luciano, La quarta rivoluzione. Come l’infosfera sta trasformando il mondo, Raffaello Cortina Editore, Milano, 2017.
Kuhn, Thomas S., La struttura delle rivoluzioni scientifiche, Einaudi, Torino, 2009 (ed. orig. 1962).
Leone XIV, Magnifica Humanitas. Sulla dignità della persona nell’epoca dell’intelligenza artificiale, Libreria Editrice Vaticana, Città del Vaticano, 2026.
McCarthy, John; Minsky, Marvin; Rochester, Nathan; Shannon, Claude E., A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, 31 agosto 1955 (documento preparatorio alla conferenza di Dartmouth, estate 1956).
Simondon, Gilbert, Del modo di esistenza degli oggetti tecnici, Orthotes, Napoli‑Salerno, 2011 (ed. orig. 1958).
Stiegler, Bernard, La società automatica, Orthotes, Napoli‑Salerno, 2019.
Teilhard de Chardin, Pierre, Il fenomeno umano, Queriniana, Brescia, 2010 (ed. orig. 1955).
Unione Europea, Regolamento (UE) 2024/1689 del Parlamento europeo e del Consiglio che stabilisce regole armonizzate sull’intelligenza artificiale (Artificial Intelligence Act), Gazzetta ufficiale dell’Unione europea, Bruxelles, 2024.
Vernadsky, Vladimir I., La biosfera, Il Mulino, Bologna, 1999 (ed. orig. 1926).
Yuste, Rafael et al., “Four ethical priorities for neurotechnologies and AI”, Nature, 551, 2017 (con sviluppi successivi 2023‑2024).
Zuboff, Shoshana, Il capitalismo della sorveglianza, LUISS University Press, Roma, 2019.
Diego Brasioli, Geopolitica della mente. L’era dell’intelligenza integrata e il nuovo ordine epistemico, in “Sistemi intelligenti, Rivista quadrimestrale di scienze cognitive e di intelligenza artificiale” 2/2026, pp. 459-466,
