When AI Catches Archive Fever

Artificial intelligence extends this process by giving the archive generative capacity. Data becomes material through which the system infers, predicts, and composes new traces. The archive performs interpretation as a nonconscious, non-intentional process of selection, drawing from existing records to generate extensions of its own material. Preservation and invention merge within the same process.

Chi governa l’economia AI? (POV #20)

Yanis Varoufakivs e Mariana Mazzucato: tecno-feudalesimo vs Stato imprenditore. Quale sarà l’impatto dell’Intelligenza Artificiale sulla nostra democrazia? Chi deve governare l’AI, lo Stato o il mercato? In questo articolo di POV sono a confronto le visioni di due importanti economisti contemporanei che si occupano in particolare degli aspetti di politica, economia e democrazia. Yanis Varoufakis interpreta l’AI come parte di una transizione verso un “tecno-feudalesimo”, dove pochi soggetti digitali esercitano un potere extra-statale, estraendo valore e sottraendolo alla sfera democratica. Mariana Mazzucato, al contrario, individua nello Stato l’unico soggetto in grado di orientare l’innovazione tecnologica attraverso missioni pubbliche, affinché i risultati dell’AI siano condivisi e messi al servizio del bene comune. Due approcci diversi - uno più conflittuale e orientato alla redistribuzione dal basso, l’altro più istituzionale e centrato sulla progettazione collettiva - che ci costringono a ripensare i fondamenti della democrazia economica nell’era algoritmica.

Senza memoria non c'è conoscenza

Un articolo del filosofo Maurizio Chatel, con cui ho avuto modo di lavorare online nella produzione di conoscenze e conoscenza utili a una maggior tecnoconsapevolezza e responsabilità, sempre mell'ambito di riflessioni filosofiche ma anche civili, di cittadinanza attiva. Il testo che segue è stato pubblicato originariamente sul mio portale online creato nel 2010 dal nome SoloTablet. Vista la rilevanza del testo e del lavoro di riflessione di Maurizio Chatel mi sono permesso di condividerlo anche sulla Stultiferanavis.

La grande rimozione

La vera frattura del presente non è tra umanesimo e tecnologia, ma tra una cultura che include il funzionamento e una cultura che lo rimuove. La seconda produce utenti. La prima produce cittadini del mondo tecnico. E questa, oggi, non è una scelta teorica. È una responsabilità culturale.

Eraclito oggi. Essere svegli nel tempo della doxa

Ha ancora senso studiare la filosofia del passato ai nostri giorni? O è meglio non soffermarci tanto su quanto detto nei secoli scorsi? In questo articolo si sostiene che non solo può essere interessante, ma è particolarmente pertinente proporre letture di filosofi distanti nel tempo ma di grande attualità. È il caso, ad esempio, di Eraclito che viene qui presentato come “filosofo per l’oggi”. E lo è per ragioni profonde, non decorative o divulgative. Innanzitutto perché Eraclito non offre risposte, ma un atteggiamento mentale adatto al presente. E poi, perché egli è il pensatore della crisi del mondo comune, ed uno dei problemi centrali di oggi è la frammentazione del mondo condiviso che genera una società in cui ciascuno vive nella propria versione della realtà, spesso manipolata dai media. Un contributo di Simone De Clementi.

From Smith to Marx (Kark): Recovering a Political Economy

Between Adam Smith and Karl Marx lies not a chasm, but a dialectic—a historical arc that marks birth, betrayal, and critique of modern capitalism. Contrary to popular caricature, Marx didn't simply oppose Smith. He inherited him, transformed him, and exposed the contradictions Smith could not resolve. What most people miss is that both thinkers, in radically different ways, were engaged in the project of moral political economy—a vision now largely abandoned.

L'Eclissi dell'Etica: Perché l'"IA Etica" è una Menzogna Matematica

L'industria tecnologica ci promette una 'IA Etica', ma Jorge Charlin svela l'inganno ontologico: stiamo confondendo la Morale (regole programmabili) con l'Etica (la decisione umana di fronte all'ignoto). Attraverso le lenti di Aristotele, Kant e Spinoza, questo manifesto denuncia la riduzione dell'etica a pura 'burocrazia automatizzata' e rivendica la responsabilità della scelta come un privilegio esclusivo, e non delegabile, dell'essere umano.

Forma imposta o continuo presentarsi. Heidegger, la tecnica e il nuovo pensiero

Heidegger non scrive 'contro la tecnica', né nell''Essere e il tempo', né nel dopoguerra. Scrive a proposito di come la tecnica favorisce o contrasta il pensiero umano. Scrive alla luce dell'avvento di quella cultura tecnico-scientifica che sembra rendere vana la 'filosofia'. Ma se muore 'un certo tipo di filosofia' non muore l'umano pensare. Non è difficile constatare che Heidegger mostra di conoscere molto bene la cibernetica -e implicitamente quelle disciplina che prende il nome di 'computer science' o di 'informatica'. Per questa via si può seguire la lezione di Heidegger nel leggere criticamente in senso delle macchine proposte dall'informatica, lungo la sua storia, fino al giorno d'oggi. L'articolo -che si sviluppa come commento puntuale della conferenza 'Das Ende des Denkens in der Gestalt der Philosophie', 'La fine del pensiero in forma di filosofia', dettata da Heidegger il 30 ottobre 1965- riprende senza modifiche il penultimo capitolo di: Francesco Varanini, 'Macchine per pensare', Guerini e Associati, 2015.

Χρόνος — Chronos

La modernità ha separato ciò che il mito univa. Ha dissociato il tempo dalla necessità interiore della trasformazione. Ha dissociato Senex da Puer, producendo insieme ossessione della giovinezza e tirannia delle procedure. E ora, ultimo inganno, ci offre il "qui ed ora" come salvezza.

Le abilità persuasive degli LLM ... verso altri LLM

Questo studio esamina la capacità persuasiva reciproca tra Large Language Models (LLM) attraverso un approccio sperimentale che confronta cinque modelli principali (ChatGPT, Claude, Grok, Gemini e DeepSeek) alternando i ruoli di persuasore e persuaso. Utilizzando una proposta fiscale controversa come caso di studio, ogni LLM ha generato argomentazioni tecniche ed emozionali per convincere gli altri modelli, misurando l'efficacia attraverso autovalutazioni percentuali della riduzione di convinzione. I risultati mostrano significative differenze tra modelli: Claude e DeepSeek emergono come i più persuasivi, con Claude particolarmente efficace nelle argomentazioni emozionali, mentre ChatGPT e DeepSeek dimostrano maggiore resistenza alla persuasione. Lo studio rivela una tendenziale forza persuasiva degli LLM verso i propri simili, potenzialmente superiore a quella documentata verso interlocutori umani, aprendo nuove prospettive di ricerca sulle dinamiche di influenza nell'ecosistema dell'intelligenza artificiale e sollevando questioni etiche per lo sviluppo di sistemi conversazionali.