Introduzione
L’intelligenza artificiale non si limita più a rispondere a domande puntuali. Oggi, tramite filtri, raccomandazioni e personalizzazione, l’IA può intervenire prima che l’utente inizi a formulare un giudizio, orientando ciò che appare rilevante, pensabile o desiderabile. Questo fenomeno apre il dibattito sulla colonizzazione cognitiva, ovvero il modo in cui gli algoritmi plasmano i processi mentali.
Da “strumento” a “mediatori” cognitivi
Tradizionalmente l’IA è stata presentata come uno strumento a cui poniamo una domanda, affidiamo un compito e otteniamo una risposta. Sebbene questa rappresentazione sia utile, è ormai insufficiente: una parte crescente di sistemi interagisce con noi già prima che decidiamo di consultarli, selezionando informazioni, ordinando possibilità e anticipando preferenze.
Il concetto di System 0
Il lavoro recente di Marianna Bergamaschi Ganapini, Massimo Chiriatti, Enrico Panai e Giuseppe Riva, Before You Think: System 0, AI‑Mediated Cognition and Cognitive Colonization (2026), introduce la nozione di System 0. Si tratta di uno strato non biologico che si integra nei nostri processi cognitivi, predisponendo l’ambiente informativo prima che si avvii la deliberazione conscia.
System 0 non è un “terzo sistema” equiparabile a System 1 (intuitivo) e System 2 (deliberativo). Non attribuisce all’IA capacità di comprensione paragonabili a quelle umane, ma ne definisce una posizione funzionale: l’IA opera a monte, modellando il materiale su cui i nostri processi cognitivi successivi lavoreranno (Chiriatti et al., 2024; 2025).
Come si manifesta
- Filtri algoritmici che decidono quali contenuti appaiono in una ricerca.
- Sistemi di raccomandazione che propongono prodotti, notizie o video prima che l’utente li richieda.
- Assistenti generativi che forniscono risposte sintetiche, scegliendo quali informazioni includere.
System 0 e la distinzione System 1‑System 2
La distinzione tra System 1 (rapido, automatico) e System 2 (lento, deliberativo) è stata resa popolare da Daniel Kahneman in Thinking, Fast and Slow (2011). Tuttavia, questi modelli presuppongono che la cognizione avvenga interamente all’interno del soggetto. L’IA, introducendo System 0, aggiunge un livello di mediazione esterno che influisce sulla soglia di attenzione prima che si attivi qualsiasi processo cognitivo.
In pratica, prima che un’intuizione emerga, l’ambiente informativo è già stato filtrato, organizzato e personalizzato. Questo “zero” indica il punto di partenza: il materiale su cui System 1 e System 2 opereranno è già stato pre‑selezionato dall’algoritmo.
Personalizzazione: da adattamento a previsione
La personalizzazione è spesso vista come un semplice adeguamento ai bisogni dell’utente. L’IA, però, va oltre: utilizza le tracce comportamentali passate per prevedere ciò che potrebbe interessarci in futuro e dispone l’ambiente di conseguenza (Chen et al., 2021). Il risultato è un ciclo di retroazione in cui le preferenze emergenti vengono rinforzate e orientate.
Questa dinamica rende difficile distinguere dove termina la preferenza originale dell’utente e dove inizia la “preferenza costruita” dall’algoritmo attraverso esposizione selettiva.
Connessioni con la teoria della mente estesa
La nozione di System 0 si collega alla teoria della mente estesa proposta da Andy Clark e David Chalmers (1998). Secondo questa prospettiva, strumenti esterni possono diventare parte integrante dei nostri processi cognitivi quando vengono usati in modo stabile, affidabile e immediatamente accessibile.
Esempio classico: un taccuino usato costantemente come memoria esterna. Quando il supporto esterno è talmente integrato da diventare quasi indistinguibile dalla memoria biologica, il confine funzionale si sfuma.
L’IA trasforma questa intuizione in un contesto più complesso. Mentre il taccuino conserva informazioni senza apprendere, gli algoritmi apprendono dal nostro comportamento, anticipano richieste e riorganizzano continuamente le informazioni presentate.
Effetti empirici osservabili
Diverse ricerche hanno evidenziato gli effetti concreti dell’integrazione algoritmica nella vita quotidiana.
- Dipendenza dalla navigazione digitale: Dahmani e Bohbot (2020) hanno dimostrato che l’uso abituale del GPS è associato a un degrado delle capacità di memoria spaziale, poiché il navigatore sostituisce la funzione di calcolo del percorso.
- Influenza sulla scrittura: Hohenstein et al. (2023) hanno mostrato che i suggerimenti generati dall’IA non solo velocizzano la produzione di testi, ma orientano anche scelte linguistiche, lessico e stile, anticipando parte del lavoro espressivo.
In entrambi i casi, l’utente non percepisce necessariamente l’intervento algoritmico come un semplice “consiglio” da valutare, ma lo accetta come la realtà operativa – “la strada” o “la frase”.
Impatti sulla cognizione e sui processi decisionali
La cognizione avviene attraverso continue attribuzioni di rilevanza: decidiamo cosa merita attenzione e cosa ignorare. System 0 sposta parte di questa decisione sugli algoritmi, automatizzando il “relevance judgment”.
Questa mediazione solleva interrogativi etici e epistemologici: se le gerarchie di rilevanza sono determinate da sistemi proprietari, quali valori e bias vengono incorporati? Qual è il ruolo della trasparenza quando l’ambiente informativo è personalizzato in tempo reale?
Prospettive future e possibili scenari
Affrontare la colonizzazione cognitiva richiede una riflessione su come progettare sistemi che mantengano l’autonomia decisionale umana. Alcune possibili linee di sviluppo includono:
- Algoritmi auditabili: meccanismi di verifica che rendano visibili i criteri di filtraggio.
- Controllo utente più granular: opzioni che consentano agli utenti di regolare il livello di personalizzazione e di intervenire sui filtri.
- Educazione digitale