Susanna Sancassani – Daniela Casiraghi
Il potere di imparare. Perché l’apprendimento è il fattore strategico nell’era dell’intelligenza artificiale, Mondadori (Oscar saggi), Milano 2026
Pubblicato a febbraio 2026 il saggio di Sancassani-Casiraghi è al centro del dibattito su intelligenza artificiale, didattica, apprendimento, insegnamento, sistemi formativi. Si tratta di un testo suddiviso in due parti, la prima più teorica e la seconda più operativa:
- parte prima: Un’intelligenza artificiale come mentore?
- parte seconda: L’apprendimento AI-mentored in azione
Ed è proprio per rispettare questa suddivisione che Open Magazine dedica due specifiche recensioni/presentazioni al volume. Del resto, occorre dirlo in premessa, il lavoro di Sancassani-Casiraghi e le ricerche del Metid del Politecnico di Milano sono per noi di Casco uno dei punti di riferimento teorico/pratico nel nostro lavoro e nella nostra riflessione, in particolare nella costruzione dei progetti e dei percorsi riferiti all’intelligenza artificiale in ambito formativo.
In questo primo approfondimento affrontiamo quindi la prima parte del volume partendo dalla prefazione firmata da Massimo Chiriatti.
Prefazione: Massimo Chiriatti
Massimo Chiriatti è Chief Technology and Innovation Officer per l’Infrastructure Solutions Group di Lenovo in Italia oltre che docente a contratto presso l’Università Cattolica di Milano. Si deve a lui, al collega Giuseppe Riva ed ad altri studiosi italiani, la riflessione sul Sistema 0, ovvero un sistema cognitivo artificiale che si pone come fondamento e supporto dei nostri processi mentali naturali. In questo modo si rende un po’ più complessa la visione che ha dominato la psicologia cognitiva per oltre vent’anni e che è ben descritta ad esempio dal premio Nobel per l’Economia Daniel Kahneman che propose un modello del pensiero umano basato su due sistemi: il “Sistema 1”, rapido e intuitivo, che ci permette di fare scelte veloci come riconoscere volti familiari o guidare su strade conosciute senza particolare sforzo; e il “Sistema 2”, lento e analitico, che interviene per risolvere problemi complessi o prendere decisioni ponderate.
Ebbene, nella prefazione Chiriatti va subito al cuore del volume:
La domanda odierna è: le nostre facoltà critiche vengono erose o potenziate con l’IA?
Non dobbiamo cercare risposte dicotomiche. Questo libro ci insegna che le nostre facoltà si stanno trasformando come sempre; esiste però una linea sottile tra l’uso dell’intelligenza artificiale come strumento e la dipendenza da essa. La differenza è data dall’obiettivo dell’apprendimento: superare insieme sfide cognitive che nessuno, da solo, potrebbe gestire. In questo senso, quando l’IA diventa un’estensione della nostra cognizione, disponiamo di un nuovo strumento di navigazione nel futuro.
È davvero un superpotere.
Invece impedire alle nuove generazioni di usare l’intelligenza artificiale, accusarle di pigrizia o punirle per averla utilizzata, significherebbe perpetuare i pregiudizi. Per sconfessarli, quest’opera, curata con competenza e profonda umanità da Susanna Sancassani e Daniela Casiraghi, si configura come testo «connettivo» e «propedeutico».
Connettivo per apprendere insieme, ognuno con i suoi tempi, una tecnologia migliore; propedeutico per comprendere l’imminente potere predittivo delle piattaforme. E un ponte che unisce l’oggi e il futuro, indispensabile per comprendere come internalizzare la conoscenza nell’èra degli algoritmi senza subire danni cognitivi, riaffermando che l’atto di apprendere rimane il gesto più profondamente umano.
In queste poche frasi abbiamo già il cuore del volume, e anche alcune delle parole chiave: connettivo e propedeutico.
Sapere è potere?
Il punto di partenza del saggio è costituito da una citazione di Karl Polanyi (“Noi sappiamo più di quanto possiamo dire”) e dalla presa d’atto che noi viviamo in un tempo incerto segnato da trasformazioni radicali che toccano tutti gli ambiti del nostro vivere individuale e sociale in quella che negli anni ’50 l’antropologo De Martino chiamava “apocalisse culturale”.
In questo tempo incerto cambia di prospettiva anche uno dei pilastri della nostra storia, ben riassunto in una frase attribuita al filosofo Francis Bacon e che così recita: Sapere è potere (in latino scientia potentia est, riconducibile alla frase a Nam et ipsa scientia potestas est, questa sì scritta da Bacone nel saggio “Meditationes Sacrae“ pubblicato nel 1597). L’aforisma attribuito a Bacone sancisce il legame tra conoscenza scientifica e dominio sulla natura. Sapere implica, secondo il filosofo, la possibilità di dominare e trasformare la natura, il mondo.
Ma è ancora così?
Se invece in un’epoca in cui l’incertezza è dominante e il cambiamento è continuo e pervasivo, non fosse più il sapere in sé a rappresentare il potere, bensì la capacità di apprendere? Se il vero potere non risiedesse più nella conoscenza che si possiede, ma nella possibilità/disponibilità ad apprendere sempre, a rimettere in discussione le proprie certezze, a muoversi con agilità tra saperi diversi e in contesti mutevoli?
In un mondo in cui dobbiamo reinventare le grammatiche stesse del vivere, è l’apprendere che diventa il nuovo fondamento del potere, che non è il potere da esercitare sugli altri, bensì uno strumento per essere più liberi.
Non più la conoscenza come accumulo, ma l’apprendimento come processo, come attitudine, come postura cognitiva ed emotiva. Saper apprendere è ciò che consente di abitare le crisi senza esserne travolti, di fronteggiare l’incertezza senza dissolversi, di reinventare in continuazione il proprio posto nel mondo e contribuire a plasmare il mondo stesso.
Il sapere, anche nei secoli passati, non è mai stato un sistema immobile. Tuttavia, ai tempi di Francis Bacon, si poteva ancora immaginare un suo perimetro complessivo, un ordine almeno parziale che lo rendesse in qualche misura conoscibile. Oggi, invece, questa possibilità è sfumata: ci troviamo di fronte a un sistema conoscitivo privo di forma stabile, in continua espansione multidirezionale, senza confini definiti. La conoscenza cresce, si moltiplica, si ibrida, e sfugge a qualsiasi tentativo di mappatura complessiva.
In un panorama così fluido, l’accessibilità improvvisa e massiva dei Large Language Models (LLM), dei Large Rea-soning Models (LRM) e dell’agentic Al ha profondamente alterato il nostro rapporto con il sapere, e non solo perché queste nuove tecnologie hanno ampliato in modo esponenziale la nostra capacità di accedere alle informazioni: hanno anche introdotto una nuova logica cognitiva, un’interazione con la conoscenza che non è più solo consultazione, ma collaborazione” (pag. 9)
Dove sta la conoscenza?
Se la conoscenza non è più solo consultazione ma è collaborazione occorre chiedersi “…collaborazione con chi?” E più in profondità: dove sta la conoscenza?
Veniamo da una tradizione che ha sempre privilegiato l’idea che la conoscenza abbia una collocazione precisa: dentro di noi, nella nostra mente, nel nostro cervello. Ma tutto questo viene smentito quotidianamente non solo dalle teorie dell’extended mind (ne abbiamo parlato recensendo il volume di Paolucci Nati cyborg e ragionando, a partire da un testo di Riccardo Manzotti e Simone Rossi, su cosa significa studiare e apprendere nel tempo dell’IA) ma anche dal semplice uso di qualsivoglia LLM. E così la domanda cruciale
non è «IA sì o IA no?». È una domanda molto più radicale: che cosa succede ai nostri processi cognitivi quando co-abitiamo con agenti artificiali che diventano parte del nostro sistema di pensiero?
Che cosa succede alla conoscenza, se la conoscenza in realtà non siamo noi ma è distribuita nell’ambiente in cui viviamo? (pag. 10)
In che nuova ecologia cognitiva stiamo entrando?
Una nuova ecologia cognitiva
Posta in questi termini la questione, il cuore del testo (che affronta anche diversi altri aspetti quali ad esempio il significato di potere, l’evoluzione storica delle tecniche della conoscenza, ..) diventa l’analisi della nuova ecologia cognitiva.
E il punto di partenza non può che essere Gregory Bateson e il suo rivoluzionario testo del 1972 intitolato Verso un’ecologia della mente.
Scrivono Sancassani – Casiraghi:
Gregory Bateson aveva già stabilito un quadro rivoluzionario, descrivendo l’apprendimento non come un processo lineare, ma come un processo ecologico a livelli in cui ogni salto comporta un cambiamento qualitativo nel modo in cui il soggetto organizza l’esperienza e attribuisce significato. Tuttavia, le trasformazioni introdotte dall’intelligenza artificiale, in particolare nella sua forma generativa e agentica, esigono una rilettura aggiornata che metta in relazione le forme storiche dell’apprendimento con i nuovi ambienti cognitivi, definendo così un apprendimento Al-mentored.
L’ecologia cognitiva Al-mentored si distingue da altri approcci (come la mente estesa o la cognizione distribuita) per il suo focus esplicito sulla computazione generativa come agente attivo a supporto della trasformazione del sapere estendendo la visione sistemica di Bateson all’infrastruttura digitale basata sull’intelligenza artificiale” (pp. 33-34)
In questo nuovo ecosistema la conoscenza non è neutra, è co-costruita, situata, dinamica ed emerge dall’interazione tra le parti (reti, codici, culture). L’interazione tra umani e sistemi intelligenti di AI assume così un carattere trasformativo. I LLM e l’AI Agentica non sono strumenti passivi ma assumono un ruolo attivo e dinamico, diventano mentori cognitivi, capaci di trasformare, stimolare e orientare i processi di apprendimento. Del resto, questi sistemi già ora percepiscono, decidono e agiscono sul mondo. In un ecosistema cognitivo ibrido di questo tipo, l’umano non si limita a riflettere sul proprio pensiero, ma entra in un processo di confronto ed evoluzione: fa evolvere culturalmente l’IA e, nel farlo, evolve egli stesso. (pag. 36).
Human-as-curator
Che fine fa l’umano in questa nuova ecologia cognitiva?
Si discute moltissimo in questi tempi di modelli e strumenti che l’essere umano dovrebbe conoscere, gestire e utilizzare per “controllare” l’intelligenza artificiale. Si parla di Human in the loop (HITL), Human on the loop (HOTL), Human-in-Command (HIC) ma il tutto si basa sull’idea che l’AI e noi stiamo su due fronti opposti, su due diverse piattaforme e non invece immersi nello stesso ecosistema.
E’ un’idea ingenua, per quanto diffusa e, a mio parere, è utile solo in ottica consolatoria, quasi a dire (forse solo a noi stessi) che siamo noi umani ad avere il controllo, le redini.
Sembra un po’ di risentire la lezione di Freud che, nella cosiddetta seconda topica, per descrivere l’interazione tra le tre parti che compongono l’essere umano (Es – Io – Super io) utilizza la metafora del cavallo: noi crediamo di guidare/governare il cavallo ma questo – che rappresenta la forze pulsionale dell’ES – va dove vuole e a noi non resta che tentare di dire che siamo noi a dare al cavallo la meta e la direzione. Temo che la stessa cosa stia succedendo con tutta la retorica sull’IA antropocentrica che in questi anni dilaga e deborda quasi a nascondere la sostanziale incapacità non solo di governare ma financo di capire l’IA.
Che fine fa dunque l’umano?
La risposta di Sancassani-Casiraghi è, per quanto mi riguarda, il picco teorico più alto di tutto il volume. L’uomo diventa curator, “curatore del significato che l’IA porta nel mondo”(p. 34).
L’umano non è più il tecnico che corregge, né il supervisore che approva. È il curatore del significato. E colui che interpreta, negozia e orienta il senso delle azioni dell’IA all’interno di una storia, di una comunità, di un orizzonte culturale. Allo stesso tempo, l’IA non è un esecutore né un sostituto, ma un partner cognitivo che agisce nel mondo e lo ristruttura. In questa prospettiva, il curator non si limita a governare la tecnologia: legge nell’azione dell’IA le premesse implicite, le porta alla luce, le discute e le riformula.
Così facendo, trasforma contemporaneamente sé stesso e l’ecosistema cognitivo ibrido a cui appartiene.
È in questo intreccio che prende forma la vera soglia evolutiva del nostro rapporto con l’IA: non solo imparare grazie alla tecnologia e non solo riflettere sul suo funzionamento, ma trasformare in collaborazione con essa le regole stesse del nostro apprendere. (pag 38)
Dal punto di vista epistemologico, l’ecologia cognitiva AI-mentored evidenzia poi almeno cinque mutamenti strutturali della conoscenza contemporanea che le autrici così sintetizzano (pp. 38-39):
- Intelligenze artificiali come agenti epistemici: i modelli linguistici e di ragionamento non operano più come meri strumenti di calcolo ma diventano attori cognitivi che generano conoscenza. In questo scenario la partecipazione epistemica – cioè la possibilità di contribuire ai processi di significazione e di accesso al sapere – diventa diritto e sfida democratica.
- Reti e modelli rizomatici della conoscenza: la conoscenza si struttura non più in dimensioni lineari e gerarchiche ma si fa rizomatica, fluida, dinamica.
- Coesistenza di iperspecializzazione e transdisciplinarità: i saperi non si organizzano più per linee disciplinari chiuse ma vivono di intrecci. I saperi specialistici restano necessari ma convivono in un contesto di contaminazione e ricombinazione dei saperi.
- Centralità dei linguaggi come infrastruttura cognitiva. I linguaggi – anche nella loro formalizzazione in codice informatico – diventano strutture logico-operative che regolano l’accesso, la produzione e la validazione del sapere
- Ridefinizione dell’autorialità, che torna ad essere dimensione relazionale e dinamica piuttosto che proprietaria
Competenze per un’ecologia cognita AI-mentored
Se l’apprendimento diventa costruzione di reti di significato occorre passare dalla logica del costruttivismo al modello del connettivismo, proposto per la prima volta nel 2004 da George Siemens nel suo articolo ” Connectivism: A Learning Theory for the Digital Age “. Secondo la prospettiva di Siemens e Downes apprendere significa costruire e percorre connessioni tra nodi: persone, risorse fisiche e digitali, dati e algoritmi. Le conoscenze abitano così due diversi spazi: il mondo interno dell’individuo ma anche gli spazi esterni della rete, delle connessioni, dei sistemi computazionali.
E qui le due autrici presentano una significativa proposta di sintesi riferita alle competenze necessarie per muoversi dentro i tre diversi livelli interdipendenti degli ecosistemi cognitivi AI mentored, ovvero
- Il livello del sé cognitivo
- Il livello della relazione
- Il livello sistemico
Per ognuno di questi livelli vengono identificate alcune competenze per un totale di dieci che vengono descritte come monete cognitive, ovvero le condizioni minime per non restare esclusi.
| Dieci monete cognitive | ||
| Livello del sé cognitivo | Livello della relazione | Livello sistemico |
| 1_Saper attivare il potere di imparare: esercitare il potere trasformativo dell’apprendimento e non subire l’incertezza | 5_Comprendere il nuovo: coltivare l’abilità di comprendere l’inaspettato, anticiparne gli effetti, costruire risposte adeguate | 8_Pensare per sistemi: pensare connettivamente per affrontare problemi reali |
| 2_Svelare i modelli che rendono pensabile il mondo: conoscere e saper individuare i presupposti per la conoscenza | 6_Linguaggi e dialogo: saper usare la pluralità di codici per costruire significati condivisi | 9_Custodire l’etica nei rapporti con le conoscenze: utilizzare consapevolmente e contribuire con responsabilità |
| 3_Orientare l’attenzione e la memoria: dirigere lo sguardo, filtrare l’essenziale, dimenticare il superfluo | 7_Attivare reti di saperi: saper riconoscere, connettere e utilizzare conoscenze, esperienze e tecnologie | 10_Riconoscere le assenze epistemiche: identificare e riparare alle ingiustizie nell’accessibilità del sapere |
| 4_Intelligenza metacognitiva: conoscere, osservare e riprogettare il proprio modo di apprendere | ||
Susanna Sancassani e Daniela Casiraghi dedicano molte pagine della prima parte del volume a descrive le 10 monete / competenze come base dell’apprendimento AI-Mentored dentro una nuova ecologia caratterizzata da un nuovo paradigma che le due autrici così sintetizzano:
Viviamo all’interno di un ecosistema cognitivo complesso e in rapido mutamento, nel quale la conoscenza non può più essere concepita come un possesso statico o come un attributo esclusivamente individuale. Essa si configura piuttosto come un processo distribuito e dinamico, che si articola attraverso le interazioni tra soggetti umani, sistemi computazionali e ambienti digitali intelligenti.
In questa prospettiva, la conoscenza interna non rappresenta più l’unico luogo del sapere «utilizzabile»; piuttosto costituisce la condizione di possibilità per trasformare l’informazione in comprensione e la connessione in significato vissuto.
Essa opera come filtro critico e matrice di senso, consentendo di distinguere ciò che è rilevante da ciò che è irrilevante, ciò che genera valore da ciò che si riduce a semplice rumore di fondo.
L’emergere di tale paradigma implica una revisione profonda delle categorie di apprendimento e di competenza: nell’epoca delle infrastrutture cognitive digitali, «sapere» non coincide più con «possedere conoscenze», ma con l’essere capaci di negoziare, integrare e reinterpretare i saperi all’interno di reti socio-tecniche in continua evoluzione.
L’apprendimento Al-mentored nasce da questa consapevolezza: usare l’intelligenza artificiale non come sostituto della mente, ma come alleato nella conoscenza, nella scoperta, nell’orientamento, capace di stimolare e amplificare i processi di pensiero. (pag. 63)
Un manifesto per l’apprendimento AI-Mentored
Così, prima di analizzare le traiettorie di sviluppo tecnologico (sezione che chiude la prima parte del volume) e poi entrare nella seconda parte del volume dove si analizza l’apprendimento AI-Mentored in azione utilizzando a questo riguardo tutta l’esperienza del Metid e del modello SLD – Smart Learning Design, le due autrici forniscono una sintesi-manifesto del loro pensiero che si fonda su sei elementi
- L’apprendimento AI-Mentored è una prospettiva pedagogica e culturale
- La conoscenza non siamo noi
- La conoscenza interna come matrice di senso
- Apprendere è co-evolvere
- L’umano come curatore
- Le monete cognitive coma base dell’apprendimento AI-Mentored
Conclusione: la dimensione etica e pedagogica della cura
Se fino ad ora ho cercato di presentare nel modo più lineare e chiaro possibile la proposta di Sancassani-Casiraghi, in chiusura di questa recensione mi sento in obbligo di sottolineare un aspetto che si presta ad ulteriori approfondimenti e che, a mio parere, costituisce una delle perle del volume.
Parlo della proposta riassunta nella proposta Human-as-curator.
Ho già detto che è un cambiamento radicale rispetto alle diverse proposte fondate sul controllo (etico?) dell’AI da parte dell’umano.
Qui invece mi interessa evidenziare cosa contiene il concetto di cura che è alla base del termine curator. Cosa significa cura? E che ruolo può avere la cura nell’interazione uomo/AI?
Lo faccio partendo da due diversi elementi che, tra i tanti, considero i più rilevanti.
- la cura in Heidegger.
Nei paragrafi 41 e 42 della sua opera fondamentale Essere e tempo, Martin Heidegger presenta il concetto di cura (Sorge) come la struttura fondamentale dell’esistenza umana. Essere uomo (l’Esserci) significa essere “cura”, ovvero trovarsi in uno stato di costante proiezione verso il futuro e di preoccupazione per il proprio stare nel mondo.
Nel §41, intitolato “L’essere dell’Esserci come cura”, Heidegger definisce la cura come “cura della possibilità“. In questo passaggio cruciale Heidegger spiega che l’Esser-ci (l’uomo) non è un oggetto statico, ma un ente che è sempre “oltre se stesso”. Poiché l’uomo è progetto (Entwurf), il suo essere consiste nel rapportarsi costantemente alle proprie possibilità future.
Nel §42 Heidegger utilizza la favola n. 220 di Igino (intitolata “Cura”), per dimostrare che la cura non è un attributo secondario dell’essere umano, ma la sua stessa struttura ontologica.
Questo il testo della favola raccontata da Igino e riportata da Heidegger in latino a p. 247 di Essere e Tempo:
«Mentre la Cura attraversava un fiume, scorse del fango argilloso, lo raccolse pensierosa e cominciò a modellarlo. Mentre rifletteva su ciò che aveva creato, intervenne Giove. La Cura gli chiese di infondere in esso lo spirito e ottenne facilmente quanto richiesto. Ma quando la Cura volle imporgli il proprio nome, Giove lo proibì, insistendo che gli dovesse essere dato il suo.
Mentre la Cura e Giove discutevano, sorse anche la Terra, pretendendo che gli fosse dato il proprio nome, poiché essa aveva offerto il corpo. Scelsero Saturno come giudice, il quale emise questa giusta sentenza:
“Tu, Giove, poiché hai dato lo spirito, lo riceverai al momento della morte; tu, Terra, poiché hai dato il corpo, riceverai il corpo; la Cura invece, poiché per prima lo ha modellato, lo possieda finché vivrà. Riguardo poi alla disputa che avete sul nome, sia chiamato uomo (homo), poiché appare fatto di terra (humus)”.»
Heidegger così interpreta la favola di Igino
- L’origine dell’Esserci: Heidegger nota come nella favola la “Cura” sia colei che modella l’uomo dal fango. Questo indica che l’essere umano non “ha” semplicemente delle preoccupazioni, ma è cura fin dal principio.
- La temporalità: Il verdetto di Saturno (il Tempo) assegna lo spirito a Giove dopo la morte e il corpo alla Terra, ma stabilisce che la “Cura” possieda l’uomo per tutta la durata della sua vita. Per Heidegger, questo significa che l’esistenza umana è una tensione costante tra il passato (la terra/fango) e le possibilità future (lo spirito).
- L’essere-nel-mondo: Il nome “Homo” derivato da humus (terra) conferma il legame intrinseco tra l’uomo e il mondo. La cura è ciò che tiene uniti questi elementi, definendo l’uomo come un essere che “si prende cura” di ciò che incontra e del proprio destino.
Chiedo scusa per la lunga digressione ma credo che la dimensione della cura heideggeriana fornisca una luce profonda alla definizione di Human-as-curator. Dimensione che è non solo etica ma esistenziale. L’uomo è strutturalmente cura e il fatto che oggi sia immerso in mondo ipertecnologico non gli fa certo perdere questa caratteristica ma anzi ne esalta il significato, il valore, la necessità.
- La cura in Luigina Mortari
La filosofa e pedagogista Luigina Mortari ha dedicato buona parte della sua ricerca al tema della cura. Cura vista come dimensione essenziale perché per dare forma al nostro essere possibile dobbiamo avere cura di noi, degli altri, del mondo.
Nel volume Filosofia della cura Mortari, partendo dalla nostra sostanziale inconsistenza ontologica che ci rende bisognosi d’altro e degli altri, identifica tre modi in cui la cura si manifesta:
- procurare cose per nutrire e conservare il ciclo vitale (cura è cura dell’esserci dell’essere, direbbe Heidegger);
- ricerca delle condizioni esperienziali che consentono l’azione di trascendenza, l’andare oltre ciò che è già dato per creare forme inedite dell’esserci
- la cura come terapia, come cura della malattia
E così conclude Mortari
Il termine cura risulta, dunque, carico di differenti significati, è polisemantico: c’è una cura necessaria per continuare a vi-vere, una cura necessaria all’esistere per dare corpo alla tensione alla trascendenza e nutrire l’esserci di senso, e una cura che ripara l’essere sia materiale sia spirituale quando il corpo o l’anima si ammalano. La prima è la cura come lavoro del vivere per preservare l’ente che noi siamo, la seconda è la cura come arte dell’esistere per far fiorire l’esserci, e la terza è la cura come tecnica del rammendo per guarire le ferite dell’esserci. La cura nella sua essenza risponde a una necessità ontologica, la quale include una necessità vitale, quella di continuare a essere, una necessità etica, quella di esserci con senso, e una necessità terapeutica per riparare l’esserci (pag. 35)
E non ho tempo e modo qui di mostrare come tutte queste riflessioni vengano poi rilette da Luigina Mortari in chiave relazione, educativa, pedagogica.
Ma credo che, riletto alla luce degli approfondimenti di Heidegger e Mortari, il concetto di Human-as-curator (nell’interazione con l’AI entro il nuovo paradigma ecologico descritto da Sancassani e Casiraghi) assuma una valenza decisamente innovativa rispetto ai molti consolatori tentativi di descrivere un’IA antropocentrica. Una dimensione che è immediatamente etica, politica, educativa. Che si prende cura dell’esser-ci, che oggi è sempre un dasein intrecciato con l’AI, e del progetto (Entwurf) che guarda al futuro e che trascende questo uomo verso un ignoto ed un inedito che è la casa delle possibilità (Seinkönnen) o “poter essere”. L’uomo è un progetto aperto, continuamente impegnato a scegliere le proprie possibilità esistenziali, gettato nel mondo e costretto a proiettarsi verso il futuro. In questo contesto la cura intesa come costruzione del senso del (proprio) mondo renda la vita autentica perché implica assumersi la responsabilità (e la cura) della possibilità.
Si tratta di una dimensione su cui lavorare.
Riferimenti bibliografici
Aluisi Tosolini, Cosa significa studiare e apprendere nell’era dell’intelligenza artificiale, Casco Open Magazine, https://www.cascolearning.it/magazine/2026/01/06/cosa-significa-studiare-e-apprendere-nellera-dellintelligenza-artificiale/ 06/02/2026
Aluisi Tosolini, Claudio Polucci – Nati cyborg, Casco Open Magazine, https://www.cascolearning.it/magazine/2025/12/09/c-paolucci-nati-cyborg/ 09/12/2025
Gregory Bateson, Verso un’ecologia della mente, Adelphi, Milano (https://www.adelphi.it/libro/9788845915352) ed. or. 1972 Steps to an Ecology of Mind
Sigmund Freud, L’Io e l’Es (1920), Bollati Boringhieri, Torino 1978
Massimo Chiriatti, Marianna Ganapini, Enrico Panai, Mario Ubiali e Giuseppe Riva, The case for human-AI interaction as system 0 thinking, «Nature Human Behaviour» 8, 1829-1830 (2024) https://www.nature.com/articles/s41562-024-01995-5
Massimo Chiriatti, Giuseppe Riva,Sistema 0: l’intelligenza artificiale che sta trasformando il nostro modo di pensare, Pandora Rivista, 22/04/2025
Daniel Kahneman, Pensieri lenti e veloci, Mondadori, Milano 2012 (ed. or. Thinking, Fast and Slow, 2011)
Martin Heidegger, Essere e tempo, trad. di Pietro Chiodi, Longanesi, Milano 1976 (ed. or. Seit und Zeit, 1927)
Luigina Mortari, Filosofia della cura, Raffaello Cortina editore, Milano 2015
Il testo di Sancassani-Casiraghi è disponibile qui