Darwin nella Macchina: Ma l’IA si sta davvero evolvendo come noi?

Ciao a tutti! Oggi voglio portarvi in un viaggio affascinante, un po’ ai confini tra fantascienza e realtà quotidiana. Avete mai notato come spesso, parlando di Intelligenza Artificiale (IA), usiamo termini presi in prestito dalla biologia? Parole come “evoluzione”, “selezione naturale”, “specie”, “adattamento”. È come se stessimo assistendo a una sorta di “Darwin nella macchina”. Ma quanto è azzeccata questa analogia? E quali sono le implicazioni?

Mi sono imbattuto in un paper molto interessante (trovate il link alla fine!) che esplora proprio questo: come la ricerca sull’IA si ispira all’evoluzione, creando narrazioni che dipingono i sistemi di IA quasi come organismi autonomi, individui digitali che seguono le stesse leggi della vita biologica. È un’idea potente, quasi poetica, ma come vedremo, non priva di rischi, soprattutto ora che l’IA è sempre più presente nelle nostre vite e richiede uno sguardo critico sui suoi impatti sociali.

Seguitemi in questa esplorazione: vedremo come e perché l’evoluzione viene invocata in diversi campi dell’IA, dai primi algoritmi evolutivi alla vita artificiale, fino alle discussioni un po’ apocalittiche sui rischi esistenziali. Cercheremo di capire i limiti di queste metafore e perché è importante usarle con cautela, magari anche coinvolgendo chi di evoluzione se ne intende davvero.

Le Radici Lontane: Da Erewhon all’Appello dell’Evoluzione

Pensate, l’idea di macchine che evolvono non è nuova. Già nel 1872, Samuel Butler, contemporaneo di Darwin, nel suo libro *Erewhon*, immaginava macchine che si sviluppavano così rapidamente da diventare una potenziale minaccia. Scriveva: “Ciò che temo è la straordinaria rapidità con cui stanno diventando qualcosa di molto diverso da quello che sono attualmente… Non dovremmo forse sorvegliare gelosamente questo movimento e fermarlo finché possiamo?”. Sembra quasi di leggere un articolo di oggi sull’IA, vero? Sono passati 150 anni e le paure, così come le fascinazioni, sono ancora simili.

Ma perché l’evoluzione esercita un tale fascino quando parliamo di tecnologia? Beh, diciamocelo, la storia dell’evoluzione – l’origine delle specie, la competizione, l’adattamento, l’estinzione – è intrinsecamente avvincente. È una narrazione su scala cosmica, con vincitori e vinti nella lotta per la sopravvivenza. E, cosa cruciale, questo racconto attinge alla ricerca scientifica rigorosa della biologia evolutiva, conferendo all’analogia un’aura di verità oggettiva, quasi “naturale”. Applicarla alla tecnologia sembra dare un significato più profondo alle innovazioni, inserendole in un contesto storico e spiegando perché nuove macchine sostituiscono le vecchie.

Il punto, però, è capire quali concetti evolutivi vengono scelti e adattati al mondo digitale, e con quali intenzioni. Soprattutto quando a farlo sono i ricercatori accademici, da cui ci si aspetta rigore. C’è il rischio di semplificare troppo sia l’evoluzione biologica che la natura dell’IA? Di travisare entrambe le cose per il pubblico? E, magari, di usare l’analogia evolutiva come uno scudo scientifico per evitare domande critiche sulla direzione che sta prendendo l’IA?

L’Evoluzione come Musa: Il Calcolo Evolutivo

Uno dei primi campi in cui l’ispirazione evolutiva ha messo radici solide è il Calcolo Evolutivo (Evolutionary Computation, EC), una branca dell’IA nata a metà del XX secolo. Qui, l’idea è usare i principi dell’evoluzione biologica per progettare algoritmi capaci di risolvere problemi complessi, specialmente quelli di ottimizzazione. Pensate agli algoritmi genetici, alle strategie evolutive… nomi che evocano direttamente Darwin.

Il concetto di base è affascinante: invece di una popolazione di organismi, si ha una “popolazione” di possibili soluzioni a un problema. Queste soluzioni “competono” tra loro. Le migliori (quelle più “adatte”, secondo una funzione di fitness che misura quanto bene risolvono il problema) “sopravvivono” e si “riproducono”, magari con qualche “mutazione” casuale (piccole modifiche), generando nuove soluzioni. Questo processo si ripete per generazioni, finché non si trova una soluzione soddisfacente.

Qui, l’analogia evolutiva ha un ruolo molto funzionale. Non si tratta tanto di creare “vita digitale”, quanto di sfruttare un modello potente – ispirato alla selezione naturale della Sintesi Moderna dell’evoluzione (quella che combina Darwin, Mendel e la genetica di popolazione) – per trovare soluzioni efficienti a problemi altrimenti intrattabili. I ricercatori di EC sono spesso chiari: l’evoluzione è una fonte di ispirazione, un modello esplicativo, non stanno affermando di fare evoluzione biologica nel computer. Sanno che l’obiettivo del computing (massimizzare l’ottimizzazione) è diverso dal processo evolutivo biologico, che non è necessariamente diretto a un “miglioramento” costante e non ha un obiettivo predefinito.

Creare la Vita nel Silicio? L’Artificial Life (ALife)

Negli anni ’80 emerge un altro campo, ancora più ambizioso: l’Artificial Life (ALife). Anche qui l’evoluzione è centrale, ma l’obiettivo si sposta dalla semplice ispirazione alla simulazione e, potenzialmente, alla sintesi di sistemi viventi. L’ALife si propone come uno studio della “vita naturale”, includendo esplicitamente gli artefatti umani. Qui l’intreccio con la biologia evolutiva diventa più stretto, quasi un tentativo di contribuire alla teoria evolutiva stessa, dissolvendo i confini tra biologico e artificiale.

Questo campo nasce in un periodo (anni ’80) di grande fermento nella biologia evolutiva, con dibattiti sulla Sintesi Evolutiva Estesa (EES) e sul Darwinismo Universale – idee che allargavano i concetti evolutivi oltre la genetica classica, includendo processi di sviluppo, ereditarietà ecologica e culturale, e applicando i principi darwiniani (variazione, selezione, ereditarietà) a sistemi non biologici.

L’ALife ha prodotto sistemi affascinanti come Tierra, Avida, Creatures, dove “organismi digitali” si auto-replicavano e competevano per risorse computazionali (tempo CPU, memoria), evolvendo sotto la pressione della selezione naturale simulata. Questi strumenti sono stati usati anche per testare ipotesi ecologiche ed evolutive in modi nuovi.

Tuttavia, soprattutto agli inizi, l’ALife ha attirato critiche. Studiosi come Katherine Hayles e Stefan Helmreich hanno messo in discussione la validità dell’applicazione diretta di concetti biologici (come genotipo e fenotipo) a entità puramente informazionali. Hanno sottolineato come il linguaggio usato dai ricercatori tendesse a “biomorfizzare” le macchine, a presentarle come veri e propri organismi viventi, giocando sulla fascinazione del pubblico per l’idea di una “seconda genesi” della vita sul desktop. Helmreich descriveva quasi un’aura “teologica” e romantica attorno all’idea di trapiantare l’evoluzione nei computer. Qui l’analogia evolutiva non era solo uno strumento, ma diventava una potente narrazione per motivare i ricercatori e catturare l’interesse (e i finanziamenti) esterni, a volte forzando un po’ la mano sulla scientificità.

L’IA Superintelligente e la Corsa Evolutiva: Il Rischio Esistenziale

E arriviamo a un’iterazione più recente e, per certi versi, più preoccupante dell’analogia evolutiva: quella usata nel campo della ricerca sui rischi esistenziali legati all’IA (AI Existential Risk/Safety). Qui, a partire dagli anni 2000, l’evoluzione viene usata non tanto per progettare IA, ma per modellare il futuro rapporto tra umani e intelligenze artificiali generali (AGI) o superintelligenze.

L’idea di fondo, spesso ispirata al Darwinismo Universale e alla “Ipotesi della Regina Rossa” (quella per cui le specie devono continuare a evolversi solo per non restare indietro rispetto ai competitori), è che l’intelligenza superiore sia la chiave del successo evolutivo. Gli umani hanno dominato grazie alla loro intelligenza; se/quando arriverà un’IA con intelligenza superiore, potrebbe “evolverci fuori”, diventando la nuova specie dominante e rappresentando una minaccia esistenziale per noi.

In questo contesto, l’evoluzione serve a:

• Prevedere la dinamica futura tra umani e AGI (spesso dipinta come una competizione inevitabile).
• Identificare l’evoluzione stessa come un processo da controllare o “hackerare” (ad esempio, “allineando” l’IA ai valori umani).
• Fungere da strumento narrativo per giustificare l’urgenza di questa ricerca e degli interventi proposti.

Qui l’analogia si spinge oltre. Si specula apertamente sull’evoluzione delle macchine su scala planetaria, quasi come se fosse una certezza biologica. Spesso si semplifica enormemente la complessità dell’evoluzione biologica e culturale umana, riducendola a una questione di pura “intelligenza” (definita in termini molto computazionali ed economici). Si arriva a sostenere che, siccome l’evoluzione umana ha prodotto l’intelligenza, allora l’emergere di un’AGI superintelligente non sia poi così “difficile” evolutivamente parlando (un argomento logico un po’ traballante, a dire il vero).

L’audience di queste narrazioni non sembra essere tanto la comunità scientifica evolutiva (spesso poco citata o coinvolta), quanto piuttosto il pubblico, i policy maker, gli investitori e gli stessi sviluppatori di IA, posizionati quasi come eroi che devono salvare l’umanità da una minaccia “naturale” creata da noi stessi. Questo campo è strettamente legato a movimenti come l’Effective Altruism, e non è esente da controversie, anche per i suoi legami con figure miliardarie della Silicon Valley e per una certa tendenza a scollegarsi dal dibattito accademico più ampio.

Il Nocciolo del Problema: Decontestualizzazione e Individuazione

Ma allora, qual è il problema di usare queste analogie? Il paper che sto seguendo, riprendendo le idee di Hayles, individua due processi chiave: la decontestualizzazione e l’individuazione.

La decontestualizzazione avviene quando prendiamo un concetto scientifico – come la selezione naturale – e lo stacchiamo dal suo contesto originale (la biologia, con tutta la sua storia, i suoi dibattiti, le sue complessità) per applicarlo altrove. Questo può essere utile per semplificare e ispirare, certo. Ma può anche aprire la porta a interpretazioni fuorvianti, proiettando sul concetto originale significati o valori che non gli appartengono. Ad esempio, ridurre l’evoluzione a una pura equazione matematica (come fa la Price equation citata nel testo originale) può far sembrare l’applicazione all’IA più “oggettiva”, ma ignora le specificità biologiche fondamentali.

Tre aree in cui la decontestualizzazione è particolarmente evidente sono:

• Ottimizzazione: Nel computing, l’ottimizzazione è un obiettivo primario. Ma l’evoluzione biologica non “cerca” l’ottimo; spesso si accontenta di soluzioni “abbastanza buone” per sopravvivere e riprodursi. Presentare l’ottimizzazione come un fine evolutivo universale è una distorsione.
• Predizione: L’IA eccelle nei modelli predittivi sui dati. Ma usare l’evoluzione per predire il futuro a lungo termine di sistemi complessi come l’interazione uomo-macchina è estremamente difficile, se non impossibile, data la natura stocastica e complessa dell’evoluzione biologica e culturale.
• Primato dell’Intelligenza: Focalizzarsi sull’intelligenza (spesso definita in modo molto ristretto) come unico motore del successo evolutivo ignora l’enorme quantità di ricerca su altri fattori cognitivi e non cognitivi, e rischia di riproporre vecchie idee gerarchiche e potenzialmente dannose sull’intelligenza umana (ricordate Wallace e le sue idee colonialiste?).

La decontestualizzazione apre la strada all’individuazione: il processo attraverso cui un sistema di IA viene descritto e percepito non come uno strumento complesso, ma come un individuo autonomo, un’entità distinta su cui possono agire le forze evolutive. Si parla di “organismi digitali”, di “specie” di IA, creando un immaginario in cui le macchine hanno una loro storia naturale, una loro ecologia, una loro discendenza. Questo processo non è solo descrittivo, ma attivo: programmando principi evolutivi negli algoritmi (come in EC), si crea un feedback loop in cui l’IA sembra più “viva” e l’analogia evolutiva sembra più calzante. Definire l’unità su cui agisce l’evoluzione (l’algoritmo? il sistema? la rete?) è già un atto di individuazione.

Perché Tutto Questo Ci Riguarda: La Responsabilità delle Narrazioni

E quindi, perché dovremmo preoccuparci di come i ricercatori parlano dell’IA usando metafore evolutive? Perché queste narrazioni non restano confinate nei laboratori. Influenzano il modo in cui il pubblico, i media, i politici percepiscono l’IA. Se presentiamo l’IA come un agente autonomo che “evolve” naturalmente verso la superintelligenza, magari sfuggendo al nostro controllo, questo ha conseguenze concrete su come decidiamo di svilupparla, regolarla e integrarla nella società.

Naturalizzare l’IA, dipingendola come una forza della natura quasi inevitabile, può far sembrare le sue traiettorie meno legate alle scelte umane (e agli interessi economici e politici che le guidano) di quanto non siano in realtà. Può mascherare il fatto che l’IA è, prima di tutto, un prodotto umano, progettato e implementato da persone e istituzioni con obiettivi specifici, spesso legati al profitto e al potere. Le grandi aziende tecnologiche, che hanno un ruolo sempre più centrale nello sviluppo dell’IA, hanno tutto l’interesse a promuovere narrazioni che presentano i loro prodotti come il frutto di un progresso “naturale” e inarrestabile.

Ecco perché l’articolo lancia un appello importante:

1. Ai ricercatori di IA: siate consapevoli del potere delle vostre metafore. Usate le analogie evolutive con cautela, siate chiari sui loro limiti, e considerate l’impatto delle vostre parole sul dibattito pubblico. Bilanciate l’ispirazione creativa con il rigore scientifico e la responsabilità comunicativa.
2. Agli scienziati evoluzionisti (biologi, antropologi, filosofi della biologia, ecc.): non lasciate che questa conversazione avvenga senza di voi. Impegnatevi in un dialogo critico e collaborativo con il mondo del computing. La vostra expertise è fondamentale per smascherare le semplificazioni eccessive e le potenziali strumentalizzazioni della teoria evolutiva, aiutando a gestire la disinformazione.

Insomma, la storia dell’intreccio tra evoluzione e macchine è lunga e affascinante, ma anche carica di implicazioni. Proprio come l’evoluzione biologica ci spinge a interrogarci sul nostro posto nella natura, l’ascesa dell’intelligenza artificiale ci costringe a ripensare cosa significhi essere umani. Capire criticamente le narrazioni che usiamo per descrivere questo processo è un passo fondamentale per navigare il futuro che stiamo costruendo, un futuro in cui biologia e tecnologia saranno sempre più indistinguibili.

Fonte: Springer