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Il mondo ex-machina: l’automaticità al potere
Estratto di Il mondo Ex Machina di Cosimo Accoto.
Presi tra protezione e protenzione by design
L’arrivo di dimensioni nuove nella costruzione del nostro mondo richiede uno sforzo di ampliamento dei criteri di progettazione e design. Gli orizzonti speculativi della decentralizzazione e dell’autonomia (e, quindi, di un’intelligenza artificiale estesa) suggeriscono di immaginare scenari di applicazioni e architetture automate e autono- me di natura anticipatoria.
Primo scenario: dal real-time al near-time design ovvero il design delle esperienze anticipatorie. La prima prospettiva strategica è che le nuove tecnologie dell’AI stanno costruendo un’architettura tecnologico-informatica (e un mondo) in cui l’informazione comincia a fluire, sistematicamente, dal futuro al presente e non più dal passato al presente come è stato finora. Usando sensori, dati e algoritmi di intelligenza artificiale, le macchine sono cioè in grado di intercettare l’informazione relativa a quello che sta per accadere e usare questa informazione per disegnare e progettare servizi e prodotti in modalità anticipatoria (e non solo posticipata e responsiva). Come spiegano i filosofi digitali più radicali le macchine avranno la capacità di anticipare i nostri comportamenti, abitudini e desideri attraverso una dimen- sione temporale digitale nuova che è il feed-forward (o protenzione o anticipazione). I nostri oggetti non saranno solo strumenti e robot intenzionali, ma protenzionali. Non agiranno solo in tempo reale, ma in un tempo anticipato. Siamo oltre il real-time, siamo nel near-time. Il trend del design anticipatorio (anticipatory design) ne è un chiaro segnale. Le macchine sono e sempre più saranno in grado di predire ciò che accadrà anticipando bisogni e volontà. Come sarà una società oracolare (non più archivistica), come l’abbiamo definita? È tutta da immaginare. Perché non sembri pura filosofia, segnaliamo che è uscito nel 2018 da Harvard Business Press, un saggio di economia e business che si intitola proprio Prediction Machines. E si riferisce alla capacità delle macchine attraverso sensori, dati, algoritmi di intelligenza artificiale (il tutto animato da codice software) di effettuare predizioni, invertendo anche la logica temporale di business. Per esempio, siamo abituati – scrivono gli autori – al modello shopping-then-shipping (prima compri, poi te lo porto casa). Ma potremo presto ridisegnare e invertire l’esperienza: e, quindi, shipping-then-shopping (te lo porto a casa sapendo che lo comprerai) perché qualcuno potrà predire con molta accuratezza che cosa acquisteremo in futuro. Nella mia prospettiva, finora, il design thinking si è preoccupato soprattutto di contrastare il sovraccarico informativo del presente (info overload), ma nei prossimi anni si dovrà lavorare più direttamente per ridurre l’incertezza informativa del futuro (world uncertainty). La manutenzione preventiva delle catene di montaggio, la medicina preventiva per la cura dei pazienti, la sicurezza adescativa a contrasto degli attacchi in- formatici sono esempi di questo nuovo mondo a feedforward.
Secondo scenario: dalla user alla machine experience ovvero il design delle esperienze macchiniche. La seconda prospettiva strategica è relativa al superamento del paradigma dell’esperienza solo umana. Il focus attuale dei designer è sull’attenzione e il soddisfacimento dei bisogni del consumatore, del dipendente o del cittadino (umani). Ma con l’arrivo dell’internet delle cose, degli smart object e dei veicoli autonomi, non aumenteremo solo le nostre capacità sensoriali, ma dovremo ampliare il concetto stesso di esperienza. Per questo ho creato una variante linguistica. Il termine ex-perienza racconta della necessità di andare oltre il concetto tradizionale di esperienza, basato sui nostri sensi umani che hanno dei limiti, per comprendere anche nuove prospettive come quelle macchiniche. Di fatto, lo sappiamo, questa nuova primavera dell’AI che stiamo conoscendo è fortemente spinta dalla capacità delle macchine di imparare dall’esperienza e dai dati. Attraverso l’addestramento delle reti neurali artificiali (convolutive e ri- corsive), infatti, le auto «intelligenti» fanno esperienza e percepiscono il mondo, estrapolano modelli e conoscenza e interagiscono con l’ambiente in maniera sempre più sofisticata e autonoma. Anche lasciando gli umani fuori dal loop. Questo cambierà ulteriormente il paradigma di comunicazione e marketing (che ho perciò ridefinito mar- kething): dovremo fare marketing e comunicazione alle «cose». Di fatto, abbiamo già cominciato: per esempio disegnando siti ottimizzati sia per gli umani sia per i bot che indicizzano le pagine e offrire così anche alle macchine un’ex-perienza di visita e navigazione soddisfacente. Queste ex-perienze verranno moltiplicate negli anni a venire. «Marketing to Alexa» recita il titolo di un articolo di Harvard Business Review, che sollecita marketer e brand a curare il disegno delle ex-perienze per l’assistente vocale (gli smart speaker) di Amazon, ma anche di Google o di Apple. Il disegno di queste ex-perienze dovrà ovviamente incorporare anche la prospettiva anticipatoria per creare non solo oggetti smart, ma intere tecno-ecologie autonomamente senzienti e anticipatorie.
Terzo scenario: dal service all’ecological thinking ovvero il design delle esperienze ecologiche. L’ultima delle prospettive strategiche è legata alla progettazione di esperienze computazionalmente «eco- logiche» a tutti gli effetti. Qui l’aggettivo ecologico è da intendere non in senso naturalistico classico, ma secondo nuove teorie digitali più di frontiera. Teorie tecno-ecologiche per le quali elementi naturali, artefatti antropici e agenti artificiali co-esistono e co-creano valore in ambienti domestici o urbani con interconnessioni, autonomie e perturbazioni reciproche, molteplici e complesse. Ereticamente propongo allora di muovere dal dominante paradigma dello human- centered design allo human-decentered design. Questo per poter più efficacemente affrontare l’immaginazione e la costruzione di ecologie di esperienze multi-agentive (interamente automate e distribuite), con spazialità multi-scalari (sia prossime sia remote) e temporalità multi- dimensionali (ora rallentate, ora accelerate). Per creare valore grazie a questo nuovo business ecosystem design, andrà aggiornato e ampliato il tradizionale patrimonio di modelli, metodi e criteri di progettazione anticipatoria. Ponendo per esempio attenzione alla negoziazione dei livelli di automaticità degli agenti artificiali (design dell’autonomia), all’esplicitazione delle strategie di affidamento (design della fiducia), allo scambio relazionale tra emotività artificiale e naturale (design dell’empatia), all’attivazione della protezione da attacchi informatici (design della sicurezza), alla meccanica e dinamica del- la distribuzione delle interazioni alla pari (design della decentralizzazione). Queste nuove ecologie riguarderanno non solo l’intelligen- za artificiale, ma anche i nuovi protocolli emergenti dei registri pubblici distribuiti e le applicazioni decentralizzate e fiduciate (come gli smart contract) abilitate dalla blockchain anche in abbinata con la robotica. E, anzi, anche in congiunzione tra un’intelligenza estesa e un protocollo decentralizzato (blockchain + intelligenza artificiale + robotica).
A conferma di ciò, John Maeda spiega come il design computazionale (computational design) sia il futuro. Dopo il design classico (quello industriale degli oggetti) e il design thinking (quello delle organizzazioni che disegnano servizi ed esperienze col consumatore al centro), il futuro è del computational design, un design in cui i creativi avranno la padronanza e la capacità inventiva di progettare con software, memorie e processori, con hardware e sensori, con network e attuatori.
Si prefigura così, in prospettiva, un ampliamento dell’orizzonte di azione per experience e interaction designer, a patto che sappiano contaminarsi con nuovi saperi e nuove pratiche: dalla robotica sociale all’emotional AI, dalle primitive crittografiche alla teoria dei giochi, dalle interfacce brain-computer alla materia programmabile.
