Prima di entrare nel dibattito facciamo un passo indietro. Galileo Galilei definisce la scienza come un metodo rigoroso che si basa su tre passaggi fondamentali:

  1. Le sensate esperienze: osservazione dei fenomeni naturali attraverso i cinque sensi, necessaria per l’induzione di leggi generali.
  2. Le necessarie dimostrazioni: formulazione di ipotesi attraverso ragionamenti logici e matematici, che conducono a teorie e leggi scientifiche.
  3. Cimento o verifica: verifica delle ipotesi formulate attraverso esperimenti riproducibili e misurazioni matematiche, in modo da confermare o falsare le teorie.

La sua concezione della scienza è basata sulla fiducia nella corrispondenza tra pensiero ed essere, ovvero la conformità fra le conoscenze acquisite con la scienza e la realtà, il realismo.

Tra LeCun e Musk la discussione è iniziata a maggio quando Musk ha invitato su X a unirsi a xAI, la sua azienda di intelligenza artificiale, per capire l’universo attraverso la ricerca della verità.

LeCun, scienziato di Meta ed esperto di deep learning, ha criticato Musk dicendo che diffondeva teorie cospirative sulla sua piattaforma.

LeCun ha poi sostenuto che “se fai ricerche e non pubblichi, non è scienza”

Secondo lui, la ricerca diventa scienza solo quando viene raccolta, testata per verificarne la correttezza e la riproducibilità, e infine pubblicata. Senza condividere tali informazioni scientifiche, “il progresso tecnologico rallenterebbe a passo d’uomo”.

Questa definizione di scienza ha provocato reazioni diverse. Alcuni hanno criticato LeCun per non aver citato il metodo scientifico, mentre altri hanno disapprovato l’idea che le ricerche non pubblicate vadano dimenticate. I

Si stima che il 40% dei dati degli scienziati accademici e governativi non venga pubblicato, anche fuori dal settore privato. Ci sono diverse ragioni per cui una così ampia percentuale di dati rimane inaccessibile:

Gli scienziati spesso non hanno incentivi o pressioni per pubblicare risultati negativi o non conclusivi, che pure rappresentano una parte significativa della ricerca. Articoli con risultati non positivi tendono ad avere meno citazioni e maggiori difficoltà di pubblicazione.

Inoltre il continuo rafforzamento della proprietà intellettuale e dei diritti di esclusiva si contrappone allo sviluppo della scienza aperta. Normative come la direttiva copyright UE 2019/790 rischiano di limitare l’accesso ai dati.

LeCun ha poi chiarito che “la scienza progredisce attraverso la collisione di idee, verifica, analisi, riproduzione e miglioramenti“. Ha anche accennato alla necessità di una maggiore apertura nella ricerca sull’intelligenza artificiale, in particolare sul codice sorgente alla base delle reti.

“LeCun non coglie ancora l’essenza stessa di come funziona la scienza. Dire che “la scienza è scienza solo se viene pubblicata” conferma l’idea che la scienza è un metodo di comprensione che le persone possono utilizzare nella loro vita quotidiana”, afferma Peter Coveney, informatico presso l’University College di Londra.

Come osserva Coveney, l’ironia sta proprio nel fatto che è esattamente questo l’elemento assente nel dibattito su X.

Coveney ha sottolineato lo sviluppo di strumenti di intelligenza artificiale generalisti, che mirano a interpretare i dati e produrre capacità di ragionamento avanzate.

“Al centro c’è un ampio modello linguistico come ChatGPT, ma implementano quelli che vengono chiamati modelli di base per risolvere i problemi,” dice Coveney. Tuttavia, è discutibile quanto siano scientifici i loro metodi, anche quando i loro processi possono essere esaminati attentamente dagli scienziati.

Stemwedel della San José State University in California ha affermato che il grosso problema è che è necessario sottoporre le proprie conoscenze a un esame rigoroso e rispondere al feedback che ne emerge. “Il feedback è una pietra angolare delle moderne definizioni di scienza, insieme a principi come l’utilità della scienza nel fare previsioni e fornire spiegazioni,” ha detto.

La discussione sull’intelligenza artificiale e la sua applicazione nella società è ancora in corso. È necessario mantenere le idee fondamentali della scienza che derivano dall’Illuminismo e garantire la trasparenza e la reattività al feedback per creare una scienza oggettiva e razionale.

Inoltre la crescita della democrazia è avvenuta parallelamente allo sviluppo della scienza, con concetti fondamentali che si ritrovano sia nello spirito scientifico che in quello democratico.

Tuttavia, non sempre c’è stata una correlazione diretta e immediata tra di esse.

La scienza solleva questioni etiche sul suo impiego, e la democrazia ha affrontato sfide come l’uguaglianza, la partecipazione popolare, l’informazione dei cittadini e l’evoluzione tecnologica nel corso dei secoli.

Rendere la scienza più democratica implica accettarne i limiti e la rivedibilità, umanizzarla e integrarla nel contesto della società democratica.

La scienza e la democrazia sono due sistemi che, sebbene abbiano avuto successi, richiedono una comunicazione e un’integrazione più profonde per contribuire alla crescita di una società democratica.

La neutralità della scienza è un ideale impossibile, e le democrazie liberali spesso devono prendere posizione a favore della scienza per il loro stesso funzionamento.

Dobbiamo sempre tenere a mente che la scienza e la democrazia hanno avuto un rapporto complesso nel corso della storia, con implicazioni che vanno oltre la mera produzione di conoscenza scientifica, influenzando anche la struttura e il funzionamento delle società democratiche.