PENSARE DOVE CI VIENE DETTO DI PENSARE, UNA PREMESSA
Isabelle Stengers, nel suo Nel tempo delle catastrofi, ci invita a riflettere sulla nostra tendenza a pensare “là dove ci viene detto di pensare” (Stengers, 2021, p. 64). Un’espressione che richiama la doxa di Pierre Bourdieu: quel processo attraverso cui un ordine sociale storicamente costruito viene percepito come naturale, evidente, sottratto alla discussione (Bourdieu, 1977).
È una chiave utile per leggere il dibattito contemporaneo sull’intelligenza artificiale, nel quale l’attuale configurazione industriale e tecnologica viene spesso assunta come un orizzonte inevitabile. La concentrazione delle infrastrutture, delle capacità computazionali e dei canali di distribuzione nelle mani di pochi grandi operatori si accompagna a una crescente capacità di orientare le traiettorie dell’innovazione e le forme attraverso cui la conoscenza viene prodotta, organizzata e resa accessibile. Si delinea così una concentrazione del potere che investe anche la dimensione cognitiva, incidendo sulle rappresentazioni del mondo e sulle alternative che siamo in grado di immaginare (Barca, 2026).
È proprio a partire dalla possibilità di immaginare e costruire traiettorie differenti che vorrei interrogare il ruolo della cultura nell’ecosistema dell’intelligenza artificiale. Un ruolo che riguarda la pluralità dei patrimoni e delle conoscenze che alimentano i sistemi tecnologici, le competenze interpretative e progettuali delle istituzioni culturali e la loro capacità di contribuire alla definizione delle finalità, delle regole e delle infrastrutture dell’innovazione. La prospettiva è quella di una cultura capace di diventare soggetto attivo della trasformazione tecnologica, culture re-shaping AI.
QUANDO LA DISTRIBUZIONE CONTROLLA LA PRODUZIONE
C’è una trasformazione che attraversa da tempo l’ecosistema della comunicazione e che l’intelligenza artificiale sta portando a un livello ulteriore, con conseguenze ancora difficili da misurare. Michele Mezza, in una riflessione pubblicata su Letture Lente, la descrive come la progressiva affermazione del potere della distribuzione su quello della produzione (Mezza, 2026). Nell’universo digitale, dove l’abbondanza dei contenuti convive con una competizione sempre più intensa per conquistare l’attenzione, il controllo dei canali attraverso cui le informazioni raggiungono i loro destinatari è diventato una risorsa strategica. La possibilità di produrre e pubblicare si è enormemente ampliata; quella di essere trovati, riconosciuti, ascoltati dipende in misura crescente dalle architetture tecnologiche e dalle scelte di chi governa la circolazione dei contenuti. È qui che si è progressivamente spostato uno dei centri di gravità del potere culturale.
Per comprendere la profondità di questo passaggio è utile guardare alla trasformazione della filiera del valore culturale (UNESCO, 2025). La sequenza tradizionale di creazione, produzione, distribuzione, accesso e partecipazione lascia progressivamente spazio a una rete di attività interconnesse, nella quale i dati attraversano e collegano le diverse funzioni. L’intelligenza artificiale generativa introduce un’ulteriore discontinuità: i sistemi attraverso cui cerchiamo e riceviamo informazioni sono ormai in grado di selezionarle, combinarle, interpretarle, rielaborarle e produrre nuove rappresentazioni. La distribuzione comincia così ad assorbire funzioni che appartenevano alla produzione, mentre il confine fra chi crea conoscenza e chi ne organizza l’accesso diventa sempre più mobile. Il potere di intermediazione acquista una profondità nuova, perché interviene anche sulla costruzione di ciò che viene restituito al pubblico come conoscenza.
È un processo che modifica il significato stesso di consumo culturale. Possiamo avere accesso, almeno in linea teorica, a una quantità sterminata di opere, documenti, linguaggi e testimonianze, e tuttavia incontrarne soltanto una parte, selezionata attraverso meccanismi che raramente conosciamo. Lo studio della Commissione europea sulla discoverability mostra quanto la possibilità che un contenuto venga scoperto dipenda dalla qualità dei metadati, dalle barriere linguistiche, dall’organizzazione delle piattaforme e dai criteri adottati dai sistemi di raccomandazione (European Commission, 2026). Prima ancora che il pubblico scelga, qualcuno – o qualcosa – ha già contribuito a definire l’orizzonte entro cui quella scelta potrà esercitarsi. E ciò che rimane ai margini della visibilità rischia, progressivamente, di uscire anche dal nostro immaginario.
Con l’AI generativa la questione si estende alla materia stessa di cui sono composte le nostre rappresentazioni. I modelli apprendono da grandi raccolte di testi, immagini e altri contenuti, nelle quali alcune lingue, tradizioni culturali, convenzioni narrative e visioni del mondo risultano assai più presenti di altre. Le procedure di addestramento, valutazione e distillazione possono contribuire a consolidare determinate regolarità espressive e interpretative, rendendo più probabile la riproduzione di alcuni schemi e meno accessibili altri (Barca, 2026). Il rischio è quello della data poverty, la povertà di risorse digitali adeguate a rappresentare lingue, patrimoni e sistemi di conoscenza che restano ai margini delle grandi raccolte di dati utilizzate per l’addestramento dei modelli (UNESCO, 2025). E quindi di una progressiva monocultura cognitiva: un impoverimento della varietà delle forme attraverso cui descriviamo il mondo, costruiamo relazioni fra i fenomeni e immaginiamo possibilità. Una prospettiva tanto più delicata quanto più i sistemi generativi diventano interlocutori abituali nelle attività di ricerca, scrittura, apprendimento e produzione culturale.
Anche il diritto d’autore, in questo scenario, assume una complessità nuova. Le opere e i patrimoni creativi contribuiscono ad alimentare sistemi capaci di generare valore economico su vasta scala, mentre diventano più difficili la ricostruzione dei contributi originari, l’attribuzione delle responsabilità e la definizione di forme eque di remunerazione (UNESCO 2025; 2026). UNESCO (2025) prospettava strumenti che vanno dagli accordi di licenza e remunerazione fino a possibili meccanismi redistributivi, compreso un prelievo mirato sulle attività economiche dell’AI. Una esperienza significativa è l’accordo fra Biblioteca nazionale norvegese e Kopinor (organizzazione norvegese di gestione collettiva dei diritti d’autore), sottoscritto nel dicembre 2025, che prevede 45 milioni di corone norvegesi (oltre 4 milioni di euro) all’anno di finanziamento pubblico per remunerare l’utilizzo di contenuti giornalistici nell’addestramento di modelli linguistici.
Si trasforma, contemporaneamente, la figura stessa dell’autore: nei processi creativi assistiti dall’AI, progettare un percorso, stabilire vincoli, scegliere fra varianti, intervenire sulle risposte del modello e ricomporle in un risultato coerente possono diventare componenti essenziali dell’attività creativa (D’Isa & Chiriatti, 2026).
La posta in gioco, dunque, si estende ben oltre il destino economico dei singoli produttori di contenuti. Riguarda la capacità di una società di riconoscere la pluralità delle conoscenze da cui attinge, di preservarne la visibilità e di partecipare alle decisioni che ne governano la trasformazione in valore. È a questo livello che la cultura può tornare a esercitare un ruolo decisivo.
SE LA CULTURA ENTRA COME SOGGETTO NELLA FILIERA DELL’AI
Se la crescente integrazione fra produzione e distribuzione della conoscenza modifica gli equilibri del potere culturale, diventa essenziale comprendere quali soggetti possano partecipare alla costruzione di questo nuovo ecosistema e con quali risorse. Ed è proprio qui che emerge una possibilità ancora largamente inesplorata: il patrimonio di conoscenze, competenze e relazioni custodito dalle istituzioni culturali può contribuire a orientare lo sviluppo stesso dell’intelligenza artificiale.
Pensiamo alle biblioteche, agli archivi, ai musei, alle istituzioni di ricerca. La loro ricchezza risiede certamente nell’immensa quantità di documenti, opere e testimonianze che conservano, ma anche nel lavoro, spesso invisibile, attraverso cui quei materiali vengono selezionati, descritti, classificati, messi in relazione, interpretati. È un patrimonio di significati e connessioni, un “capitale semantico” che restituisce profondità e contesto alle informazioni, rendendole parte di sistemi di conoscenza articolati e riconoscibili. In un ambiente tecnologico sempre più dipendente dalla qualità dei dati e dalla possibilità di ricostruirne provenienza e significato, queste competenze acquistano una rilevanza nuova (Guidazzoli, 2026; Ricciardi & Vita, 2026).
Un’idea della dimensione che questo patrimonio può assumere quando viene messo in rete arriva da Europeana, l’infrastruttura europea che aggrega e rende accessibili oltre 61 milioni di risorse digitali provenienti da più di 3.700 istituzioni culturali, oggi al centro dello Spazio comune europeo dei dati per il patrimonio culturale [1]. Una straordinaria trama di opere, documenti e testimonianze, accompagnati da metadati che ne descrivono provenienza, caratteristiche e relazioni, e che alimenta anche servizi e applicazioni esterne: la piattaforma registra in media oltre 28 milioni di richieste mensili alle proprie API, le interfacce che consentono ad altri sistemi informatici di accedere alle risorse. Un patrimonio condiviso e continuamente interrogato, destinato ad ampliarsi ulteriormente: nel dicembre 2025 il Ministero della Cultura italiano ha sottoscritto un accordo con Europeana che prevede il conferimento di almeno 10 milioni di record digitali entro la fine del 2026 [2].
Ma il contributo delle istituzioni culturali può spingersi molto oltre la messa a disposizione dei propri patrimoni. Se i sistemi generativi diventano progressivamente ambienti attraverso cui cerchiamo informazioni, esploriamo documenti, elaboriamo interpretazioni e costruiamo nuove conoscenze, acquistano un’importanza decisiva anche le scelte che ne regolano il funzionamento: quali fonti privilegiare, come renderne riconoscibile la provenienza, quali relazioni stabilire fra materiali differenti, come consentire agli utenti di esplorare interpretazioni alternative. Sono questioni che appartengono da sempre alla pratica culturale e che oggi si ripresentano, con implicazioni inedite, nella progettazione delle tecnologie.
È in questo passaggio che la prospettiva di una Public AI diventa particolarmente feconda. Il dibattito sulle infrastrutture e sui modelli di intelligenza artificiale orientati all’interesse pubblico apre infatti uno spazio nel quale il mondo della cultura può rivendicare una partecipazione effettiva alla definizione delle finalità, dei criteri di qualità e delle forme di governance dei sistemi diventando protagoniste della progettazione e della gestione dell’AI (Keller, 2026). Si tratta di entrare nella fase di distribuzione e utilizzo dei sistemi, il deployment, quando le potenzialità tecnologiche prendono forma in interfacce, servizi e modalità concrete di accesso alla conoscenza.
Alcune esperienze mostrano che questa prospettiva può già tradursi in scelte istituzionali concrete. La Biblioteca nazionale norvegese (Nasjonalbiblioteket) offre un esempio di partecipazione di un’istituzione culturale allo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Nel maggio 2026 ha presentato Borealis, una famiglia di modelli generativi in cinque dimensioni, da 270 milioni a 27 miliardi di parametri, specializzati nel norvegese e capaci di operare anche in inglese. I modelli sono distribuiti attraverso Hugging Face e possono essere utilizzati su infrastrutture locali, secondo le condizioni delle rispettive licenze. Attraverso il proprio laboratorio di ricerca, il National Library of Norway AI Lab (NbAiLab), contribuisce alla costruzione di risorse e modelli linguistici orientati alle esigenze culturali del paese, collaborando con università e infrastrutture pubbliche di calcolo. La Biblioteca opera così come infrastruttura culturale, centro di ricerca e sviluppo, soggetto di negoziazione dei diritti e produttore di risorse tecnologiche. L’esperienza è particolarmente interessante per contesti linguistici relativamente piccoli, nei quali gli incentivi dei grandi operatori globali possono risultare insufficienti a garantire investimenti adeguati [3] (Keller, 2026).
Si comincia così a intravedere una possibile funzione infrastrutturante della cultura: la capacità di contribuire alla costruzione delle condizioni conoscitive, semantiche e istituzionali entro cui l’intelligenza artificiale prende forma.
UN’INTELLIGENZA CULTURALE: LA CULTURA COME METODO PER L’INNOVAZIONE
C’è tuttavia una terza dimensione, forse ancora più interessante, del contributo che la cultura può offrire all’innovazione tecnologica. Riguarda il modo stesso in cui impariamo a conoscere il mondo, a formulare i problemi, a riconoscere le relazioni fra fenomeni apparentemente distanti, a convivere con interpretazioni differenti e talvolta contraddittorie.
Chi lavora nei musei, negli archivi, nelle biblioteche, nella ricerca e nella produzione artistica conosce bene la complessità di questi processi. Costruire un archivio significa attribuire significati, stabilire relazioni, scegliere criteri di classificazione che rendono alcune connessioni più visibili di altre. Progettare un’esposizione richiede di accostare opere, testimonianze e interpretazioni, immaginando percorsi capaci di sollecitare sensibilità e letture differenti. La pratica artistica, dal canto suo, esplora continuamente territori incerti, mette in discussione categorie consolidate, rende percepibili contraddizioni che faticano a trovare espressione nei linguaggi ordinari.
Una capacità che trova espressione anche in pratiche artistiche capaci di rendere visibili le implicazioni meno evidenti dell’innovazione. Alla Biennale di Architettura di Venezia del 2023, il collettivo cileno Ecologías Híbridas ha realizzato un’installazione nella quale la generazione di immagini attraverso l’AI provocava il rilascio di acqua da appositi serbatoi, rendendo percepibile il consumo di risorse naturali associato ai processi computazionali. L’esperienza artistica diventava così uno strumento di esplorazione critica della tecnologia, capace di portare alla luce relazioni e costi che l’apparente immaterialità del digitale tende a nascondere (UNESCO, 2025).
Sono competenze maturate attraverso una lunga consuetudine con la complessità, con la natura situata della conoscenza e con la necessità di riconoscere il carattere provvisorio, negoziato e talvolta conflittuale delle interpretazioni. Competenze che acquistano una particolare rilevanza quando ci confrontiamo con sistemi tecnologici capaci di produrre risposte plausibili, coerenti, spesso persuasive, e che proprio per questo richiedono una maggiore capacità di interrogare le fonti, riconoscere i presupposti e valutare ciò che resta escluso dalle rappresentazioni.
La Carta di Benevento, dedicata all’impiego dell’AI nei patrimoni culturali, richiama alcuni principi che appartengono a questa tradizione: tracciabilità, trasparenza, pluralismo delle interpretazioni, partecipazione delle comunità e attenzione agli impatti delle tecnologie (Formichella, 2026). In una prospettiva analoga UNESCO (2025) suggerisce di valorizzare i musei come luoghi di alfabetizzazione pubblica all’intelligenza artificiale, capaci di rendere comprensibili i meccanismi dei sistemi e di aprire spazi di sperimentazione e confronto collettivo. Non a caso mostre come AI: More Than Human al Barbican Centre di Londra, AI: Mind the Gap al MIT Museum o Exploring AI: Making the Invisible Visible al Museum of Science di Boston hanno trasformato l’intelligenza artificiale in un oggetto di esplorazione pubblica, intrecciando esperienze interattive, interpretazioni artistiche e interrogativi etici. Un’esperienza significativa è anche quella del Museu do Amanhã di Rio de Janeiro, dove il sistema IRIS+ invita i visitatori a esprimere le proprie preoccupazioni sulle grandi sfide contemporanee, mettendoli in relazione con iniziative civiche e ambientali selezionate dal museo. Il 37% dei partecipanti ha dichiarato di essersi successivamente impegnato in una causa sociale o ambientale (UNESCO–ICOM, 2026).
Il museo diventa così uno spazio nel quale la tecnologia può essere osservata, sperimentata e discussa, sottraendola almeno in parte all’opacità dei suoi ambienti abituali (UNESCO, 2025).
Potremmo chiamare “intelligenza culturale” questo insieme di capacità interpretative, critiche, immaginative e relazionali che si sviluppano attraverso le pratiche culturali e che consentono di affrontare problemi complessi senza ridurne prematuramente le molteplici dimensioni. Una forma di intelligenza collettiva, alimentata dalla diversità delle esperienze e dei saperi, che può offrire un contributo prezioso alla progettazione di tecnologie più sensibili ai contesti e alle conseguenze del loro utilizzo.
Non è casuale che alcune delle competenze che emergono da questa riflessione occupino oggi una posizione centrale anche nei quadri educativi internazionali. Il PISA 2025 Science Framework dell’OCSE attribuisce particolare importanza al pensiero sistemico, alla capacità di comprendere le interdipendenze e di agire responsabilmente in contesti segnati da trasformazioni profonde. L’OECD Learning Compass 2030 individua, fra le competenze trasformative, la capacità di creare nuovo valore, conciliare tensioni e dilemmi, assumersi responsabilità (OECD, 2019; 2026). È il riconoscimento di quanto sia importante sviluppare strumenti intellettuali e relazionali capaci di confrontarsi con l’incertezza, la pluralità delle prospettive e le conseguenze di lungo periodo delle nostre decisioni.
Donna Haraway ci invita a “stare con il problema”, a sostare nella complessità delle relazioni e delle interdipendenze, riconoscendo che le risposte ai grandi interrogativi contemporanei si costruiscono attraverso pratiche situate, responsabilità condivise e forme di collaborazione capaci di attraversare differenze e conflitti (Haraway, 2016).
È proprio questa familiarità con la complessità che potrebbe consentire alla cultura di contribuire a un passaggio ulteriore: partecipare alla definizione delle priorità dell’innovazione. In una società attraversata da crisi ecologiche, disuguaglianze crescenti, trasformazioni demografiche e fragilità democratiche, la capacità di immaginare soluzioni tecnologiche richiede anche quella di riconoscere bisogni spesso trascurati, interrogare gli effetti indiretti delle scelte, dare voce a conoscenze e sensibilità che faticano a trovare rappresentanza nei processi decisionali, introdurre domande, esperienze e criteri di valutazione che rendano l’innovazione più attenta alla qualità delle relazioni sociali, alla sostenibilità ambientale e alla pluralità dei modi di abitare il mondo.
“INTELLIGENZA CULTURALE” COME NUOVO MODELLO EUROPEO?
La possibilità di incidere sulle traiettorie dell’innovazione incontra ostacoli che sarebbe ingenuo sottovalutare. Il mondo della cultura dispone di patrimoni conoscitivi straordinari e competenze preziose, ma si presenta frammentato in una moltitudine di organizzazioni con risorse limitate, capacità tecnologiche diseguali e scarso potere negoziale rispetto ai grandi operatori digitali. Un’indagine UNESCO–ICOM (2026) rende visibile questa asimmetria: fra i musei rispondenti con bilanci inferiori a 100.000 dollari, il 39% utilizza strumenti di AI e appena il 4% offre formazione specifica al personale, contro rispettivamente il 77% e il 30% dei musei con bilanci superiori o pari a un milione di dollari.
È da queste disuguaglianze che occorre partire per rafforzare la capacità di iniziativa delle organizzazioni culturali. Musei, biblioteche, archivi, fondazioni, associazioni e imprese culturali possono costruire alleanze, condividere competenze e infrastrutture, sviluppare progetti comuni e negoziare condizioni più eque con i fornitori tecnologici. Un esempio è ECHOES, il progetto europeo che riunisce 51 partner per realizzare lo European Collaborative Cloud for Cultural Heritage, un’infrastruttura digitale condivisa per il patrimonio culturale [4]. Nell’ambito dei finanziamenti di ECHOES si colloca EMPOWER-CH, un progetto coordinato da ICOM Italia, insieme alla Scuola nazionale del patrimonio e delle attività culturali e ad AVICOM, che intende coinvolgere le comunità museali italiane nella definizione delle esigenze, delle priorità e delle possibili modalità di utilizzo del Cloud [5]. Sono iniziative ancora in corso, che indicano una strada promettente per rafforzare il ruolo degli operatori della cultura, assieme a filosofi, antropologi, sociologi, economisti, nella progettazione degli strumenti tecnologici che saranno chiamati a utilizzare ma, in primis, nella costruzione di nuove domande che, in sintesi, sono frutto di un quesito fondante: come vorremmo che queste macchine diventassero, e cosa vorremmo che facessero per noi?
Le politiche pubbliche hanno qui una responsabilità decisiva, nel sostenere le organizzazioni più fragili, promuovere infrastrutture accessibili, favorire la partecipazione della cultura alle scelte tecnologiche, incentivare reti. L’Europa potrebbe trovare proprio in questa capacità di mobilitare patrimoni, competenze e istituzioni culturali una delle risorse più originali del proprio contributo alla ricerca internazionale sull’intelligenza artificiale. Una risorsa che trae valore dalla pluralità delle lingue, delle tradizioni e delle forme di conoscenza presenti nel continente, senza rivendicare alcun primato culturale rispetto ad altre aree del mondo. Si tratterebbe di sperimentare un diverso paradigma di innovazione, nel quale la cultura contribuisca a definire l’architettura, i criteri di funzionamento e le finalità dei sistemi di AI. Un percorso verso quella “intelligenza culturale” capace di valorizzare la complessità dei contesti, la diversità delle interpretazioni e la dimensione relazionale della conoscenza, offrendo al dibattito globale un modello tecnologico da sviluppare, discutere e condividere con altre culture e altre esperienze.
PRENDIAMOCI DEL TEMPO
Nel giro di pochi anni, l’AI ha riportato al centro della nostra esperienza quotidiana alcune delle grandi domande che accompagnano da secoli la storia del pensiero umano. Che cosa intendiamo per intelligenza, per creatività, per conoscenza? Come riconosciamo l’autorialità di un’opera, quale valore attribuiamo al lavoro e all’immaginazione, quali relazioni possiamo costruire con macchine capaci di produrre linguaggio, immagini e interpretazioni? La possibilità di sviluppare sistemi che apprendono dalle nostre produzioni culturali e generano contenuti sempre più sofisticati rende queste questioni improvvisamente vicine, concrete, spesso difficili da eludere.
È una sfida straordinaria, anche nella sua dimensione positiva. Ci offre l’occasione di riesaminare categorie che consideravamo consolidate, di esplorare nuove forme di creatività e di collaborazione, di sperimentare relazioni e negoziazioni di senso con tecnologie che stanno trasformando le nostre capacità di conoscere e di agire. La cultura e l’arte hanno una lunga familiarità con queste tensioni: abitano da sempre il territorio incerto nel quale si incontrano immaginazione e conoscenza, esperienza e rappresentazione, continuità e trasformazione.
Proprio per questo abbiamo bisogno di tempo. Tempo per comprendere ciò che sta accadendo, per discutere le implicazioni delle nostre scelte, per sperimentare senza essere costantemente incalzati dall’urgenza dell’adozione, per immaginare futuri tecnologici differenti. Isabelle Stengers ci ricorda il valore della possibilità di sottrarsi alla pressione delle risposte immediate e di restituire spazio alla formulazione dei problemi.
Prendersi del tempo significa allora riconquistare una capacità collettiva di riflessione e di scelta. È una responsabilità che riguarda l’intera società e alla quale la cultura può offrire un contributo prezioso, aiutandoci a costruire le condizioni per diventare, ancora una volta, soggetti consapevoli del cambiamento.
NOTE
[1] Lo Spazio comune europeo dei dati per il patrimonio culturale (Common European Data Space for Cultural Heritage) è un’iniziativa della Commissione europea, avviata nel 2022 nell’ambito della strategia europea sui dati, che sviluppa l’infrastruttura e la rete di Europeana per favorire l’interoperabilità, la condivisione e il riutilizzo dei patrimoni culturali digitalizzati, anche attraverso applicazioni di intelligenza artificiale. È realizzato da un consorzio coordinato dalla Europeana Foundation. Vedi Common European Data Space for Cultural Heritage, About the data space https://www.dataspace-culturalheritage.eu/en/about-the-data-space
[2] Secondo il MIC Il raggiungimento di questo obiettivo consentirebbe all’Italia di diventare il principale Paese contributore allo Spazio Dati europeo. In questo percorso, l’Istituto centrale per la digitalizzazione del patrimonio culturale – Digital Library svolgerà un ruolo centrale come nodo nazionale di aggregazione https://cultura.gov.it/comunicato/28465
[3] Borealis deriva da Gemma 3, sviluppato da Google, successivamente adattato attraverso procedure di addestramento e specializzazione su risorse linguistiche norvegesi. L’esperienza mostra dunque una forma di autonomia tecnologica parziale, fondata sulla capacità dell’istituzione pubblica di definire obiettivi, selezionare risorse, specializzare e valutare modelli, senza affrontare gli investimenti necessari per sviluppare da zero un modello di frontiera. Il caso dimostra tuttavia la praticabilità di una partecipazione pubblica più avanzata alla filiera dell’AI, nella quale patrimonio culturale, ricerca, infrastrutture e accordi sui diritti concorrono alla definizione delle condizioni dell’innovazione (Keller, 2026).
[4] CNR-ILC, ECHOES – European Cloud for Heritage OpEn Science https://www.ilc.cnr.it/progetti/echoes
[5] ICOM Italia, EMPOWER-CH – Connettere i professionisti del patrimonio culturale alla Cultural Heritage Cloud https://www.icom-italia.org/empowerch/
RIFERIMENTI BIBLIOGRAFICI
Barca, F. (2026). I pregiudizi dell’AI. Potere e disuguaglianze nell’era dell’algoritmo. Donzelli.
Bourdieu, P. (1977). Outline of a Theory of Practice. Cambridge University Press.
D’Isa, F., & Chiriatti, M. (2026). Il manoscritto artificiale. Letture Lente. https://www.agenziacult.it/letture-lente/era-digitale/il-manoscritto-artificiale
European Commission. (2026). Study on the discoverability of diverse European cultural content in the digital environment. Final report.
Formichella, E. (2026). Pierpaolo Forte e la Carta di Benevento: l’intelligenza artificiale nei patrimoni culturali. Acta non Verba.
Guidazzoli, A. (2026). La danza dei linguaggi. L’immaginario come vocabolario per l’addestramento dei sistemi semantici automatici. Letture Lente. https://www.agenziacult.it/letture-lente/era-digitale/la-danza-dei-linguaggi-limmaginario-come-vocabolario-per-laddestramento-dei-sistemi-semantici-automatici/
Haraway, D. J. (2016). Staying with the Trouble: Making Kin in the Chthulucene. Duke University Press.
Keller, P. (2026). Beyond adopter and supplier: putting cultural heritage at the heart of Europe’s Public AI ecosystem. European Heritage Hub / Europeana Foundation.
Mezza, M. (2026). Il lamento dello scriba: nell’autunno della centralità dell’autore prende forma un nuovo modello di scrittura condivisa. Letture Lente. https://www.agenziacult.it/letture-lente/era-digitale/il-lamento-dello-scriba-nellautunno-della-centralita-dellautore-prende-forma-un-nuovo-modello-di-scrittura-condivisa/
OECD. (2019). OECD Learning Compass 2030: A Series of Concept Notes, OECD Future of Education and Skills 2030. OECD Publishing.
OECD. (2026). PISA 2025 Assessment and Analytical Framework. OECD Publishing.
Ricciardi, L., & Vita, V. (2026). Per una literacy delle Intelligenze Artificiali. Letture Lente. https://www.agenziacult.it/letture-lente/era-digitale/per-una-literacy-delle-intelligenze-artificiali/
Stengers, I. (2021). Nel tempo delle catastrofi. Resistere alla barbarie a venire (N. Manghi, trad. e cur.). Rosenberg & Sellier.
UNESCO. (2025). Artificial Intelligence and Culture. Report of the Independent Expert Group on Artificial Intelligence and Culture.
UNESCO. (2026). Re|Shaping Policies for Creativity: We Share, We Act, We Build.
UNESCO–ICOM. (2026). Findings of the UNESCO-ICOM 2026 Global Survey on the Use of Artificial Intelligence in Museums. Final Report.
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Il senso dell’addestramento nei modelli di linguaggio di Luca Mari
La danza dei linguaggi. L’immaginario come vocabolario per l’addestramento dei sistemi semantici automatici di Antonella Guidazzoli
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ABSTRACT
Artificial intelligence is transforming the production, distribution and accessibility of knowledge, reshaping the balance of cultural power and raising questions about the plurality of knowledge systems, the visibility of cultural heritage and participation in innovation. In this context, museums, libraries, archives and cultural institutions can take on a role that goes beyond simply adopting technologies, contributing to the design of infrastructures, the definition of rules and the shaping of AI systems’ objectives. Through the concept of “cultural intelligence”, the article explores the value of the interpretative, critical, imaginative and relational skills developed through cultural practices, presenting them as resources for a model of innovation capable of recognising the complexity of different contexts, valuing the diversity of knowledge and fostering collective, informed participation in technological transformation.
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