Da AI Locale a Ai Tribale.

L’illusione “globalista” dell’AI

Nella sua prima fase, l’AI è stata immaginata come:

• universale (stesso modello per tutti)
• neutrale (valori impliciti invisibili)
• centralizzata (pochi grandi modelli, pochi centri di potere)
• scalabile all’infinito

Un po’ come il globalismo economico: l’idea che esistesse una razionalità unica, ottimizzabile, valida ovunque. Un grande mercato cognitivo globale. Anche qui, come nel modello economico, le frizioni sono emerse presto:

• differenze culturali
• conflitti normativi
• asimmetrie di potere
• dipendenze strategiche (dati, modelli, infrastrutture)

 

Dal modello globale al multilateralismo dell’AI

Oggi l’AI entra in una fase analoga al multilateralismo selettivo:

• modelli diversi per contesti diversi
• regolazioni divergenti
• addestramenti su dataset localizzati
• AI “sovrane”, “industriali”, “settoriali”

Non c’è una AI, ma “famiglie” di AI, che cooperano solo in parte e competono sul resto.

Tribal AI: quando la iper-localizzazione diventa identità

Qui entra in gioco il concetto chiave di intelligenza artificiale tribale. Non si tratta semplicemente di private AI (aziendali, chiuse), ma di qualcosa di più profondo: AI addestrate, allineate e ottimizzate per una “tribù” specifica.

Per “tribù” si intendono:

• comunità culturali
• sistemi di valori
• settori professionali
• ideologie
• organizzazioni complesse

Ogni tribal AI parla un linguaggio interno, assume priorità condivise, interpreta il mondo secondo un frame specifico, è strumento di fiducia dentro l’organizzazione .

Perché questa fase è trasformativa (non regressiva)

Il tribalismo dell’AI non è una degenerazione: è una fase adattiva.

Vantaggi

• maggiore pertinenza (l’AI capisce davvero il contesto)
• maggiore accountability (chi l’ha allineata è identificabile)
• maggiore resilienza (meno dipendenza da un unico cervello globale)
• recupero del pluralismo cognitivo

Rischi

• echo chamber algoritmiche
• incompatibilità semantica tra sistemi
• conflitti tra AI che rappresentano interessi divergenti
• perdita di un linguaggio comune globale

Dall’AI come “oracolo” all’AI come “delegato”

Nel globalismo cognitivo l’AI era vista come oracolo neutrale.

Nel tribalismo dell’AI diventa delegato.

Non dice “la verità”, ma la verità è rilevante per noi, la decisione è coerente con i nostri valori, e l’ottimizzazione segue il nostro rischio accettabile.

Questo sposta l’AI da strumento universale a infrastruttura “politica” della conoscenza.

Dove l’AI universale prometteva intelligenza neutrale, la tribal AI rende visibile che ogni intelligenza è locale. Non è la fine dell’AI condivisa, ma la fine dell’illusione che un solo modello di intelligenza artificiale possa rappresentare tutti. E anche l’AGI sarà un modello generale che si affiancherà a modelli più specializzati

L’AGI (Intelligenza Artificiale Generale) sarà verosimilmente un modello generale e ecosistema ibrido, capace di ragionare, apprendere e trasferire conoscenza tra domini diversi, e riferirsi a modelli specializzati che continueranno ad esistere come “organi o strumenti” a cui delegare compiti mirati.