Man mano che la collaborazione fra esseri umani e IA diventa la norma, dovremmo ricordare che è parte della nostra natura costruire sistemi di pensiero ibridi, capaci di integrare con naturalezza risorse non biologiche. Prenderne atto ci aiuta a ripensare insieme rischi e opportunità.
In copertina un’opera di Cesare Ciani, “SCORCIO DI Campagna”, all’asta da pananti casa d’aste.
Questo articolo è una traduzione di Extending Minds with Generative AI, pubblicato su Nature, che ringraziamo. La traduzione è di Francesco D’Isa.
Di Andy Clark
Talvolta il mondo sembra avvolto da un cupo tecno-pessimismo. Si teme che le nuove tecnologie ci stiano rendendo più stupidi: le app di navigazione GPS “restringono” l’ippocampo (o, comunque, indeboliscono le nostre capacità di orientarci senza aiuti); la ricerca online ci induce a credere di sapere più di quanto sappiamo davvero; il multitasking con contenuti in streaming abbassa la nostra soglia d’attenzione e, forse, incidere sulla densità della materia grigia nella corteccia cingolata anteriore — cfr. note 1-4 e, per una rassegna equilibrata, la nota 5.
Timori analoghi circondano le nuove forme di IA generativa, come ChatGPT e simili. Questi potenti strumenti, se ben “istruiti”, possono produrre testi, immagini e altri dati del tutto inediti, calibrati sulle nostre esigenze. La loro disponibilità incoraggerà il plagio e minerà la pratica educativa? ⁶ Peggio ancora, ci toglierà lentamente sia il bisogno che lo slancio di creare e valorizzare contenuti originali? Se dobbiamo scrivere una lettera di reclamo, organizzare un matrimonio o redigere un saggio, ci limiteremo ad avviare la nostra IA preferita e ad accettare senza spirito critico ciò che ci proporrà? Ne soffrirà l’intelligenza, saremo vittime di auto-plagio collettivo e la creatività umana diventerà pressoché obsoleta.
Quando ricerca istantanea, servizi di localizzazione, connessione diffusa e tool basati su IA generativa si fondono, tessono una trama complessa le cui implicazioni per l’umanità restano tutt’altro che chiare. Da un lato, queste reti ci permettono di fare sempre di più con sempre meno fatica; dall’altro, molti temono che possano privarci di beni più sottili. Potremmo trasformarci in curatori di contenuti anziché creatori, bersagli passivi di algoritmi ottimizzati per il click-rate, tutt’altro che interessati al nostro benessere. Che ne sarà dello sviluppo umano? Queste tecnologie non rischiano di sottrarci non solo tempo e attenzione, ma persino la gioia della creazione?
Sono scenari cupi. Eppure esiste un’altra angolazione da cui osservare questi paesaggi emergenti. Rimanere vigili è doveroso—ci torneremo tra poco—ma il punto di partenza da cui giudichiamo i nostri strumenti è spesso fuorviante: tendiamo a considerarci, sul piano cognitivo, tutt’uno col nostro cervello biologico. Vi è però un’alternativa: da anni sostengo (insieme al filosofo David Chalmers) che noi esseri umani siamo—e siamo sempre stati—«menti estese»: sistemi di pensiero ibridi, definiti (e continuamente ridefiniti) da un ricchissimo mosaico di risorse, solo una parte delle quali risiede nel cervello.
Sembriamo sorprendentemente restii a riconoscere la nostra natura ibrida. Da tempo coltiviamo un’immagine molto restrittiva di noi stessi, un’immagine che alimenta il timore che nuovi strumenti e tecnologie producano un impoverimento mentale. Nel Fedro di Platone, datato intorno al 370 a.C., troviamo un’esposizione molto chiara di questa paura: l’idea che invenzioni allora “avveniristiche” come lettura e scrittura avrebbero avuto effetti catastrofici sulla memoria. Si temeva che quelle innovazioni generassero menti pigre, facendoci credere di conoscere più di quanto in realtà sapessimo grazie a mezzi di archiviazione esterni; economici, ma superficiali. Oggi quelle ansie suonano quasi ridicole. Ma non abbiamo ancora reciso la loro radice: la nostra idea erronea dei fenomeni cognitivi. È singolare, specie se si considera che la storia umana è scandita, più volte, dagli effetti trasformativi di nuovi strumenti e pratiche. Si potrebbe anzi sostenere che sia un tratto fondamentale della nostra specie distribuire in questo modo il carico cognitivo, diventando ciò che ho definito «natural-born cyborgs» ⁸⁻⁹.
E tuttavia, un barlume di verità si celava forse anche nelle inquietudini del Fedro. Come molti accademici, mi è capitato di scaricare un articolo e illudermi – per una sorta di osmosi elettronica – di conoscerne già il contenuto. La disponibilità diffusa e affidabile della ricerca online ha alimentato con nuovo combustibile queste antiche braci. Studi empirici mostrano che l’uso dei motori di ricerca può indurre le persone a credere di contenere, «nel cervello biologico», più di quanto sappiano in realtà, e può spingerle a sovrastimare le proprie prestazioni in quiz affrontati senza ausili tecnologici ² ¹⁰⁻¹².
Ma, da un’altra prospettiva (come riconoscono gli stessi autori di quegli studi), tali fraintendimenti sembrano un prezzo piuttosto modesto da pagare⁵ ¹⁰⁻¹¹. Col procedere degli strumenti e delle tecnologie, siamo riusciti a spingerci sempre più a fondo nei misteri della vita e della materia: abbiamo ricostruito le probabili condizioni dell’universo agli albori del tempo e dischiuso i fondamenti biochimici dell’esistenza. Non ci siamo riusciti diventando cervelli via via più ottusi, bensì trasformandoci in sistemi di pensiero ibridi sempre più intelligenti. Vediamo allora alcuni passaggi di questo percorso.
La prima tappa, oltre il cervello, è il resto del corpo biologico. Quando comunichiamo, per esempio, gesticoliamo, e quei gesti riducono il carico cognitivo del cervello: una sorta di versione spontanea del «contare sulle dita»¹³. Poco oltre il corpo, sfruttiamo un mondo ricco di tradizionali media statici. Ancora oggi molti di noi ricorrono a penna e carta, scarabocchiando freneticamente mentre cercano di risolvere un problema di matematica o filosofia; più prosaicamente, possiamo disegnare e ridisegnare la pianta di una nuova cucina su un tovagliolo. Questi circuiti familiari, che passano per supporti esterni, diventano lentamente parte integrante del nostro modo di pensare. Nel mio attuale lavoro faccio parte di un ampio team interdisciplinare (filosofi, archeologi e neuroscienziati della visione) che esplora i molteplici modi in cui i mondi costruiti dall’uomo, lungo l’intera storia umana, hanno agito come estensioni e trasformatori del pensiero: dagli strumenti in pietra ai megaliti, dai sentieri segnati alle planimetrie delle città, abbiamo edificato mondi che ampliano le nostre menti e modificano il tipo di compiti affidati al ragionamento cerebrale.
Alle vecchie strategie si aggiungono ora i domini in rapida espansione della realtà virtuale (VR), realtà aumentata (AR), intelligenze artificiali, applicazioni per ogni esigenza e dispositivi semi-intelligenti. In tutti questi modi (e in innumerevoli altri) stiamo costruendo nuovi metodi per pensare e riflettere sul mondo e sulle nostre scelte. Via via che questo processo avanza, anche i migliori impieghi del cervello biologico (per quanto non le sue operazioni e la sua natura di base) si spostano e si trasformano³ ⁵. Ciò avviene perché i cervelli umani sono straordinariamente abili nell’innestare le proprie capacità native sulle opportunità offerte, ondata dopo ondata, da strumenti e tecnologie. Il risultato non è un semplice “scarico” di lavoro, bensì la creazione di insiemi finemente intrecciati – veri e propri arazzi di cervello, corpo e mondo – in cui ciò che fa il cervello, ciò che fa il corpo e ciò che forniscono i circuiti attraverso media esterni e app rimangono tutti in costante flusso, adattandosi ciascuno (a modo proprio e secondo i propri tempi) a ciò che gli altri offrono.
Recenti studi neuro-computazionali nell’ambito noto come predictive processing (o active inference) mostrano come cervelli come il nostro siano predisposti a tessersi in questi arazzi più ampi di cervello, corpo e mondo. Secondo questo quadro emergente, apprendiamo sul nostro ambiente cercando costantemente di predire le conseguenze sensoriali delle nostre azioni¹⁴ ¹⁵. Così facendo, i cervelli diventano maestri nel risolvere le incertezze compiendo diverse azioni nel mondo: può trattarsi di usare un bastone per sondare la profondità di un fiume, ma anche di aprire una risorsa online per chiarire un’altra forma di incertezza¹⁵ ¹⁶. Quando l’ambiente circostante offre serie arricchite di opportunità, i cervelli di questo tipo imparano a fare ciò che è più efficiente: ad esempio, immagazzinare nella memoria biologica solo ciò che serve (come le stringhe di ricerca) per ottenere, al momento opportuno, i risultati corretti dalle ecologie più vaste nelle quali sono immersi.
Fra le competenze fondamentali del cervello rientra l’avvio di azioni che mobilitano ogni genere di opportunità e supporto ambientale – dallo scarabocchiare un post-it all’accendere un’IA. Se la strategia più efficace per ridurre l’incertezza richiede un po’ di lavoro interno al cervello e un po’ di lavoro corporeo (per esempio digitare su una tastiera), sarà quella la sequenza selezionata. Il cervello, di per sé, non si cura di dove e come il compito venga svolto: la sua specialità è imparare a usare l’azione incarnata per trarre il massimo dai nostri mondi (ormai in larga misura di fattura umana)¹⁷.
Resta però una differenza intuitiva fra «estendere la mia mente» con penna, carta e app ben dosate e, poniamo, delegare semplicemente a qualcun altro la soluzione del problema. Da questo punto di vista, alcune delle innovazioni più appariscenti – come ChatGPT e le altre IA generative – potrebbero sembrare pessime candidate per estendere il pensiero umano: il timore è che agiscano da tecnologie di sostituzione, non di estensione. Come dovremmo rispondere a questa preoccupazione?
Per ora il diavolo si annida nei dettagli (e lo resterà ancora a lungo). Tuttavia, indizi convincenti mostrano che ciò a cui assistiamo è soprattutto una trasformazione del processo creativo che coinvolge l’essere umano, più che una sua semplice sostituzione. Uno studio sui giocatori di Go ha rilevato una crescente novità nelle mosse generate dagli umani dopo l’emergere di «strategie di Go super-umane» basate su IA¹⁸. È cruciale notare che tale novità non consisteva nel ripetere le mosse innovative delle macchine: sembra piuttosto che quelle mosse abbiano aiutato i giocatori a vedere oltre secoli di sapienza tramandata, iniziando a esplorare angoli finora trascurati (persino invisibili) dello spazio di gioco. Direi che avverrà lo stesso in campi che vanno dall’arte e dalla musica fino all’architettura e alla medicina. Lungi dal rimpiazzare il pensiero umano, le IA diventeranno parti integranti del processo di evoluzione culturale della cognizione. Qui, la relativa alienità del pensiero delle macchine potrà talvolta giocare a nostro favore, aiutandoci a superare pregiudizi e punti ciechi che celavano nuovi modi di pensare. Non va escluso, però, l’effetto opposto: un recente studio¹⁹ avverte che, in certi ambiti scientifici, l’IA potrebbe cementare in modo eccessivo strumenti, vedute e metodologie, ostacolando l’emergere di approcci alternativi – un po’ come una monocoltura agricola, pur migliorando l’efficienza, rende il raccolto più vulnerabile a parassiti e malattie.
La lezione è che conta la forma concreta di ciascuna specifica coalizione o interazione fra uomo e IA. I fattori sociali e tecnologici che determinano esiti migliori o peggiori non sono ancora del tutto compresi e dovrebbero diventare un asse prioritario di ricerca nel campo dell’interazione uomo-IA. È incoraggiante che l’impatto delle IA sulla variazione culturale e sulla trasmissione delle idee stia ora diventando oggetto di studio a sé stante, già rivelando un quadro misto di effetti positivi e dannosi²⁰. Indagini di questo tipo dovrebbero suggerire interventi mirati per mitigare i lati negativi e valorizzare quelli positivi, costruendo infrastrutture e norme pensate per compensare le nostre debolezze e, come dicono gli autori, mantenere saldamente “in the loop” i bisogni umani e la società.
All’interno di questa infrastruttura stanno emergendo risorse personalizzate basate su IA, situate nei punti di contatto cruciali tra gli utenti e le IA condivise più potenti. Esiste per esempio “Digital Andy”. Creato dall’informatico Paul Smart, Digital Andy applica una tecnica detta Retrieval-Augmented Generation al grande modello linguistico (LLM) che alimenta una versione di ChatGPT. In pratica, al modello di base di ChatGPT è stato affiancato un database dei miei lavori recenti: quando un utente interroga Digital Andy, la richiesta viene automaticamente arricchita con materiale pertinente tratto da quel database, così da potenziare i prompt inviati a ChatGPT. Le risposte risultano quindi sensibili agli sviluppi di ciò che sto pensando e scrivendo, anche quando testi che riflettano quelle idee non erano presenti nei dati di addestramento del modello originario.
Anche senza questo arricchimento, il modello di base era in grado di fornire opinioni plausibili su temi che non ho mai affrontato direttamente, come i rapporti fra “menti estese” e “computazione quantistica”. Col tempo, è plausibile che operando in questi ecosistemi cognitivi sempre più personalizzati cominceremo a trattare tali opinioni un po’ come tratteremmo un pensiero che sbuca all’improvviso durante una conversazione. Consideriamo quel pensiero, in un senso ampio, come “mio”⁸; ma—proprio come accade con un’idea improvvisa—dovremmo anche chiederci se abbia davvero senso e se, tutto sommato, siamo disposti a farlo nostro. Così, al tempo stesso, confidiamo e vagliamo i suggerimenti della risorsa personalizzata, proprio come faremmo con le idee che emergono dal nostro inconscio biologico.
Imparare a fidarsi e, insieme, a mettere in dubbio le nostre migliori risorse basate su IA diventerà una delle competenze più importanti da coltivare nei sistemi educativi. A questo processo parteciperanno anche nuovi strumenti in grado di valutare criticamente gli output dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Un buon esempio è emerso quando ricercatori di Google DeepMind hanno sfruttato un LLM per risolvere un famoso (e importante) rompicapo matematico di lunga data²¹. La soluzione, del tutto inedita, non è scaturita da una semplice interrogazione al modello: ha preso forma poco a poco grazie a FunSearch (Function Space Search), un tool capace di scartare i numerosi suggerimenti inutili prodotti dall’LLM, individuare quelli promettenti e usarli per poter ri-promptare ripetutamente il modello finché la soluzione non è stata trovata. Strumenti lato-utente di questo genere potrebbero, un giorno, cooperare con interfacce personalizzate per trasformare le IA generative in autentiche risorse che amplificano la creatività—aggiunte preziose al nostro pensare e decidere, invece che sostituti applicati in modo acritico.
Un’altra via per intrecciare creativamente il costante sfondo di app, assistenti e IA generative è il lento addestramento di “IA personali”. Con il tempo, queste risorse apprendono i tuoi bisogni e interessi specifici. È già possibile istruire una IA personale a condividere il carico in un set di compiti mirati: è il caso di GENIUS, sistema di VERSES presentato come “personal AI” di nuova generazione. GENIUS impara dall’utente (in modi e su piattaforme molteplici) e fornisce suggerimenti e raccomandazioni altamente personalizzate. In futuro, IA di questo tipo potrebbero formare attorno a te—alla tua base biologica—un ecosistema attivo 24/7: addestrate fin dall’infanzia interagendo con il bio-te, assimilerebbero i tuoi progetti e scelte, contribuendo a plasmare quelli futuri. È facile immaginare che presto le percepiremmo come “quasi-te”: robuste, sempre disponibili, silenziosamente in esecuzione sullo sfondo, implicitamente affidabili.
Quali che siano le tecnologie, queste risorse gireranno intorno al nostro nucleo biologico, facendo affiorare idee e opportunità, aiutandoci ad agire, riconoscere situazioni, raggiungere obiettivi pratici. Alcune di esse percepiranno ciò che il bio-te non può percepire; altre potrebbero essere integrate in abiti intelligenti capaci di monitorare i tuoi stati fisiologici (stress, ansia, ecc.). Se dovessi perderle o disinstallarle, sopravviveresti, ma un po’ come dopo un lieve ictus. Continueresti a “usare” queste tecnologie digitali intime solo nello stesso senso attenuato in cui “usi” il tuo ippocampo o i tuoi lobi frontali⁸: in realtà sono ormai parte integrante del nuovo te ibrido.
Che cosa dovremmo allora pensare di tutto questo tecno-pessimismo? Ammettiamo che almeno alcuni dei fatti dietro le voci siano corretti. Diciamo pure che l’uso precoce del GPS riduca certe nostre capacità cerebrali di orientamento senza aiuti; che il sapere che qualcosa verrà salvato sul dispositivo ci renda più propensi a dimenticare l’informazione rispetto a quando sappiamo che, dopo averla digitata, verrà cancellata; e che oggi la memoria biologica privilegi spesso il richiamo di una buona stringa di ricerca (utile a trovare l’informazione in futuro) rispetto all’immagazzinamento del contenuto stesso²². Simili conseguenze sarebbero intrinsecamente negative—vere perdite—solo se identifichiamo mente e sé con le sole attività del cervello.
Ma che accadrebbe se fossimo già descrivibili al meglio come menti estese, come sé bio-tecnologicamente distribuiti? In quest’ottica, tali risultati non segnalano tanto un restringimento o una perdita, quanto piuttosto una cura oculata del nostro capitale cognitivo interno²³. Le preoccupazioni reali diventano allora di natura pratica: e se l’archiviazione online o il segnale GPS fossero fragili o corrotti? E se le informazioni recuperate risultassero false o fuorvianti? In certi casi, forse, la memoria biologica potrebbe rivelarsi l’alternativa più economica, migliore o affidabile.
Sono proprio queste, a mio avviso, le domande giuste da porre. Se assumo un farmaco che mi impedisce di concentrarmi, l’orientamento mentale può diventare l’opzione più inaffidabile. Se devo ricordare in un colpo solo una sequenza di quindici cifre, potrei non fidarmi della memoria biologica; ma potrei invece stimare che, per ricordare per pochi istanti una sequenza molto più breve, lo stoccaggio nel cervello resti l’opzione più semplice ed economica. In generale, gran parte dell’intelligenza umana consiste in quelle che chiamiamo abilità metacognitive: sapere di che cosa fidarsi e quando farlo. Queste abilità sono cruciali quando dobbiamo decidere in che misura appoggiarci a forme di “cognitive offloading” invece che a mezzi cerebrali di archiviazione e richiamo²⁴.
Tali competenze vanno ora ampliate per includere, ad esempio, la valutazione dei suggerimenti generati da risorse extra-cerebrali come ChatGPT. Dobbiamo diventare esperti nel stimare la verosimiglianza di una risposta, considerando sia l’argomento sia il nostro livello di abilità nell’orchestrare una serie di prompt. Occorre anche imparare ad adeguare il grado di fiducia a seconda dei portali o delle interfacce: alcuni di questi, come FunSearch, già contribuiscono ad attenuare almeno parte dei rischi.
Acquisire queste meta-abilità fluide avverrà, in parte, spontaneamente col tempo. Ma dobbiamo anche intervenire, come individui e come società, per istruirci meglio sul funzionamento di tali sistemi e sui loro tipici schemi di successo e fallimento. Serve poi una formazione pratica su come, ad esempio, formulare prompt che riducano alcuni rischi: dire a ChatGPT «rispondi come se fossi un’accademica scrupolosa e ben informata specializzata in X» basta spesso a orientare gli output verso risposte ponderate e basate su evidenze.
Ciò non significa minimizzare le preoccupazioni concrete che questi nuovi, potenti strumenti sollevano. Capire il processo creativo come alterato e distribuito da intelligenze artificiali che attingono a vasti patrimoni di lavoro umano ha implicazioni legali ed economiche: concetti di proprietà e compenso dovranno adattarsi a tali mutamenti²⁵. Tuttavia, con il tempo e la dovuta attenzione, tutte queste risorse potranno convergere in un tessuto collaborativo capace di amplificare e trasformare in modo massiccio l’intelligenza creativa umana.
All’interno di questa rete, la creatività umana non viene svalutata; al contrario, può prosperare, mirando continuamente a nuovi compiti e orizzonti. Ciò che cambia—come è sempre cambiato—saranno alcuni specifici processi e attività del cervello. Tali mutamenti rifletteranno ciò che può essere delegato in sicurezza al nuovo inconscio digitale, ciò che resta adatto alla memoria biologica, e ciò che deve emergere da interazioni epistemicamente ben regolate.
Il vero lavoro è qua, per i singoli come per la collettività. Come società, occorre dare priorità (e forse normare) alle tecnologie che permettano collaborazioni sinergiche e sicure con questa nuova gamma di risorse intelligenti e semi-intelligenti. Come individui, dobbiamo affinare la capacità di stimare che cosa e quando sia degno di fiducia: significa formarci in modi nuovi, imparare a ottenere il meglio dalle IA generative e coltivare le meta-abilità—sostenute da strumenti personalizzati—che separano il grano digitale dalla paglia.
Lungo questo processo dovremo imparare fin da giovani una profonda attenzione all’igiene cognitiva estesa. Qualcosa sta già accadendo: le nuove generazioni sono più scaltre che mai su privacy, phishing e condivisione online. Ora bisogna applicare standard altrettanto esigenti a tutto ciò che rischiamo di inglobare senza filtro nelle nostre menti digitalmente estese. Ciò richiede lo sviluppo di una epistemologia ricca —una teoria della conoscenza adatta agli insiemi di opportunità e sfide uniche che affrontano le nostre menti bio-tecnologiche ibride²⁶.
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