PRESENTAZIONE

Le macchine possono pensare? Che cosa significa attribuire intelligenza, comprensione o coscienza a una macchina? Quali benefici e quali rischi comporta l’Intelligenza Artificiale (IA)? È corretto porre limiti al suo uso e al suo sviluppo? E, se sì, quali? Queste sono alcune delle domande che ci porremo in questo corso.

Partendo dalla riflessione sulla natura della mente, ricostruiremo lo sviluppo dell’IA e dei suoi principali paradigmi, dai sistemi simbolici alle reti neurali e ai modelli linguistici. Discuteremo di mente, comprensione, coscienza, creatività, conoscenza e responsabilità in relazione all’IA, insieme ad alcune delle principali questioni etiche, politiche e sociali che essa solleva.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Obiettivo dell’insegnamento è analizzare criticamente la dimensione e le implicazioni etiche e sociali dell’Intelligenza Artificiale.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Obiettivo primario del corso è analizzare criticamente i fondamenti teorici e le implicazioni epistemologiche, etiche e sociali dell’IA. 
Più in dettaglio, il corso ha i seguenti obiettivi formativi: 

• analizzare criticamente le origini e i fondamenti concettuali della ricerca e della discussione filosofica sull’IA; 
• analizzare criticamente le implicazioni epistemologiche, etiche, politiche e sociali dell’IA; 
• mettere in luce la relazione tra riflessione filosofica sulla natura della mente e le concezioni dell’IA; 
• mettere in luce la connessione tra questioni teoriche su mente, conoscenza e IA e i problemi etici,  
• politici e sociali sollevati dallo sviluppo e dall’impiego dei sistemi di IA; 
• fornire gli strumenti teorici e critici di base per orientarsi nel dibattito contemporaneo sui benefici, i rischi e le implicazioni dell’IA e del suo utilizzo.

Al termine del corso, studentesse e studenti saranno in grado di: 

• comprendere le principali teorie filosofiche della mente rilevanti per lo studio dell’IA; 
• conoscere i principali paradigmi dell’IA e il loro sviluppo concettuale; 
• comprendere e utilizzare correttamente i concetti introdotti nel corso; 
• ricostruire e valutare criticamente argomenti filosofici relativi alla possibilità di attribuire stati e capacità mentali a sistemi artificiali; 
• identificare e analizzare alcune delle principali questioni ontologiche, epistemologiche, etiche, politiche e sociali sollevate dallo sviluppo e dall’impiego dell’IA; 
• applicare strumenti e metodi dell’analisi filosofica a problemi e casi relativi all’IA; 
• confrontare posizioni teoriche differenti, individuandone presupposti, argomenti e implicazioni;
• formulare e difendere in modo chiaro e argomentato una posizione autonoma sui temi affrontati nel corso; 
• acquisire autonomia di riflessione su tematiche complesse e la capacità di discutere in maniera costruttiva e collaborativa, portando il proprio punto di vista ragionato e rispettando e soppesando quello altrui

PREREQUISITI

È richiesta una buona comprensione dell'inglese scritto.

MODALITA' DIDATTICHE

Nel corso verranno impiegate due modalità didattiche:  

1. lezioni frontali tenute dal docente durante le quali verrà incoraggiata la partecipazione attiva delle studentesse e degli studenti; 
2. presentazione e discussione critica da parte delle studentesse e degli studenti frequentanti di un articolo su uno dei temi del corso. 

La partecipazione attiva alla discussione è fondamentale per una buona riuscita del corso e per raggiungere gli obiettivi di apprendimento. L’obiettivo è sviluppare una discussione il più possibile di carattere seminariale. A tal fine, a partire dalla seconda settimana, verranno assegnate dal docente delle letture (un articolo, un capitolo di un libro, o estratti di un articolo o di un capitolo) che faranno da base per la discussione durante le lezioni. Queste letture sono obbligatorie: a studentesse e studenti è  richiesto di arrivare a lezione avendo già letto il testo assegnato per quel giorno e avendo riflettuto criticamente su di esso.
In aggiunta a quelle obbligatorie, durante il corso, verranno indicate anche alcune letture consigliate, ma non obbligatorie, utili per approfondire.
Tutti i testi (letture obbligatorie e letture consigliate) verranno messi a disposizione dal docente su  Aulaweb.

PROGRAMMA/CONTENUTO

Parte 1. Mente umana e IA (settimane 1-5). 
Parte 2. Valore e società: Temi di etica e politica dell’IA (settimane 6-10).

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Frequentanti

Materiali del corso e testi forniti dal docente e messi a disposizione su Aulaweb.

Non frequentanti

1. C. Buckner, “Deep Learning: A Philosophical Introduction”. Philosophy Compass 14(10), 2019, https://doi.org/10.1111/phc3.12625 
2. R. Millière e C. Buckner, “The Philosophy of Language Models”. Philosophy Compass 21(3), 2026,  https://doi.org/10.1111/phc3.70095. 
3. E. Paganini (a cura di), Il primo libro di filosofia del linguaggio e della mente. Einaudi, Torino 2022. Solo i capitoli: 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21.
4. Un testo a scelta tra: 
   • M. De Caro e B. Giovanola, Intelligenze. Etica e Politica dell’IA, Il Mulino, Bologna 2025.
   • L. Floridi, Etica dell’intelligenza artificiale. Sviluppi, opportunità, sfide. Raffaello Cortina Editore, Milano 2022. [Edizione inglese: L. Floridi, The Ethics of Artificial Intelligence: Principles, Challenges, and Opportunities, Oxford University Press, Oxford 2023.]
5. Un testo a scelta tra: 
   • G. Keeling e W. Street, Emerging Questions in AI Welfare. Cambridge University Press, Cambridge 2026. 
   • E. Schwitzgebel, AI and Consciousness, Cambridge University Press. Cambridge 2026. 

Frequentanti e non-frequentanti

Per comprendere meglio e approfondire il funzionamento delle reti neurali e dei Large Language Models è consigliata, anche se non obbligatoria, la visione di questi tre video di 3Blue1Brown disponibili su YouTube:

• But What Is a Neural Network? https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk
• Gradient Descent: How Neural Networks Learn https://www.youtube.com/watch?v=IHZwWFHWa-w
• Large Language Models Explained Briefly https://www.youtube.com/watch?v=LPZh9BOjkQs

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

DAVIDE BORDINI (Presidente)

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

30 settembre 2026

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

Frequentanti

Presentazione in classe su un testo concordato con il docente ed esame orale su temi e testi discussi in classe.

La presentazione non deve limitarsi a presentare il testo e la su struttura argomentativa, ma deve anche discuterlo in maniera critica. Linee-guida più specifiche sulla modalità delle presentazioni verranno fornite durante il corso.

Non frequentanti

Esame orale sui testi indicati nella bibliografia per non frequentanti. Studentesse e studenti non frequentanti sono invitati mettersi in contatto con il docente per discutere il programma con congruo anticipo rispetto all’esame.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Criteri generali per la valutazione (frequentanti e non frequentanti)

• Livello di conoscenza e comprensione delle tematiche del corso;
• padronanza della terminologia filosofica;
• chiarezza espositiva;
• capacità di analizzare e discutere in maniera critica le tesi e gli argomenti filosofici proposti nei testi letti e dibattuti in classe;
• capacità di proporre in maniera autonoma tesi e argomenti filosofici.

Frequentanti

Ai fini della valutazione finale si terrà conto:

• della partecipazione alle discussioni in classe (5%);
• della presentazione in classe (45%);
• dell’esame orale (50%).

Non frequentanti

La valutazione finale dipenderà interamente dall’esame orale.

ALTRE INFORMAZIONI

Si ricorda alle studentesse e agli studenti con disabilità o con DSA che per poter richiedere adattamenti in sede d'esame occorre prima inserire la certificazione sul sito web di Ateneo alla pagina servizionline.unige.it nella sezione “Studenti”. La documentazione sarà verificata dal Settore servizi per l’inclusione degli studenti con disabilità e con DSA dell’Ateneo (https://rubrica.unige.it/strutture/struttura/100111).

Successivamente, con significativo anticipo (almeno 10 giorni) rispetto alla data di esame occorre inviare una e-mail al/alla docente con cui si sosterrà la prova di esame, inserendo in copia conoscenza sia il docente Referente di Scuola per l'inclusione degli studenti con disabilità e con DSA (e-mail referente) sia il Settore sopra indicato. Nella e-mail occorre specificare:

• la denominazione dell’insegnamento
• la data dell'appello
• il cognome, nome e numero di matricola dello studente
• gli strumenti compensativi e le misure dispensative ritenuti funzionali e richiesti.

Il/la referente confermerà al/alla docente che il/la richiedente ha diritto a fare richiesta di adattamenti in sede d'esame e che tali adattamenti devono essere concordati con il/la docente. Il docente risponderà comunicando se è possibile utilizzare gli adattamenti richiesti.

Le richieste devono essere inviate almeno 10 giorni prima della data dell’appello al fine di consentire al docente di valutarne il contenuto. In particolare, nel caso in cui si intenda usufruire di mappe concettuali per l’esame (che devono essere molto più sintetiche rispetto alle mappe usate per lo studio) se l’invio non rispetta i tempi previsti non vi sarà il tempo tecnico necessario per apportare eventuali modifiche.

Per ulteriori informazioni in merito alla richiesta di servizi e adattamenti consultare il documento: https://unige.it/sites/unige.it/files/2024-05/Linee%20guida%20per%20la%20richiesta%20di%20servizi%2C%20di%20strumenti%20compensativi%20e_o%20di%20misure%20dispensative%20e%20di%20ausili%20specifici%20Maggio%202024.pdf