Estetica E Filosofia Dell'intelligenza Artificiale Lm 2026/2027

Il corso affronta i principali problemi teorici sollevati dall’intelligenza artificiale, con attenzione alle dimensioni epistemologiche ed etico-politiche. Il corso si articola in tre parti.

I. (9 ore) Fondamenti concettuali: 1) cos’ é l’intelligenza artificiale; 2) Il funzionalismo e il problema della coscienza; 3) Il problema della comprensione: un LLM “comprende”?; 4) Il Persona Selection Model e implicazioni per identità, antropomorfizzazione e allineamento.

II. (9 ore) Epistemologia: 1) spiegabilità e interpretabilità: cosa fanno i LLM? e come? Narrazioni e struttura computazionale; 2) IA e conoscenza: correlazione, causalità e spiegazione; 3) Il problema della coordinazione nei sistemi multi-agente e i problemi classici della teoria dei giochi - convenzioni, norme, istituzioni; (4) ingiustizia algoritmica.

III. (12 ore) Etica e politica: 1) la responsabilità morale nei sistemi autonomi; 2) bias algoritmico e definizioni concorrenti di giustizia; 3) Intelligenza artificiale e democrazia — sorveglianza, microtargeting, disinformazione; 4) robotica educativa e disabilità: i robot sociali in contesti di supporto a studenti con disabilità cognitive, motorie o dello spettro autistico; (5) governance e allineamento di lungo periodo.

Bibliografia:

M. Galletti, S. Zipoli Caiani (a cura di), Filosofia dell’intelligenza artificiale, Il mulino, Bologna 2024

M. De Caro, B. Giovagnola, Intelligenze. Etica e politica dell’IA, Il Mulino, Bologna 2025

E' possibile sostituire uno dei testi con tre articoli a scelta da questo elenco:

Comunicazione

1)      Strohmaier, D. (2021). Ontology, neural networks, and the social sciences. Synthese 199: 4775–4794.

2)      Haslanger, S. (2023). Systemic and Structural Injustice: Is There a Difference? Philosophy 98(1): 1-27

3)      Sunstein, Cass R., Liberal AI (February 16, 2026). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=6251400 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.62514004)      

4)      Miwa, K. (2025). Communication experiment with moral‐based chatbot: toward solution of divisions in democracy 

Lingue

1)      Smart, A. Kasirzadeh, A. (2025), Beyond model interpretability: socio‐structural explanations in machine learning. AI & Society 40: 2045-2053

2)      Torres-Martines, S. (2025), Bridging embodied cognition and AI: Agentive Cognitive Construction Grammar as a backing theory for neuro-symbolic AI. AI & Society (forthcoming)

3)      Lee, F. (2025). The practices and politics of machine learning: a field guide for analyzing artificial intelligence. AI & Society 

4)      Gahrn-Andersen (2025). Beyond symbol processing: the embodied limits of LLMs and the gap between AI and human cognition. AI & Society 

Beni Culturali

1)      Peter, J. (2025). Generative AI and the avant‐garde: bridging historical innovation with contemporary art. AI & Society

2)      Franda, F, Souman, P, (2025). Why art cannot (technically) malfunction. Synthese (forthcoming)

3)      Bianchin, M., Heylighen, A. (2018). Just Design. Design Studies 54: 1-22

4)      Wilmink, M. (2025). Art Beyond Humanity: exploring the human through machine creation. AI & Society. AI & Socitey 40(8): 5919-5934