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Che cosa accade a un modello quando cambia il mondo che esso pretende di rappresentare? Da questa domanda prende avvio il volume, nato dalla sollecitazione di Paolo Savona a interrogare la proposta di passaggio dall’econometria all’e.conometria, formulata con Antonio Simeone e Marco D’Ambra, attraverso una verifica logico-semantica ed epistemologica delle condizioni della conoscenza economica.
L’intelligenza artificiale, il machine learning, i modelli non lineari e la crescente disponibilità di dati sembrano promettere una capacità di previsione senza precedenti. Ma proprio quando la potenza del calcolo aumenta, riemergono domande che nessun algoritmo può eludere: prevedere significa anche spiegare? Una previsione più accurata è necessariamente una conoscenza migliore? Che cosa accade quando la previsione entra nel mondo che prevede e contribuisce a modificarlo? E come riconoscere il momento in cui un modello, pur continuando a funzionare, non rappresenta più adeguatamente la realtà?
È su questa soglia che il libro oltrepassa i confini dell’econometria senza abbandonarli. Economia, filosofia della scienza, teoria della complessità, intelligenza artificiale e, con le necessarie cautele, alcune trasformazioni introdotte dalla fisica contemporanea entrano in dialogo attorno a un medesimo problema: che cosa possiamo chiamare conoscenza quando il mondo cambia mentre tentiamo di conoscerlo? Il confronto con Popper, Kuhn, Lakatos, Hayek, Prigogine e Morin si intreccia così con le questioni poste dall’Homo oeconomicus, dall’Homo-Abstractus e dalla progressiva esteriorizzazione delle capacità cognitive nell’ambiente algoritmico.
Ne emerge una riflessione nella quale l’errore non rappresenta soltanto il fallimento della previsione, ma può diventare informazione sul mutamento del reale; la validazione non coincide più con un controllo conclusivo, ma diviene un processo aperto di verifica e revisione; e persino la capacità di non prevedere, quando vengono meno le condizioni di affidabilità, può assumere valore epistemico.
Il punto interrogativo del titolo è dunque essenziale. L’e.conometria è davvero l’inizio di un nuovo paradigma della conoscenza economica? Il libro non anticipa la risposta: ne mette alla prova la possibilità. Perché nell’epoca dell’intelligenza artificiale la sfida non consiste soltanto nel costruire strumenti capaci di prevedere di più, ma nel comprendere che cosa possiamo conoscere, entro quali condizioni e fino a quando.
Presentazione di Paolo Savona
Luciana La Stella è psicoanalista e psicologa. Laureata in Psicologia, Filosofia, Economia e Giurisprudenza, ha conseguito un Master MBA SDA Bocconi. Membro OPL – Ordine Psicologi Lombardia e SLP – Scuola Lacaniana di Psicoanalisi, dal 2015 è il Presidente di OPIFER – Organizzazione Psicoanalisti Italiani Federazione e Registro, membro I-AEP Inter-Associatif de Psychanalyse e FEDEPSY – Fédération Européenne de Psychanalyse. Ha collaborato con lo psichiatra Carlo Viganò in attività di formazione e ricerca. Da sempre è interessata alla multidisciplinarietà e ai diversi saperi, nell’ottica di un’integrazione nell’ambito della conoscenza e della scienza. Collabora con Paolo Ferrari nei Seminari multidisciplinari In-Assenza. Docente MIUR presso SPPG e CPL, collabora con l’Università di Cesena e di Mosca. È autrice e curatrice di molte pubblicazioni scientifiche e dirige per NeP la collana “Nuovi Orizzonti di Inconscio e Società”.
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