La morte dell’autore, annunciata dalla teoria letteraria novecentesca, ritorna nell’epoca dell’intelligenza artificiale sotto forma di un problema inedito: chi risponde di un testo quando la sua produzione coinvolge un soggetto umano, un modello statistico e un patrimonio collettivo di enunciati? La provocazione di Roland Barthes, «La naissance du lecteur doit se payer de la mort de l’Auteur» («La nascita del lettore deve essere pagata con la morte dell’Autore»), contenuta in Le bruissement de la langue (Seuil, 1984), assume valenza ulteriore. La dissoluzione dell’autorità autoriale incontra una macchina idonea a produrre enunciati senza assumere una posizione morale rispetto a essi.
Già Barthes aveva scritto «C’est le langage qui parle, ce n’est pas l’auteur» («È il linguaggio che parla, non l’autore»), nello stesso saggio, La mort de l’auteur (1968). La questione contemporanea riguarda la separazione fra produzione testuale, intenzionalità e imputabilità. Michel Foucault, in Qu’est-ce qu’un auteur? (1969), osservava: «Qu’importe qui parle?» («Che importa chi parla?»). La domanda, riferita alla funzione-autore (fonction-auteur), acquista un significato problematico quando il parlante viene sostituito da un sistema generativo. Foucault definiva l’autore attraverso una funzione storica e discorsiva, non attraverso una origine individuale: «La fonction-auteur est caractéristique du mode d’existence, de circulation et de fonctionnement de certains discours» («La funzione-autore caratterizza il modo di esistenza, circolazione e funzionamento di determinati discorsi»). La macchina modifica tale circuito: produce un testo, mentre la sua attribuzione e la sua legittimazione restano operazioni sociali. La pragmatica linguistica consente di precisare il problema.
Secondo la distinzione di Austin fra locutionary act, illocutionary act e perlocutionary act, un enunciato possiede dimensioni locutorie, illocutorie e perlocutorie. Un modello generativo riesce a costruire una frase grammaticalmente corretta e produrre conseguenze persuasive, giuridiche o politiche attraverso la sua ricezione; rimane controversa l’attribuzione alla macchina di un’intenzione comunicativa. Emily M. Bender e collaboratrici sintetizzano il problema: «Text generated by an LM is not grounded in communicative intent» («Il testo generato da un modello linguistico non è fondato su un’intenzione comunicativa»), in On the Dangers of Stochastic Parrots (ACM, 2021, 616). La distinzione fra meaning e form diventa decisiva: la coerenza sintattica non dimostra l’esistenza di un’intenzione semantica. Kate Crawford, in Atlas of AI (Yale University Press, 2021, 8), avverte: «AI is neither artificial nor intelligent» («L’intelligenza artificiale non è né artificiale né intelligente»). La formula restituisce la materialità sociale della produzione algoritmica: infrastrutture, lavoro umano, classificazioni e capitale.
Luciano Floridi, in The Ethics of Artificial Intelligence (Oxford University Press, 2023, 57), definisce l’AI «a new form of agency» («una nuova forma di agency»), distinguendo la capacità operativa dalla tradizionale intelligenza umana. Virginia Dignum, in Responsible Artificial Intelligence (Springer, 2019, 119), precisa: «Responsible Artificial Intelligence is about human responsibility» («L’intelligenza artificiale responsabile riguarda la responsabilità umana»). Mark Coeckelbergh, infine, in Narrative Responsibility and Artificial Intelligence (AI & Society, 2023, 2437), invita a evitare «that our stories are written elsewhere» («che le nostre storie siano scritte altrove»). Cinque prospettive convergono su una questione: l’output non esaurisce la catena della responsabilità. La critica letteraria analitica permette di spostare l’indagine dalla presunta creatività della macchina alle proprietà verificabili del testo: coesione, coerenza, isotopie semantiche, intertestualità, originalità combinatoria e rapporto fra intenzione e interpretazione. Barthes aveva descritto il testo come «un tissu de citations» («un tessuto di citazioni»), in La mort de l’auteur (1968). L’AI radicalizza questa condizione attraverso la ricombinazione computazionale di materiali linguistici. Sul versante neuroscientifico, la tendenza umana ad attribuire intenzioni a entità apparentemente comunicative, attraverso processi di theory of mind e attribuzione di agency, favorisce l’antropomorfizzazione dell’interlocutore artificiale. La psicologia dell’arte mostra un problema di ricezione: il lettore è in grado di riconoscere una voce, un’intenzione e una personalità in assenza di un soggetto psicologico corrispondente. Sociologicamente e antropologicamente, l’autorialità dipende da pratiche di riconoscimento, istituzioni, editoria e distribuzione del prestigio.
Nella politologia dell’arte, infine, la concentrazione dei mezzi generativi presso poche piattaforme introduce una nuova asimmetria fra chi produce, chi controlla la circolazione e chi beneficia economicamente dei contenuti. La questione conclusiva riguarda, dunque, la responsabilità distribuita: sviluppatori, fornitori dei dati, piattaforme, committenti, utilizzatori ed editori occupano posizioni differenti nella catena causale. L’algoritmo deve generare una dichiarazione, un’immagine o un’opera; non può essere chiamato a rispondere secondo le categorie morali e giuridiche riservate ai soggetti responsabili. La morte dell’autore, nella sua versione algoritmica, rischia di trasformarsi nella morte dell’imputabilità. Occorre recuperare una distinzione semplice: chi genera materialmente un testo, chi ne decide l’impiego e chi ne trae vantaggio devono essere identificati. L’AI deve partecipare alla produzione artistica e letteraria; la responsabilità delle sue conseguenze deve rimanere riconoscibile, verificabile e umana.
Ivan Pozzoni