10/05/2026
Ogni volta che si apre Google Maps o TripAdvisor per scovare quel ristorante diverso, quella caffetteria nascosta, quel locale fuori dal giro, ci si crede esploratori urbani. Ma così non è: affidandosi a un algoritmo per ampliare i propri orizzonti si finisce per andare esattamente dove vanno tutti gli altri. E più ci si fida ciecamente, più velocemente accade.
Per la prima volta al mondo, tre ricercatori italiani hanno costruito una semi-simulazione in grado di svelare questo paradosso: Luca Pappalardo e Marco Minici del Cnr e Giovanni Mauro della Scuola Normale Superiore di Pisa hanno modellato esplicitamente il feedback loop tra sistemi di raccomandazione e comportamenti umani, cercando di individuare le reciproche responsabilità. Pubblicato sulla rivista Machine Learning, il loro studio non misura quanto sono bravi gli algoritmi a indovinare i nostri gusti, ma come i sistemi di raccomandazione basati sull’intelligenza artificiale stanno plasmando le società con la nostra piena complicità. Wired Italia li ha raggiunti per capire cosa hanno scoperto e cosa significa per il futuro delle nostre città.
✍️ Marta Abbà, clicca sul link ⛓️ nel primo commento per leggere l'approfondimento o vai su Wired.it
📸 Daniele Fadda via Freepik