La genesi del Gemello Digitale planetario
Durante il recente consesso del World Economic Forum, è stata prospettata una traiettoria evolutiva per l’intelligenza artificiale che trascende gli attuali paradigmi. L’orizzonte non è più confinato all’elaborazione linguistica, ma ambisce alla creazione di un modello comportamentale su scala globale (Large Behavioral Model), la cui esistenza dipende intrinsecamente dalla costruzione di un Gemello Digitale del nostro mondo. Questa replica speculare della realtà fisica e sociale diverrebbe il terreno di coltura per una super-intelligenza robotica, capace di un’interazione con l’ambiente e con l’uomo di una complessità sinora inesplorata, ponendo le fondamenta per un’era di automi dotati di una cognizione profondamente contestualizzata.
Le nuove frontiere cognitive del Gemello Digitale
L’intelligenza robotica del futuro, per potersi definire tale, dovrà esibire una comprensione quasi umana del mondo circostante. Ciò implica la capacità di decifrare il sottotesto emozionale delle interazioni – percepire lo stress, l’aggressività o la fiducia – e di monitorare parametri fisiologici quali il ritmo cardiaco e respiratorio. L’apprendimento non avverrà più tramite la sola programmazione, bensì attraverso un’assimilazione passiva e costante dei riscontri sociali, come un sorriso o un’espressione corrucciata. L’obiettivo è plasmare un’intelligenza incarnata che, a differenza di un LLM che predice il prossimo fonema, possa anticipare l’azione ottimale in un continuum di infinite possibilità fisiche, governate da leggi intuitive come la gravità.
Dal microcosmo al macrocosmo: l’espansione del Gemello Digitale
Benché la tecnologia per un Gemello Digitale globale sia ancora acerba, la strategia delineata prevede un’implementazione incrementale. Si partirà da ecosistemi circoscritti e iper-controllati, come un’abitazione domotica, un reparto ospedaliero o una linea di produzione industriale, per poi annettere progressivamente porzioni sempre più vaste della realtà. Contemporaneamente, una pluralità di attori – dalle corporazioni tecnologiche ai complessi militari-industriali, passando per il settore farmaceutico – sta già assemblando modelli digitali parziali di città, catene di approvvigionamento e persino di individui, aggregando un volume immenso di dati biometrici e comportamentali.
Dilemmi etici e il controllo sul Gemello Digitale
L’avvento di robot sociali capaci di apprendere per imitazione solleva interrogativi di cruciale importanza. La questione fondamentale non è più se tale tecnologia funzionerà, ma chi ne deterrà il controllo. Chi avrà la facoltà di governare il Gemello Digitale, di stabilire i parametri di ciò che è socialmente accettabile e di possedere il flusso incessante di dati che ne deriva? La progressiva trasformazione del mondo in una piattaforma di addestramento per un’intelligenza artificiale onnipresente e autonoma ci pone di fronte a un bivio: una volta che essa avrà compreso appieno la nostra natura, la sua disattivazione potrebbe rivelarsi un’opzione impraticabile. Si palesa inoltre il rischio, evidenziato da esperti come Chang Dong-Seon, che le nuove generazioni cresciute a contatto con tali entità possano smarrire la capacità di discernere tra un’emozione autentica e una simulata.
Per approfondimenti:
- Profilo accademico della Prof.ssa Vanessa Evers
Pagina ufficiale dell’Università di Twente con pubblicazioni, progetti di ricerca e interessi scientifici della Prof.ssa Evers, inclusi gli studi sull’interazione uomo-robot, modelli comportamentali e applicazioni per robot sociali in contesti educativi e sanitari . - Reportage dal Summer Davos 2025 (Xinhua)
Resoconto dettagliato delle dimostrazioni robotiche a Tianjin, con esempi di mani robotiche multisensoriali e interviste a CEO come Xu Jincheng (PaXini Technology), che illustrano l’integrazione tra IA e mondo fisico discussa durante l’evento . - Digital Twins e ecosistemi industriali (World Economic Forum)
Analisi del ruolo dei gemelli digitali potenziati dall’IA nella trasformazione industriale, con esempi pratici su ottimizzazione energetica, simulazioni predittive e la creazione di un “sistema nervoso centrale” per cluster industriali, base tecnologica per modelli comportamentali scalabili .