Nella teoria dei giochi, il "prezzo dell'anarchia" descrive come gli individui che agiscono nel proprio interesse all'interno di un sistema più ampio tendono a ridurre l'efficienza di quel sistema più ampio. È un fenomeno onnipresente, che quasi tutti noi affrontiamo regolarmente.
Ad esempio, se sei un urbanista responsabile della gestione del traffico, ci sono due modi per affrontare i flussi di traffico. In generale, un approccio centralizzato e dall'alto verso il basso - che comprenda l'intero sistema, identifichi i punti di strozzatura e apporti modifiche per eliminarli - sarà più efficiente del semplice lasciare che i singoli conducenti facciano le proprie scelte sulla strada, partendo dal presupposto che queste scelte porterà a un risultato accettabile. Il primo approccio riduce il costo dell'anarchia e fa un uso migliore di tutte le informazioni disponibili.
Il mondo è inondato di dati. L'anno scorso, abbiamo prodotto tanti dati quanti sono stati creati in tutti gli anni precedenti della civiltà umana. Ci stiamo rapidamente avvicinando a quella che lo scrittore italiano Italo Calvino chiamava prescientemente la "memoria del mondo": una copia digitale completa del nostro universo fisico.
Man mano che Internet si espande in nuovi regni dello spazio fisico attraverso l'Internet of Things, il prezzo dell'anarchia diventerà una metrica cruciale e la tentazione di eliminarlo con il potere dell'analisi dei big data diventerà più forte.
Ne sono molti esempi. Considera Amazon. Ha una montagna di informazioni su tutti i suoi utenti, che utilizza per prevedere cosa potrebbero voler acquistare in seguito. Come in tutte le forme di intelligenza artificiale centralizzata, i modelli del passato vengono utilizzati per prevedere quelli futuri. Amazon può guardare gli ultimi libri 10 acquistati e, con crescente precisione, suggerire cosa potresti voler leggere in seguito.
Ma qui dovremmo considerare cosa si perde quando si riduce il livello di anarchia. Il libro più significativo che dovresti leggere dopo quei precedenti 10 non è quello che si adatta perfettamente a uno schema prestabilito, ma piuttosto quello che ti sorprende o ti sfida a guardare il mondo in un modo diverso.
Contrariamente allo scenario del flusso di traffico, i suggerimenti ottimizzati potrebbero non essere il miglior paradigma per la navigazione di libri online. I big data possono moltiplicare le nostre opzioni mentre filtrano le cose che non vogliamo vedere, ma c'è qualcosa da dire per scoprire quel libro di 11 attraverso la pura serendipità.
Ciò che è vero per l'acquisto di libri vale anche per molti altri sistemi in fase di digitalizzazione, come le nostre città. I sistemi municipali centralizzati ora utilizzano algoritmi per monitorare le infrastrutture urbane, dai semafori e l'uso della metropolitana allo smaltimento dei rifiuti e alla consegna di energia. Molti sindaci di tutto il mondo sono affascinati dall'idea di una sala di controllo centrale, come il centro operativo progettato dall'IBM di Rio de Janeiro, dove i manager delle città possono rispondere alle nuove informazioni in tempo reale.
Ma con algoritmi centralizzati che gestiscono ogni aspetto della società, la tecnocrazia basata sui dati sta minacciando di sopraffare l'innovazione e la democrazia. Questo risultato dovrebbe essere evitato. Il processo decisionale decentralizzato è cruciale per l'arricchimento della società. L'ottimizzazione basata sui dati, al contrario, deriva soluzioni da un paradigma predeterminato, che, nella sua forma attuale, spesso esclude le idee trasformative o controintuitive che spingono l'umanità in avanti.
Una certa casualità nelle nostre vite consente nuove idee o modi di pensare che altrimenti verrebbero persi. E, su scala macro, è necessario per la vita stessa. Se la natura avesse usato algoritmi predittivi che impedivano la mutazione casuale nella replicazione del DNA, il nostro pianeta sarebbe probabilmente ancora allo stadio di un organismo a singola cellula molto ottimizzato.
Il processo decisionale decentralizzato può creare sinergie tra intelligenza umana e macchina attraverso processi di coevoluzione naturale e artificiale. L'intelligence distribuita potrebbe talvolta ridurre l'efficienza a breve termine, ma alla fine porterà a una società più creativa, diversificata e resiliente. Il prezzo dell'anarchia è un prezzo che vale la pena pagare se vogliamo preservare l'innovazione attraverso la serendipità.
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• Carlo Ratti dirige il Senseable City Laboratory presso il Massachusetts Institute of Technology e dirige il Global Agenda Council on Future Cities del World Economic Forum. Dirk Helbing è professore di scienze sociali computazionali presso lo Swiss Federal Institute of Technology di Zurigo.