Parte III

Deriva e resa cognitiva

Name: Complessità & Sistemi di Senso
Author: Riccardo Bovetti

Che cosa vuoi continuare a saper fare senza AI?

L’idea, in breve

Metto in dialogo tre lenti: il System 0 di Chiriatti e colleghi, la Tri-System Theory di Shaw e Nave e l’intensificazione del lavoro studiata da Ranganathan e Ye. Da questo confronto propongo un modello a fasi della deriva cognitiva e la “resa cognitiva qualificata”. Li presento come costrutti speculativi, non come modelli già validati.

Qui sintetizzo il percorso del capitolo. Sotto trovi un estratto del mio libro e i riferimenti che vi cito, con la numerazione della bibliografia.

Scheda del sito rivista · 17 ottobre 2026

Dal percorso del libro

Un estratto dal mio libro

Testo originale, dall’apertura del capitolo. · 1 min

Incurante del passare del tempo il dibattito pubblico sull'intelligenza artificiale continua a oscillare tra due caricature abbastanza comode: da un lato i profeti dell'efficienza uber alles, dall'altro i catastrofisti della sostituzione totale. La partita retorica ha oramai stancato anche i più pazienti pur lasciando sullo sfondo una domanda meno spettacolare e (forse per questo) più interessante: cosa sta succedendo dentro la testa di chi usa l'AI tutti i giorni? Quando un professionista delega una bozza di analisi a un chatbot o un manager chiede una sintesi invece di leggere venti pagine di un report, non sta solo risparmiando tempo, ma sta anche modificando il modo in cui seleziona informazioni, valuta alternative e misura la fiducia nel giudizio personale.

La mia nota

Il capitolo 8 è quello di cui vado più orgoglioso. Non per altro ma perchè quanto meno dice qualcosa di "nuovo" (almeno per quanto ne so io). Introduco il modello di "resa cognitiva qualificata" prima di tutto per giustificare me stesso nel mio rapporto malato con l'AI e lo faccio usando come trampolino di lancio dei lavori (seri) di due team che approcciano alla teoria dei "Sistemi" di Kahneman da entrambi i lati. Questo capitolo, in forma molto ridotta, sarà anche pubblicato come articolo su di una rivista a brevissimo (non spoilero).

Le tavole del capitolo

Ingrandisci ogni tavola per leggerla. La sintesi e l’approfondimento sopra spiegano il capitolo in testo; non sono trascrizioni integrali delle immagini.

Deriva e resa cognitiva — Mappa del capitolo — Mappa del capitolo #

Verifica e confronta

I riferimenti che cito nel capitolo

Ho riunito i riferimenti citati in questo capitolo, conservando le voci e i numeri della bibliografia del mio libro. Trovi un collegamento solo quando è presente nel volume.

[95] Parasuraman, Raja e Victor Riley. "Humans and Automation: Use, Misuse, Disuse, Abuse". Human Factors, 39(2), 230–253, 1997.
[96] Parasuraman, Raja e Dietrich Manzey. "Complacency and Bias in Human Use of Automation: An Attentional Integration". Human Factors, 52(3), 381–410, 2010.
[27] Chiriatti, Massimo, Marianna Bergamaschi Ganapini, Enrico Panai, Brenda K. Wiederhold e Giuseppe Riva. "System 0: Transforming Artificial Intelligence into a Cognitive Extension". Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 2025.
[113] Shaw, Steven D. e Gideon Nave. Thinking Fast, Slow, and Artificial: How AI is Reshaping Human Reasoning and the Rise of Cognitive Surrender. Working paper, The Wharton School, University of Pennsylvania, 2026. ↗
[106] Ranganathan, Aruna e X. M. Ye. "AI Doesn't Reduce Work — It Intensifies It". Harvard Business Review, febbraio 2026.
[69] Kahneman, Daniel. Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux, New York, 2011.
[30] Cummings, Mary L. "Automation Bias in Intelligent Time Critical Decision Support Systems". AIAA 1st Intelligent Systems Technical Conference, 2004.
[108] Riva, Giuseppe. The Architecture of Cognitive Amplification: Enhanced Cognitive Scaffolding as a Resolution to the Comfort-Growth Paradox in Human-AI Cognitive Integration. Working paper, 2025.
[9] Bainbridge, Lisanne. "Ironies of Automation". Automatica, 19(6), 775–779, 1983.
[57] Goddard, Kate, Abdul Roudsari e Jeremy C. Wyatt. "Automation Bias: A Systematic Review of Frequency, Effect Mediators, and Mitigators". Journal of the American Medical Informatics Association, 19(1), 121–127, 2012.
[89] Monsell, Stephen. "Task Switching". Trends in Cognitive Sciences, 7(3), 134–140, 2003.
[70] Kosmyna, Nataliya, Eugene Hauptmann, Ye Tong Yuan, Jessica Situ, Xian-Hao Liao, Ashly Vivian Beresnitzky, Iris Braunstein e Pattie Maes. Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task. arXiv preprint arXiv:2506.08872, 2025.
[87] Mollick, Ethan. Co-Intelligence: Living and Working with AI. Portfolio/Penguin, New York, 2024.
[41] Fischhoff, Baruch. "Debiasing". In Daniel Kahneman, Paul Slovic e Amos Tversky (a cura di), Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases, 422–444. Cambridge University Press, Cambridge, 1982.
[71] Larrick, Richard P. "Debiasing". In Derek J. Koehler e Nigel Harvey (a cura di), Blackwell Handbook of Judgment and Decision Making, 316–338. Blackwell Publishing, Malden, MA, 2004.

Un termine non è chiaro? Apri il glossario →

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