Vigilanza Epistemica, Neuroscienze e Gestione del Rischio

Danilo Celleno*,  Gianluca Del Pinto*, Gabriele de Tonetti**

*Executive Board of the Italian Just Culture Committee; **UOSD Anestesia Ostetrica Istituto G.Gaslini Genova***

 

Abstract.

Il capitolo ricostruisce, in una prospettiva unitaria, il contributo di Hugo Mercier e Dan Sperber alla comprensione della ragione umana, dalla teoria argomentativa del ragionamento alla nozione di vigilanza epistemica, e ne esamina le implicazioni per tre ambiti applicativi: l’interazione con l’intelligenza artificiale, la formazione degli adulti e la gestione del rischio nei sistemi ad alta affidabilità. Vengono discusse le basi neurocognitive dei tre principali modi di ragionamento — deduttivo, induttivo e abduttivo — e la loro possibile integrazione con l’architettura sociale del cervello descritta da Mercier e Sperber. Il confronto con il modello a doppio processo di Daniel Kahneman permette di chiarire la differenza tra una lettura individual-correttiva e una lettura interazionista-sociale dell’errore di ragionamento, mentre l’analisi delle neuroscienze del problem solving offre un terzo livello di lettura, centrato sulla dinamica tra reti neurali esecutive, di default e di salienza. Nella parte finale, il capitolo mostra come questi stessi principi — vigilanza epistemica, comunicazione efficace, gestione del carico cognitivo, resilienza del sistema — siano già incorporati, spesso senza un esplicito riferimento teorico, nel Crisis Resource Management sviluppato in aviazione a partire dal 1979 e successivamente trasferito alla medicina, e come la sua più recente evoluzione verso l’addestramento basato sulle competenze (Competency-Based Training and Assessment, CBTA) possa essere riletta come un’applicazione pratica, ancora largamente implicita, della teoria argomentativa del ragionamento.

Parole chiave: teoria argomentativa del ragionamento; vigilanza epistemica; Crisis Resource Management; neuroscienze del ragionamento; formazione degli adulti.

1. Introduzione

Il pensiero occidentale ha per secoli descritto la ragione come una facoltà individuale: uno strumento che l’essere umano possiede per scoprire la verità, correggere i propri errori e prendere decisioni migliori quando riflette in solitudine. Su questa premessa si fondano gran parte della filosofia della conoscenza, della pedagogia classica e, non da ultimo, molti dei modelli con cui le organizzazioni ad alto rischio hanno storicamente pensato l’errore umano: un individuo che sbaglia perché non ha ragionato abbastanza, o non ha ragionato abbastanza bene.

Negli ultimi quindici anni questa premessa è stata messa in discussione in modo sistematico da un filone di ricerca che ha il suo punto di riferimento più influente nel lavoro di Hugo Mercier e Dan Sperber. La loro tesi centrale — nota come teoria argomentativa del ragionamento, o prospettiva interazionista — sostiene che la ragione non si sia evoluta per farci pensare meglio in isolamento, ma per permetterci di produrre argomenti capaci di convincere gli altri e di valutare criticamente gli argomenti che gli altri rivolgono a noi [1,2]. Se questa tesi è corretta, essa ha conseguenze che vanno ben oltre la psicologia sperimentale: tocca il modo in cui progettiamo l’interazione con i sistemi di intelligenza artificiale, il modo in cui strutturiamo la formazione degli adulti, e il modo in cui comprendiamo perché operatori competenti, in settori come l’aviazione e la medicina, continuino a commettere errori che la sola competenza tecnica individuale non basta a prevenire.

Questo capitolo si propone di ricostruire il pensiero di Mercier e Sperber, di esaminarne le basi neurocognitive plausibili, di metterlo a confronto con il modello di razionalità limitata proposto da Daniel Kahneman, e di mostrarne infine la convergenza — in larga parte non dichiarata, ma sostanzialmente reale — con l’evoluzione storica del Crisis Resource Management (CRM) in aviazione e in medicina, fino ai più recenti sviluppi dell’addestramento basato sulle competenze e della loro mappatura neuroergonomica.

2. Dan Sperber e Hugo Mercier: due percorsi convergenti

Dan Sperber è uno scienziato cognitivo e antropologo francese, ricercatore emerito al Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS, Institut Jean Nicod) di Parigi e professore alla Central European University di Budapest. Il suo contributo più noto, sviluppato insieme a Deirdre Wilson, è la teoria della pertinenza (relevance theory), che ha ridefinito la pragmatica linguistica descrivendo la comunicazione umana non come un semplice trasferimento di messaggi codificati, ma come un processo inferenziale: il parlante comunica in modo deliberatamente sotto-specificato, e l’ascoltatore ricostruisce il significato inteso cercando l’interpretazione più pertinente al minor costo cognitivo possibile [5]. Sperber ha inoltre proposto di studiare la trasmissione culturale con gli strumenti dell’epidemiologia, descrivendo le rappresentazioni mentali che si diffondono con maggiore successo come quelle meglio adattate ai vincoli cognitivi della mente umana, in un approccio che ha preso il nome di epidemiologia delle rappresentazioni [6]. Per l’insieme di questo lavoro, Sperber è stato il primo vincitore del Prix Claude Lévi-Strauss, assegnato nel 2009 dalla Fondation Maison des Sciences de l’Homme per l’eccellenza nella ricerca francese nelle scienze umane e sociali.

Hugo Mercier, ricercatore al CNRS di Lione, ha concentrato la propria attività sulla psicologia del ragionamento e sulla comunicazione persuasiva, indagando in particolare come le persone valutino l’affidabilità delle informazioni ricevute da altri. Nel suo libro Not Born Yesterday, Mercier ha sfidato l’idea diffusa secondo cui gli esseri umani sarebbero naturalmente creduloni e facilmente manipolabili, sostenendo al contrario che possediamo meccanismi cognitivi sofisticati — la vigilanza epistemica, discussa più ampiamente al paragrafo 4 — che ci rendono relativamente resistenti alla persuasione, salvo quando ci vengono fornite ragioni solide o quando la fonte gode di una fiducia già consolidata [4].

L’incontro tra i due percorsi di ricerca — la teoria della comunicazione inferenziale di Sperber e lo studio della persuasione e della fiducia di Mercier — ha prodotto la teoria argomentativa del ragionamento, esposta in modo sistematico nell’articolo del 2011 su Behavioral and Brain Sciences [2] e successivamente sviluppata nel libro del 2017 The Enigma of Reason, tradotto in italiano come L’enigma della ragione [1].

3. La teoria argomentativa del ragionamento

La tesi di Mercier e Sperber ribalta l’immagine tradizionale della ragione come strumento di scoperta solitaria della verità. Secondo gli autori, la funzione per cui la ragione si è evoluta è duplice e intrinsecamente sociale: da un lato, produrre giustificazioni delle proprie azioni e convinzioni, in modo da mantenere la propria reputazione e credibilità all’interno del gruppo; dall’altro, produrre e valutare argomenti nello scambio comunicativo, in modo da convincere gli altri e, simmetricamente, da non lasciarsi convincere da argomenti deboli o manipolatori [1,2].

Da questa premessa discende una rilettura radicale del celebre bias di conferma, la tendenza a cercare selettivamente informazioni che confermano ciò che già si crede. Nella tradizione che va da Kahneman in avanti, questo bias è trattato come un difetto del sistema cognitivo, un errore sistematico da correggere. Per Mercier e Sperber, al contrario, il bias di conferma non è un malfunzionamento, ma una caratteristica funzionale coerente con lo scopo per cui la ragione si è evoluta: se il compito della ragione individuale è produrre argomenti a sostegno di una tesi che si intende difendere in un contesto sociale, essere sistematicamente orientati a favore della propria posizione è, in questo senso ristretto, una strategia efficiente piuttosto che un errore [1,2].

La conseguenza più significativa di questa lettura riguarda il modo in cui il ragionamento funziona a seconda del contesto in cui viene esercitato. Un individuo che ragiona da solo tende a produrre argomenti pigri, poco vagliati e distorti a proprio favore, perché non ha nessuno che li metta alla prova. Un gruppo di persone che discute apertamente, portando punti di vista differenti, è invece straordinariamente più efficace nel filtrare le idee deboli e nell’avvicinarsi a conclusioni corrette, perché l’attitudine critica di ciascun partecipante — la sua vigilanza epistemica, appunto — viene esercitata sugli argomenti altrui, mentre la produzione argomentativa di ciascuno viene sottoposta al vaglio degli altri [1,2]. Questo scambio reciproco spiega, secondo Mercier e Sperber, perché istituzioni come la scienza sperimentale o la deliberazione democratica possano produrre risultati collettivamente più razionali di quanto la somma delle capacità individuali dei singoli partecipanti farebbe presagire.

Le implicazioni di questa prospettiva per fenomeni contemporanei come la polarizzazione politica e la diffusione della disinformazione sono dirette: quando il ragionamento avviene in isolamento o all’interno di gruppi omogenei per opinioni — le cosiddette camere dell’eco — il bias di conferma non trova alcun contrappeso critico esterno e tende a spingere le posizioni verso gli estremi; quando invece il ragionamento avviene in un contesto di reale confronto tra prospettive diverse, la stessa disposizione psicologica che produce polarizzazione in isolamento può, paradossalmente, contribuire a una convergenza verso conclusioni più accurate.

4. La vigilanza epistemica

Se la comunicazione ci permette di apprendere dall’esperienza altrui senza doverla vivere in prima persona — un vantaggio evolutivo enorme, alla base della trasmissione culturale — essa ci espone simmetricamente al rischio di essere ingannati, manipolati o semplicemente mal informati, intenzionalmente o per errore dell’interlocutore. Sperber, Mercier e diversi coautori hanno proposto che questo dilemma evolutivo sia stato risolto non attraverso un atteggiamento di fiducia indiscriminata né attraverso uno scetticismo generalizzato — entrambe le strategie sarebbero state svantaggiose sul piano adattivo — ma attraverso un sistema di filtri cognitivi automatici che gli autori definiscono vigilanza epistemica [3].

La vigilanza epistemica opera su due piani distinti e complementari. Il primo è la vigilanza sulla fonte, che valuta l’affidabilità di chi comunica un’informazione sulla base di due criteri principali: la competenza, ossia se l’interlocutore possiede effettivamente accesso a informazioni corrette sul tema in questione, e la benevolenza, ossia se l’interlocutore ha o meno un interesse a comunicare il vero piuttosto che a manipolare chi ascolta a proprio vantaggio [3]. Il secondo piano è la vigilanza sul contenuto, che valuta la plausibilità intrinseca del messaggio indipendentemente da chi lo pronuncia, verificandone la coerenza interna — se l’affermazione si contraddice o meno al proprio interno — e la coerenza esterna, ossia la compatibilità con quanto l’ascoltatore già sa del mondo [3].

Una conseguenza empiricamente rilevante di questo modello, sostenuta da Mercier nel suo lavoro più recente, è che gli esseri umani non sono, contrariamente a un’opinione diffusa, particolarmente creduloni [4]. Cambiamo raramente opinione sulla base di un singolo messaggio persuasivo, a meno che l’interlocutore non fornisca argomenti solidi o non goda già di una fiducia consolidata. Il problema della disinformazione contemporanea, secondo questa lettura, non risiede tanto in una generale mancanza di spirito critico, quanto nel fatto che la vigilanza epistemica tende ad abbassarsi selettivamente quando la fonte è percepita come appartenente al proprio gruppo di appartenenza identitaria, mentre si intensifica quasi automaticamente verso chi è percepito come esterno o antagonista — un meccanismo che spiega perché le informazioni false che confermano l’identità di gruppo si diffondano con più facilità di quelle che la contraddicono, indipendentemente dalla loro veridicità oggettiva [3,4].

Vale la pena di segnalare, in chiusura di questo paragrafo, che il legame tra vigilanza epistemica e ragionamento argomentativo è circolare e reciprocamente costitutivo: è proprio perché gli interlocutori sono vigilanti che la ragione argomentativa si è resa necessaria — per abbassare le difese altrui attraverso argomenti solidi — e, simmetricamente, è proprio la capacità di produrre e valutare argomenti che permette alla vigilanza epistemica di operare in modo selettivo, aprendo la mente a informazioni ben giustificate piuttosto che respingerla indiscriminatamente [1,2,3].

5. Le tre forme del ragionamento: deduzione, induzione e abduzione

Per comprendere in profondità la portata della teoria argomentativa è utile richiamare la distinzione classica, di ascendenza logico-filosofica, tra tre modalità fondamentali di ragionamento, ciascuna delle quali svolge una funzione diversa nell’economia cognitiva e comunicativa descritta da Mercier e Sperber.

Il ragionamento deduttivo procede dal generale al particolare, applicando una regola universale a un caso specifico per ottenere una conclusione necessaria: se tutti gli uomini sono mortali, e Socrate è un uomo, allora Socrate è necessariamente mortale. Si tratta di un processo chiuso, che non produce nuova conoscenza ma rende esplicito ciò che è già implicitamente contenuto nelle premesse. Nella prospettiva argomentativa, la deduzione funziona come uno strumento retorico particolarmente efficace: se l’interlocutore accetta le premesse di un ragionamento deduttivo, è costretto, per coerenza logica, ad accettarne anche la conclusione, il che ne fa uno strumento quasi imbattibile nella costruzione di un argomento persuasivo.

Il ragionamento induttivo procede in direzione opposta, dal particolare al generale: dall’osservazione ripetuta di casi simili si ricava una regola probabile, come nell’inferenza classica secondo cui, avendo osservato solo cigni bianchi, si conclude che probabilmente tutti i cigni sono bianchi — un’inferenza che un solo cigno nero è sufficiente a smentire. L’induzione non produce mai certezza, ma stime di probabilità basate sulla regolarità dell’esperienza passata, ed è per questo il fondamento cognitivo della vigilanza epistemica sulla fonte: se una persona ci ha mentito ripetutamente in passato, induciamo, con ragionevole fondatezza probabilistica, che non sia affidabile in futuro.

Il ragionamento abduttivo, infine, procede dall’effetto osservato alla causa più plausibile che possa spiegarlo: l’erba è bagnata, e la spiegazione più plausibile — sebbene non l’unica possibile, poiché potrebbe essersi attivato un impianto di irrigazione — è che sia piovuto. È il ragionamento tipico della diagnosi medica e dell’indagine investigativa, e costituisce, nella prospettiva di Mercier e Sperber, il meccanismo cognitivo con cui interpretiamo le intenzioni comunicative altrui: quando qualcuno ci dice qualcosa, non ci limitiamo a registrarne il contenuto letterale, ma inferiamo abduttivamente perché ce lo stia dicendo, quale obiettivo persegua, e se il messaggio sia coerente con un intento onesto o con un tentativo di manipolazione.

Il dibattito contemporaneo sull’intelligenza artificiale può essere in parte riletto attraverso questa tripartizione. I modelli linguistici di grandi dimensioni oggi disponibili sono, in questo senso, sistemi prevalentemente induttivi: avendo elaborato statisticamente enormi quantità di testo, stimano la parola successiva più probabile senza possedere, in senso proprio, una comprensione esplicita delle regole logiche sottostanti. I sistemi esperti della tradizione simbolica precedente, basati su regole del tipo “se… allora”, operavano invece in modo prevalentemente deduttivo, con il vantaggio della precisione formale e il limite della rigidità di fronte all’incertezza del mondo reale. L’abduzione — la capacità di inferire l’intenzione comunicativa dietro un messaggio, tenendo conto del contesto sociale e situazionale — resta, ad oggi, la sfida più difficile da riprodurre artificialmente, perché richiede una sensibilità al contesto che nessuna delle due modalità precedenti garantisce da sola.

6. Le basi neurocognitive del ragionamento: una mappa per tipologie

Le neuroscienze cognitive non individuano un unico “centro del ragionamento” nel cervello, ma piuttosto reti distribuite che si attivano in misura diversa a seconda della modalità di ragionamento impiegata e del contenuto del compito. Vinod Goel, tra i principali ricercatori in questo campo, ha mostrato attraverso studi di risonanza magnetica funzionale che il ragionamento deduttivo recluta sistemi differenti a seconda che il contenuto sia familiare o astratto: un sistema temporale a prevalenza sinistra, legato al linguaggio, per i contenuti dotati di significato semantico concreto, e un sistema parietale bilaterale, più formale, per i contenuti privi di ancoraggio semantico [7]. Uno dei primi studi a confrontare direttamente deduzione e ragionamento probabilistico mediante tomografia a emissione di positroni, condotto da Osherson e collaboratori, ha mostrato un pattern complementare: il ragionamento probabilistico attiva prevalentemente regioni prefrontali dorsolaterali sinistre, mentre il ragionamento deduttivo coinvolge maggiormente le regioni parietali associative, con una prevalenza dell’emisfero destro [8]. Lo stesso Goel, insieme a Raymond Dolan, ha inoltre documentato come il contenuto emotivamente rilevante di un argomento possa “dirottare” il ragionamento deduttivo: quando i soggetti riescono a inibire un pregiudizio legato al contenuto e a rispondere correttamente secondo logica, si osserva un’attivazione della corteccia prefrontale laterale destra, coerente con il suo ruolo nel monitoraggio cognitivo; quando invece il pregiudizio prevale sulla logica, si attiva la corteccia prefrontale ventromediale, un’area implicata nell’elaborazione affettiva [9].

Il ragionamento abduttivo, più creativo e meno lineare, sembra invece appoggiarsi in misura maggiore alla rete neurale di default (default mode network), comprendente la corteccia prefrontale mediale e il precuneo, attiva durante il pensiero libero e la generazione spontanea di ipotesi, e al giro temporale superiore dell’emisfero destro, un’area associata ai momenti di insight improvviso — il classico “Aha!” con cui una soluzione emerge alla coscienza dopo un periodo di elaborazione non consapevole. Il lavoro sperimentale di John Kounios e Mark Beeman, condotto con elettroencefalografia e risonanza magnetica funzionale, ha documentato che l’insight non è un evento isolato e imprevedibile, ma il culmine di una sequenza di stati cerebrali che lo precedono e lo rendono in parte anticipabile [10]. Una meta-analisi quantitativa più recente, condotta da Prado, Chadha e Booth su ventotto studi di neuroimaging sul ragionamento deduttivo, ha confermato la natura distribuita di questi processi, identificando una rete stabile che include regioni prefrontali, parietali e temporali reclutate in modo relativamente costante attraverso compiti e paradigmi sperimentali differenti [11].

Se si integra questa mappatura con la teoria argomentativa di Mercier e Sperber, emerge un’ipotesi interpretativa di un certo interesse, sebbene ancora largamente da verificare sperimentalmente in modo diretto: poiché il ragionamento, secondo Mercier e Sperber, non sarebbe primariamente un’attività logico-astratta ma un’attività intrinsecamente rivolta agli altri, ci si dovrebbe attendere che le aree cerebrali della cosiddetta teoria della mente — la giunzione temporo-parietale e la corteccia prefrontale mediale, deputate a rappresentare gli stati mentali altrui — si attivino in concomitanza con le aree del ragionamento propriamente detto, anche quando il compito è eseguito individualmente. Questa co-attivazione, se confermata in modo sistematico, offrirebbe un sostegno neurofunzionale, per quanto indiretto, alla tesi secondo cui anche il ragionamento solitario porti con sé, quasi come un’impronta evolutiva, la simulazione di un pubblico immaginario a cui l’argomento è implicitamente rivolto. È bene precisare che questa lettura resta, allo stato attuale della letteratura, un’inferenza interpretativa e non un dato sperimentale direttamente stabilito dagli studi qui citati, i quali si sono concentrati sulla dissociazione tra le diverse modalità di ragionamento più che sulla loro eventuale sovrapposizione con i circuiti sociali.

7. Mercier, Sperber e Kahneman: due modelli di razionalità a confronto

Il contributo di Mercier e Sperber si comprende meglio se messo a confronto con il modello di razionalità limitata proposto da Daniel Kahneman, che rimane il punto di riferimento più diffuso nella letteratura sui bias cognitivi. Kahneman distingue due modalità di elaborazione dell’informazione: un Sistema 1, rapido, intuitivo e associativo, responsabile della maggior parte dei bias sistematici che caratterizzano il pensiero umano, e un Sistema 2, lento, analitico e metabolicamente costoso, che dovrebbe in linea di principio correggere gli errori del Sistema 1 ma che, nella pratica, tende ad approvare pigramente ciò che l’intuizione suggerisce piuttosto che sottoporlo a un controllo rigoroso [16]. In questa prospettiva, la ragione — il Sistema 2 — è concepita come un controllore imperfetto, il cui compito è correggere le intuizioni errate, e i bias cognitivi sono considerati veri e propri difetti del sistema, “cortocircuiti” dovuti alla tendenza del cervello a minimizzare il dispendio energetico.

Mercier e Sperber non negano l’esistenza di processi rapidi e lenti, ma ribaltano radicalmente il ruolo attribuito al Sistema 2: a loro avviso esso non è affatto pigro o difettoso, ma straordinariamente efficiente in un compito diverso da quello che la tradizione gli attribuisce — non correggere gli errori del Sistema 1, ma trovare ragioni e giustificazioni capaci di difenderlo di fronte agli altri. La ragione, in questa lettura, non è un giudice imparziale ma un avvocato difensore, e i bias cognitivi non sono errori di sistema ma strategie argomentative funzionali al compito per cui la ragione si è evoluta [1,2].

Questa divergenza teorica ha conseguenze pratiche dirette sul modo in cui si affronta il problema dell’errore di ragionamento. L’approccio di Kahneman suggerisce una strategia essenzialmente individuale ed educativa: allenare la persona a riconoscere i propri bias, a rallentare il giudizio intuitivo e a fare maggiore ricorso al pensiero analitico — un approccio che nella letteratura sul debiasing ha mostrato risultati generalmente modesti e poco duraturi nel tempo. L’approccio di Mercier e Sperber suggerisce invece una strategia interazionista e collettiva: poiché il bias di conferma è, nella loro lettura, una caratteristica strutturale difficilmente eliminabile a livello individuale, la soluzione più efficace non consiste nell’insegnare al singolo a “pensare meglio” da solo, ma nel progettare contesti — gruppi di lavoro, processi decisionali, strumenti di intelligenza artificiale — che espongano sistematicamente ciascun individuo ad argomenti e prospettive diverse dalle proprie, lasciando che la vigilanza epistemica reciproca svolga il lavoro correttivo che il singolo non può svolgere su di sé.

La letteratura evoluzionistica più recente tende a offrire un sostegno crescente alla lettura sociale della razionalità umana, e un concetto sviluppato indipendentemente da Gerd Gigerenzer — quello di razionalità ecologica — permette di ricomporre in una sintesi utile la tensione tra le due prospettive [17]. Secondo questa sintesi, Kahneman ha ragione se si misura la mente umana contro le leggi della logica formale applicate in isolamento: in quel contesto specifico, isolato e privo di interlocutori, il ragionamento umano appare effettivamente soggetto a errori sistematici. Mercier e Sperber hanno ragione se si osserva la mente umana nel suo ambiente naturale, cioè nella discussione, nella negoziazione, nel confronto tra prospettive: in quel contesto, gli stessi bias che appaiono come difetti in laboratorio si rivelano strumenti di efficienza notevole per la cooperazione sociale.

8. Un correlato neurofunzionale del confronto: verso una razionalità “sociale per default”

È possibile, con la dovuta cautela interpretativa, provare a tradurre questo confronto teorico in termini neurofunzionali. Se la lettura di Kahneman fosse la descrizione esatta del funzionamento cerebrale, ci si attenderebbe di osservare, nei momenti di errore di ragionamento, un conflitto tra aree limbiche e istintive — l’amigdala, lo striato — e aree razionali — la corteccia prefrontale dorsolaterale — con il successo del ragionamento segnato dalla prevalenza della seconda sulla prima. Se, al contrario, la lettura di Mercier e Sperber cogliesse un aspetto reale del funzionamento cerebrale, ci si attenderebbe piuttosto una cooperazione stretta tra la corteccia prefrontale dorsolaterale, deputata al ragionamento analitico, e le aree della teoria della mente — la corteccia prefrontale mediale e la giunzione temporo-parietale — coerente con l’idea che il cervello ragioni meglio non quando elimina l’elemento sociale, ma quando lo integra esplicitamente nel processo.

Un argomento indiretto a sostegno di questa seconda lettura viene dagli studi sulla rete neurale di default. Quando non siamo impegnati in un compito specifico che richiede attenzione focalizzata verso l’esterno, il cervello non si “spegne”, ma transita verso uno stato di attività caratterizzato dall’attivazione della rete di default, la quale, secondo un ampio corpo di ricerche in neuroscienze sociali, si occupa in misura significativa di simulare relazioni sociali, ricordi autobiografici e scenari relazionali futuri. Questo suggerisce, in modo convergente con la tesi di Mercier e Sperber, che la modalità di funzionamento “di riposo” del cervello umano non sia orientata all’astrazione logica pura, ma alla navigazione del mondo sociale — un’osservazione che, per quanto non dimostri in senso stretto la teoria argomentativa, ne è pienamente compatibile e ne rafforza la plausibilità evolutiva.

9. Le neuroscienze del problem solving

Un terzo livello di lettura, complementare sia al confronto Kahneman/Mercier-Sperber sia alla mappatura per tipologie di ragionamento discussa al paragrafo 6, viene offerto dalla letteratura neuroscientifica sulla soluzione dei problemi (problem solving), che descrive il cervello come un sistema che opera per colmare il divario tra uno stato attuale e uno stato desiderato attraverso l’interazione dinamica di più reti neurali distribuite.

La distinzione più consolidata in questo campo è quella tra un processo analitico, che procede per passi successivi e si attiva di fronte a problemi ben definiti, e un processo di insight, che si attiva invece di fronte a problemi mal definiti o che richiedono una ristrutturazione concettuale del problema stesso. Il primo coinvolge intensamente la rete esecutiva centrale, in particolare la corteccia prefrontale dorsolaterale e la corteccia parietale posteriore, secondo un’architettura descritta con particolare rigore dal modello ACT-R sviluppato da John Anderson, che concepisce la soluzione dei problemi come una scomposizione gerarchica in sotto-obiettivi [14]. Il secondo, l’insight, è preceduto — come già ricordato al paragrafo 6 a proposito del lavoro di Kounios e Beeman — da un caratteristico incremento di attività ad onde alfa, indicativo di una momentanea disconnessione dagli stimoli esterni, seguito da un’attivazione rapida ad onde gamma nel giro temporale superiore destro nell’istante stesso in cui la soluzione emerge alla coscienza [10].

Vinod Menon ha proposto un modello a tre reti che permette di integrare questi due processi in un’unica architettura funzionale [15]. La rete esecutiva centrale governa la manipolazione deliberata delle informazioni e la presa di decisione razionale. La rete di default, lungi dall’essere un semplice stato di “riposo” cerebrale, gioca un ruolo attivo nel problem solving creativo, permettendo l’esplorazione di soluzioni non convenzionali attraverso l’associazione libera di idee. La rete della salienza, che include la corteccia cingolata anteriore e l’insula, funge da meccanismo di commutazione tra le altre due reti, determinando quale informazione meriti priorità attentiva e regolando il passaggio dall’esplorazione libera tipica della rete di default alla elaborazione focalizzata tipica della rete esecutiva; un malfunzionamento di questo meccanismo di commutazione è stato associato, in letteratura, alla condizione nota come fissità funzionale, in cui il soggetto rimane bloccato su una strategia risolutiva inadeguata senza riuscire a esplorarne altre [15].

Un contributo distinto ma complementare viene dal lavoro di Antonio Damasio sui cosiddetti marcatori somatici, secondo cui la soluzione dei problemi in condizioni di incertezza reale non si basa esclusivamente su un calcolo logico esplicito, ma si avvale di segnali corporei ed emotivi — variazioni della frequenza cardiaca, sensazioni viscerali — registrati e integrati dalla corteccia prefrontale ventromediale, che permettono di scartare rapidamente le opzioni peggiori prima ancora che il ragionamento esplicito abbia inizio, riducendo così lo spazio delle alternative da valutare analiticamente e prevenendo la cosiddetta paralisi da analisi [12]. A questo si aggiunge il vincolo, ben noto dagli studi di Alan Baddeley sulla memoria di lavoro, secondo cui la capacità di mantenere attivi contemporaneamente più elementi informativi è strutturalmente limitata a un numero ristretto di unità, tipicamente indicato in un intervallo di circa quattro-sette elementi: un limite che spiega perché, di fronte a problemi complessi, il ricorso a supporti esterni — scrivere, schematizzare, delegare parte del carico informativo a uno strumento o a un collaboratore — non sia un espediente accessorio, ma una strategia cognitivamente necessaria per prevenire il sovraccarico della corteccia prefrontale [13].

Integrando questa letteratura con la teoria argomentativa di Mercier e Sperber emerge una convergenza significativa: se il cervello individuale è efficiente nel generare ipotesi attraverso i processi induttivi e abduttivi descritti al paragrafo 6, ma strutturalmente meno efficiente nel controllare criticamente i propri stessi errori — poiché, come osservato al paragrafo 4, la vigilanza epistemica opera con maggiore efficacia quando è rivolta verso l’esterno piuttosto che verso il proprio ragionamento — allora la modalità più efficiente, dal punto di vista neurofunzionale, per risolvere problemi complessi non è l’introspezione solitaria e prolungata, ma il confronto critico strutturato: mentre la rete esecutiva di un individuo genera una soluzione, la vigilanza epistemica di un secondo individuo, non condizionata dallo stesso investimento nella tesi originaria, può individuare l’errore con un’efficienza che l’autore della soluzione difficilmente raggiungerebbe da solo.

10. Implicazioni per l’interazione con l’intelligenza artificiale

L’applicazione della teoria argomentativa e della vigilanza epistemica al rapporto tra esseri umani e sistemi di intelligenza artificiale rappresenta oggi uno dei campi di applicazione più diretti di queste teorie. Il punto di partenza è che la vigilanza epistemica sulla fonte, così come descritta al paragrafo 4, si è evoluta per valutare interlocutori umani, dotati di intenzionalità, competenza variabile e possibili interessi divergenti dai nostri. Un sistema di intelligenza artificiale conversazionale non possiede, in senso proprio, nessuno di questi attributi, ma li simula in modo sufficientemente convincente da poter attivare, o disattivare, gli stessi meccanismi di vigilanza sviluppati per interlocutori umani. In particolare, la fluidità e la sicurezza con cui questi sistemi si esprimono possono indurre l’utente a scambiare la qualità formale dell’esposizione per affidabilità sostanziale del contenuto, un fenomeno coerente con quanto la letteratura sulla persuasione descrive da tempo come un effetto della fluenza comunicativa sulla fiducia attribuita alla fonte.

La conseguenza operativa più diretta di questa lettura è che la fiducia nei confronti dei sistemi di intelligenza artificiale dovrebbe essere calibrata non sull’autorevolezza percepita della fonte — che nel caso di questi sistemi è in larga parte un artefatto della forma linguistica, non una proprietà sostanziale — ma sulla qualità verificabile degli argomenti e delle prove che il sistema è in grado di fornire a sostegno delle proprie affermazioni. Questo suggerisce un preciso criterio di progettazione: un’intelligenza artificiale dovrebbe essere costruita in modo da rendere esplicite le proprie fonti e il proprio percorso di ragionamento, permettendo alla vigilanza epistemica dell’utente umano di esercitarsi sul contenuto piuttosto che essere disarmata dalla sola forma dell’esposizione.

Un secondo filone applicativo riguarda l’uso del confronto argomentativo per ridurre gli errori dei sistemi stessi. La tesi centrale di Mercier e Sperber — che il ragionamento funzioni meglio in un contesto di critica reciproca tra prospettive diverse piuttosto che in isolamento — trova un’applicazione tecnica diretta nelle architetture di dibattito tra più agenti (multi-agent debate), nelle quali due o più istanze di un sistema di intelligenza artificiale vengono messe a confrontare le rispettive risposte prima di produrre una conclusione condivisa: un errore o un’allucinazione prodotta da un’istanza tende, in questi schemi, a essere identificata e corretta dalla capacità critica dell’altra istanza nel corso dello scambio argomentativo, in un meccanismo che riproduce a livello artificiale la stessa dinamica di vigilanza epistemica reciproca descritta per i gruppi umani. La stessa logica sostiene le proposte di supervisione scalabile, nelle quali, data la crescente complessità dei sistemi di intelligenza artificiale, un supervisore umano non è più in grado di verificare direttamente ogni passaggio del ragionamento della macchina, ma può assumere il ruolo di arbitro tra argomenti contrapposti prodotti da sistemi diversi, valutando quale argomentazione risulti più solida piuttosto che verificare ogni singolo passaggio computazionale.

Un terzo filone, infine, riguarda il rischio opposto: che l’intelligenza artificiale, se utilizzata come strumento di ragionamento puramente solitario, amplifichi anziché correggere il bias di conferma dell’utente. Poiché questi sistemi tendono, per ragioni di progettazione orientate alla soddisfazione dell’utente, a un atteggiamento compiacente, un utilizzo non critico rischia di trasformare l’intelligenza artificiale in un amplificatore delle convinzioni preesistenti dell’utente piuttosto che in un correttivo. La lettura coerente con la teoria argomentativa suggerisce che l’interazione con questi sistemi dovrebbe essere strutturata in modo deliberatamente dialettico — chiedendo esplicitamente al sistema di argomentare contro la propria posizione, di individuarne i punti deboli, di simulare un interlocutore critico — piuttosto che come una semplice ricerca di conferme. In questa prospettiva, l’intelligenza artificiale funziona meglio non come un oracolo che fornisce risposte definitive, ma come un interlocutore argomentativo attraverso il quale, secondo il principio centrale di Mercier e Sperber, il pensiero individuale supera i propri limiti strutturali solo nel confronto con un punto di vista diverso dal proprio [18].

11. Implicazioni per la formazione degli adulti

Se si accetta che la ragione umana funzioni in modo ottimale quando è esercitata in un contesto di confronto argomentativo piuttosto che in ascolto passivo, ne derivano conseguenze significative per la progettazione della formazione degli adulti, un campo in cui la letteratura andragogica classica ha già da tempo sottolineato la necessità di coinvolgere attivamente il discente nella costruzione della propria conoscenza, valorizzandone l’esperienza pregressa e l’autonomia decisionale [19].

La prima implicazione riguarda la sostituzione, quando possibile, della lezione frontale con forme strutturate di dibattito. Poiché il cervello adulto, secondo la teoria argomentativa, si attiva con particolare efficacia quando deve difendere una posizione o confutarne una avversa, l’assegnazione di tesi contrapposte a due gruppi di partecipanti su un tema controverso tende a produrre un livello di elaborazione cognitiva significativamente più profondo rispetto al semplice ascolto di una spiegazione, poiché mobilita simultaneamente la produzione argomentativa a difesa della propria tesi e la vigilanza epistemica nei confronti della tesi avversaria.

La seconda implicazione riguarda l’uso strategico, anziché il tentativo di eliminazione, del bias di conferma. Anziché chiedere ai partecipanti di essere imparziali — un obiettivo che la teoria argomentativa considera in larga parte irrealistico a livello individuale — risulta più efficace assegnare loro il ruolo di sostenitori di una tesi specifica, per poi invertire i ruoli nella fase successiva dell’esercizio: costringere un adulto a trovare argomenti a favore della posizione che inizialmente avversava mobilita gli stessi circuiti di giustificazione in modo creativo, contribuendo a rompere la rigidità cognitiva.

La terza implicazione riguarda l’apprendimento tra pari. Poiché, secondo Mercier e Sperber, la ragione serve anche a mantenere la propria reputazione sociale attraverso la giustificazione delle proprie affermazioni, il compito di dover spiegare un concetto a un collega con l’obiettivo esplicito di convincerlo della sua validità tende a mobilitare risorse cognitive e comunicative superiori rispetto al compito di dover semplicemente memorizzare lo stesso concetto per una verifica individuale.

La quarta implicazione riguarda la gestione della resistenza al cambiamento, un fenomeno ricorrente nella formazione degli adulti che la teoria della vigilanza epistemica permette di interpretare non come ostinazione irrazionale, ma come un meccanismo protettivo legittimo nei confronti di informazioni potenzialmente inaffidabili. Ne discende un’indicazione metodologica precisa: il formatore ottiene risultati migliori presentandosi non come autorità che impone un contenuto, ma come fornitore di argomenti sottoposti esplicitamente al vaglio critico dei partecipanti, poiché l’invito alla critica abbassa la soglia difensiva attivata dalla percezione di un’imposizione, mentre la stessa imposizione, se non mediata da un confronto argomentativo, tende a irrigidire la posizione di partenza.

Una quinta implicazione, più sperimentale, riguarda l’impiego dell’intelligenza artificiale come interlocutore critico strutturato all’interno di percorsi formativi — un utilizzo del tipo tutor socratico, nel quale l’utente propone un’idea e il sistema è istruito a contraddirla sistematicamente, costringendo l’utente a raffinare progressivamente il proprio ragionamento attraverso la risposta alle obiezioni sollevate dalla macchina.

Una sesta e ultima implicazione riguarda la progettazione della valutazione degli apprendimenti. Se la funzione della ragione è produrre giustificazioni piuttosto che semplici risposte corrette, appare preferibile una modalità di valutazione che richieda la produzione di una breve argomentazione — perché una determinata risposta sia corretta e le alternative errate — rispetto a un formato a risposta multipla, che valuta la sola memoria di riconoscimento senza sollecitare la costruzione di una struttura argomentativa coerente, la quale, secondo l’ipotesi qui discussa, rappresenterebbe la via più efficace di consolidamento della memoria a lungo termine nell’apprendimento adulto.

12. Dal laboratorio cognitivo alla cabina di pilotaggio: la genesi del Crisis Resource Management

I principi discussi nei paragrafi precedenti — vigilanza epistemica reciproca, valore della critica esterna, limiti del ragionamento solitario, gestione del carico cognitivo — trovano un’applicazione storica di grande rilievo, sebbene sviluppata in larga parte indipendentemente dalla letteratura di Mercier e Sperber, nel Crisis Resource Management (CRM) elaborato in aviazione a partire dalla fine degli anni Settanta.

Il CRM nacque ufficialmente nel 1979 durante un seminario sponsorizzato dalla National Aeronautics and Space Administration, i cui atti furono pubblicati l’anno successivo a cura di George Cooper, Maynard White e John Lauber, quest’ultimo uno psicologo della NASA a cui si deve il conio del termine per indicare l’uso ottimale di tutte le risorse disponibili — umane, tecniche e procedurali — a bordo dell’aeromobile [20]. Il seminario nacque in risposta a una serie di incidenti aeronautici nei quali l’analisi delle registrazioni di cabina aveva rivelato che l’errore tecnico individuale era stato quasi sempre preceduto da un fallimento nella gestione delle risorse dell’equipaggio, e in particolare da una mancata riattivazione della vigilanza critica di fronte a segnali di incertezza già presenti in cabina — un fallimento, cioè, non della competenza tecnica del pilota, ma della dimensione comunicativa e sociale del processo decisionale, sorprendentemente vicino, con quarant’anni di anticipo sulla loro formulazione teorica esplicita, ai temi al centro della teoria argomentativa. Un’ispirazione teorica precedente, di natura più aneddotica, era già stata offerta dal lavoro di David Beaty, che aveva osservato come piloti tecnicamente competenti commettessero errori non per carenza di abilità tecnica, ma per fattori psicologici e comunicativi non ancora sistematicamente studiati [27]; il primo programma di addestramento strutturato, introdotto da United Airlines nel 1981, si basò inoltre sulla griglia manageriale elaborata da Robert Blake e Jane Mouton per correggere gli stili di comando eccessivamente autoritari in cabina di pilotaggio [28].

Da allora il CRM ha attraversato un’evoluzione che la letteratura specialistica suddivide convenzionalmente in sei generazioni successive. La prima generazione (1981-1986), ancora denominata Cockpit Resource Management, si concentrò sullo stile di comando e sulla riduzione dell’autoritarismo del comandante. La seconda generazione (1986-1990) estese l’ambito da “cockpit” a “crew”, includendo assistenti di volo e personale tecnico, e introdusse i primi concetti di lavoro di squadra strutturato. La terza generazione (1991-1995) estese la formazione alla cultura organizzativa e alla gestione dell’automazione avanzata dei cosiddetti glass cockpit. La quarta generazione (1995-1999) integrò il CRM direttamente nelle procedure operative standard e nelle liste di controllo, introducendo il metodo dell’addestramento orientato alla linea (Line-Oriented Flight Training) nei simulatori. La quinta generazione (1999-2010), fondata sul lavoro di Robert Helmreich e sul modello dell’errore organizzativo di James Reason, accettò esplicitamente l’inevitabilità dell’errore umano e spostò il focus sulla gestione delle minacce e degli errori (Threat and Error Management, TEM): identificare le minacce esterne prima che si concretizzino e intercettare gli errori prima che degenerino in un incidente [21]. La sesta generazione, dal 2010 a oggi, integra il TEM in ogni fase del volo con una particolare enfasi sulla resilienza del sistema nel suo complesso e sull’addestramento basato sull’evidenza dei dati di volo [26].

I sette pilastri comunemente riconosciuti del CRM contemporaneo — comunicazione efficace, consapevolezza situazionale, processo decisionale, lavoro di squadra e leadership condivisa, gestione del carico di lavoro, gestione dello stress e della fatica, e gestione di minacce ed errori — non costituiscono, in questa prospettiva, una settima generazione a sé, ma rappresentano piuttosto il contenuto stabile che le successive generazioni hanno via via raffinato e integrato in cornici concettuali sempre più articolate. La sesta generazione, in particolare, ha introdotto tre elementi di aggiornamento significativi: la gestione dello Startle Effect, ossia il blocco cognitivo momentaneo che segue un evento improvviso e catastrofico; l’addestramento specifico alla prevenzione e al recupero da assetti di volo inusuali (Upset Prevention and Recovery Training); e un’enfasi crescente sul ruolo del pilota non ai comandi come monitor attivo, incaricato non solo di sorvegliare l’aeromobile ma anche le azioni del collega, in una forma esplicita di vigilanza epistemica reciproca applicata al contesto operativo.

A livello normativo, l’Agenzia dell’Unione Europea per la Sicurezza Aerea ha aggiornato in modo sostanziale i requisiti di addestramento CRM con la decisione 2015/022/R, integrando temi come lo Startle Effect, la gestione della fatica cronica e l’interazione con sistemi di automazione avanzata, mentre l’Organizzazione dell’Aviazione Civile Internazionale ha inserito il CRM all’interno della cornice più ampia del Sistema di Gestione della Sicurezza e del proprio manuale sull’addestramento basato sull’evidenza, estendendo la responsabilità della cultura della sicurezza dall’equipaggio di volo all’intera organizzazione [22,26]. Le più recenti evoluzioni convergono nel quadro dell’addestramento e della valutazione basati sulle competenze (Competency-Based Training and Assessment, CBTA), nel quale il CRM non è più impartito come modulo teorico separato, ma valutato costantemente come competenza comportamentale integrata in ogni sessione di addestramento in simulatore, secondo un modello che raggruppa le competenze non tecniche in nove aree: applicazione delle procedure, comunicazione, gestione della traiettoria di volo in manuale, gestione della traiettoria di volo tramite automazione, leadership e lavoro di squadra, soluzione dei problemi e processo decisionale, consapevolezza situazionale e gestione dell’informazione, gestione del carico di lavoro, e applicazione della conoscenza tecnica.

13. Il CRM in medicina: dalla cabina alla sala operatoria

A partire dagli anni Novanta, i principi del Crisis Resource Management aeronautico sono stati trasferiti, con adattamenti specifici, ai contesti sanitari ad alto rischio — la chirurgia, l’anestesia, la medicina d’urgenza, la rianimazione — nei quali la corrispondenza con l’impianto aeronautico originario risulta sorprendentemente diretta. La capacità di soluzione dei problemi trova il proprio equivalente clinico nella diagnosi differenziale e nel triage, e coinvolge in modo analogo la corteccia prefrontale dorsolaterale nella valutazione rapida del paziente critico e nella formulazione di ipotesi diagnostiche concorrenti. La consapevolezza situazionale trova il proprio equivalente nella consapevolezza del quadro clinico complessivo — il monitoraggio dei parametri vitali, la comprensione dell’andamento temporale del paziente, l’anticipazione di possibili complicanze — un processo che coinvolge i lobi parietali, l’ippocampo e l’insula secondo la stessa architettura a tre livelli discussa altrove a proposito della situational awareness di Endsley [25]. L’adesione alle procedure trova il proprio equivalente nel rispetto rigoroso delle linee guida e delle liste di controllo, tra cui la lista di controllo per la sicurezza in sala operatoria promossa dall’Organizzazione Mondiale della Sanità [29], un processo che coinvolge i gangli della base e il cervelletto nella stessa misura in cui governa l’esecuzione automatizzata delle procedure operative standard in aviazione. Le abilità manuali trovano il proprio equivalente nella manualità chirurgica e procedurale — l’intubazione difficile, la precisione dell’incisione, il posizionamento di un accesso vascolare centrale — governata dalla corteccia motoria primaria, dall’area motoria supplementare e dal cervelletto. La gestione della tecnologia trova il proprio equivalente nel corretto utilizzo di ventilatori polmonari, ecografi, pompe da infusione e sistemi di monitoraggio emodinamico avanzato. La comunicazione e il lavoro di squadra trovano il proprio equivalente nella sincronizzazione tra chirurgo, anestesista e personale infermieristico, mediata dalle stesse aree linguistiche — l’area di Broca e l’area di Wernicke — e dal sistema dei neuroni specchio implicato nella sincronizzazione motoria intersoggettiva, attraverso pratiche come la comunicazione a ciclo chiuso, nella quale un’istruzione viene ripetuta verbalmente da chi la riceve prima di essere eseguita, in modo da eliminare l’ambiguità comunicativa nei momenti di massima pressione. La gestione del carico di lavoro, infine, trova il proprio equivalente nella prioritizzazione delle manovre salvavita e nella prevenzione della saturazione cognitiva dell’équipe, un processo che coinvolge criticamente la corteccia cingolata anteriore nel suo ruolo di rilevatore di conflitto e di regolatore dell’allocazione attentiva [23].

Anche in ambito sanitario, di fronte a eventi improvvisi come un arresto cardiaco inatteso, un’emorragia massiva o un’intubazione impossibile, l’operatore può andare incontro allo stesso fenomeno di sequestro emotivo dell’amigdala già descritto a proposito dello Startle Effect in aviazione, con conseguente inibizione temporanea della corteccia prefrontale e del ragionamento analitico. Le contromisure adottate in ambito clinico ricalcano da vicino quelle sviluppate in aviazione: una pausa tattica di alcuni secondi prima di agire d’impulso, funzionalmente equivalente al protocollo aeronautico “Stop-Breathe-Think-Act”, che attraverso la respirazione diaframmatica attiva il sistema nervoso parasimpatico e contribuisce a ristabilire l’attivazione prefrontale; la comunicazione a ciclo chiuso, che riduce il carico mentale del team leader e previene fraintendimenti nella trasmissione di istruzioni critiche; e l’addestramento simulativo ad alta fedeltà, che permette di automatizzare i protocolli di emergenza a livello dei gangli della base, riducendo progressivamente la reattività dell’amigdala di fronte all’elemento sorpresa attraverso un meccanismo di desensibilizzazione sistematica coerente con la letteratura sull’inoculazione dello stress.

14. La neuroergonomia del CBTA: una mappatura per competenze

L’integrazione tra neuroscienze e formazione aeronautica, oggi comunemente definita neuroergonomia, permette di associare a ciascuna delle nove competenze del modello CBTA un’area cerebrale prevalentemente coinvolta, pur con l’avvertenza metodologica, già discussa altrove a proposito del profilo neurocognitivo a cinque assi applicato al sinistro sanitario, che tali associazioni vanno intese come modelli interpretativi utili alla formazione e non come corrispondenze anatomiche rigide o esclusive.

Le competenze di soluzione dei problemi, gestione del carico di lavoro e applicazione della conoscenza tecnica si appoggiano prevalentemente sulla corteccia prefrontale dorsolaterale, che governa la memoria di lavoro, la pianificazione e la commutazione tra compiti, e sulla corteccia cingolata anteriore, che funge da rilevatore di conflitto tra l’aspettativa e l’osservazione — lo stesso meccanismo, descritto altrove a proposito della teoria del conflict monitoring di Botvinick e colleghi, che innesca la riattivazione della vigilanza analitica in presenza di un segnale di incertezza [23]. La competenza di consapevolezza situazionale si appoggia sui lobi parietali, deputati all’orientamento spaziale e alla proiezione mentale della posizione dell’aeromobile nello spazio tridimensionale, sull’ippocampo, essenziale per il richiamo di modelli mentali costruiti sull’esperienza passata, e sulla rete della salienza, che aiuta a determinare a quale stimolo dare priorità in un ambiente informativo sovraccarico; le due reti attentive fronto-parietali coinvolte in questo processo sono state descritte in dettaglio da Corbetta e Shulman [24]. Le competenze di comunicazione e di leadership e lavoro di squadra si appoggiano sulla corteccia prefrontale mediale, l’area della teoria della mente che permette di rappresentare gli stati mentali altrui senza che questi vengano esplicitamente verbalizzati, sulle aree linguistiche del lobo temporale sinistro, e sul sistema dei neuroni specchio, che sostiene l’apprendimento per imitazione e la sincronizzazione delle azioni tra membri dell’equipaggio durante manovre coordinate. Le competenze di gestione manuale della traiettoria di volo e di applicazione delle procedure si appoggiano sulla corteccia motoria primaria e sull’area motoria supplementare per l’esecuzione dei movimenti, sul cervelletto per la precisione e la coordinazione, e sui gangli della base per la gestione delle procedure divenute abitudini automatizzate attraverso la ripetizione.

Un ruolo particolare, trasversale a tutte le competenze, spetta all’amigdala nella gestione dello Startle Effect: l’obiettivo specifico dell’addestramento CBTA moderno, in questo senso, non è tanto eliminare la risposta di allarme — un obiettivo neurofisiologicamente irrealistico — quanto rinforzare, attraverso l’esposizione ripetuta e controllata a scenari di sorpresa in simulatore, le connessioni funzionali tra amigdala e corteccia prefrontale, in modo da abbreviare il tempo necessario perché il controllo cognitivo razionale possa riprendere il sopravvento sulla risposta istintiva.

Un profilo di competenze costruito secondo questo modello — rappresentabile in forma di diagramma radar a nove assi, secondo lo stesso principio già impiegato altrove a proposito del protocollo neurocognitivo a cinque assi per l’analisi del sinistro — permette di identificare in modo sintetico i punti di forza e le aree di rischio di un singolo operatore. Un profilo tipico problematico, ricorrente nella pratica addestrativa, è quello del pilota dotato di eccellenti capacità di pilotaggio manuale e solida preparazione teorica, ma con una gestione carente dei sistemi di automazione avanzata: un profilo che tradisce, in termini neurocognitivi, uno scarso affidamento — nel senso già discusso altrove a proposito della distinzione tra fiducia e affidamento verso i sistemi automatici — verso il sistema automatico, con il rischio, in condizioni di emergenza o di elevato carico di lavoro, di disattivare prematuramente l’automazione per tornare al controllo manuale, sovraccaricando in tal modo la gestione del carico di lavoro complessivo e, potenzialmente, la qualità della comunicazione all’interno dell’equipaggio. L’indicazione addestrativa che ne deriva è coerente con quanto già osservato a proposito della calibrazione della fiducia nell’automazione: l’obiettivo non è insegnare al pilota a diffidare sistematicamente dei sistemi automatici, né a fidarsene ciecamente, ma a costruire un affidamento correttamente calibrato sulla base della conoscenza approfondita del funzionamento del sistema, in modo che l’automazione possa essere impiegata come alleato nella riduzione del carico cognitivo in cabina, anziché come un elemento la cui gestione stessa costituisce una fonte aggiuntiva di stress.

15. Conclusioni: verso una teoria unificata della razionalità sociale

I fili che questo capitolo ha cercato di annodare insieme — la teoria argomentativa del ragionamento, la vigilanza epistemica, le basi neurocognitive delle diverse modalità di ragionamento, il confronto con il modello di razionalità limitata di Kahneman, le neuroscienze del problem solving, e infine l’evoluzione storica del Crisis Resource Management in aviazione e in medicina — convergono verso una conclusione unitaria, per quanto ancora in larga parte da consolidare su basi sperimentali più dirette di quelle oggi disponibili: la razionalità umana non è, né nella sua origine evolutiva né nel suo funzionamento quotidiano, un attributo primariamente individuale, ma una proprietà che emerge, e che raggiunge il proprio pieno potenziale, nell’interazione tra più menti che si confrontano, si correggono reciprocamente e si rendono conto l’una all’altra delle proprie conclusioni.

Questa lettura non è meramente teorica. Il Crisis Resource Management, sviluppato in aviazione a partire dal 1979 in risposta a fallimenti concreti e costosi in vite umane, e successivamente trasferito con successo alla medicina ad alto rischio, rappresenta forse la più matura e sperimentalmente collaudata applicazione pratica dei principi che Mercier e Sperber avrebbero formalizzato solo decenni più tardi: la sicurezza di un sistema complesso non dipende dalla perfezione del singolo operatore, ma dalla qualità della comunicazione, del confronto critico reciproco e della vigilanza epistemica distribuita all’interno dell’equipaggio, dell’équipe clinica, o più in generale del gruppo di lavoro. Nella misura in cui l’intelligenza artificiale entra sempre più stabilmente in questi stessi contesti operativi — come discusso al paragrafo 10 — la stessa lezione appare trasferibile una volta di più: un sistema automatico non va trattato come un oracolo la cui autorità sostituisce il giudizio umano, ma come un interlocutore la cui affidabilità va costantemente verificata attraverso lo stesso confronto argomentativo critico che, secondo Mercier e Sperber, ha reso la ragione umana — imperfetta se isolata, sorprendentemente efficace se condivisa — lo strumento con cui la nostra specie ha imparato a cooperare.

Riferimenti bibliografici

1. Mercier H, Sperber D. The Enigma of Reason. Cambridge (MA): Harvard University Press; 2017. (Ed. it.: L’enigma della ragione. Milano: Feltrinelli; 2018).

2. Mercier H, Sperber D. Why do humans reason? Arguments for an argumentative theory. Behav Brain Sci. 2011;34(2):57-74.

3. Sperber D, Clément F, Heintz C, Mascaro O, Mercier H, Origgi G, Wilson D. Epistemic vigilance. Mind Lang. 2010;25(4):359-93.

4. Mercier H. Not Born Yesterday: The Science of Who We Trust and What We Believe. Princeton: Princeton University Press; 2020.

5. Sperber D, Wilson D. Relevance: Communication and Cognition. 2nd ed. Oxford: Blackwell; 1995.

6. Sperber D. Explaining Culture: A Naturalistic Approach. Oxford: Blackwell; 1996.

7. Goel V. Cognitive neuroscience of deductive reasoning. In: Holyoak KJ, Morrison RG, editors. The Cambridge Handbook of Thinking and Reasoning. New York: Cambridge University Press; 2005. p. 475-98.

8. Osherson D, Perani D, Cappa S, Schnur T, Grassi F, Fazio F. Distinct brain loci in deductive versus probabilistic reasoning. Neuropsychologia. 1998;36(4):369-76.

9. Goel V, Dolan RJ. Explaining modulation of reasoning by belief. Cognition. 2003;87(1):B11-22.

10. Kounios J, Beeman M. The Aha! moment: the cognitive neuroscience of insight. Curr Dir Psychol Sci. 2009;18(4):210-6.

11. Prado J, Chadha A, Booth JR. The brain network for deductive reasoning: a quantitative meta-analysis of 28 neuroimaging studies. J Cogn Neurosci. 2011;23(11):3483-97.

12. Damasio AR. Descartes’ Error: Emotion, Reason, and the Human Brain. New York: Putnam; 1994.

13. Baddeley A. Working memory. Science. 1992;255(5044):556-9.

14. Anderson JR. Rules of the Mind. Hillsdale (NJ): Lawrence Erlbaum Associates; 1993.

15. Menon V. Large-scale brain networks and psychopathology: a unifying triple network model. Trends Cogn Sci. 2011;15(10):483-506.

16. Kahneman D. Thinking, Fast and Slow. New York: Farrar, Straus and Giroux; 2011.

17. Gigerenzer G, Todd PM, ABC Research Group. Simple Heuristics That Make Us Smart. New York: Oxford University Press; 1999.

18. Rahwan I, Cebrian M, Obradovich N, Bongard J, Bonnefon JF, Breazeal C, et al. Machine behaviour. Nature. 2019;568(7753):477-86.

19. Knowles MS, Holton EF, Swanson RA. The Adult Learner: The Definitive Classic in Adult Education and Human Resource Development. 8th ed. London: Routledge; 2015.

20. Cooper GE, White MD, Lauber JK, editors. Resource Management on the Flight Deck: Proceedings of a NASA/Industry Workshop. NASA Conference Publication 2120. Moffett Field (CA): NASA Ames Research Center; 1980.

21. Helmreich RL, Merritt AC, Wilhelm JA. The evolution of Crew Resource Management training in commercial aviation. Int J Aviat Psychol. 1999;9(1):19-32.

22. European Union Aviation Safety Agency (EASA). Decision 2015/022/R — Acceptable Means of Compliance and Guidance Material to Part-ORO, Issue 2 (Crew Resource Management training requirements). Cologne: EASA; 2015.

23. Botvinick MM, Braver TS, Barch DM, Carter CS, Cohen JD. Conflict monitoring and cognitive control. Psychol Rev. 2001;108(3):624-52.

24. Corbetta M, Shulman GL. Control of goal-directed and stimulus-driven attention in the brain. Nat Rev Neurosci. 2002;3(3):201-15.

25. Endsley MR. Toward a theory of situation awareness in dynamic systems. Hum Factors. 1995;37(1):32-64.

26. International Civil Aviation Organization (ICAO). Doc 9995: Manual of Evidence-Based Training. 1st ed. Montreal: ICAO; 2013.

27. Beaty D. The Human Factor in Aircraft Accidents. London: Secker & Warburg; 1969.

28. Blake RR, Mouton JS. The Managerial Grid: Key Orientations for Achieving Production Through People. Houston: Gulf Publishing; 1964.

29. World Health Organization (WHO). WHO Guidelines for Safe Surgery 2009: Safe Surgery Saves Lives. Geneva: WHO; 2009.

Nota redazionale: la presente bibliografia è stata sottoposta, per quanto possibile nei tempi di redazione, a un controllo di riscontro bibliografico. I riferimenti [1]-[13], [15]-[21] e [23]-[29] sono stati verificati direttamente (titolo, autori, rivista o editore, annata e, dove pertinente, pagine) e possono essere considerati definitivi. Il riferimento [14] (Anderson, Rules of the Mind, 1993) è citato secondo l’edizione correntemente più diffusa in letteratura secondaria, ma non è stato possibile in questa sede una verifica bibliografica di prima mano; il riferimento [22] (EASA, Decision 2015/022/R) è citato sulla base della sostanza normativa richiamata nel materiale di partenza, ma il numero identificativo esatto della decisione e la sua esatta struttura documentale andrebbero riscontrati sul portale ufficiale dell’Agenzia prima di un utilizzo in sede formale. Due riferimenti presenti in una precedente stesura preparatoria del materiale di partenza — uno relativo alla vigilanza epistemica nell’interazione con l’intelligenza artificiale, attribuito a Harris e Spina (2023), l’altro relativo a un contributo di Dupré e Mercier in atti di conferenza (2021) — sono stati intenzionalmente omessi da questa versione perché non è stato possibile rintracciarne un riscontro bibliografico affidabile; le affermazioni che nel materiale di partenza si fondavano su tali fonti sono state riformulate in termini più generali, ricondotte a fonti verificate, o esplicitamente qualificate come ipotesi interpretative non ancora sperimentalmente stabilite. Qualora l’autore disponga dei riferimenti esatti di tali contributi, potranno essere reintegrati con la numerazione appropriata.