La Scuola di Cittadinanza “Domenico De Masi” del Fatto Quotidiano ha inaugurato l’anno accademico 2026/2027 con un nuovo programma di corsi dedicati ad alcuni dei principali temi del dibattito contemporaneo: geopolitica, ambiente, economia politica, società e democrazia.

Il programma è stato presentato sabato 24 ottobre, durante l’Open Day “Intelligenza collettiva IN CORSO”, un incontro trasmesso in diretta streaming che ha offerto l’occasione di conoscere i nuovi percorsi formativi e approfondirne contenuti e obiettivi insieme ai docenti e ai responsabili scientifici della Scuola.

Perchè “Intelligenza collettiva IN CORSO”? Il titolo dell’open day racchiude quelle che sono le principali caratteristiche della Scuola del Fatto che vuole creare, prima di tutto, una community, un luogo dove l’intercambio tra allievi e docenti è costante e di reciproco arricchimento. In secondo luogo la Scuola del Fatto mira a formare cittadini consapevoli e preparati su quelli che sono i principali temi e dilemmi del nostro tempo, perchè solo con la conoscenza si impara davvero a leggere tutto quello che accade ogni giorno intorno a noi, a decifrarlo e a capirne le reali implicazioni nella nostra vita quotidiana.

Tra i protagonisti dell’iniziativa gli interventi dei docenti Pino Arlacchi, Nicola Armaroli, Marco D’Eramo, Vittorio Agnoletto, Gabriele Guzzi, Giulio Di Donato, Emiliano Bosio, Jeffrey Sachs e Massimo Di Felice, insieme alla direttrice della Scuola, Miriam Mirolla.

Per chi non ha potuto seguire l’appuntamento, è possibile rivedere la registrazione integrale dell’Open Day sul canale YouTube del Fatto Quotidiano.

Iscrizioni a prezzi agevolati fino al 31 ottobre

In occasione della presentazione del nuovo anno accademico, la Scuola del Fatto ha attivato per questa settimana una serie di promozioni per favorire l’accesso ai corsi.

Le offerte sono disponibili fino al 31 ottobre compreso, con condizioni differenziate per fasce d’età e per gli abbonati ai prodotti del Fatto Quotidiano.

Per gli under 30, ogni corso singolo dell’anno accademico 2026/2027 è disponibile a 150 euro anziché 500 euro. La promozione è aperta a tutti i giovani con meno di 30 anni, inclusi coloro che sono già abbonati al Fatto Quotidiano, ed è valida esclusivamente durante la settimana promozionale.

Scopri i corsi e l’offerta under 30

Per gli over 30 non abbonati, è prevista una tariffa agevolata di 350 euro per ogni corso singolo, anziché 500 euro. Anche in questo caso, l’offerta è valida fino al 31 ottobre e non richiede la sottoscrizione di un abbonamento.

Consulta l’offerta over 30 e scegli il tuo corso

Per gli abbonati al Fatto Quotidiano, invece, le agevolazioni non sono limitate alla settimana dell’Open Day. Chi possiede un abbonamento attivo a uno dei prodotti del Fatto può acquistare un corso singolo a 250 euro anziché 500 euro, oppure scegliere un pacchetto di tre corsi a 600 euro anziché 1.500 euro. Per accedere alle tariffe riservate è sufficiente iscriversi utilizzando l’indirizzo email associato al proprio abbonamento.

Scopri le agevolazioni riservate agli abbonati

In un mondo che cambia rapidamente diventa sempre più importante avere in mano degli strumenti per leggere i fenomeni che stanno alla base di questo cambiamento.

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L’Intelligenza Artificiale sta sommergendo la sanità pubblica globale di informazioni prive di fonti, proprio mentre le istituzioni perdono personale e finanziamenti. È il grido d’allarme lanciato su PLOS Global Public Health da Kent Buse e Sarah Hawkes: in un’epoca in cui produrre un’ipotesi dall’aspetto autorevole costa zero, “distinguere le prove misurate dalle affermazioni non supportate è diventata una responsabilità fondamentale”. Il lavoro per verificare la verità scientifica rischia così di diventare un lusso impoverito dai tagli. Eppure, la stessa tecnologia che rischia di paralizzare le politiche sanitarie con testi inaffidabili sta contemporaneamente rivoluzionando la medicina diagnostica e la ricerca di laboratorio grazie alla sua straordinaria capacità di analizzare enormi quantità di dati.

Per comprendere la gravità del problema istituzionale, secondo i ricercatori, basta guardare al recente taglio dei fondi statunitensi al programma Demographic and Health Surveys (DHS). Per quasi quattro decenni, questo progetto da 47 milioni di dollari all’anno – meno dello 0,1% del budget USAID – ha fornito dati essenziali su mortalità infantile, nutrizione e vaccinazioni a oltre novanta Paesi. Lo stop improvviso ha lasciato ventitré Paesi a metà delle rilevazioni, esponendo “la fragilità dell’infrastruttura delle prove quando le istituzioni pubbliche dipendono da un singolo donatore”.

In questo vuoto di dati primari e con istituzioni come l’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) colpite da ristrutturazioni e licenziamenti, si sono inseriti i modelli linguistici generativi. L’AI generativa agisce come una cassa di risonanza priva di discernimento: genera “abbondanza senza discernimento”, ponendo sullo stesso piano uno studio peer-reviewed e un’allucinazione di sistema, fabbricando citazioni bibliografiche inventate e amplificando i pregiudizi esistenti attingendo a dati prodotti in gran parte nel Nord del mondo. Quando gli stessi autori dell’articolo hanno cercato informazioni sullo stato del programma DHS durante la stesura, la prima risposta ottenuta è stata una sintesi generata dall’AI “sicura di sé e solo parzialmente fondata su fonti”. Come intuì Herbert Simon nel 1971, una ricchezza di informazioni crea una povertà di attenzione. L’AI non sta risolvendo l’infodemia, la sta industrializzando.

Sarebbe tuttavia un errore condannare la tecnologia in modo indistinto. La distinzione fondamentale risiede nella differenza tra l’AI usata come generatore di testo e l’AI impiegata come analizzatore di dati complessi. Se nel campo della politica sanitaria l’AI generativa rischia di oscurare le fonti, nell’ambito della medicina clinica, della genomica e della diagnostica sta guidando una vera e propria rinascita scientifica. Quando si tratta di elaborare moli titaniche di dati biologici, l’Intelligenza Artificiale raggiunge traguardi straordinari. Nella diagnostica per immagini, gli algoritmi di deep learning analizzano milioni di radiografie, risonanze e TAC in pochi secondi, individuando microlesioni tumorali o patologie retiniche con un’accuratezza talvolta superiore a quella dell’occhio umano.

Nel campo del ripiegamento proteico e della ricerca farmaceutica, strumenti come AlphaFold hanno risolto la struttura tridimensionale di centinaia di milioni di proteine, accelerando in modo esponenziale la scoperta di nuovi farmaci e vaccini. Nella medicina di precisione e nella genomica, l’AI sviscera il sequenziamento genetico di intere popolazioni incrociandolo con le cartelle cliniche digitali per identificare marcatori rari e suggerire terapie personalizzate. Un conto è chiedere a un chatbot di riassumere la politica vaccinale di un Paese, rischiando l’invenzione di sana pianta, un altro è utilizzare reti neurali per individuare pattern matematici ed evidenze biochimiche sommerse in terabyte di dati scientifici.

La sfida per il futuro della salute globale non è quindi fermare l’Intelligenza Artificiale, ma ridefinirne i confini di utilizzo e rafforzare gli arbitri del sistema. Buse e Hawkes invocano l’adozione di standard di provenienza chiari, affinché ogni dato o stima usata in ambito sanitario specifichi se sia stato misurato, modellato o generato, indicando sempre il margine di incertezza. Inoltre, sottolineano la necessità di difendere l’indipendenza delle istituzioni pubbliche, poiché “i modelli vendono fluidità piuttosto che verifica” e l’esternalizzazione della verità rischia di distruggere la legittimità della scienza.

L’Intelligenza Artificiale rappresenta uno dei più potenti microscopi che l’umanità abbia mai inventato per decifrare la complessità della biologia. Tuttavia, quando si tratta di decidere le politiche sanitarie che guidano la vita di milioni di persone, nessun algoritmo potrà mai sostituire il rigore dell’evidenza empirica e la responsabilità delle istituzioni pubbliche.

Valentina Arcovio

Lo studio

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