Quella che stiamo vivendo è una trasformazione radicale del nostro modo di abitare il mondo, immaginare il futuro e attribuire senso all’esperienza.

A partire da due seminari organizzati da Recovery for Life, emergono su questo tema prospettive diverse ma convergenti: quella filosofica di Miguel Benasayag sul rapporto tra giovani, tecnologie digitali e pratiche di cura, e quella giuridica e informatica di Giovanni Ziccardi, che analizza i rischi cognitivi e antropologici dell’intelligenza artificiale sulle nuove generazioni. 

In questa trasformazione, uno degli elementi più evidenti riguarda proprio il modo in cui il futuro viene percepito; non più come promessa o progetto condiviso, ma come spazio incerto. Al posto di una visione orientata al senso, prevale sempre più una logica di adattamento e funzionamento. Educare e curare, quindi, diventano più difficili, perché viene meno un orizzonte simbolico capace di dare forma al presente e di sostenere i percorsi di crescita.

È all’interno di questo scenario che acquista rilievo il tema della delega cognitiva. Con questa espressione si intende il trasferimento di alcune funzioni mentali verso supporti esterni, con l’obiettivo di alleggerire il proprio carico cognitivo. In psicologia cognitiva il fenomeno è noto come cognitive offloading e non rappresenta, di per sé, una novità. Gli esseri umani hanno sempre utilizzato strumenti per ricordare, orientarsi, calcolare, organizzare informazioni. Con l’intelligenza artificiale, però, non si delegano più soltanto operazioni accessorie, ma anche attività che riguardano la formulazione del pensiero, la sintesi e in parte il processo decisionale.

Come osserva Ziccardi, l’intelligenza artificiale non è entrata nella vita dei giovani come uno strumento tra gli altri, ma come un vero e proprio ambiente cognitivo: qualcosa che non si accende e si spegne, ma che accompagna in modo continuo e pervasivo lo studio, le relazioni, il tempo libero e persino la costruzione dell’identità personale. Questa differenza – tra strumento e ambiente – è decisiva per capire la portata della delega cognitiva in corso.

A tal proposito, Benasayag riporta una delle immagini più efficaci per comprendere questo passaggio: l’orientamento affidato al GPS. Quando la rappresentazione dello spazio viene demandata in modo sistematico a un dispositivo esterno, il soggetto esercita meno i processi necessari a costruire mappe interne, a collegare luoghi, a stimare distanze, a collocarsi in una traiettoria spazio-temporale. In termini neuropsicologici, queste attività coinvolgono diverse reti cerebrali (tra cui strutture sottocorticali come l’ippocampo e i circuiti ad esso connessi) fondamentali per la memoria spaziale e per l’orientamento autonomo.

In questo senso, il riferimento riportato dal filosofo all’atrofia dei nodi sottocorticali non va inteso come una perdita patologica, ma come il possibile effetto di un minore utilizzo. Infatti, quando queste reti vengono sollecitate meno, tendono progressivamente a ridurre la loro efficienza funzionale. Più che immaginare una perdita drastica di capacità, è quindi utile pensare a una diminuzione dell’allenamento di quei circuiti che consentono di costruire attivamente il proprio rapporto con lo spazio e con il tempo.

La tecnologia non modifica solo il modo in cui eseguiamo un compito, ma anche il tipo di attività mentale che mettiamo in gioco per svolgerlo. Questo vale in modo particolare per il cervello, che non è un organo statico, ma un sistema plastico, continuamente modellato dall’esperienza, dalla ripetizione e dall’uso. Il cervello, quindi, rafforza soprattutto ciò che viene esercitato con continuità, mentre tende a rendere meno centrali le funzioni che vengono regolarmente bypassate. Se alcune operazioni vengono sempre delegate, cambia la prestazione nel breve periodo e, nel tempo, si riducono le abilità che si sarebbero sviluppate attraverso quell’esercizio.

Una riflessione analoga riguarda il rapporto tra lettura, memoria e apprendimento. Il lavoro della neuroscienziata cognitivista Maryanne Wolf ha contribuito a mostrare come la lettura su carta e quella su schermo possano attivare in modo diverso attenzione e profondità di elaborazione. Quando la lettura avviene in ambienti caratterizzati da frammentazione, diventa più difficile attivare quella lettura profonda da cui dipendono la comprensione articolata e la memorizzazione a lungo termine.

Qui trova spazio il tema della traccia mnesica. Ricordare non significa semplicemente avere accesso a un’informazione disponibile altrove; affinché un contenuto diventi parte del patrimonio cognitivo di una persona, infatti, è necessario che venga codificato, rielaborato e consolidato. La memoria si costruisce attraverso un lavoro attivo dell’attenzione. Se invece il contenuto viene soltanto recuperato o generato esternamente, senza una sufficiente elaborazione individuale, la traccia mnesica tende a essere più fragile. In altre parole, sapere dove trovare una risposta non equivale ad averla realmente integrata.

Cosa succede in adolescenza

Se è vero che queste dinamiche riguardano tutti, è anche giusto sottolineare che in adolescenza assumono un significato ancora più rilevante. Infatti, il cervello adolescenziale attraversa una fase di intensa riorganizzazione. In questo periodo maturano in modo significativo le funzioni esecutive, la capacità di pianificare, il controllo inibitorio, la regolazione emotiva, il linguaggio interiore e le competenze riflessive. Si tratta quindi di una fase in cui l’efficienza non può essere l’unico criterio di valutazione. 

Da qui nasce una domanda: l’intelligenza artificiale sta aiutando l’adolescente a sviluppare le proprie capacità oppure sta intervenendo al posto suo in un momento in cui quelle stesse capacità avrebbero bisogno di essere esercitate? 

Questa distinzione riguarda anche la scuola. Se l’AI viene usata solo per produrre un elaborato efficace, un riassunto ben fatto o una risposta formalmente convincente, il ragazzo può apparire competente senza aver veramente attraversato il lavoro cognitivo necessario a costruire quella competenza.

È qui che Ziccardi distingue nettamente tra prodotto e processo cognitivo: quando uno studente consegna un elaborato generato dall’AI, ottiene un risultato formalmente corretto ma non ha attraversato il percorso del dubbio, della riscrittura, dell’errore. Ha ottenuto un prodotto, non ha compiuto un apprendimento. In questa prospettiva, il rischio non è il plagio in senso tecnico, ma qualcosa di più profondo; se il pensiero diventa opzionale, pensare smette di essere una pratica necessaria. 

È anche per questo che oggi si parla sempre più spesso di debito cognitivo, termine che indica un graduale processo di impoverimento delle capacità di elaborazione autonoma. Affidarsi sistematicamente all’intelligenza artificiale alleggerisce il carico mentale e questo, nel tempo, può tradursi in minore capacità di rielaborazione, minore senso di proprietà rispetto a ciò che si produce e minore allenamento al pensiero critico. La risposta pronta riduce la fatica nell’immediato, ma la fatica del pensare, soprattutto in adolescenza, è parte integrante dello sviluppo.

Cercare parole proprie, sostenere un dubbio, tollerare una domanda aperta, sbagliare un ragionamento e poi correggerlo, provare a costruire una sintesi personale sono tutte esperienze ad alto valore formativo. Se queste esperienze vengono aggirate sistematicamente, perché uno strumento esterno fornisce rapidamente una soluzione plausibile, il risultato probabile è una progressiva riduzione della tolleranza alla complessità, intesa come disponibilità a restare in contatto con un problema prima di risolverlo. 

Questo aspetto si collega a un altro tema importante, quello del rapporto tra giovani e utilità. Una pedagogia interamente orientata alla prestazione rischia di impoverire proprio ciò che dovrebbe rafforzare. Quando tutto viene misurato in base all’efficienza, tendono a perdere valore le attività che non producono un risultato immediato ma che hanno una forte funzione strutturante, come la lettura non finalizzata, la musica, l’arte, il gioco, la conversazione, l’esplorazione di interessi personali. Eppure sono spesso queste esperienze a sostenere lo sviluppo di attenzione, simbolizzazione, immaginazione, regolazione emotiva e capacità di sostare nella frustrazione.

In questa prospettiva, il punto è imparare a collocare l’intelligenza artificiale entro un uso consapevole. Esiste una differenza sostanziale tra un impiego attivo e un impiego sostitutivo. L’AI può essere utile quando aiuta a chiarire un concetto o, per esempio, a confrontare punti di vista ma diventa problematica quando si sostituisce alla persona nella parte più generativa del compito, cioè quando pensa al suo posto. Per questo oggi non basta parlare di alfabetizzazione digitale. Serve una più ampia alfabetizzazione cognitiva, che insegni a riconoscere quando uno strumento amplia le possibilità del soggetto e quando invece ne riduce l’iniziativa mentale.

Per chi lavora con gli adolescenti, tutto questo comporta una responsabilità educativa precisa. Significa creare contesti in cui la tecnologia possa essere utilizzata senza diventare l’unica modalità di accesso al sapere. Significa insegnare a verificare le fonti, a distinguere tra accesso all’informazione e acquisizione di conoscenza, a usare l’AI come supporto temporaneo e non come scorciatoia permanente. Significa anche tutelare spazi in cui i ragazzi possano leggere lentamente, scrivere con parole proprie e annoiarsi.

È la stessa distinzione che Ziccardi pone al centro della sua riflessione sull’educazione digitale. Educare ai limiti significa insegnare a riconoscere la differenza tra una risposta ben scritta e una risposta vera, tra informazione e conoscenza, tra assistenza e sostituzione, confini che l’AI tende strutturalmente a rendere invisibili.

In questo senso, una delle indicazioni più interessanti è la necessità di imparare ad agire senza inseguire soluzioni troppo lineari. Anche il rapporto tra adolescenti e intelligenza artificiale richiede un lavoro continuo di osservazione. Ciò che bisogna chiedersi davvero è cosa sta accadendo alla capacità dei ragazzi di pensare, scegliere e tollerare la complessità.

Quando l’intelligenza artificiale sostiene questo processo, può rappresentare una risorsa. Quando invece lo sostituisce, rischia di trasformare la delega cognitiva in un ostacolo alla crescita.

Fonti

• Konrad, K., Firk, C., & Uhlhaas, P. J. (2013). Brain development during adolescence: neuroscientific insights into this developmental period. Deutsches Arzteblatt international, 110(25), 425–431. https://doi.org/10.3238/arztebl.2013.0425
• Responsabilità e disegno del futuro – Dialogo con Miguel Benasayag https://www.youtube.com/watch?v=ZIyX4wwr9Do&t=2900s
• I giovani e le loro traiettorie nell’era del digitale e dell’intelligenza artificiale – Giovanni Ziccardi https://www.youtube.com/watch?v=jzwU0cRtYfc
• INDIRE (2025). AI a scuola: tra accelerazioni cognitive e nuovi rischi https://www.indire.it/2025/11/29/126929/?utm_source=chatgpt.com
• https://fortune.com/2026/04/16/doctors-experts-ai-moratorium-schools/
• https://www.agendadigitale.eu/scuola-digitale/delegare-il-pensiero-allia-leffetto-del-debito-cognitivo-sui-ragazzi/?utm_source=chatgpt.com
• Nataliya Kosmyna, Eugene Hauptmann, Ye Tong Yuan, Jessica Situ, Xian-Hao Liao, Ashly Vivian Beresnitzky, Iris Braunstein, and 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). https://www.media.mit.edu/publications/your-brain-on-chatgpt/
• Evan F. Risko & Sam J. Gilbert (2016). Cognitive Offloading. Trends in Cognitive Sciences, 20(9), 676–688.
• Betsy Sparrow, Jenny Liu, & Daniel M. Wegner (2011). Google Effects on Memory: Cognitive Consequences of Having Information at Our Fingertips. Science, 333(6043), 776–778.
• World Health Organization (2022). Adolescent mental health.
• Jose, B., Cherian, J., Verghis, A. M., Varghise, S. M., S, M., & Joseph, S. (2025). The cognitive paradox of AI in education: between enhancement and erosion. Frontiers in psychology, 16, 1550621. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1550621