Un gruppo globale di ricercatori sulla creatività ha lanciato un forte invito all’azione: l’intelligenza artificiale sta trasformando l’ambito della creatività a una velocità vertiginosa. La sfida di oggi? Decidere quale futuro vogliamo perseguire

Esperte ed esperti multidisciplinari della AI Task Force dell’International Society for the Study of Creativity and Innovation (ISSCI) hanno presentato in un paper scientifico – “Cyber-Creativity: A Decalogue of Research Challenges” – un decalogo di dimensioni afferenti al tema della cyber-creatività, associando a ciascuna di esse una serie di domande di ricerca e sfide collegate. Lo scopo non è, ovviamente, quello di fornire delle risposte, ma di orientare il discorso sul tema delle forme di collaborazione tra esseri umani e IA nel lavoro creativo. Sullo sfondo, una domanda chiave: come possiamo fare sì che l’IA diventi il nostro più potente partner creativo, senza che eroda l’agency umana, la cultura e l’originalità?

La creatività non è più solo umana?

Prima di approfondire i dieci punti, è bene esplicitare la definizione del termine cardine introdotto nell’articolo. Per secoli la creatività è stata considerata un dominio esclusivamente umano, ma l’IA generativa (che comprende dai modelli linguistici ai generatori di immagini e musica, per intenderci) produce oggi risultati che possono competere con quelli dei professionisti.

Abbiamo dunque bisogno di un nuovo quadro teorico che possa orientarci nell’utilizzo e nella comprensione di un ambito che, ritengono gli esperti, dovrebbe costituire un tema di ricerca strutturato, interdisciplinare e permanente.

Viene definito “cyber-creatività” qualsiasi processo creativo che riguarda la collaborazione tra esseri umani e IA, lungo uno spettro che va da processi guidati dall’umano a processi guidati dalla macchina: non in una relazione di opposizione, (umani vs macchine) ma con un’ottica di comprensione della relazione tra i due.

Esplorare futuri possibili come strumento di ricerca

Con un approccio inusuale che prende spunto dalle logiche della disciplina del futures and foresight, il paper apre raccontando due scenari contrapposti al 2035: un futuro utopico, dove l’IA potenzia la creatività umana anziché sostituirla, vigono regole etiche garantiscono equità, trasparenza e controllo dei bias, e gli artisti sono tutelati da sistemi di compenso equi. Uno scenario dove l’educazione è personalizzata e orientata alla creatività, e dove le soft-skills sono favorite da un ecosistema tecnologico che esalta gli aspetti umani. La sostenibilità migliora grazie all’innovazione assistita dell’IA, e l’immaginazione umana rimane centrale. Un sistema di amplificazione, e non di soppressione, della creatività insita nella natura umana.

A questo si contrappone un futuro più distopico, dove monopoli tecnologici controllano la produzione creativa, privando gli artisti della proprietà delle loro opere. La cultura, piatta ed omologata, è guidata da algoritmi opachi e pervasivi. I creatori umani sono marginalizzati da alternative IA a basso costo, e la diversità creativa è notevolmente ridotta. Anche l’educazione è automatizzata e superficiale: in questo scenario, l’IA è un “estrattore” e non un partner.

Il “decalogo”: 10 sfide urgenti per il futuro della “cyber-creatività”

Secondo autrici e autori del paper, non è troppo tardi per orientare l’umanità verso lo scenario positivo, a patto di concentrarsi su dieci priorità.

1. Costruire una nuova teoria della creatività

Dobbiamo costruire un modello teorico che inquadri le caratteristiche della creatività umana, quelle della creatività artificiale, e la loro interazione. Non è necessario sostenere che la creatività dell’IA sia identica (o anche solo comparabile) a quella umana, così come non sarebbe sensato equiparare il comportamento creativo negli animali con l’evoluzione imprevedibile della materia cosmica. Tutte le forme di creatività sono distinte, ma coesistono all’interno di un quadro unitario. La sfida è, dunque, studiare questo fenomeno complesso ricorrendo a un approccio interdisciplinare, riconoscendone le caratteristiche di dinamicità e la rapida evoluzione, senza guardare solo al prodotto finale.

2) Comprendere l’impatto culturale

La creatività ha una dimensione sociale: in questa prospettiva, è centrale il principio secondo cui la creatività umana è simultaneamente psicologica, sociale e materiale. Ciò implica esplorare come le interazioni tra esseri umani e IA possano potenziare alcune capacità cognitive, attenuandone altre, e come le variazioni nell’expertise umana influenzino i ruoli attribuiti all’IA. Nel tempo, le dinamiche del sistema possono evolversi, arrivando potenzialmente a punti di svolta che segnalano cambiamenti radicali. Diventa importante esplorare ed anticipare come l’interazione IA-creatività umana potrà ridefinire le norme culturali, le strutture di potere, tenendo conto del duplice ruolo dell’IA sia come “artefatto culturale”, plasmato dai valori della società, sia come agente che riconfigura il territorio stesso della produzione creativa.

3) Ripensare il processo creativo

Come avviene concretamente la co-creazione tra umani e IA? Mentre gli attuali modelli di IA tendono a ridurre la variabilità nella performance creativa, questa caratteristica è invece cruciale per la creatività umana. Pertanto, tale ruolo deve rimanere centrale nel processo creativo. Inoltre, è probabile che un processo co-creativo ottimale sia quello in cui gli esseri umani esercitano una funzione di controllo sui prodotti creativi generati dall’IA, così da poter limitare eventuali bias non umani.

L’IA può rivelarsi particolarmente di supporto nella parte di definizione del problema, permettendo una ricerca più approfondita nella fase iniziale. Oltre a rivelarsi una valida alleata per collezionare informazioni rilevanti, potrebbe essere utilizzata anche come una fonte di ispirazione. Gli autori sottolineano però l’importanza di un periodo di incubazione per la controparte umana, poiché la parte artificiale è generalmente tesa a correre a delle conclusioni. Si può dunque ragionare sul creare “frizioni” che inibiscano questa linearità, in un processo che per definizione dovrebbe essere inizialmente divergente, prima che convergente. C’è dunque una tensione da tenere viva tra esplorazione, intuizione e ispirazione, aree dove bisogna costruire agenti capaci di stimolare domande e apertura piuttosto che inibire la “fermentazione delle idee”. L’IA al servizio della creatività supporta dunque sperimentazione (e magari fallimento?), ritornando alleata nel perseguire efficienza nella parte di implementazione.

4) Ridefinire l’”agente” creativo

Come definire l’autorialità e l’originalità in un’opera realizzata con supporto IA? Sono necessari studi per definire i confini di questo ruolo di affiancamento, evitando che l’IA diventi una forza di controllo o inibisca l’agency umana, anche ad un livello inconscio, nella collaborazione. L’IA deve dunque diventare facilitatrice, e non sostituta, dell’ingegno umano, basandosi su sistemi che assicurano trasparenza, controllo e modulazione da parte dell’utente, e prestazioni affidabili. In questo giocano un ruolo centrale la qualità dei dati, i bias degli algoritmi e l’equilibrio tra automazione e intervento umano, al fine di progettare interfacce che siano al contempo efficaci ed eticamente responsabili. C’è inoltre un interessante aspetto legato al benessere: felicità e creatività umana sono intrinsecamente legate, ed è prioritario preservare al meglio il benessere psicologico in un contesto come quello odierno in cui le tecnologie digitali non producono sempre effetti positivi. In questo tema si collocano anche le paure legate alla dimensione di etica e di affidabilità dell’IA: audit periodici sul benessere digitale per individui e organizzazioni dovrebbero diventare pratica costante.

5) Studiare i team co-creativi

Cosa rende efficace la collaborazione in un team umano + IA? Come cambiano i ruoli, e chi ha il controllo finale? Serve ridefinire la leadership per includere i processi decisionali “cyber-creativi” e mantenere la supervisione umana attraverso approcci human-in-the-loop (HITL) che garantiscano etica e responsabilità. Siccome l’IA può talvolta ostacolare la generazione di idee e la fiducia creativa, sono necessarie ulteriori ricerche per identificare quali strumenti di IA siano più adatti alla creatività e come possano essere utilizzati in modo più efficace, attraverso valutazioni sistematiche di impatto, quantità e qualità degli output creativi che tengano al centro trasparenza, fiducia e coinvolgimento. Anche studiare come gli esseri umani debbano agire per massimizzare la sinergia con gli agenti AI è fondamentale: si potrebbe indagare come le percezioni dell’IA come partner, assistente, consulente o agente autonomo influenzino le dinamiche di gruppo e gli esiti creativi. Inoltre, si potrebbero individuare strategie che rafforzino l’alfabetizzazione all’IA, consentendo ai membri umani di interagire al meglio con questo strumento e di valutarne criticamente i contributi. Lo scopo finale è andare oltre assegnazioni statiche dei ruoli e favorire un passaggio dinamico tra agenti umani e artificiali, garantendo che ciascuno contribuisca in modo ottimale al processo creativo.

6) Valutare i prodotti creativi

Le opere create con l’assistenza dell’IA sono meno autentiche? Oppure più efficienti? Sarebbe importante esplorare le differenze tra come il pubblico umano percepisce prodotti creativi generati dall’IA, i prodotti generati da esseri umani e prodotti ibridi cyber-creativi, facendo in modo di creare condizioni di studio che evitino i bias legati alla percezione (spesso molto severa) degli umani in relazione agli elaborati IA. Dovremmo indagare se gli output cyber-creativi possano raggiungere l’autenticità, una qualità definita dall’auto-espressione, dall’esperienza personale e dai valori intrinseci, qualità molto “umane”. Potremmo sviluppare nuovi criteri e strumenti capaci di riconoscere le differenze intrinseche tra creatività umana e creatività dell’IA, ad esempio addestrando i sistemi di IA su opere umane riconosciute per la loro autenticità, ed esaminare strategie per prevenire la predominanza di contenuti omologati generati dall’IA. Ciò implica progettare algoritmi che favoriscano la diversità, calibrare i dati di addestramento e bilanciare contenuti generati da esseri umani e da IA, al fine di promuovere produzioni creative varie e culturalmente ricche.
Un altro punto importante riguarda come la trasparenza riguardo al ruolo dell’IA nei processi creativi e di come ciò influenzi la fiducia e l’accettazione dei prodotti cyber-creativi: si potrebbero sviluppare pratiche volte ad attribuire chiaramente la paternità delle opere e a chiarire il grado di coinvolgimento dell’IA, così da posizionarla come partner collaborativo piuttosto che come sostituta della creatività umana.

7) Esplorare i diversi ambiti

Un tipo di innovazione di questo tipo impone di sviluppare framework che tengano conto delle specificità delle singole discipline, individuando al contempo principi universali in grado di orientare un’integrazione più efficace tra competenze tecniche e creative in settori tradizionalmente separati, come arte, scienza, design, educazione ed innovazione. Piuttosto che accettare le tradizionali divisioni tra ambiti professionali, i ricercatori dovrebbero interrogarsi se questi confini rimangano ancora rilevanti in un’epoca di crescente integrazione. Ciò implica esaminare in che modo la cyber-creatività possa colmare le divisioni disciplinari, creando nuovi spazi ibridi in cui competenze tecniche, creative e altre forme di expertise possano essere combinate in modo più efficace per affrontare sfide complesse che trascendono i limiti convenzionali dei diversi domini. Il focus diventa dunque identificare le barriere specifiche che ostacolano la collaborazione interdisciplinare nella cyber-creatività, tra cui divari nell’applicazione delle competenze, incompatibilità culturali e barriere strutturali all’interno delle organizzazioni.

8) Trasformare l’educazione

L’ambito educativo, uno dei più sensibili agli impatti dell’IA, dovrebbe porre l’accento sul supporto all’apprendimento piuttosto che sulla sostituzione dell’impegno umano, garantendo che l’uso dell’IA sostenga l’apprendimento creativo e l’agency umana. Le classi del futuro dovrebbero insegnare pensiero creativo, ragionamento etico, e strategie fruttuose di collaborazione umano-IA, dove l’insegnante passa da un ruolo di trasmissione di contenuti alla mentorship creativa: interventi e programmi di sviluppo professionale potrebbero ridefinire il ruolo dell’insegnante come mentore e facilitatore creativo, sostenendo al contempo il benessere psicologico della categoria. Servirebbero linee guida chiare per un utilizzo appropriato dell’IA, in modo da ampliare, e non sostituire, le idee e la voce degli studenti. Una delle soluzioni possibili è andare oltre il semplice prompting domanda-risposta degli strumenti di IA, passando a prompt strutturati che coinvolgano esseri umani e IA in interazioni dialogiche, utilizzando feedback basati su domande per potenziare il pensiero creativo anziché fornire risposte dirette. Dovremmo esplorare strategie e modelli di co-creazione che mettano gli insegnanti nelle condizioni di adottare l’IA come collaboratore creativo di supporto, piuttosto che come sostituto, rafforzando fiducia e senso di auto-efficacia. È inoltre importante valutare in che modo l’integrazione degli strumenti di IA nelle pratiche didattiche possa potenziare le competenze di cyber-creatività degli insegnanti e migliorare gli esiti accademici. Altre soluzioni includono lo sviluppo di sistemi integrati di orientamento professionale che combinino insight algoritmici e mentoring umano, per aiutare studenti e famiglie a orientarsi in un mercato del lavoro in evoluzione.

9) Affrontare le questioni etiche

Le questioni etiche rappresentano un punto di grande priorità, assolutamente non posticipabile a “cose fatte”. La protezione dei creatori è fondamentale. Le questioni relative alla proprietà e all’autorialità sono oggetto di crescente attenzione, con l’emergere di linee guida legali e di trasparenza volte a prevenire l’appropriazione non autorizzata di stili creativi, garantendo autorizzazione esplicita e adeguata attribuzione. La trasparenza nell’IA, sostenuta da iniziative open-source e da report dettagliati di spiegabilità, è fondamentale per costruire fiducia tra le parti coinvolte e salvaguardare l’integrità artistica. I bias e la rappresentazione culturale rimangono questioni urgenti. La predominanza di dataset occidentali e WEIRD (Western, Educated, Industrialized, Rich, and Democratic) ha portato a output che spesso travisano o escludono forme artistiche non occidentali, con il rischio di omogeneizzazione culturale. Ciò può condurre a un’errata interpretazione delle sfumature culturali da parte dell’IA, generando risultati distorti.

È necessario regolare l’interazione tra sistemi di IA e pratiche creative umane, progettando modelli di governance in tempo reale e interfacce di controllo etico che integrino il giudizio umano nei processi generativi dell’IA. In questo modo, possiamo contribuire a garantire il rispetto degli standard morali ed etici, anche man mano che i sistemi diventano più autonomi.

10) Confrontarsi con il lato oscuro per prevenirlo

I possibili punti oscuri dell’AI si celano dietro lo sviluppo di monopoli creativi, omologazione culturale e perdita di agency. Dovremmo implementare framework di monitoraggio e limitazione per rilevare e contenere la generazione incontrollata di contenuti cyber-creativi, potenzialmente dannosi, preservando al contempo la libertà creativa. L’obiettivo è puntare a garantire tracciabilità forense e una solida protezione dell’identità personale, tenendo il passo con la rapida evoluzione delle tecnologie di IA generativa. Dovrebbero essere sviluppati modelli di machine learning adattivi capaci di analizzare pattern linguistici, contestuali e comportamentali per identificare tentativi di phishing cyber-creativi. La ricerca potrebbe concentrarsi sull’integrazione di questi modelli in framework di sicurezza più ampi, rafforzando la sicurezza digitale per tutti gli utenti. Modelli di verifica avanzati dovrebbero tendere verso un’analisi delle reti, valutazione dei contenuti e fact-checking umano. I ricercatori dovrebbero esplorare modalità per segnalare e neutralizzare la disinformazione guidata dall’IA, anche attraverso sistemi di “segnalazione” come blockchain e watermarking, garantendo al contempo la tutela della libertà di espressione e della privacy.

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La creatività fa parte della nostra evoluzione, ma è uno step che possiamo progettare con anticipo: attendere è rischioso, e reagire troppo tardi può farci perdere autonomia. La comunità scientifica e i policymaker devono agire con urgenza e in modo collaborativo, prioritizzando ricerche che definiscano framework capaci di guidare politiche a difesa dei valori che vogliamo difendere. In questo modo potremo democratizzare la creatività, espandere il potenziale umano attraverso nuove forme culturali, e preservando la società dall’omologazione e dallo svuotamento di significato.