L’intelligenza artificiale può diventare un aereo per la mente, uno strumento capace di portare gli esseri umani dove, da soli, non potrebbero arrivare. Ma per volare servono piloti, aeroporti, torri di controllo e regole condivise. È la metafora con cui Dashun Wang, vincitore del Premio Lagrange – Fondazione CRT 2026, spiega le opportunità dell’IA e le condizioni necessarie per governarne lo sviluppo.
Lo scienziato della Northwestern University, premiato a Torino, invita a guardare insieme alle possibilità della tecnologia e alle responsabilità che comporta. L’obiettivo è volare sempre più in alto, costruendo anche un sistema capace di prevenire gli incidenti: perché, quando un aereo precipita, le conseguenze possono coinvolgere tutti.
L’intelligenza artificiale come un aereo: perché servono i piloti
Per spiegare il proprio ragionamento, Wang parte dal viaggio che lo ha portato a Torino: nove ore di volo, per coprire una distanza che senza un aereo avrebbe richiesto settimane, forse mesi.
“Gli esseri umani non sono fatti per volare, eppure hanno costruito macchine che permettono di farlo. Allo stesso modo, gli agenti di intelligenza artificiale possono ampliare le capacità della mente, aiutandoci ad affrontare problemi e quantità di informazioni altrimenti difficili da gestire”.
Il punto, nella sua riflessione, è che la disponibilità della macchina deve accompagnarsi alla capacità di guidarla. Come un aereo ha bisogno di un pilota, l’intelligenza artificiale richiede persone preparate a orientarne l’impiego, interpretarne i risultati e assumersi la responsabilità delle decisioni.
Per la ricerca questa trasformazione potrebbe aprire la strada a una nuova generazione di scienziati, capace di lavorare con strumenti che estendono le possibilità dell’intelligenza umana.
«Non abbiamo gli aeroporti»: le regole ancora da costruire per l’IA
La metafora prosegue con una domanda di fiducia. Wang racconta di essere salito sull’aereo senza esitazioni, affidandosi a una macchina complessa e pesante grazie a un sistema costruito nel tempo: progresso tecnologico, norme, verifiche e controlli.
È proprio questo sistema, osserva, a essere ancora incompleto nel mondo degli agenti artificiali. «Non abbiamo gli aeroporti. Non abbiamo le torri di controllo»: mancano ancora, nella sua metafora, tutte le infrastrutture e le regole necessarie a sostenere uno sviluppo adeguato dell’IA.
La fiducia nella tecnologia deve quindi poggiare su competenze, controlli e responsabilità, come avviene nell’aviazione. Costruire questo contesto è parte della sfida: permettere all’intelligenza artificiale di esprimere il proprio potenziale tenendo conto dei pericoli e delle conseguenze di eventuali errori.
Premio Lagrange 2026: chi è Dashun Wang
Fisico di formazione, titolare della Kellogg Chair of Technology e direttore fondatore del Center for Science of Science and Innovation alla Northwestern University, Wang studia i meccanismi che favoriscono la nascita delle grandi scoperte.
Il Premio Lagrange – Fondazione CRT, istituito e sostenuto dalla Fondazione CRT e coordinato da ISI Foundation, riconosce il suo contributo alla comprensione della scienza e dell’innovazione attraverso l’analisi dei dati.
Per capire come nascono e si diffondono le idee, Wang ha analizzato milioni di articoli scientifici, brevetti, prodotti software, finanziamenti e carriere. Il suo lavoro ha contribuito a definire la “scienza della scienza”, un campo che studia la produzione della conoscenza con strumenti quantitativi e metodi della scienza della complessità.
Le sue ricerche mostrano che il progresso dipende dal talento individuale, ma anche dalle collaborazioni, dalla dimensione dei gruppi, dall’incontro tra discipline e dai sistemi di finanziamento.
IA e finanziamenti: il rischio di una scienza più conformista
Uno studio pubblicato quest’anno su PNAS, firmato da Wang e dai suoi colleghi, ha analizzato le domande di finanziamento presentate tra il 2021 e il 2025 da due grandi università americane ai National Institutes of Health (NIH) e alla National Science Foundation (NSF).
Per i NIH, le proposte con segnali più evidenti di utilizzo dell’intelligenza artificiale mostravano una probabilità di ottenere fondi superiore di circa quattro punti percentuali rispetto a quelle con segnali meno evidenti. Per la NSF, invece, non è emersa una differenza significativa.
Le proposte maggiormente associate all’impiego dell’IA tendevano anche ad assomigliare di più a progetti già finanziati. Nel caso dei NIH, inoltre, un maggiore utilizzo dell’intelligenza artificiale risultava associato a più pubblicazioni scientifiche, senza un incremento significativo degli articoli di maggiore impatto.
Lo studio evidenzia un’associazione, senza dimostrare che l’IA sia di per sé la causa del maggiore successo nei finanziamenti. Solleva però una questione: se le proposte diventano più vicine a ciò che il sistema già riconosce e premia, quale spazio rimane per le idee meno convenzionali?
Per Wang, occorre prestare attenzione sia al modo in cui si usa l’intelligenza artificiale sia ai criteri con cui si valutano i progetti, preservando la possibilità di esplorare direzioni insolite e rischiose.
Da Einstein a Van Gogh: quando arrivano le idee migliori
Tra le ricerche più note di Wang ci sono quelle sulle “hot streak”, i periodi di una carriera in cui si concentrano i lavori di maggiore successo.
Negli studi condotti con il suo gruppo, almeno una di queste fasi è stata individuata in circa il 90% degli scienziati, il 91% degli artisti e l’82% dei registi analizzati.
Tra gli esempi figurano il 1905 di Albert Einstein, il periodo di Peter Jackson alla regia del Signore degli Anelli e la produzione di Vincent van Gogh dopo il trasferimento nel Sud della Francia, nel 1888.
Un elemento ricorrente precede queste fasi: prima si esplorano idee, temi e stili differenti, poi si concentra il lavoro su una direzione promettente. È il passaggio dall’esplorazione all’approfondimento a coincidere con l’inizio del periodo più fertile.
Piccoli gruppi e grandi scoperte: perché servono entrambi
Analizzando oltre 65 milioni di articoli, brevetti e prodotti software, Wang e i suoi colleghi hanno osservato che i piccoli gruppi producono più frequentemente idee dirompenti, capaci di aprire nuove direzioni.
I grandi gruppi risultano invece particolarmente efficaci nello sviluppare, perfezionare e portare su vasta scala conoscenze già esistenti, riunendo risorse e competenze necessarie ad affrontare problemi complessi.
Una possibile spiegazione riguarda il rischio: in un gruppo ristretto può essere più facile sostenere un’intuizione radicale, mentre nelle collaborazioni molto numerose occorre costruire un consenso più ampio.
Per Wang, la ricerca ha bisogno di entrambe le dimensioni. L’espansione dei grandi progetti e dei consorzi deve quindi accompagnarsi alla tutela dello spazio destinato ai piccoli gruppi.
Il futuro della ricerca tra esseri umani e macchine
Secondo lo scienziato, le grandi scoperte nasceranno sempre più spesso dalla collaborazione tra persone e intelligenza artificiale.
Le macchine possono elaborare enormi quantità di informazioni, individuare schemi e risolvere determinati problemi con grande rapidità. Resta centrale il contributo umano nella scelta delle domande, nel riconoscimento delle opportunità e nella decisione di perseguire una strada ancora incerta.
Questo scenario apre anche interrogativi sull’attribuzione del merito: i sistemi di riconoscimento scientifico sono stati costruiti per un mondo nel quale il contributo alla conoscenza era esclusivamente umano.
Fondazione CRT e ISI Foundation: dare spazio all’originalità
Per Alessandro Vespignani, presidente di ISI Foundation, il lavoro di Wang aiuta a comprendere l’innovazione come il risultato di un sistema di reti, istituzioni e finanziamenti che può essere studiato e migliorato.
Anna Maria Poggi, presidente della Fondazione CRT, richiama la necessità di preservare l’originalità delle idee e la libertà di esplorare nuove direzioni. Sostenere la ricerca significa investire nelle competenze, favorire l’incontro tra discipline e offrire opportunità di sperimentazione alle nuove generazioni.
Assegnato dal 2008, il Premio Lagrange ha riconosciuto negli anni il lavoro di studiosi come Giorgio Parisi, Yakov Sinai e Albert-László Barabási, supervisore di dottorato e collaboratore di Wang.
