L’argumentum ab auctoritate, o appello all’autorità, è una forma di ragionamento nella quale una tesi viene considerata credibile perché sostenuta da una persona, da un’istituzione o da una comunità riconosciuta come competente in un determinato ambito. La sua struttura più semplice può essere formulata così: un soggetto X sostiene una proposizione p; X è riconosciuto come autorità nel settore cui p appartiene; dunque vi sono ragioni per ritenere p affidabile. Tuttavia, il prestigio o la competenza di una fonte non costituiscono di per sé una dimostrazione della verità della tesi. L’appello all’autorità può essere razionalmente giustificato, ma può anche trasformarsi nella fallacia tradizionalmente indicata come argumentum ad verecundiam.

La distinzione diventa più chiara se osservata anche storicamente. Nella cultura scolastica medievale l’auctoritas aveva una funzione diversa da quella che tende ad avere nella cultura scientifica contemporanea. Il richiamo a fonti riconosciute, alla tradizione e ad autori canonici costituiva una modalità ordinaria di costruzione del sapere. Con lo sviluppo della scienza moderna, invece, acquisiscono un peso crescente la verifica empirica, la dimostrazione, la riproducibilità e il controllo pubblico delle ragioni. L’autorità non scompare, ma cambia funzione: non dovrebbe più chiudere una questione, bensì orientare provvisoriamente il giudizio in presenza di conoscenze specialistiche che il singolo non può verificare interamente da sé.

In questo senso l’autorità può essere interpretata come un “segnaposto epistemico”. Nessun individuo può possedere direttamente tutte le conoscenze necessarie per orientarsi nella medicina, nella fisica, nell’economia, nel diritto o nell’ingegneria. La divisione cognitiva del lavoro rende inevitabile affidarsi agli esperti. La razionalità di tale affidamento dipende però dal fatto che le loro affermazioni rimangano, almeno in linea di principio, sottoponibili al controllo di altri specialisti attraverso dati, metodi e procedure condivise. Quando invece l’autorità viene invocata per sottrarre una tesi alla verifica, essa cessa di svolgere una funzione epistemica e assume una funzione dogmatica.

Un primo criterio fondamentale è dunque la pertinenza della competenza. Non basta che una persona sia autorevole in senso generale: occorre che la sua competenza sia pertinente alla proposizione considerata. Un fisico eminente non diventa automaticamente un’autorità in epidemiologia, e un medico non è necessariamente competente in ogni settore della medicina. La fama, il prestigio istituzionale o il successo professionale costituiscono al massimo indizi indiretti; non garantiscono la qualità di una particolare affermazione.

Questa osservazione deve però essere ulteriormente raffinata. Con il crescere delle specializzazioni, infatti, la semplice appartenenza a un campo diventa un criterio troppo grossolano. All’interno di una stessa disciplina possono esistere gradi molto diversi di prossimità alla questione specifica. Due neuroscienziati possono lavorare su problemi quasi privi di sovrapposizione; due economisti possono utilizzare metodi e occuparsi di fenomeni radicalmente differenti; due medici possono appartenere alla stessa professione ma possedere competenze molto diverse rispetto a una particolare patologia.

È quindi più utile sostituire la domanda binaria “è un esperto?” con una domanda graduata: “quanto è vicina la sua esperienza effettiva alla proposizione che stiamo valutando?”. Questa relazione può essere definita prossimità epistemica. L’autorità non è infatti una proprietà assoluta della persona, ma una relazione tra una persona, una proposizione, un metodo e un livello specifico di granularità della conoscenza.

Per valutare questa prossimità non basta osservare le credenziali formali. Occorre considerare una costellazione di segnali: la produzione scientifica direttamente pertinente al tema; l’esperienza concreta con i dati o i fenomeni in questione; la padronanza dei metodi specifici necessari per studiarli; il riconoscimento da parte di pari competenti nello stesso sottosettore; la capacità di distinguere ciò che è noto con elevata sicurezza da ciò che rimane incerto; e, soprattutto, la capacità di indicare con precisione dove termina la propria competenza.

Un esperto realmente affidabile non dovrebbe presentare la propria conoscenza come uniforme. Può dire, ad esempio, che una certa parte del problema ricade direttamente nel suo ambito di ricerca, mentre un’altra dipende da risultati prodotti da colleghi di un diverso sottosettore. L’esplicitazione dei limiti non indebolisce l’autorevolezza: al contrario, la rende più precisa.

Accanto allo specialista esiste però un’altra figura fondamentale: il professionista capace di operare in modo realmente multidisciplinare. L’aumento della specializzazione non genera soltanto esperti sempre più focalizzati; crea anche il bisogno di soggetti capaci di mettere in relazione conoscenze provenienti da domini differenti. Una figura di questo tipo non dovrebbe essere concepita come un esperto universale. La sua competenza è di natura diversa: consiste nella capacità di integrare correttamente contributi specialistici senza confonderne metodi, assunzioni e livelli di certezza.

Si potrebbe parlare, in questo caso, di una competenza di integrazione o di una competenza epistemica di secondo livello. Un ricercatore multidisciplinare affidabile dovrebbe distinguere almeno tre piani: ciò che conosce direttamente per propria specializzazione; ciò che assume sulla base del lavoro di altri esperti; e ciò che costituisce una sua inferenza derivante dall’integrazione di contributi differenti.

Questa distinzione è cruciale. Supponiamo che uno studioso di sistemi complessi analizzi una questione sanitaria ed economica. Potrebbe non essere né epidemiologo né economista sanitario, ma potrebbe avere una competenza specifica nel modellare interazioni, retroazioni e conseguenze sistemiche. In tal caso la forza della sua autorità non riguarderebbe necessariamente la produzione originaria dei dati epidemiologici o economici, bensì il modo in cui tali dati vengono integrati in una struttura interpretativa più ampia.

La multidisciplinarità competente richiede quindi una forma particolare di trasparenza. Chi opera a cavallo di più discipline dovrebbe rendere esplicito quali parti dell’argomentazione dipendono da evidenze esterne, quali sono direttamente padroneggiate e quali costituiscono invece una sintesi propria. Il generalista competente non sostituisce gli specialisti: li coordina. La sua forza non consiste nel sapere tutto, ma nel sapere come conoscenze differenti possono essere messe in relazione senza perdere i vincoli imposti dai singoli campi.

A questo punto emerge una questione più generale: esiste un nucleo metodologico comune che attraversa le diverse discipline e che possa essere valutato anche da chi non possiede una conoscenza specialistica completa del contenuto? La risposta è in larga misura positiva.

Le discipline differiscono per oggetti, strumenti, linguaggi e criteri specifici di evidenza, ma condividono alcune strutture dell’indagine razionale. Fra queste si possono includere la deduzione, l’induzione, l’abduzione, l’astrazione, la formulazione di ipotesi, il confronto fra spiegazioni alternative, la costruzione di modelli, la derivazione di conseguenze osservabili, il controllo delle inferenze, l’analisi dei controesempi, la valutazione dell’incertezza e la revisione delle conclusioni alla luce di nuove evidenze.

Il metodo ipotetico-deduttivo appartiene a questo nucleo, ma non lo esaurisce. Alcune discipline ricorrono prevalentemente alla sperimentazione controllata, altre a inferenze storiche, comparative o statistiche, altre ancora alla dimostrazione formale. Ciò che varia è la concretizzazione del metodo, mentre alcuni principi di correttezza inferenziale rimangono trasversali.

È utile, quindi, distinguere fra conoscenza del contenuto e conoscenza della forma dell’indagine. Un epistemologo, un logico o uno statistico potrebbe non essere in grado di stabilire direttamente se una specifica ipotesi biologica sia vera, ma potrebbe essere perfettamente in grado di valutare se la conclusione segue dalle premesse, se vi siano ambiguità concettuali, se sia stata confusa correlazione con causalità, se una generalizzazione sia giustificata, se siano state ignorate spiegazioni alternative o se i dati permettano davvero di sostenere una determinata conclusione.

Questa competenza può essere definita competenza metodologica trasversale. Essa non sostituisce la conoscenza specialistica, ma può sottoporne i prodotti a controlli che restano validi anche attraversando discipline differenti.

Si possono distinguere, a questo proposito, tre livelli di valutazione.

Il primo è il livello logico: la conclusione segue effettivamente dalle premesse? Vi sono contraddizioni, equivoci, inferenze circolari o salti argomentativi?

Il secondo è il livello epistemologico e metodologico: le premesse sono state ottenute con procedure adeguate? Le evidenze sono sufficienti? Sono state considerate ipotesi alternative? Il disegno di ricerca consente le inferenze che vengono tratte? La robustezza delle conclusioni è proporzionata alla qualità dei dati?

Il terzo è il livello specialistico: i concetti utilizzati corrispondono realmente allo stato del sapere nel settore? I dati sono stati interpretati correttamente? Le assunzioni implicite sono compatibili con il comportamento effettivo dell’oggetto studiato?

I primi due livelli possiedono una forte trasferibilità interdisciplinare; il terzo richiede in misura molto maggiore una conoscenza profonda del dominio.

Questa distinzione consente anche di comprendere meglio il ruolo dell’autorità. Un esperto può essere molto autorevole sul terzo livello senza essere particolarmente competente sul secondo; un epistemologo o uno statistico possono invece individuare debolezze metodologiche in un lavoro altamente specialistico senza conoscere ogni dettaglio dell’oggetto studiato. La qualità complessiva della conoscenza nasce dunque dalla cooperazione di più forme di competenza, non dall’esistenza di una singola figura epistemicamente sovrana.

Accanto alla competenza individuale deve inoltre essere considerato lo stato del consenso fra gli esperti. La citazione di un singolo studioso non ha lo stesso peso quando la sua posizione è largamente condivisa e quando rappresenta una posizione isolata. Il consenso non garantisce infallibilità, ma costituisce un indicatore epistemicamente rilevante, perché esprime il risultato provvisorio del confronto fra più soggetti competenti.

Altrettanto importante è la dimensione temporale. Una fonte può essere stata ragionevolmente affidabile in un determinato momento e risultare successivamente superata. Nella conversazione originaria questo aspetto era stato illustrato attraverso l’evoluzione delle indicazioni sulle mascherine durante la pandemia di Covid-19: dichiarazioni formulate nelle prime fasi del 2020 appartenevano a un contesto caratterizzato da informazioni incomplete e da una situazione in rapido mutamento; il loro valore non può essere separato dalla data in cui furono formulate.

L’appello all’autorità deve quindi essere valutato non solo chiedendosi “chi lo ha detto?”, ma anche “quando lo ha detto?”, “sulla base di quali evidenze?” e “che cosa è accaduto dopo?”. Una dichiarazione autorevole, estratta dal proprio contesto temporale e utilizzata come se fosse immutabile, può trasformarsi in uno strumento retorico ingannevole.

Da queste considerazioni deriva la possibilità di costruire una checklist critica. Nella conversazione essa era stata inizialmente formulata attraverso i criteri di Authority, Time-stamp, Consensus, Replicability, Update tracking e Interest/Independence, cui era stato successivamente aggiunto lo Scope.

Lo Scope identifica la natura della proposizione e stabilisce se essa sia effettivamente sottoponibile a verifica. L’Authority considera la pertinenza della fonte. Il Time-stamp obbliga a contestualizzare temporalmente la dichiarazione. Il Consensus valuta la posizione dell’affermazione rispetto alla comunità competente. La Replicability esamina la possibilità di verificare dati e ragionamenti. L’Update tracking considera le informazioni successive che possono confermare o modificare il quadro. Interest/Independence esamina infine i potenziali conflitti di interesse.

Il modello può essere però ulteriormente raffinato scomponendo il concetto stesso di autorità. Al posto di un’unica categoria “A” si potrebbero distinguere almeno tre dimensioni: Domain, cioè l’appartenenza al campo pertinente; Granularity, cioè la vicinanza della specializzazione concreta alla questione trattata; e Cross-disciplinary competence, cioè l’effettiva capacità di integrare conoscenze provenienti da domini differenti.

Questa distinzione permette di evitare due errori speculari. Il primo è il credenzialismo, ossia l’attribuzione automatica di autorevolezza sulla base del titolo o dell’appartenenza professionale. Il secondo è uno specialismo eccessivo, secondo cui soltanto chi lavora esattamente sul microproblema considerato sarebbe autorizzato a formulare giudizi. Molti problemi complessi richiedono infatti non soltanto profondità specialistica, ma anche capacità di integrazione.

Ne deriva una concezione non lineare dell’expertise. È possibile immaginare almeno due assi: la profondità specialistica e la capacità di integrazione. Un ricercatore estremamente focalizzato può eccellere nel primo asse e possedere minori capacità nel secondo; un buon generalista scientifico può presentare un profilo inverso. La conoscenza migliore può emergere dalla cooperazione dei due tipi di competenza.

Lo stesso vale per il conflitto di interessi. La presenza di un interesse personale, istituzionale o economico non implica che un’affermazione sia falsa, ma rende più importante la disponibilità di verifiche indipendenti. Analogamente, il prestigio istituzionale non garantisce correttezza, mentre la marginalità istituzionale non implica automaticamente errore. Ciò che conta è la relazione fra competenza, metodo, evidenza e controllo.

Si possono rappresentare questi criteri attraverso una scala “a semaforo”, con valori verdi, gialli e rossi. Questo tipo di formalizzazione può essere utile didatticamente, perché mostra che l’affidabilità di un’autorità deriva dalla combinazione di più fattori.

Occorre però evitare di trasformare una simile scala in un algoritmo rigido. L’affidabilità epistemica non è una quantità perfettamente misurabile e non tutti i criteri hanno lo stesso peso. Nella discussione originaria alcuni fattori erano infatti stati trattati come quasi decisivi, in particolare la pertinenza dell’ambito e l’aggiornamento successivo delle conoscenze.

Questa struttura può essere estesa ancora più radicalmente considerando il ruolo contemporaneo dell’intelligenza artificiale. Un sistema di AI può essere, almeno in linea di principio, particolarmente adatto a operare sul livello trasversale della conoscenza, perché può confrontare argomentazioni provenienti da discipline diverse applicando schemi analitici simili.

Un’AI potrebbe, ad esempio, interrogare un lavoro scientifico domandando: qual è esattamente la tesi? Quali sono le premesse? Quale inferenza conduce dalle premesse alla conclusione? Quali assunzioni restano implicite? Sono state considerate spiegazioni alternative? Quali dati potrebbero smentire la tesi? La conclusione è proporzionata alla forza dell’evidenza?

Questa funzione è particolarmente interessante perché non richiede necessariamente una competenza specialistica assoluta nel contenuto. L’AI può agire come strumento di controllo della coerenza interna, di esplicitazione delle premesse, di ricerca sistematica di controargomenti e di confronto fra spiegazioni alternative.

Può inoltre avere una funzione di integrazione. Poiché è in grado di attraversare linguaggi disciplinari differenti, può contribuire a individuare analogie metodologiche tra campi diversi o, al contrario, a mettere in evidenza casi in cui discipline differenti usano lo stesso termine con significati incompatibili.

Tuttavia la capacità trasversale dell’AI non deve essere confusa con una competenza universale. Anche quando la struttura logica di un ragionamento appare corretta, le sue premesse possono dipendere da concetti specialistici che il sistema interpreta in modo incompleto. Una deduzione formalmente valida non garantisce la correttezza delle premesse, né assicura che una relazione teorica valga effettivamente nelle condizioni concrete del dominio studiato.

Il limite dell’AI è quindi analogo, sotto certi aspetti, a quello della competenza epistemologica generale: essa può individuare molte condizioni necessarie della buona argomentazione, ma non sempre possiede le condizioni sufficienti per pronunciarsi autonomamente sulla verità di una teoria altamente specialistica.

Il suo ruolo più promettente potrebbe allora non essere quello di sostituire l’esperto, ma quello di funzionare come metavalutatore epistemico. Potrebbe distinguere la validità logica di una teoria dalla qualità metodologica delle prove, la compatibilità con la letteratura dalla forza delle inferenze e le conclusioni dirette dalle estrapolazioni speculative.

Un uso epistemicamente maturo dell’AI dovrebbe dunque evitare la domanda indistinta “questa teoria è vera?” e preferire richieste strutturate: quali passaggi dell’argomentazione sono logicamente validi? Quali assunzioni rimangono non verificate? Quali alternative non sono state escluse? Quali parti richiedono conoscenza specialistica? Quali conclusioni sono robuste e quali dipendono da ipotesi controverse?

Questa modalità di utilizzo riduce il rischio di trasformare l’AI in una nuova forma di auctoritas. Se il sistema viene trattato come una fonte infallibile, l’errore epistemico è lo stesso che si voleva evitare nel caso dell’esperto umano. Se invece viene utilizzato per rendere esplicita la struttura delle inferenze e per mettere in relazione fonti differenti, può contribuire a rafforzare il controllo critico.

Da questa prospettiva emerge una concezione più ampia dell’autorità. L’autorevolezza non è una proprietà personale semplice, ma una configurazione composta da molte dimensioni: competenza di dominio, prossimità al problema, esperienza metodologica, capacità di integrazione, qualità delle evidenze, consenso, replicabilità, aggiornamento e indipendenza.

L’argumentum ab auctoritate non dovrebbe quindi essere formulato semplicemente come “X è esperto, dunque p è vera”, ma in una forma molto più prudente: “X possiede una competenza pertinente e sufficientemente prossima alla questione; le sue affermazioni sono sostenute da metodi controllabili, coerenti con le evidenze disponibili e aperte alla revisione; pertanto p merita, allo stato attuale delle conoscenze, un determinato grado di fiducia”.

Una formulazione di questo tipo modifica profondamente il significato dell’autorità. Essa non rappresenta più un punto terminale del ragionamento, ma un elemento all’interno di una rete di giustificazioni.

La conoscenza contemporanea appare così come il risultato dell’interazione fra almeno tre forme di competenza: quella specialistica, che penetra profondamente un dominio; quella multidisciplinare, che integra contributi differenti; e quella metodologico-epistemologica, che valuta la qualità delle inferenze indipendentemente, almeno in parte, dal contenuto specifico.

L’intelligenza artificiale potrebbe aggiungere una quarta funzione: una capacità di analisi trasversale e sistematica che attraversa questi livelli, purché essa stessa venga sottoposta agli stessi criteri di controllo applicati alle autorità umane.

In conclusione, la questione dell’argumentum ab auctoritate conduce a un problema epistemologico più generale: come distribuire razionalmente la fiducia in una società caratterizzata da una conoscenza estremamente specializzata. La soluzione non consiste né nel rifiutare l’autorità né nell’accettarla passivamente. Consiste nel renderla analizzabile.

Le domande fondamentali diventano allora: chi parla? In quale ambito? Quanto è vicina la sua esperienza concreta al problema? Quale parte della tesi deriva da competenza diretta e quale dall’integrazione di conoscenze altrui? Quali metodi sostengono l’affermazione? Quali evidenze potrebbero confutarla? Quanto è condivisa fra gli specialisti competenti? Quali aggiornamenti sono intervenuti? Quali conflitti di interesse esistono? E quali aspetti possono essere valutati attraverso criteri logici ed epistemologici indipendentemente dalla disciplina?

Il passaggio decisivo è quindi dall’autorità intesa come status all’autorità intesa come struttura trasparente di competenza e giustificazione. In questa prospettiva, tanto l’esperto quanto il generalista, l’epistemologo e l’intelligenza artificiale acquistano valore non perché debbano essere creduti in quanto tali, ma perché rendono più controllabile il percorso che conduce dalle evidenze alle conclusioni.