L’uomo più pericoloso in America

Martedì 22 settembre, al Palazzo di Vetro di New York, il presidente degli Stati Uniti ha parlato per una quarantina di minuti davanti all’Assemblea Generale delle Nazioni Unite. A un certo punto, parlando dell’Iran, ha detto più o meno così: “devo decidere se fare un accordo o annientare la Repubblica Islamica, e farlo in fretta”. E poco dopo: “credo che faremo un accordo subito dopo le elezioni, perché stanno aspettando di vedere come andrò alle midterm”. Ha poi definito Cuba uno Stato fallito destinato a cadere, e la delegazione cubana ha lasciato l’aula.

Non sono frasi che siamo abituati ad ascoltare da quella tribuna, men che meno dal capo di una grande potenza. Eppure, almeno per chi studia come prendiamo le decisioni, la cosa più interessante non è il tono. È la struttura. Ci torno tra poco. Prima vi propongo un gioco.

Immaginate un semplice gioco con un’urna contenente 30 biglie rosse e 60 biglie di colore nero o giallo, in proporzioni sconosciute.

Potete estrarre una biglia e scegliere tra due scommesse:

1) vincete 100 euro se la biglia estratta è rossa

2) vincete 100 euro se la biglia estratta è nera

Su quale delle 2 preferireste scommettere?

Ora con la stessa urna potete scegliere tra queste due scommesse:

3) vincete 100 euro se la biglia estratta è rossa o gialla

4) vincete 100 euro se la biglia estratta è nera o gialla

In questo secondo caso, su quale delle 2 scommesse preferireste puntare?

La maggior parte delle persone preferisce la scommessa 1 nel primo caso e la scommessa 4 nel secondo caso.

Anche voi avete scelto 1 e 4?

Questa combinazione dimostra che preferiamo le probabilità note (nelle scommesse 1 e 4) piuttosto che quelle ambigue (nelle scommesse 2 e 3). Eppure, nessun calcolo la giustifica. Se preferite la rossa alla nera, state implicitamente scommettendo che le nere siano meno di 30; ma allora, per coerenza, nel secondo caso dovreste preferire la 3 alla 4. Scegliere 1 e 4 insieme, a rigore, significa contraddirsi.

Si tratta di uno dei tanti casi in cui abbiamo una forma di razionalità prevedibile, che però non è quella legata al puro calcolo delle probabilità.

Questo test, proposto nel 1961 da Daniel Ellsberg, dimostra il paradosso che porta il suo nome: siamo naturalmente avversi all’ambiguità.

Un’urna a metà strada tra rischio e incertezza

La settimana scorsa, parlando di montagna e di chi «se l’è cercata», vi dicevo che la vita non è un casinò: una valanga non viene estratta da un’urna di cui conosciamo la composizione, e se anche il mondo fosse un’urna non sapremmo cosa ci sta dentro. È la distinzione tra rischio e incertezza, che risale a Frank Knight. Nel rischio le probabilità sono note: il dado, la roulette, il mazzo di carte. Nell’incertezza no, e spesso non sappiamo nemmeno quali siano gli esiti possibili.

L’urna di Ellsberg sta esattamente nel mezzo. Sappiamo quante biglie contiene, sappiamo che le rosse sono 30, conosciamo tutti i colori possibili. Ci manca solo un pezzo: come si dividono le altre 60. È questo che chiamiamo ambiguità, un mondo in cui gli esiti sono noti ma le probabilità lo sono solo in parte. Non è più il casinò, ma non è ancora la valanga.

Ciò che mi ha sempre colpito è che questa terra di mezzo, ai nostri occhi, non è neutra: tra una probabilità nota e una ignota scegliamo quasi sempre la prima, anche quando la seconda non è peggiore. L’effetto è stato replicato molte volte, con intensità variabile; sembrerebbe più forte quando le due opzioni ci stanno davanti una accanto all’altra. Va detto, per onestà, che gran parte di questi esperimenti è stata condotta su studenti universitari di paesi occidentali, con somme spesso simboliche.

Il contributo di Ellsberg alla teoria delle decisioni è stato determinante, ma il suo nome è forse più noto per altro.

Nato a Chicago nel 1931, dopo la laurea ad Harvard lavorò come analista alla RAND Corporation e nel Corpo dei Marines. Inizialmente favorevole alla guerra in Vietnam, cambiò posizione dopo averne visto le devastazioni sui civili.

Nel 1971, decise di divulgare i “Pentagon Papers”, documenti top-secret che rivelavano le menzogne del governo americano sulla guerra in Vietnam.

Questo atto, che gli valse l’accusa di spionaggio da Nixon, contribuì allo scandalo Watergate e alle dimissioni del presidente. Le accuse contro di lui caddero nel 1973, quando emerse che uomini al servizio della Casa Bianca – in parte gli stessi poi coinvolti nel Watergate – avevano svaligiato lo studio del suo psichiatra in cerca di materiale per screditarlo. È morto nel 2023, a 92 anni.

La sua storia è raccontata nel documentario “The Most Dangerous Man in America” (2009).

Il cervello come macchina predittiva

Ebbene sì, il titolo di questo articolo si riferisce al documentario su Ellsberg.

Avete pensato che mi riferissi a Donald Trump?

Questo sarebbe comprensibile, sia per la foto in copertina, sia perché il nostro cervello è una macchina predittiva. È progettato per fare continuamente previsioni basandosi sui dati disponibili e preferisce situazioni in cui fare previsioni è più facile.

Immagina di vedere un cane che corre verso di te. Prima di elaborare tutti i dettagli visivi, il tuo cervello ha già previsto se potrebbe saltarti addosso o fermarsi. Questa capacità di anticipazione è alla base della teoria del predictive coding di Karl Friston.

Secondo questa teoria, il cervello non elabora passivamente gli stimoli, ma costruisce attivamente previsioni basate su modelli interni del mondo. Questi modelli vengono aggiornati confrontando le aspettative con le informazioni sensoriali reali. Quando emerge una discrepanza, il cervello modifica i suoi modelli per adattarsi meglio alla realtà.

Questa tendenza a elaborare continuamente previsioni