SCIENCE, FAITH AND MORALISM

“Knowledge for the sake of knowledge” – this is the last trap set for us by morality: it’s how we get completely entangled in it once again.

Friedrich Nietzsche, in this aphorism from Beyond Good and Evil, was speaking in a "high" sense—a sense that runs through the philosopher's work.

Si parva licet componere magnis, nowadays, the same aphorism could be paraphrased in the more mundane context of mass and social media:

The popularization of scientific knowledge – this is the last trap laid by moralism.

Borrowing an old saying, if the difference between morality and moralism is like the difference between a sigh and a burp, what should we think about the current popularization of science and its faith in "scientific truths"?

I don’t believe in science.

My job requires a deep knowledge of a scientific discipline - I know exactly how it works - and to me, saying “I have faith in science” is like saying “I paint linguistics”: it’s nonsensical. At this point, one of those meme-worthy quotes often attributed to Richard Feynman would fit nicely, but instead I’ll use this:

You investigate for curiosity, because it is unknown, not because you know the answer. And as you develop more information in the sciences, it is not that you are finding out the truth, but that you are finding out that this or that is more or less likely.
(So much for the “scientific truth”, NdCS)
(The Pleasure of Finding Things Out: The Best Short Works of Richard P. Feynman, 1999)

Feynman lived through a scientific revolution, so perhaps, by experience, he was not familiar with “normal science” in the Kuhnian sense  - since the very social function of normal science in Kuhn is the confirmation of established principles, the confirmation of the paradigm. But aside from that, his point still holds. However, any moralism needs a truth, a dogma - hence the “holy scientific truth.”

And at this point it's pretty clear that the science Feynman was talking about and the public discourse that speaks of scientific truth are not the same damned thing.

Scientific truth today is what politics claims as its mandate—and it is not democratic in the sense that, when power is derived from a higher and external principle (God, the EU, NATO, scientific truth), elections become rituals incapable of meaningfully influencing a country’s political direction. And political action becomes unassailable by those it affects. Anyone who raises objections to such action is not expressing a legitimate political opinion: they are heretics to be publicly shamed, blasphemers of the truth.

Thus, faith in science, with its innate, coarse moralism, is no different from those theocracies deeply entrenched in worldly affairs—powers that the very devotees of science often point to as primitive or irrational.

Certain phenomena that thrive on the web have nothing to do with the nature of some scientific discipline. On youtube and social medias it's about preaching the scientific truth and shame the heretics. You can google "Professor Dave vs Sabine Hossenfelder" and check this out: a bachelor in chemistry with a Master in Scientific Education (so 0 hours of real world scientific/academic activity) vs a physicist involved in academic research for years. Enough said.

Anyway, I’m no one to judge...

IL TEST DI TURING: l'IA NON CAPISCE MA MOLTI UMANI SONO MESSI PEGGIO

(che non è propriamente un test di Turing)

Si parla molto e sempre di più di Intelligenza Artificiale. Quindi cominciamo con un glossario:

IA: intelligenza artificiale, in inglese AI, Artificial Intelligence.

ML: Machine Learning 

LLM: Large Language Model, Modello Linguistico di Grandi Dimensioni.

GPT: Generative Pretrained Transformer

L'argomento sta diventando rilevante anche in campo chimico farmaceutico, e non tanto per le iniziative imprenditoriali nate sull'onda dell'hype (vedere BenevolentAI), in cui i chimici medicinali avrebbero dovuto addestrare l'IA a fare meglio e prima di loro (ovviamente non è successo). Ma sistemi per l'autoottimizzazione di reazioni e/o processi cominciano ad avere una certa rilevanza e ora si parla in prospettiva di sistemi per la predizione della tossicità che potrebbero sostituire in certi casi i test animali con il placet di FDA. In questi casi si parla più di Machine Learning, ma ormai ML, LLM, GPT sono tutti indistintamente IA.

Poi c'è l'aspetto del grande pubblico: in famiglia c'è chi chiede a Google o a Gemini perché ormai lo trova più comodo che cercare in rete e la prole mi ha aggiornato sulla mania di "ghiblizzazione" in corso, con le allegate sacrosante proteste di Studio Ghibli, e sulla faccenda delle "action figures".

Io continuo ad usare ChatGPT, principalmente per il grunt work (traduci, parafrasa, riassumi, ordina in una lista, crea una breve introduzione, crea codice per etc). Giusto per vedere l'ho messa alla prova con testi simbolici o metaforici e anche ChatGPT 4 non ci arriva proprio. La sua capacità di analisi in quei casi crolla verticalmente. Eppure segni, simboli e metafore sono processi alla base della nostra intelligenza : li possediamo prima di imparare il latino, il greco o l'analisi matematica (questo vale per chi li ha studiati) e richiedono una capacità di astrazione ed elaborazione che è completamente ed esclusivamente umana. Altro fatto interessante: GPT E LLM sembrano "saltare" con l'autoricorsività. E mi spiego: sia la domanda all'IA una quasiasi, e la sua risposta A(1). Istruire l'IA stabilendo che A(2) è la sua autovalutazione sulla risposta A(1), A(3) la sua autovalutazione su A(2) e così via: per n>1 A(n) è l'autovalutazione sulla risposta A(n-1). Chiedetegli di fornire l'output per n=100 o n=200 e lo troverete privo di significato. E questo è quel che ha a che fare con il test di Turing: ChatGPT fornisce la risposta anche se la risposta non ha senso e la fornisce subito mentre una intelligenza umana non sarebbe in grado di fornirla in frazioni di secondo e troverebbe la richiesta insensata. 

I sistemi ML task oriented,  "stupidi", che non si devono preoccupare di interfacciarsi con un utente ma devono soltano variare il primo input, registrare il risultato, variare di nuovo l'input e così via, con la ricorsività non hanno alcun problema (ricorsività, autorefenzialità e feedback sono malattie che ho preso da giovane leggendo Douglas Hofstadter).

Ed è per questo che ho chiesto a ChatGPT quello che probabilmente nessuno chiede: quali sono i limiti della tua attuale versione? La risposta dovrebbe essere illuminante, almeno per qualcuno:

Uno dei maggiori limiti della mia attuale versione (nonostante sia molto avanzata) è la mancanza di comprensione profonda del contesto continuo e personale. In altre parole:

• Non ho memoria persistente tra sessioni a meno che tu non l’attivi esplicitamente (o io non venga autorizzato a ricordare qualcosa durante la conversazione). Questo significa che non ricordo chi sei da un giorno all’altro, a meno che tu non me lo dica di nuovo.

• Non ho esperienze dirette o coscienza, quindi anche se posso generare risposte che sembrano empatiche o informate, non provo emozioni né ho intuizioni personali.

• Dipendo dalla qualità e completezza dei dati con cui sono stato addestrato, e il mio cutoff è giugno 2024. Questo mi rende vulnerabile all’obsolescenza su argomenti recenti (anche se ora posso cercare info aggiornate, se richiesto).

• Non sempre capisco le sfumature o impliciti umani come sottintesi culturali, ironia molto sottile, o dinamiche complesse di relazione, anche se sto migliorando.

Interessante la mancanza di memoria persistente. Mi ha ricordato un passo di Neuromancer di William Gibson :

Accese la lampada da tavolo accanto all’Hosaka. Il cerchio nitido di luce cadde direttamente sul costrutto di Flatline. Inserì un po’ di ICE, collegò il costrutto e si connesso.

Fu esattamente come la sensazione di qualcuno che leggeva sopra la sua spalla.

Tossì. «Dix? McCoy? Sei tu, amico?» La gola gli era stretta.

«Ehi, fratello,» disse una voce senza direzione.

«Sono Case, amico. Ti ricordi?»

«Miami, l'apprendista, svelto a imparare.»

«Qual è l’ultima cosa che ricordi prima che ti parlassi, Dix?»

«Niente.»

«Aspetta un attimo.» Disconnesse il costrutto. La presenza era sparita. Lo riconnesse. «Dix? Chi sono?»

«Mi hai fregato, Jack. Chi cazzo sei?»

«Ca... il tuo amico. Socio. Che succede, amico?»

«Bella domanda.»

«Ti ricordi di essere stato qui, un attimo fa?»

«No.»

«Sai come funziona una matrice di personalità ROM?»

«Certo, fratello, è un costrutto firmware.»

«Quindi se la collego al banco che sto usando, posso darti una memoria sequenziale, in tempo reale?»

«Immagino di sì,» disse il costrutto.

«Okay, Dix. Tu sei un costrutto ROM. Mi segui?»

«Se lo dici tu,» disse il costrutto. «Chi sei?»

«Case.»

«Miami,» disse la voce, «l'apprendista, svelto a imparare.»

Ho chiesto ancora a ChatGPT: a comprensione del testo come sei messa?

Molto bene, in generale.

Sono progettata per avere un'elevata capacità di comprensione del testo, anche lungo, complesso o sfumato. Questo include:

• Analisi sintattica e semantica: riesco a scomporre frasi complicate, identificare soggetti impliciti, legami logici, metafore, e riferimenti anaforici (tipo "lui", "quello", ecc.).

• Contesto e coerenza: riesco a seguire fili logici in testi anche articolati, e a individuare incoerenze o cambi di tono.

• Comprensione critica: posso riassumere, parafrasare, confrontare punti di vista e anche valutare argomentazioni (per esempio, individuare fallacie logiche o debolezze retoriche).

• Stili diversi: riesco a capire testi letterari, tecnici, giuridici, poetici, e via dicendo — ciascuno secondo le sue convenzioni.

Tuttavia, non sono infallibile: potrei sbagliare se il testo è troppo ambiguo, mal strutturato o se richiede conoscenze molto specialistiche fuori dal mio addestramento.

Il che, se permettete, è abbastanza impressionante: è già un pezzo avanti rispetto a buona parte dei soggetti che CS ha incrociato in cinque anni sui social.

FDA: SU RFK JR E MAKARY MI SBAGLIAVO DI GROSSO, PURTROPPO

Se veramente avessi scommesso qualcosa sul fatto che nonostante RFK jr il lavoro di FDA sarebbe andato come al solito, avrei perso. Pensavo (e speravo) che Makary si sarebbe comportato come Hahn si era comportato durante la prima presidenza Trump - e mi sbagliavo di grosso. Hahn difese l´agenzia e la sua autonomia, Makary pare che non abbia intenzione di difendere niente, anzi. Non una parola sui licenziamenti che hanno decimato lo staff, rendendolo incapace di star dietro a tutte le pratiche (INDA) presentate.

Intendiamoci, si sta parlando di un massacro: Trump proporrà al congresso una riduzione del budget di NIH del 44%. E rispetto alla sua prima presidenza le cose sono cambiate: allora pochi dei repubblicani al congresso lo appoggiavano, a questo giro invece dispone di una maggioranza repubblicana compatta e a lui favorevole. Nature si chiede se la scienza USA sopravviverà:

https://www.nature.com/articles/d41586-025-01295-6

 

Ma Nature non è precisamente un'osservatore neutrale in questa vicenda: otto anni fa fu tra i primi a lanciare all'allora candidato Trump una dichiarazione di guerra. Già, le presenti vicende hanno radici abbastanza lontane nel tempo, di cui ho già parlato

Il contesto più ampio è noto: da oltre un decennio si registra una crescente disaffezione tra una parte consistente della popolazione occidentale e le cosiddette élite. Le rivendicazioni di questa parte sono state per lo più etichettate come "populiste". Il fatto che, oltreoceano, il conflitto politico venga narrato come una guerra tra culture – i “buoni” che votano democratico e credono nella scienza, contro i “buzzurri” ignoranti e complottisti che votano Trump – non dovrebbe suonare nuovo. È abbastanza evidente che la cosiddetta comunità scientifica si sia schierata, senza ambiguità, nel primo dei due campi.

Tuttavia, trattandosi prima di tutto di uno scontro politico, lo schierarsi apertamente con una parte non è senza conseguenze – soprattutto quando a farlo sono istituzioni pubbliche. A quel punto, è l’istituzione stessa a diventare un bersaglio politico. Durante questo periodo, chi chiedeva che la scienza mantenesse neutralità in ambito politico veniva bollato come “pericoloso”. In Italia, chi poteva sostenere questa posizione se non lui?

 Il riferimento è all'appello di Marcia McNutt, per la neutralità della scienza in politica. "La scienza non è blu o rossa" non significava "La scienza si tira fuori", bensì "La scienza deve rimanere istituzionale". Ma in tempi in cui le istituzioni hanno perso la loro natura super partes un po' ovunque il discorso della Mutt poteva sembrare obsoleto. Eppure, resta forse l’unico argine credibile al discredito sistemico che oggi investe l’intero comparto scientifico pubblico. (Considerate che da anni la medicina istituzionale italiana è completamente in mano alla politica dei partiti e tiratene le debite conseguenze).

L´amara considerazione è che chi ha voluto questa guerra per la cultura "giusta" (che era in realtà per una parte politica) oggi la guerra l'ha anche persa, indipendentemente da quel che succederà alle prossime elezioni di midterm o nel 2028. Perché è difficile pensare che per il settore pubblico non valga quello che succede da sempre nel privato: per distruggere (tagliando, licenziando) servono giorni, per ricostruire servono anni e anni.

I big del tecnocapitalismo che hanno appoggiato Trump sono tutt'altro che alieni o contrari alla "scienza", figuriamoci: con la tecnologia sono entrati nel novero degli individui più ricchi del pianeta. Ma una cosa la sanno bene: quando il pubblico smantella per il privato si aprono grandi occasioni per accumulare ancora maggiori profitti.

 

I RITMI CAOTICI DEL SISTEMA SOLARE

Ho citato più di una volta i coefficienti di Lyapunov, dicendo che danno ragione della velocità di divergenza di traiettorie del sistema nello spazio delle fasi. E mi sono sempre reso conto che questa definizione risultasse decisamente oscura per i più. Marco Casolino è stato molto più bravo di me e ha saputo produrre un working example molto chiaro e digeribile inerente il comportamento dei pianeti nel sistema solare.

I RITMI CAOTICI DELLA VITA

 

https://drive.google.com/file/d/1_0_f8fKffhRWIlQas90j9XT_cU6PhNZr/view?usp=sharing

Quando tempo fa ho scritto questo post mi sono accorto che il New Scientist del 1989 che citavo non era più dove lo avevo trovato, cioè su Google Books. E' il decadimento digitale: nel 2023 il 38% delle pagine web presenti nel 2013 era sparito. I motivi sono svariati, ma la più logica delle considerazioni al riguardo è che nessuno può pensare che la capacità di archiviazione della rete sia infinita. E l'urgenza delle rete è dare spazio al presente effimero, non conservare un passato cristallizato, quindi l'allocazione delle capacità di archiviazione privilegia il primo dei due. Non molti danno peso a questo fenomeno. E del resto l'impostazione prevalente del pubblico discorso scientifico attuale tende a mettere da parte (o espungere direttamente) i testi che hanno fatto storia o di rilevanza storica, e questo vale in special modo per quel che succede in Italia. E' così che la conferma sperimentale di qualcosa previsto dalla teoria nel 1921 (il legame molecolare con un unico elettrone) è stata venduta da molti come una scoperta epocale e puramente attuale, senza radici lontane nel tempo. Questa fenomenologia è anche la cifra di una modificata ragione sociale dello scrivere di scienza, oggi perlopiù ridottasi al raccontare la favola delle magnifiche sorti e progressive e allo stigmatizzare i vari complottismi (senza risultati).

L'articolo di Robert May su quel New Scientist è bene o male una delle pietre d'angolo su cui è stato costruito CS, quando da subito cominciai a recuperare i riferimenti bibliografici di alcuni libri che, una trentina e qualcosa di anni fa, sono stati pezzi importanti della mia formazione. Il primo di tali libri fu Gli Ordini del Caos, edito da Manifestolibri (lo trovate nei negozi di libri online attorno ai cinque euro, se vi interessa). Di sicuro fu la prima volta che leggendo ho visto citato il lavoro di May e Anderson. Dato che quel New Scientist è diventato irreperibile online ho deciso di renderlo nuovamente disponibile (la stessa cosa vale per The logic of vaccination, apparso sulla stessa rivista qualche anno prima). 

Il termine "caos" è uno di quelli che si prestano più facilmente all’abuso. Viene evocato per descrivere disordine, confusione. Eppure, nelle discipline scientifiche, ha un significato molto più raffinato: il caos è ciò che nasce non dal disordine, ma dalle proprietà dinamiche dei sistemi governati da feedback. E questi sistemi costituiscono buona parte di quel che ci circonda e sperimentiamo, vita inclusa. Quindi volendo descrivere questi fenomeni ci si trova spesso a navigare in territori non lineari, dove la causa produce un effetto prevedibile solo nel breve periodo che poi lascia il posto a una miriade di possibilità intrecciate. Sistemi chimici che oscillano, ritmi circadiani, cambiamenti climatici, meteo, epidemie che seguono traiettorie imprevedibili, stati stazionari che si rompono per un soffio: il caos non è l’assenza di regole, ma il regno delle regole sensibili alle condizioni iniziali, inaccessibile alle semplificazioni giornalistiche, inviso alle ideologie e al dogmatismo dello scientismo pop.

The Chaotic Rythms of Life è una rassegna di oggetti caotici nell'ecologia delle popolazioni, ma non solo: 

Nei primi '70 George Oster all'Università della California a Berkeley, Jim Yorke all'Università del Maryland, io e altri iniziammo a guardare più da vicino le equazioni che biologi marini e entomologi avevano proposto per descrivere la fluttuazione delle popolazioni. Trovammo che tali equazioni mostrano una straordinaria varietà di comportamenti dinamici, sorprendentemente più ricca di quanto i biologi avessero inizialmente creduto. Prendete l'equazione x_t+1=λx_t(1-x_t), che può descrivere il comportamento di una popolazione... x_t può rappresentare Supponete che un individuo adulto della popolazione di una specie di insetti con il pedice che etichetta ogni successiva, discreta generazione. Supponete che in assenza di sovrappopolamento ogni adulto della popolazione t produca λ figli, La popolazione della generazione successiva, x_t+1 sarà λx_t . Il fattore addizionale (1-x_t) rappresenta gli effetti di feedback da densità o sovrappopolazione. La densità della popolazione è scalata in modo che oltre a un livello di sovrappopolazione x=1 va a zero (cioè valori negativi di x corrispondono all'estinzione). All'inizio degli anni '70 tali studi ecologici hanno portato questa importante equazione al centro di diverse discipline scientifiche. Quando λ è minore di 1 la popolazione decresce fino allo 0. Quando λ è maggiore di 1 ma minore di 3 la popolazione si stabilizza. Un uteriore incremento di λ provoca un'aumentata propensione della popolazione a boom quando la densità è bassa e crolli quando è alta.

(l'equazione di cui si parla è l'equazione logistica)

May e questi ecologi attivi a partire dagli anni '70 dello scorso secolo non furono certo i primi ad esplorare questo tipo di dinamiche: tra gli anni '20 e '30 del XX secolo la strada fu aperta da Lotka e Volterra (sistemi preda-predatore) e Kermack e McKendrick - primi a proporre un modello epidemico compartimentale, più volte invocati dal sottoscritto in tempi di COVID quando arrivava lo scienziato da telecamera o da social media a sostenere che senza misure restrittive i casi sarebbero cresciuti all'infinito. Già, perché nella sfilata di oggetti caotici dell'articolo di Sir Robert May oltre alle popolazioni di insetti ci sono battito cardiaco, disfunzioni neurologiche, la contrazione della pupilla e le epidemie.

Mi ricordo bene che al tempo più d'uno classificò tutto questo come obsoleto. Roba vecchia, inattuale, inutile per l'analisi della situazione presente (fosse il morbillo nel 2017 o COVID nel 2020). Come dire che, dati gli anni passati, il modello atomico di Bohr è diventato obsoleto (e in effetti, guardando in giro, parrebbe prioprio questo il caso). In realtà no, non è così: non solo questo approccio continua ad essere usato in ecologia delle popolazioni (per fare un esempio qui), ma continuava ad essere rilevante in tempi di COVID. Però c'è un limite alla permeabilità del pubblico generale e dei decisori verso certi concetti, concetti che richiedono competenze matematiche, che si tratti di funzioni d'onda o di traiettorie nello spazio delle fasi di un sistema dinamico: non è roba pop e non è popolarizzabile senza catastrofiche perdite di significato (due parole al riguardo le spesi qui). Inoltre sia i decisori che il pubblico chiedono alle discipline scientifiche certezze: sì o no, fare questo per ottenere questo effetto. Risposte come "non è calcolabile", "le soluzioni divergono", "vero al 75%" non sono accettabili. Eppure sono esattamente di questo tipo la maggior parte delle risposte inerenti i sistemi a dinamiche non lineari.

Riporterò per l'ennesima volta la conclusione di questo articolo, in originale:

One thing is certain. Biological systems, from communities to and polulations to physiological processesare governed by nonlinear mechanisms. This means that we expect to see chaos as often as we see cycles or steadiness. The message that I urged more than 10 years ago is even more true today: not only in biological research, but also in the everyday world of politics and economics, we all would be better off if more peaople realized that simple nonlinear systems do not necessarily possess simple dynamical properties.

Mi verrebbe da dire, di nuovo, che questa urgenza un quarto di secolo dopo è esattamente la stessa.

UNA VISIONE PER IL 25 APRILE

 Con soggetto di Giorgio Bassani, che sarebbe quello de Il giardino dei Finzi Contini.

CRITICA, RAGIONE E RICORDO: UN REQUIEM PER IL GIORNALISMO

 

https://www.ilfattoquotidiano.it/2025/04/19/critica-della-ragione-pandemica-tinari-giornalismo/7957844/

L'agonia della democrazia italiana è alimentata da politiche emergenziali che si susseguono senza soluzione di continuità. Una politica emergenziale ha bisogno di un'apparato propagandistico che la maggioranza del giornalismo è sempre stata pronta a fornire. L'impressione è che neanche ci fosse bisogno di chiederglielo.

Lasciando da parte considerazioni usurate e facili da pervertire ("La storia serve a non ripetere gli stessi errori", "La qualità dell'informazione determina la qualità di una democrazia") vorrei solo ricordare che prima della crisi pandemica, ormai quasi dieci anni fa, un tweet di Roberto Burioni o uno di Walter Ricciardi bastava a fare una notizia, così come trenta anni fa un entomologo era diventato l'esperto di OGM per eccellenza. Più che nel cercare le fonti il giornalismo italiano ha una lunga storia nel crearsele su misura, conformi all'hype del momento. E' il meccanismo di creazione dei "competenti" nel sistema mediatico italiano - ed in automatico chi non si allinea all'hype, indipendentemente dalle sue qualifiche, per magia diventa "non competente". Le eccezioni sono rare.

In ragione di tutto ciò, dall'esterno, non stupise che il lavoro di Serena Tinari sui metodi del giornalismo di inchiesta in materia di sanità sia caduto nel nulla: semplicemente non funzionale alla missione della maggioranza del giornalismo che non è informare, ma orientare la pubblica opinione, esattamente come il fact-checking a cui lo stesso giornalismo si è rivolto. 

Di seguito riporto alcuni passi salienti del contributo di Serena Tinari a Critica della Ragione Pandemica, reperibile qui:

Un’ondata inarrestabile. Un esercito di reporter che alla velocità della luce si sono improvvisati esperti in epidemiologia delle malattie infettive, nello sviluppo, approvazione, efficacia e sicurezza di farmaci e vaccini. Tutti diventati esperti in statistica da un giorno all’altro, capaci di interpretare disegni e risultati di trial clinici, consapevoli della pervasività dei conflitti d’interesse nella medicina.
È possibile acquisire una specializzazione in un batter d’occhio, tanto più sotto la pressione di un clima generalizzato di panico? No. E tre anni di copertura mediatica lo dimostrano...

Partivamo da un presupposto: la copertura mediatica della medicina e della salute pubblica riproduce schemi sempre uguali. Ci sono le “news”, semplici copia-incolla dei comunicati stampa, notizie trionfali che celebrano presunti miracoli medici (che chi è del mestiere sa essere rari).
E poi ci sono i “giornalisti scientifici”, che traducono i comunicati di governi, aziende e università in linguaggio comprensibile alle masse. Manca cronicamente la prospettiva e il vaglio critico, soprattutto sull’attendibilità delle affermazioni degli “esperti”. Pensavamo: se trasmettiamo strumenti ai colleghi, lavoreranno meglio. Ci sbagliavamo. Anni di impegno non hanno prodotto risultati...

Possiamo trarre una conclusione: tre anni di crisi si sono trasformati nel requiem del giornalismo: la missione di raccontare una storia dopo averla verificata. Il dovere di confrontare fonti diverse. La necessità di porre domande scomode a chi governa e a chi dalla crisi trae vantaggio...

Il COVID è stato per lo più raccontato da cronisti politici e generalisti, che hanno continuato a “copiare e incollare” dichiarazioni di governo e industria.
Si è diffuso un tragico equivoco: i miei colleghi si sono sentiti investiti di ruoli che non spettano al giornalismo.
Come invocare maggiori restrizioni (“non servirebbe un lockdown in più?”), e farsi megafoni e stenografi di autorità, presunti esperti e aziende farmaceutiche...

L’era COVID ha lasciato il giornalismo con le ossa rotte: da Quarto Potere a porta-microfono.
I comunicati stampa delle aziende in prima pagina, gli amministratori delegati chiamati a pontificare su complesse politiche sanitarie. Verifica? Nessuna...

E mentre molti colleghi amplificavano le conferenze stampa del governo, i “fact-checker” si occupavano del resto.
Come se analisi, prove e verifiche non fossero il sale del giornalismo, a queste figure stravaganti è stato delegato il compito di certificare la Verità.
Nel culto dell’esperto in camice bianco, è nato il ministero orwelliano della “Scienza Vera”...

Un inquietante miscuglio di giornalisti scientifici ed esperti improvvisati, il mondo dei fact-checker pandemici ha visto la collaborazione di governi, ONG, star del giornalismo investigativo, servizi segreti e social media.
Infiniti sono i disastri causati da questa macchina della propaganda che ha creato, gestito e governato la crisi.
Appoggiati dai fact-checker, i giornalisti sono caduti in trappole orchestrate dagli uffici stampa di aziende e governi...

Il vecchio vizio di trovare formule accattivanti è stato fatale al giornalismo, e ha generato mostri: “no vax”, “no mask”, “negazionista”.
Neologismi che hanno diviso la società e sono stati affibbiati anche ad accademici di fama.
Persone riconosciute dalle agenzie regolatorie come danneggiate dai vaccini, etichettate come “no vax”...

Da missione di servizio pubblico, il giornalismo si è trasformato in una macchina infernale per manipolare le masse, alimentando l’odio verso il prossimo.
Tra le creature inquietanti del giornalismo pandemico ci sono i disobbedienti, a cui si possono togliere i diritti fondamentali.
Giornalismo come braccio armato del potere, che demonizza chi fa domande o dissente...

Giornalisti trasformati in censori, giudici, esecutori di sentenze.
Il giornalismo porta a casa da questa esperienza un corteo di errori. Alcuni clamorosi, molti imbarazzanti.
La crisi dei media ne esce aggravata, perché la sfiducia verso un giornalismo che tradisce la propria missione è inevitabile.