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Chi usa il navigatore per risparmiare dieci minuti sta probabilmente contribuendo a farli perdere a tutti gli altri, e adesso c’è una ricerca scientifica che mette numeri su una sensazione che molti automobilisti conoscono bene. Lo studio, pubblicato su Nature Communications e firmato dal CNR-ISTI insieme all’Università di Pisa, mostra che l’uso massiccio delle app di navigazione riduce la diversità dei percorsi del 14% e che, oltre una certa soglia di utenti, peggiora addirittura le emissioni inquinanti invece di abbatterle. La soglia in questione è compresa tra il 60 e l’80% degli automobilisti che usano contemporaneamente un sistema di navigazione. Superato quel confine, i vantaggi ambientali svaniscono o si capovolgono. Detto in modo brutale, più persone si affidano alle stesse app, meno quelle app riescono a essere utili a qualcuno.
Il problema è nell’algoritmo, non nell’automobilista
Il punto critico non è la distrazione di chi guida né la qualità delle mappe. È il modo in cui sono costruiti questi sistemi: gli algoritmi dei navigatori ottimizzano la scelta individuale, non quella collettiva. Ogni utente riceve la strada più veloce in quel preciso istante, ma quando migliaia di persone ricevono lo stesso suggerimento, quella strada smette di essere la più veloce per chiunque.
Dino Pedreschi, professore di informatica all’Università di Pisa e tra gli autori dello studio, lo spiega senza giri di parole: “I sistemi di navigazione concentrano il traffico in una determinata zona perché è la strada più veloce. Ma magari non è la migliore e l’amministrazione deve avere la possibilità di intervenire e chiedere un cambiamento nella logica dell’algoritmo”. Un esempio molto concreto arriva proprio da Pisa. Chi parte dalla stazione per raggiungere la Torre viene indirizzato su via Crispi, perché il navigatore la calcola come la via più rapida, saltando del tutto Corso Italia e Borgo Stretto. All’algoritmo non interessa la bellezza urbana, non interessano i negozi né il flusso turistico. Sa fare una cosa sola, calcolare il percorso più breve.
Casualità nelle rotte e intelligenza artificiale predittiva
La prima soluzione che i ricercatori mettono sul tavolo è sorprendentemente semplice: introdurre una dose di casualità nell’algoritmo, distribuendo in modo randomico le rotte suggerite agli utenti così da evitare che tutti finiscano sullo stesso asse viario. Tecnicamente si può fare già oggi. Però non è la strada più efficace. La svolta vera, secondo Pedreschi, passa dall’intelligenza artificiale usata per anticipare gli effetti del traffico prima che si manifestino. Le sue parole: “Sapendo che per arrivare a destinazione c’è traffico, suggerirebbe una rotta che è un chilometro più lunga ma che, complessivamente, permette di raggiungere l’obiettivo in meno tempo perché attraversa una zona meno trafficata. Crea così un duplice vantaggio: l’utente arriva prima e contribuisce a ridurre la congestione della viabilità”. Un sistema di questo tipo è più complicato da costruire, ma resta alla portata.
Chi decide come si muove una città
Il nodo più difficile, a ben vedere, non è ingegneristico. È culturale e politico. Chi guida vuole arrivare prima, senza troppe filosofie. Convincere quella stessa persona ad accettare un tragitto un po’ più lungo per il bene collettivo richiede un cambio di mentalità che nessuna app può imporre dall’alto. Nel frattempo le grandi piattaforme di navigazione stanno già facendo politica della viabilità urbana al posto dei Comuni, spesso senza nessuna trasparenza sugli effetti aggregati delle loro decisioni algoritmiche. Pedreschi insiste su questo passaggio: “la politica deve farsi sentire e chiedere alle grandi società di IA di assumersi la responsabilità ed essere trasparenti sugli effetti aggregati delle piattaforme”.
Il rischio, senza interventi, è che il navigatore diventi l’unica autorità sulle strade cittadine. “Sceglierà sempre i cammini più brevi, non quelli più belli e non quelli più ecologici”, avverte il professore. Uno scenario in cui cartelli stradali e delibere comunali pesano meno di un algoritmo tarato sul singolo utente. Lo studio del CNR fa suonare un campanello d’allarme che va oltre il traffico: l’IA applicata alla mobilità non è neutrale, e ignorarne le conseguenze collettive significa lasciare che siano le aziende private a ridisegnare le città, un percorso alla volta.
