Scienza e democrazia: una riflessione

L’importanza dell’interdipendenza: i punti d’incontro e i valori condivisi

Il rapporto tra metodo scientifico e democrazia non è esterno o accidentale. Non si tratta soltanto del fatto che la democrazia, ogni tanto, consulta la scienza per prendere decisioni migliori.

Il punto più profondo è che entrambi dipendono da pratiche affini: pubblicità delle ragioni, possibilità di critica, revisione degli errori, pluralità dei punti di vista, controllo reciproco e responsabilità verso una comunità più ampia.

Per questo si può parlare di interdipendenza.

Il metodo scientifico non coincide con un insieme rigido di passaggi. È, piuttosto, un sistema di controllo dell’errore: ipotesi esposte al vaglio pubblico, prove replicabili, obiezioni, revisione tra pari, confronto fra interpretazioni concorrenti.

La sua forza non sta nell’infallibilità dei singoli scienziati, ma nel fatto che nessuna affermazione dovrebbe valere per autorità pura.

Parallelamente, anche la democrazia, nel suo senso migliore, non coincide con il semplice voto di maggioranza: vive, o dovrebbe vivere, di discussione pubblica, di conflitto regolato, di verifica delle decisioni, di possibilità di opposizione e di correzione.

In entrambi i casi, la qualità dipende dall’esistenza di istituzioni che rendano possibile il dissenso senza distruggere la cooperazione.

Da qui una prima tesi: il metodo scientifico ha una struttura in parte democratica perché richiede critica organizzata, trasparenza argomentativa e apertura alla revisione.

Quando la critica viene soffocata, quando contano solo gerarchie chiuse o interessi opachi, la scienza dà il peggio di sé.

Non a caso, una parte importante della filosofia della scienza contemporanea insiste sul carattere sociale dell’oggettività: un’oggettività che non è solo neutralità interiore del ricercatore, ma dipende anche da condizioni collettive che permettono di far emergere errori, limiti e presupposti impliciti.

Una seconda tesi è speculare alla prima: la democrazia moderna non può fare a meno della scienza. Le società contemporanee deliberano su vaccini, clima, energia, rischi industriali, intelligenza artificiale, dati sanitari, biotecnologie.

Su questi temi, decidere senza sapere sarebbe irresponsabile. La democrazia ha dunque bisogno di conoscenza affidabile, competenza tecnica e buone istituzioni dell’expertise.

Ma qui nasce la tensione decisiva: se le decisioni pubbliche devono essere informate dalla scienza, come si può evitare che la competenza si trasformi in tecnocrazia?

La risposta non è né nel governo degli esperti né nel sospetto sistematico verso gli esperti.

Un conto è riconoscere che alcune questioni richiedono competenze specialistiche; un altro è pensare che, da sole, le competenze possano decidere fini, priorità e sacrifici accettabili.

La scienza può chiarire scenari, nessi causali, margini di incertezza e conseguenze probabili. Non può, da sola, stabilire che cosa una collettività debba considerare giusto, equo o tollerabile.

La democrazia resta il luogo privilegiato in cui discutere i fini; la scienza contribuisce soprattutto a illuminare i mezzi, i vincoli, gli scenari possibili e gli effetti collaterali.

Per capire l’interdipendenza bisogna allora rifiutare due illusioni opposte.

La prima è l’illusione della scienza “value-free”, totalmente separata dai valori, ossia dai giudizi di valore. Una vasta letteratura ha mostrato che, specie nei contesti applicati e di policy, i valori entrano nella ricerca quando si decide quali rischi considerare più gravi, quanta evidenza sia sufficiente per agire, quali errori siano più costosi, quali domande meritino priorità.

Questo non significa che “vale tutto” o che scienza e opinione si equivalgano. Significa, invece, che l’integrità scientifica richiede regole pubbliche per gestire in modo controllato il ruolo dei valori.

La seconda è l’illusione della sovranità assoluta dell’opinione pubblica su questioni altamente tecniche.

Una democrazia non funziona meglio se ignora la competenza o la tratta come un ostacolo. Funziona meglio quando costruisce un rapporto corretto tra competenza, rappresentanza e partecipazione.

Alcuni autori sostengono che una buona democrazia deve affidarsi a una expertise ben costituita, ma, al tempo stesso, deve inserirla in procedure pubbliche di giustificazione e responsabilità.

Il punto di equilibrio sta nel riconoscere che la legittimità democratica della scienza non nasce dal mito della neutralità perfetta, ma da istituzioni che rendano l’expertise controllabile, criticabile e orientata a valori pubblicamente discutibili.

Per questo è stato proposto che la fiducia pubblica nella scienza poggi non su una pretesa purezza avalutativa, ma su valori democratici: apertura, accountability, giustificabilità e attenzione ai soggetti toccati dalle decisioni.

Su questo sfondo, il caso della pandemia da COVID-19 è molto istruttivo. In quel contesto le democrazie hanno avuto bisogno degli esperti in modo immediato: epidemiologi, virologi, statistici, sanitaristi.

Senza modelli, dati clinici e analisi del contagio, nessuna decisione avrebbe avuto basi solide.

Ma la pandemia ha mostrato anche il limite dell’autorità epistemica degli esperti.

Le decisioni su lockdown, priorità vaccinali, chiusura delle scuole, triage o obblighi sanitari non erano mai solo tecniche; implicavano giudizi di valore su libertà, uguaglianza, vulnerabilità e accettabilità del rischio.

Inoltre, quando le evidenze cambiavano rapidamente, la comunicazione pubblica dell’incertezza diventava parte della legittimità democratica, non un suo difetto.

La fiducia non dipendeva solo dall’accuratezza scientifica, ma anche dal rapporto tra esperti, governi e cittadini.

Anche il cambiamento climatico mostra bene perché scienza e democrazia si richiedano a vicenda.

Il clima è un caso tipico in cui gli esiti sono incerti in dettaglio, ma i costi dell’inazione possono essere altissimi. In contesti del genere la scienza non può limitarsi a fornire un numero finale o un oracolo neutrale.

Deve esplicitare incertezze, scenari e assunzioni, mentre la politica deve decidere come distribuire rischi e costi.

In questa prospettiva, quando i fatti sono incerti, i valori contestati e le poste in gioco elevate, la qualità della decisione migliora se la comunità di valutazione si allarga: non per sostituire la competenza, ma per integrare conoscenze situate, interessi colpiti e forme di controllo pubblico.

Il tema ritorna oggi nel governo dell’intelligenza artificiale. Gli algoritmi usati in ambiti pubblici – selezione, giustizia, credito, sanità, istruzione – possono apparire neutrali proprio perché tecnici.

Ma qui il rischio tecnocratico è forte: si può confondere efficienza del calcolo con legittimità della decisione.

La letteratura sulla governance dell’IA insiste invece su accountability, trasparenza, giustificazione pubblica e possibilità di contestazione.

La trasparenza, tuttavia, non è solo la banale apertura del codice sorgente. Conta anche la possibilità, per i cittadini, di capire perché una decisione è stata presa, quali standard la guidano e chi ne risponde.

Questo mostra di nuovo l’interdipendenza: senza competenza tecnica non si governano i sistemi complessi; senza istituzioni democratiche la tecnica non sa da sola quali usi siano accettabili.

La stessa idea è stata sviluppata anche nel dibattito sulla cosiddetta responsible innovation.

In presenza di tecnologie emergenti, non basta chiedersi se qualcosa sia possibile. Occorre chiedersi, piuttosto, chi decide gli scopi dell’innovazione, chi sopporta i rischi, chi resta escluso dalla definizione dei problemi.

Un quadro – che si deve a Stilgoe – propone quattro dimensioni: anticipazione, riflessività, inclusione e responsiveness.

In forma semplificata, queste dimensioni possono essere così rappresentate: immaginare gli effetti futuri, avere chiari i propri presupposti, includere voci diverse e rendersi capaci di cambiare rotta.

Sono tutte condizioni che avvicinano il buon governo della scienza alle esigenze della democrazia.

Questo non significa idealizzare la partecipazione. Non ogni coinvolgimento del pubblico migliora automaticamente la qualità della conoscenza. La partecipazione può essere simbolica, diseguale o manipolata.

La citizen science, per esempio, rafforza sia la scienza sia la democrazia solo quando i cittadini non sono usati come semplici raccoglitori di dati, ma possono incidere anche sulle domande, sulle priorità e sull’interpretazione dei risultati.

Inoltre, se non si affrontano le ingiustizie epistemiche (quella testimoniale, che non attribuisce a tutti la stessa credibilità, e quella ermeneutica, che non comprende il pensiero di tutti), anche processi apparentemente inclusivi rischiano di ascoltare sempre gli stessi gruppi sociali.

A queste considerazioni segue una conclusione netta.

Scienza e democrazia non vanno confuse, perché hanno funzioni diverse: la prima produce conoscenza controllata; la seconda legittima decisioni collettive tra fini in conflitto.

Ma non vanno neppure separate troppo. Una scienza chiusa, opaca e irresponsabile perde affidabilità pubblica. Una democrazia che umilia il sapere esperto si espone all’arbitrio, alla propaganda e alla cattiva decisione.

L’interdipendenza sta qui: il metodo scientifico ha bisogno di condizioni democratiche per funzionare bene e la democrazia ha bisogno della scienza per non deliberare al buio.