Il paradosso del pedone e dei passeggeri nella guida automatica (chi decide di salvare l’auto?) vale anche per la politica. E va bene così

Immagine generata da Chat GPT 4

Immaginiamo di essere a bordo di una vettura con guida automatica quando un pedone attraversa senza guardare la strada. A quel punto l’auto, guidata da un algoritmo, deve decidere se sterzare bruscamente salvando la vita al pedone, ma forse non la nostra, oppure fare l’esatto opposto, tirare dritto, salvandoci ma condannando il pedone. In filosofia tutto ciò è noto come “dilemma del carrello” in cui, a differenza della vettura con guida automatica, c’è un tram incontrollato sta per colpire cinque persone legate ai binari. A quel punto la scelta è legata ad un cambio che può deviare il tram su un altro binario dove c’è una sola persona legata. Il dilemma è se deviare il tram, salvando cinque vite a costo di una, o non fare nulla, lasciando che il tram uccida le cinque persone. Ovviamente una risposta non c’è. Così come non c’è una risposta univoca per la guida automatica che deve decidere se prediligere la vita dei passeggeri o dei pedoni. Al punto da diventare un paradosso. Tutto questo vale anche per la politica ed è un bene.

La politica è tutti i giorni alle prese con questo paradosso.

In politica non ci può essere una scelta che accontenta tutti. Semplicemente è impossibile. Ci possono essere scelte che avvantaggiano una parte a discapito dell’altra. Come ci possono essere scelte che appaiono ingiuste ma che celano obiettivi di “interesse generale”. Questo tanto è vero quanto è difficile prevedere l’esito di un provvedimento politico sopratutto in un mondo sempre più interconnesso dove ogni scelta ha un effetto a cascata su campi e settori differenti. Tutto questo, in realtà, è un bene e dimostra come le scelte politiche siano dinamiche e costantemente in moto. Ma dimostra anche che su determinati campi ci può essere un approccio analitico e di analisi che non sostituisce la decisione politica ma la supporta. Soprattutto nel campo delle politiche pubbliche dove un provvedimento può essere in una certa misura misurato e il cui esito può essere previsto. E una buona previsione agirà in una ottica olistica in cui l’effetto possibile negativo del provvedimento sarà bilanciato dall’effetto positivo.

Torniamo all’esempio iniziale dell’auto. Non è possibile stabilire a priori cosa sia giusto fare ma ciò che è possibile fare è prevedere gli effetti al fine, in un approccio olistico, di bilanciare effetti negativi e positivi. Nel paradosso infatti non viene preso in esame l’unico comportamento che l’auto dovrebbe assumere per bilanciare gli effetti: una frenata d’emergenza con tutti i controlli di stabilità attivi per minimizzare il danno al pedone (possibile effetto negativo) e al contempo preservare la vita dei passeggeri (effetto positivo intrinseco nell’essere la guida dell’auto una sostituzione del guidatore umano). Ed è esattamente ciò che può fare una legge di politica pubblica se il suo impatto è misurato prima della sua adozione. Ovviamente non tutte le leggi possono avere dei modelli di simulazione avanzata sia in termini di costi/sviluppo sia in termini di cornice legislativa (sebbene gli uffici studi di Camera e Senato nei dossier forniscono spesso utili informazioni) però quella è una strada che può essere perseguita per rendere più efficace l’azione legislativa.

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