La scienza oltre le riviste: è tempo di liberare la conoscenza?

L’intelligenza artificiale sta trasformando la ricerca e accelerando la produzione di nuovi risultati. Il sistema editoriale, invece, segue ancora un modello nato in un’epoca molto diversa.

Secondo la National Science Foundation, gli articoli scientifici pubblicati nel mondo sono passati da 2,87 milioni nel 2020 a 3,53 milioni nel 2024. Nel settembre 2026 i contributi matematici su arXiv erano più del doppio rispetto a un anno prima. Non sappiamo quanto dipenda dall’AI, ma è plausibile che abbia un ruolo significativo.

In The value of mathematicians in the AI age, Nicola Gigli osserva che, se le macchine produrranno autonomamente nuova matematica, il valore dei matematici sarà sempre più nella capacità di comprendere, interpretare e comunicare la conoscenza. Condivido questa riflessione e vorrei spingermi oltre: ha ancora senso il sistema delle riviste scientifiche?

Il paradosso dell’editoria scientifica

Il modello attuale è contraddittorio. La ricerca è finanziata prevalentemente con risorse pubbliche o istituzionali; gli scienziati scrivono gli articoli e li revisionano gratuitamente. Eppure, le università pagano abbonamenti considerevoli per consultarli. Con l’open access sono spesso gli autori a pagare migliaia di euro per un solo articolo.

L’Università di Bologna aveva previsto nel 2022 circa 5,5 milioni di euro per risorse elettroniche, comprese riviste e banche dati. Nel 2025 il segmento scientifico del gruppo RELX, cui appartiene Elsevier, ha registrato un margine operativo rettificato superiore al 38%.

L’editoria comporta costi reali, ma è difficile giustificare che chi produce, valuta e finanzia la conoscenza debba pagare ancora per accedervi. E il problema non è solo economico: riguarda il potere attribuito alle riviste di stabilire il valore della ricerca.

Chi decide il valore di un articolo?

Un lavoro apparso su una rivista prestigiosa viene spesso considerato importante, mentre risultati originali possono essere trascurati perché pubblicati altrove. Eppure esistono articoli fondamentali su riviste modeste e lavori di scarso interesse su riviste prestigiose.

La peer review può individuare errori, ma non garantisce né la correttezza né l’importanza futura di un risultato. In matematica un’idea marginale può rivelarsi decisiva anni dopo. Perché affidare a due o tre revisori anonimi la decisione su ciò che merita di essere pubblicato?

Un grande arXiv, con un filtro scientifico automatico

Immaginiamo una piattaforma internazionale, evoluzione di arXiv, dove depositare gratuitamente i propri lavori. Sistemi avanzati di intelligenza artificiale, affiancati da strumenti di verifica formale come Lean, potrebbero analizzare le dimostrazioni e segnalare errori o incongruenze. Nei casi in cui il controllo non fosse conclusivo, dovrebbero dichiararne i limiti, senza scambiare l’impossibilità di certificare una prova per la presenza di un errore.

Dopo questo filtro, i lavori sarebbero subito accessibili. La valutazione avverrebbe attraverso commenti pubblici, verifiche indipendenti, correzioni, citazioni e soprattutto l’utilizzo dei risultati. La correttezza di una dimostrazione è, in linea di principio, una questione oggettiva; la sua importanza, invece, non è sempre riconoscibile a priori. È spesso il tempo a mostrarla.

La peer review tradizionale potrebbe lasciare spazio a una verifica automatizzata e a una valutazione pubblica e permanente della comunità.

E i giovani ricercatori? Come valutarli nei concorsi?

Senza riviste, come giudicheremmo i candidati ai concorsi, soprattutto i più giovani? Ma siamo sicuri che il prestigio delle riviste misuri oggi la qualità scientifica?

Le commissioni potrebbero esaminare direttamente i lavori più significativi, con la storia delle verifiche e delle osservazioni ricevute. Per i giovani, il cui impatto non ha ancora avuto tempo di emergere, conterebbero anche l’originalità delle idee, l’autonomia scientifica, i seminari e la capacità di discutere e spiegare i propri risultati.

Richiederebbe più impegno alle commissioni, certo. Ma dovremmo valutare i ricercatori per ciò che sanno e per quello che hanno scoperto, non per il marchio editoriale delle loro pubblicazioni.

Una questione di libertà

L’AI potrebbe aiutare anche a orientarsi in una letteratura sempre più vasta, individuando collegamenti, analogie e possibili errori. Non sostituirebbe il giudizio scientifico, ma ne renderebbe più efficace l’esercizio collettivo.

Una piattaforma gestita da università ed enti di ricerca potrebbe essere finanziata collettivamente, destinando alla ricerca parte delle risorse oggi assorbite dagli editori.

Soprattutto, cambierebbe qualcosa di più profondo: la libertà intellettuale. La logica del publish or perish condiziona la scelta dei problemi, i tempi della ricerca e persino il modo di presentare i risultati. La pubblicazione, da strumento di comunicazione, è diventata troppo spesso un obiettivo in sé.

Non immagino una trasformazione rapida: riviste e classifiche sono radicate nei concorsi e nei finanziamenti. Ma l’intelligenza artificiale potrebbe offrirci l’occasione per rimettere in discussione questo sistema. Perché dovrebbe essere una rivista a decidere se un risultato meriti di essere conosciuto, invece di lasciare che siano la comunità scientifica e il tempo a stabilirne il valore?