Paolo Costa

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Dati, big data e intelligenza artificiale: bibliografia tascabile

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Un elenco ragionato di manuali e saggi scritici su intelligenza artificiale, paradigma della calcolabilità e società algoritmica, divisi per area tematica. Approfondimenti utili per gli studenti del mio corso Big data e algoritmi di apprendimento: conoscenza, informazione, potere.

Quella che segue è una selezione ragionata di monografie e articoli su big data e intelligenza artificiale. Non una bibliografia completa (che non avrebbe senso), ma un compendio bibliografico rivolto principalmente – ma non esclusivamente – agli studenti del corso di laurea in Comunicazione dell’Università di Pavia che seguono il mio insegnamento Big data e algoritmi di apprendimento: conoscenza, informazione, potere.

Scienza dei dati e statistica

  • Andrew Bell et al., Making Sense of Data in the Media, London, SAGE, 2020.
  • Carl T. Bergstrom, Jevin D. West, Calling Bullsh*t. The Art of Scepticism in a Data-Driven World, New York NY, Allen Lane, 2020.
  • Elena Llaudet, Kosuke Imai, Data Analysis for Social Science. A Friendly and Practical Introduction, Princeton NJ – Oxford, Princeton University Press, 2023.
  • Eric Siegel, Predictive Analytics. The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die, Hoboken NJ, Wiley, 2016.
  • Nate Silver, The Signal and the Noise. The Art and Science of Prediction, New York NY, The Penguin Press, 2012.
  • David Spiegelhalter, The Art of Statistics. Learning from Data, London, Pelican Books, 2019.
  • Ronald E. Walpole et al, Probability & Statistics for Engineers & Scientists, Boston MA, Prentice Hall, 2012.
  • Larry Wasserman, All of Statistics. A Concise Course in Statistical Inference, Berlin, Springer, 2004.

Big Data e intelligenza artificiale (monografie introduttive e storia)

  • Margherita Benzi, Il ragionamento incerto. Probabilità e logica in intelligenza artificiale, Milano, FrancoAngeli, 1977.
  • Bruno Codenotti, Mauro Leoncini, La rivoluzione silenziosa. La grandi idee dell’informatica alla base dell’era digitale, Torino, Codice, 2021.
  • Daniel Crevier, AI: The tumultuous history of the search for artificial intelligence, London / New York NY, Basic Books, 1993.
  • Giuseppe D’Acquisto, Intelligenza artificiale. Elementi, Torino, Giappichelli, 2021.
  • Nils J. Nilsson, The quest for artificial intelligence: A history of ideas and achievements, Cambridge, Cambridge University Press, 2010.
  • Alfio Quarteroni, L’intelligenza creata. L’AI e il nostro futuro, Milano, Hoepli, 2025.
  • Yuval Shafer, A history of modern computing, Cambridge MA, MIT Press, 1996.

Big Data e intelligenza artificiale (manuali tecnici)

  • Ottavio Calzone, Machine learning. Introduzione all’apprendimento automatico, senza indicazione di luogo, Faraday Keen, 2018.
  • Murat Durmus, A Primer to the 42 Most Commonly Used Machine Learning Algorithms (With Code Samples), indipendently published on Amazon, 2023.
  • Steven Finlay, Artificial Intelligence and Machine Learning for Business: A No-Nonsense Guide to Data Driven Technologies, Londra, Relativistic, 2018.
  • Philip L. Frana, Michale J. Klein (a cura di), Encyclopedia of Artificial Intelligence. The Past, Present and Future of AI, New York NY – London, Bloomsbury Academic, 2024.
  • Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Deep Learning, Cambridge MA, MIT Press, 2016.
  • Astrid Howe, Artificial Intelligence for Beginners: An Introduction to Machine Learning, Neural Networks, and Deep Learning, Astrid Howe, 2023.
  • Judith Hurwitz, Daniel Kirsch, Machine Learning for Dummies (IBM Limited Edition), Hoboken NJ, John Wiley & Sons, 2018.
  • Yann LeCun, Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton, Deep learning, in: “Nature”, 521, 7553 (2015) : pp. 436‑444.
  • Roberto Marmo, Algoritmi per l’intelligenza artificiale. Progettazione dell’algoritmo, dati e machine learning, neural network, deep learning, Milano, Hoepli, 2024 (seconda edizione).
  • Judea Pearl, Probabilistic reasoning in intelligent systems: Networks of plausible inference, San Mateo CA, Morgan Kaufmann, 1988.
  • Alec Radford et al., Improving language understanding by generative pre‑training, San Francisco CA, OpenAI, 2018.
  • Alec Radford et al., Language models are unsupervised multitask learners, San Francisco CA, OpenAI, 2019.
  • David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton, Ronald J. Williams, Learning internal representations by error propagation, in David E. Rumelhart, James L. McClelland (a cura di), Parallel distributed processing: Explorations in the microstructure of cognition (vol. 1, pp. 318‑362), Cambridge MA, MIT Press, 1986.
  • Stuart J. Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach. Global Edition, London, Pearson Education, 2021 (trad. it. Intelligenza artificiale. Un approccio moderno, Milano, Pearson, 2021).
  • Claude E. Shannon, A mathematical theory of communication, in “The Bell System Technical Journal”, 27 (3‑4) : 379‑423, 623‑656, 1948.
  • Ashish Vaswani et al., Attention is all you need, in: “Advances in Neural Information Processing Systems” (vol. 30, pp. 5998‑6008), Montrèal, NIPS, 2017.

Big Data e intelligenza artificiale (saggi critici)

  • Cosimo Accoto, Il mondo dato. Cinque brevi lezioni di filosofia digitale, Milano, Egea, 2017.
  • Ajay Agrawal, Joshua Gans, Avi Goldfarb, Power and Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence, Cambridge MA, Harvard Business School, 2022 (trad. it. Potere e previsione. L’economia dirompente dell’intelligenza artificiale, Milano, FrancoAngeli, 2024).
  • Hannes Bajohr (a cura di), Thinking with AI. Machine Learning the Humanities, London, Open Humanities Press, 2025.
  • Margaret. A. Boden (a cura di), The Philosophy of Artificial Intelligence, Oxford, Oxford University Press, 1990.
  • Margaret A. Boden, AI: Its nature and future, Oxford, Oxford University Press, 2016.
  • Margaret. A. Boden, Artificial Intelligence. A Very Short Introduction, Oxford, Oxford University Press, 2018.
  • Luca Bolognini, Follia artificiale. Riflessioni per la resistenza dell’intelligenza umana, Soveria Mannelli CZ, Rubettino, 2018.
  • Ludovico Boratto, Stefano Faralli, Mirko Marras, Giovanni Stilo (a cura di), Bias and Social Aspects in Search and Recommendation, First International Workshop, BIAS 2020, Lisbon, April 14, Cham, Springer, 2020.
  • Nick Bostrom, Superintelligence. Paths, dangers, strategies, Oxford, Oxford University Press, 2014 (trad. it. Superintelligenza. Tendenze, pericoli, strategie, Torino, Bollati Boringheri, 2018).
  • John Brockman (a cura di), Possible Minds. Twenty-Five Ways of Looking at AI, New York, Penguin, 2019.
  • Meredith Broussard, Artificial Unintelligence. How Computers Misunderstand the World, Cambridge MA, MIT Press, 2019.
  • Tom V. Brown et al., Language models are few-shot learners, in “Advances in Neural Information Processing Systems”, 33 (2020), pp. 1877–1901.
  • Erik Brynjolfsson & Andrew McAfee, The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies, New York NY, W. W. Norton & Company, 2016.
  • Massimo Canducci, Empatia artificiale. Come ci innamoreremo delle macchine e perché non saremo ricambiati, Milano, Apogeo, 2025.
  • Dominique Cardon, À quoi revent les algorithmes, Parigi, Seuil, 2015 (trad. it. Che cosa sognano gli algoritmi. Le nostre vite al tempo dei big data, Milano, Mondadori, 2016).
  • Massimo Chiriatti, Incoscienza artificiale. Come fanno le macchine a prevedere per noi, Roma, LUISS University Press, 2021.
  • Kate Crawford, Atlas of AI. Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence, New Haven CT – London, Yale University Press, 2021.
  • Nello Cristianini, Machina Sapiens. L’algoritmo che ci ha rubato il segreto della conoscenza, Bologna, Il Mulino, 2024.
  • Stefano Da Empoli, L’economia di ChatGPT. Tra false paure e veri rischi, Milano, Egea, 2023.
  • Thomas H. Davenport, Julia Kirby, Only Humans Need Apply: Winners and Losers in the Age of Smart Machines, New York, HarperCollins, 2016.
  • Pedro Domingo, The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World, New York NY, Basic Books, 2015 (trad. it. L’algoritmo definitivo. La macchina che impara da sola e il futuro del nostro mondo, Torino, Bollati Boringhieri, 2016).
  • Hubert L. Dreyfus, Alchemy and Artificial Intelligence, Santa Monica CA, RAND, 1965.
  • Hubert L. Dreyfus, What Computers Can’t Do: A Critique of Artificial Reason, New York NY, Harper and Row, 1972.
  • Luciano Floridi, The logic of information: A theory of philosophy as conceptual design, Oxford, Oxford University Press, 2019.
  • Luciano Floridi, Federico Cabitza, Intelligenza artificiale. L’uso delle nuove macchine, Milano, Bompiano, 2021.
  • Luciano Floridi, Etica dell’intelligenza artificiale. Sviluppi, opportunità, sfide, Milano, Cortina, 2022.
  • Luciano Floridi, The Ethics of Artificial Intelligence. Principles, Challenges, and Opportunities, Oxford, Oxford University Press, 2023.
  • Luciano Floridi, Anna C. Nobre, Anthropomorphising machines and computerising minds: the crosswiring of languages between Artificial Intelligence and Brain & Cognitive Sciences, Centre for Digital Ethics (CEDE) Research Paper Series, 27 marzo 2024, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4738331.
  • Franklin Foer, World Without Mind: The Existential Threat of Big Tech, New York, Penguin, 2017 (trad. it. I nuovi poteri forti. Come Google, Apple, Facebook e Amazon pensano per noi, Milano, Longanesi, 2018).
  • Hannah Fry, Hello World. How to be Human in the Age of the Machine, London, Black Wsan, 2019 (trad. it., Hello World. Essere umani nell’era delle macchine, Torino, Bollati Boringhieri, 2019).
  • Paolo Gallina L’anima delle macchine. Tecnodestino, dipendenza tecnologica e uomo virtuale, Bari, Dedalo, 2015.
  • Paolo Gallina, La mente liquida. Come le macchine condizionano, modificano o potenziano il cervello, Bari, Dedalo, 2019.
  • Noah Giansiracusa, How Algorithms Create and Prevent Fake News. Exploring Social Media, Deepfakes, GPT-3, and More, Acton MA, Apress, 2021.
  • Martin Hähnel, Regina Mller (a cura di), A Companion to Applied Philosophy of AI, Hoboken NJ, Wiley-Blackwell, 2025.
  • Dan Hendrycks, Introduction to AI Safety, Ethics and Society, Milton Park, Taylor & Francis, 2024, www.aisafetybook.com.
  • Ana Iwathaki, Anuradha Vikam (a cura di), The Institute for Other Intelligences, Los Angeles CA, X Artists Books, 2022.
  • Philip Larrey, Artificial Humanity. An Essay on the Philosophy of Articial Intelligence, Roma, IF Press, 2019.
  • Kai-Fu Lee, AI Superpowers. China, Silicon Valley and the New World Order, Boston – New York, Houghton Mifflin Harcourt, 2018.
  • Leone XIV, Magnifica humanitas. Lettera enciclica sulla custodia della persona umana nel tempo dell’intelligenza artificiale, Città del Vaticano, Libreria Editrice Vaticana, 2026.
  • Gary Marcus, Ernest Davis, Rebooting AI. Building Artificial Intelligence We Can Trust, Pantheon, New York, 2019.
  • Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cuckier, Big Data: A Revolution that Will Transform how We Live, Work, and Think, Boston MA, Hartcourt, 2013 (trad. it. Big data. Una rivoluzione che trasformerà il nostro modo di vivere e già minaccia la nostra libertà, Milano, Garzanti, 2013)
  • Pamela McCorduck, Machines Who Think: A Personal Inquiry into the History and Prospects of Artificial Intelligence, London, Routledge, 2004.
  • Michele Mezza, Algoritmi di libertà. La potenza del calcolo tra dominio e conflitto, Roma, Donzelli, 2018.
  • Melanie Mitchell, Artificial intelligence: A guide for thinking humans, New York NY, Farrar, Straus and Giroux, 2019.
  • Evgeny Morozov, To Save Everything, Click Here: The Folly of Technological Solutionism, New York, PublicAffairs, 2013.
  • Helga Nowotny, In AI We Trust: Power, Illusion and Control of Predictive Algorithms, Cambridge, Polity, 2021 (trad. it. Le macchine di Dio. Gli algoritmi predittivi e l’illusione del controllo, Roma, LUISS University Press, 2021).
  • Mark O’Connell, To Be a Machine: Adventures Among Cyborgs, Utopians, Hackers, and the Futurists Solving the Modest Problem of Death, New York, Doubleday, 2017 (trad. it. Essere una macchina. Un viaggio attraverso cyborg, utopisti, hacker e futurologi per risolvere il modesto problema della morte, Milano, Adelphi, 2018).
  • Jun Otsuka, Thinking About Statistics, The Philosophical Foundations, New York NY – London, Routledge, 2023.
  • Domenico Parisi, Simulazioni. La realtà rifatta nel computer, Bologna, Il Mulino, 2001.
  • Frank Pasquale, The Secret Algorithms That Control Money and Information, Harvard, Harvard University Press, 2015.
  • Frank Pasquale, New Laws of Robotics: Defending Human Expertise in the Age of AI, Cambridge MA, Harvard University Press, 2020 (trad. it. Le nuove leggi della robotica. Difendere la competenza umana nell’era dell’intelligenza artificiale, Roma, Luiss University Press, 2021).
  • Matteo Pasquinelli, The Eye of the Master. A Social History of Artificial Intelligence, London – New York NY, Verso, 2023.
  • Tommaso Poggio, Marco Magrini, Cervelli Mente Algoritmi. Il mistero dell’intelligenza naturale, gli enigmi di quella artificiale, Milano, Sperling & Kupfer, 2024.
  • Nick Polson, James Scott, AIQ: How People and Machines Are Smarter Together, St. Martin’s Press, New York, 2018 (trad. it. Numero intelligenti. La matematica che fa funzionare l’intelligenza artificiale di Google, Facebook, Apple & Co, DeA Planeta Libri, Milano, 2019).
  • Stefano Quintarelli (a cura di), Intelligenza artificiale. Cos’è davvero, come funziona, che effetti avrà, Torino, Bollati Borigheri, 2020.
  • Giuseppe Riva, Antonella Marchetti (a cura di), Humane Robotics. A Multidisciplinari Approach Towards the Development of Homane-Centered Technologies, Milano, Vita e Pensiero, 2022.
  • Giuseppe Riva, Massimo Chiriatti (a cura di), Human Artificial Intelligence. From Foundations to Applications and Policy Framework, Milano, Vita e Pensiero, 2025.
  • Éric Sadin, L’intelligence artificielle ou l’enjeu du siècle. Anatomie d’un antihumanisme radical, Parigi, L’échappée, 2018 (trad. it. Critica della ragione artificiale. Una difesa dell’umanità, Roma, LUISS University Press, 2019).
  • Susan Schneider, Artificial You. AI and the Future of Your Mind, Princeton NJ – Oxford, Princeton University Press, 2019.
  • Domenico Talia, La società calcolabile e i big data. Algoritmi e persone nel mondo digitale, Soveria Mannelli CZ, Rubettino, 2018.
  • Igor Tulchinsky, Christopher E. Mason, The Age of Prediction. Algorithms, AI, and the Shifting Shadows of Risk, Cambridge MA, The MIT Press, 2023.
  • Chiara Valerio, La matematica è politica, Einaudi, Torino, 2022.
  • Francesco Varanini, Trattato di informatica umanistica. Vol. 1: Macchine per pensare. L’informatica come prosecuzione della filosofia con altri mezzi, Milano, Guerini & Associati, 2015.
  • Francesco Varanini, Le cinque leggi bronzee dell’era digitalie e perché conviene trasgredirle, Milano, Guerini & Associati, 2020.
  • Francesco Varanini, Splendori e miserie delle intelligenze artificiali alla luce dell’umana esperienza, Milano, Guerini & Associati, 2024.
  • Toby Walsh, Machines Behaving Badly: The Morality of AI, Cheltenham, The History Press, 2022.
  • Toby Walsh, Faking It. Artificial Intelligence in a Human World, Cheltenham, The History Press, 2023.
  • Joseph Weizenbaum, Computer power and human reason: From judgment to calculation, New York NY, W. H. Freeman & Co., 1976.

Il concetto di computabilità dei problemi in filosofia e matematica

  • David Harel & Yishai Feldman, Algorithmics. The Spirit of Computing, Harlow, Addison-Wesley & Pearson Education, 2004 (terza edizione).
  • Jobst Landgrebe, Barry Smith, Why Machines Will Never Rule the World: Artificial Intelligence Without Fear, New York NY, Routledge, 2023.
  • John Searle, Minds, Brains, and Programs, in «Behavioral and Brain Sciences», 3, 3, 1980, pp. 417-457.
  • Michael Sipser, Introduction to the Theory of Computation, Boston MA, Cengage Learning, 2023 (terza edizione).
  • Alan M. Turing, On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem, in Proceedings of the London Mathematical Society, 58, novembre 1936, pp. 230-256.
  • Alan M. Turing, Computing Machinery and Intelligence, in «Mind», LIX, ottobre 1950, pp. 433-460, DOI: https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433.
  • Joseph Weisbaum, On the impact of the Computer on the Society: How Does One Insult a Machine?, in «Science», 176 (1972), pp. 609-614.

Il problema della coscienza

  • Todd E. Feinberg, Jon M. Mallatt, The Ancient Origins of Consciousness. How the Brain Created Experience, Boston MA, The MIT Press, 2016.
  • Todd E. Feinberg, Jon M. Mallatt, Consciousness Demystified, Boston MA, The MIT Press, 2018.
  • John von Neumann, The Computer and the Brain, New Haven CT, Yale University Press, 1958.
  • Stuart Russell, Human Compatible. Artificial Intelligence and the Problem of Control, New York, Viking, 2019.
  • John Searle, Coscienza, linguaggio, società, Torino, Rosenberg & Sellier, 2016, https://books.openedition.org/res/303.
  • Alwyn Scott, Stairway to the Mind. The Controversial New Science of Consciousness, New York NY, Copernicus, 1995, https://doi.org/10.1007/978-1-4612-2510-2.

Cervello umano, reti neurali e transformer

NLP e transformer

Intelligenza artificiale generativa e linguaggio naturale

  • Giovanni Acerboni, Parola mia. Manuale di scrittura professionale con il supporto delle intelligenze artificiali del linguaggio, Milano, FrancoAngeli, 2025.
  • Giuseppe Antonelli, Storia brevissima (ma molto intensa) dell’IA-taliano, in «Lingue e culture dei media», 9, 1 (2025).
  •  Giuseppe Antonelli, Alfabit. L’italiano digitale dagli SMS all’IA, Bologna, il Mulino, 2026.
  • Naomi S. Baron, Who Wrote This?: How AI and the Lure of Efficiency Threaten Human Writing, Stanford CA, Stanford University Press, 2023.
  • Mark Coeckelbergh, David J. Gunkel, Communicative AI: A Critical Introduction to Large Language Models, Cambridge, Polity, 2025.
  • Paolo Costa, ChatGPT e la verità sul terremoto di Messina, in «Paolocosta.net», 7 settembre 2025.
  • Alfio Ferrara, Le macchine del linguaggio. L’uomo allo specchio dell’intelligenza artificiale, Torino, Einaudi, 2025.
  • Christopher Summerfield, These Strange New Minds. Ho AI Learned to Talk and What It Means, New York NY, Viking, 2025.
  • Guido Vetere, Intelligenze aliene. Linguaggio e vita degli automi, Roma, Luca Sassella Editore, 2025.
  • Leif Weatherby, Language Machines: Cultural AI and the End of Remainder Humanism, Minneapolis MN, University of Minnesota Press, 2025.

L’impatto dell’intelligenza artificiale sull’economia e il lavoro

  • Aaron Benanav, Automation and the Future of Work, London – New York NY, Verso, 2020.
  • Executive Office of the President, Big Data: Seizing Opportunities, Preserving Values, The White House, 2014.
  • Ewa Luger, Marianthe Stavridou (a cura di), The impact of Artificial Intelligence on our societies, Brussels, European Commission, 2026.
  • Carlo Sini, L’uomo, la macchina, l’automa. Lavoro e conoscenza tra futuro prossimo e passato remoto, Torino, Bollati Boringhieri, 2009.

L’impatto dell’intelligenza artificiale sul sistema dell’informazione

  • Paolo Costa, Motori di ricerca e social media: i nuovi filtri nell’ecosistema dell’informazione online e il potere oscuro degli algoritmi, in Giulia Avanzini, Giuditta Matucci (a cura di), L’informazione e le sue regole. Libertà, pluralismo e trasparenza, Napoli, Editoriale Scientifica, 2016, 251-272.
  • Paolo Costa, Debolezze algoritmiche, umane fragilità. Tecnologie di apprendimento automatic e bias cognitivi nei dispositivi di selezione dei contenuti online, in Giulia Avanzini, Giuditta Matucci, Lucia Musselli (a cura di), Informazione e media nell’era digitale, Milano, Giuffrè Francis Lefebvre, 2019, pp. 355-378.
  • Paolo Costa, È l’ora della GEO. Che fine fa la SEO?, in «LinkedIn», 10 giugno 2025: https://www.linkedin.com/pulse/%C3%A8-lora-della-geo-che-fine-fa-la-seo-paolo-costa-jmlff/.
  • Paolo Costa, La guerra della ricerca online: come l’intelligenza artificiale potrebbe riscrivere il futuro del Web, in «Paolo Costa. Media Arte Tecnologia», 3 dicembre 2025.
  • Paolo Costa, Deep Search e ricerca nel Web con LLM: ottenere risultati più effidabili è possibile, in «Paolo Costa. Media Arte Tecnologia», 15 dicembre 2025.
  • Eli Parisier, The Filter Bubble: What the Internet is Hiding from You, New York, Penguin, 2011 (trad. it. Il filtro. Quello che internet ci nasconde, Milano, Il Saggiatore, 2012).

L’impatto dell’intelligenza artificiale sulla ricerca scientifica

  • Sabina Leonelli, La ricerca scientifica nell’era dei Big Data, Roma, Meltemi, 2018.

Intelligenza artificiale, didattica, formazione e apprendimento umano

  • Richard Cytowic, Your Stone Age Brain in the Screen Age: Coping with Digital Distraction and Sensory Overload, Cambridge MA, MIT Press, 2024 (trad. it.. Un cervello dell’età della pietra nell’era degli schermi. Affrontare distrazione e ansia senza farsi travolgere, Milano, Apogeo, 2025).
  • Vittorio Gallese, Strfano Moriggi, Pier Cesare Rivoltella, Oltre la tecnofobia. Il digitale dalle neuroscienze all’educazione, Milano, Raffaello Cortina Editore, 2025.
  • Italo Piroddi, Il superpotere dell’apprendimento con l’AI, Milano, FrancoAngeli, 2025.
  • Pier Cesare Rivoltella, Neurodidattica. Insegnare al cervello che apprende, Milano, Raffaello Cortina Editore, 2024.

Big data, intelligenza artificiale e scienze della vita

L’intelligenza artificiale nell’immaginario collettivo e nella rappresentazione artistica

  • Stephen Cave, Kanta Dihal, AI narratives: A history of imaginative thinking about intelligent machines, Oxford, Oxford University Press, 2020.   
  • Stephen Cave, Kanta Dihal (a cura di), Immaging AI. How the World Sees Intelligent Machines, Oxford, Oxford University Press, 2023.
  • Ed Finn, What Algorithms Want. Immagination in the Age of Computing, Cambridge MA, The MIT Press, 2017.
  • Michael J. Paulus, Jr., Artificial Intelligence and the Apocalyptic Imagination. Artificial Agency and Human Hope, Eugene OR, Cascade Books, 2023.

Creatività algoritmica e uso dell’intelligenza artificiale nell’arte e nella letteratura

  • Sofian Audry, Art in the Age of Machine Learning, Cambridge MA, The MIT Press, 2021.
  • Charles Bernstein, Davide Balula, Poetry Has No Future Unless It Comes to an End. Poems of Artificial Intelligence, Roma, Nero, 2023.
  • Margaret A. Boden (a cura di), Dimensions of Creativity, Cambridge MA, The MIT Press, 1994.
  • Tiziana Catarci, Agnese Macori, Daniel Raffini (a cura di), Letteratura e intelligenza artificiale. Un dialogo interdisciplinare, Roma, Lithos, 2026.
  • Miles C. Coleman, The Rhetoric of Computational Performance, Columbia SC, University of South Carolina, 2023.
  • Paolo Costa, Perec: esplorare il potenziale della lingua e della letteratura, non dell’intelligenza artificiale, in «Paolo Costa. Media Arte Tecnologia», 26 gennaio 2026.
  • Marcus Du Sautoy, The Creativity Code. How AI is Learning to Write, Paint and Think, London, 4th Estate, 2019.
  • Marcus De Sautoy, The Creativity Code. Art and Innovation in the Age of AI, Cambridge MA, Cambridge University Press, 2019.
  • Lev Manovich, AI Aesthetics, Moscow, Stelka Press, 2019; ed. it. L’estetica dell’intelligenza artificiale, Roma, Luca Sossella Editore, 2020.
  • Lev Manovich, Emanuele Arielli, Artificial aesthetics: Generative AI, Art and Visual Media, 2024; ed. it. Roma, Luca Sossella Editore, 2026.
  • Arthur I. Miller, The Artist in the Machine. The World of AI-Powered Creativity, Cambridge MA, The MIT Press, 2020.
  • Emanuela Patti, Opera aperta. Italian Electronic Literature from the 1960s to the Present, Oxford – New York NY, Peter Lang, 2022.
  • Andrea Prencipe, Massimo Sideri, Il visconte cibernetico. Italo Calvino e il sogno dell’intelligenza artificiale, Roma, LUISS University Press, 2023.
  • Dennis Y. Tenen, Plain Text. The Poetics of Computation, Stanford CA, Stanford University Press, 2017.
  • Dennis Y. Tenen, Literary Theory for Robots: How Computers Learned to Write, New York NY, Norton, 2024.
  • Florent Vinchon et al., Artificial Intelligence & Creativity: A Manifesto for Collaboration, in «The Journal of Creative Behavior», 57 (2023), n. 4, pp. 472-484.
  • Eckart Voigt et al. (a  cura di), Artificial Intelligence – Intelligent Art? Human-Machine Interaction and Creative Practice, Bielefeld, Transcript, 2024.
  • Zhuohao Wu et al., AI Creativity and the Human-AI Co-Creation Model, in Masaaki Kurosu (a cura di), Human-Computer Interaction: Theory, Methods and Tools, Cham, Springer, 2021, pp. 171-190.

Big data, intelligenza artificiale e cornici normative

  • Amit Datta, Michael Carl Tschantz, Anupam Datta, Automated Experiments on Ad Privacy Settings, in “Proceedings on Privacy Enhancing Technologies 2015”, 2015 (1), 92–112.
  • Giulia Finocchiaro, Intelligenza artificiale. Quali regole?, Bologna, Il Mulino, 2024.
  • Antonello Soro, Persone in Rete. I dati tra poteri e diritti, Fazi, Roma, 2018.

Fake news & information disorder

  • AGCOM, News vs. fake nel sistema dell’informazione, 2018 (disponibile online presso il sito dell’AGCOM, qui).
  • Alessandro Dal Lago, Populismodigitale, Milano, Raffaello Cortina Editore, 2017.
  • Francesco Nicodemo, Disinformazia, Venezia, Marsilio, 2017.
  • Giovanni Pitruzzella, Oreste Pollicino, Stefano Quintarelli, Parole e potere. Libertà d’espressione, hate speech e fake news, Milano, Egea, 2017.
  • Giuseppe Riva, Fake news, Bologna, Il Mulino, 2018.
  • Christopher Wylie, Mindf*ck: inside Cambridge Analytica’s plot to break the world. London, Profile Books, 2019 (tr. it. Il mercato del consenso. Come ho creato e poi distrutto Cambridge Analytica, Milano, Longanesi, 2020).

Data visualization, design delle informazioni e infografica

  • Alberto Cairo, L’arte funzionale. Infografica e visualizzazione delle informazioni, Milano-Torino, Pearson, 2013.
  • Samuel Huron, Making with Data. Physical Design and Craft in a Data-Driven World, Boca Raton, CRC Press, 2023.
  • Cole Nussbaumer Knaflic, Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals, Wiley, Hoboken, 2015.
  • Liu Yikun, Dong Zhao, Visual Storytelling. Infographic Design in News, Victoria, Images Publishing, 2015.