Question 1

ANTONELLA GIORDANO A BOOK FOR PEACE INTERNATIONAL - Awards to Culture and Life, to People who work with humility and perseverance for Peace among Peoples

Accepted Answer

BOOKS FOR PEACE non è solo un’iniziativa: è il risultato di un ambizioso progetto di un gruppo di associazioni il cui cuore batte all’unisono, animato da uno spirito altruista e da un immenso desiderio di cambiamento.

Questi visionari non si limitano a sognare un mondo migliore; lo costruiscono ogni giorno, dando vita a storie che ispirano speranza, amore e unità.

Immergiamoci insieme in questo viaggio straordinario, dove ciascuno di noi può diventare un protagonista attivo, contribuendo a scrivere le pagine di un futuro radioso!

Il premio BOOKS FOR PEACE, scaturisce da un progetto di un gruppo di associazioni: FUNVIC (Fundação Universitária Vida Cristã / UNIFUNVIC) – Brasil club Unesco BFUCA sezione Europa, ANASPOL (Associazione Nazionale Agenti Sottufficiali Polizie Locali), IADPES International Academy Diplomatic Pax et Salus, Associazione Nazionale Giudici di Pace. Lo scopo è quello di valorizzare i libri (attraverso un concorso letterario), la cultura, le persone, lo sport, l’arte, che trattano gli argomenti della Pace a tutto tondo, non solo tra i popoli, ma dei popoli: come la violenza di genere, il bullismo, le discriminazioni razziali e religiose, l’integrazione sociale e culturale. Dal 2021 BOOKS for PEACE riceve il Patrocinio dell’UNFPA/Albania e FICLU-Federazione Italiana delle Associazioni e Club per l’UNESCO.

Il prestigioso riconoscimento per la sezione SOCIETÀ  E RELAZIONI UMANE ALLA PROVA DELLA MALATTIA  è stato conferito a Antonella Giordano per l’impegno nella difesa dei diritti umani attraverso la Cultura.

La sua silloge ATTRAVERSANDO EMOZIONI (Falco ed.) – la quinta per non contare le decine di collettanee, le 18 monografie e le migliaia di opere di cui è autrice &#8211; esprime mirabilmente tutto il senso del suo operato.

Ha un senso, afferma il noto giornalista RAI Luigi Saitta, nella sua nota critica alla silloge in un’epoca come quella in cui viviamo, sempre più frenetica, sempre più urlata, sempre più cinica e priva di valori, e soprattutto sempre più tecnologica, dedicarsi ad uno strumento di comunicazione letteraria quale la poesia? Leggendo le liriche di Antonella Giordano parrebbe di sì. Uno stile scarno, essenziale, uno stile che va dritto al cuore del lettore e lo immerge nella realtà del  mondo contemporaneo (quello del terrorismo, quello dei drammi privati, quello delle memorie familiari, della natura). Le idee della poesia, è stato scritto, si sollevano come isole dal mare. Quelle di Antonella sono idee poetiche che conducono verso un approdo sicuro, quello dell’anima.

&#8212;&#8212;&#8212;- &#8212;&#8212;&#8212;- &#8212;&#8212;&#8212;- &#8212;&#8212;&#8212;- &#8212;&#8212;&#8212;-

&#8220;Un caloroso plauso ad Antonella Giordano, nostra stimata collega e condirettrice della testata giornalistica International web Post, per il prestigioso premio BOOKS FOR PEACE! Il riconoscimento è meritato, considerando il suo instancabile impegno nella difesa dei diritti umani attraverso la Cultura. La sua silloge &#8220;ATTRAVERSANDO EMOZIONI&#8221; è un esempio lampante della sua capacità di trasmettere emozioni e valori attraverso la poesia. Un&#8217;onore per la nostra testata giornalistica averla nella nostra famiglia.                                                                                                                                                                                                                                                           Congratulazioni, Antonella!&#8221;  (Attilio miani)

Question 2

POPOLAZIONE MONDIALE CROLLATA ENTRO IL 2064? - Quando la produzione alimentare globale potrebbe essere  insufficiente

Accepted Answer

Nella fiducia che è sempre possibile spostare rapidamente i prodotti alimentari si stima che in media siano state accumulate, per sostenere i consumi, scorte sufficienti per un periodo di tre mesi.

Ma cosa succederà quando la produzione di risorse alimentari diminuirà drasticamente per un periodo più lungo? In pochi se lo chiedono, e a portarci a una situazione del genere potranno essere tante possibili cause: aumento della popolazione, guerre, problemi climatici, malattie delle piante…

Cosa succederebbe se la Terra esaurisse improvvisamente le sue risorse? In molti se lo chiedono, e a portarci a una simile situazione potrebbe essere il progressivo popolamento del pianeta, o anche un collasso climatico. Una possibile risposta arriva da uno studio che, partendo dai vari modelli di crescita della popolazione umana elaborati negli ultimi secoli, analizzando la storia dell&#8217;umanità dal Neolitico a oggi, elaborando alcuni parametri chiave, dimostra che sotto determinate condizioni è possibile  ipotizzare  scenari decisamente poco rassicuranti per certi versi.  Se le risorse naturali disponibili subissero un calo, la  popolazione mondiale potrebbe ridursi drasticamente e molto rapidamente nel giro di pochi decenni, a seconda delle ipotesi assunte con un crollo nel 2064 o 2078.

Non si tratta di una profezia campata in aria su una presunta “fine del mondo”, ma del risultato di un complesso calcolo  basato su un modello matematico molto complesso che, collegando l’evoluzione della popolazione   che dipende dal tasso di crescita e di morte della popolazione, dai meccanismi introdotti per controllarla, dalla disponibilità di risorse naturali e dall’andamento della produzione di risorse, a condizione di determinare alcuni parametri da inserire nel modello, consente di calcolare una simulazione che mette in luce la fragilità della nostra presenza sul pianeta di fronte ai cambiamenti ambientali improvvisi. Lo studio  è stato pubblicato sulla rivista Chaos, Solitons & Fractals, ed è il frutto del lavoro di Alessio Zaccone, fisico teorico presso l&#8217;Università degli studi di Milano, e di Kostya Trachenko, fisico docente alla Queen Mary University of London morto qualche mese fa, di cancro, a 54 anni. [1].

La particolarità di questo modello sta nella sua origine, poiché era stato pensato per la fisica dei sistemi disordinati, ma si è rivelato incredibilmente efficace per decifrare ben dodicimila anni di evoluzione demografica globale. Questo stimando i parametri di base in modo da minimizzare lo scarto con l’andamento reale e poi estrapolando l’andamento nella popolazione nei prossimi decenni. I due studiosi hanno sviluppato una relazione matematica che, cambiando la stima dei parametri nel tempo, consente di simulare  le principali teorie demografiche sviluppate negli ultimi secoli. Cambiando il valore dei parametri nel calcolo ritroviamo il modello di crescita esponenziale di Malthus  che studia le popolazioni isolate con risorse infinite,  l&#8217;equazione logistica di Verhulst, che introduce il limite delle risorse disponibili, e la crescita iperbolica di von Foerster.  Tutti questi modelli si scontrano con una realtà di risorse naturali limitate.

Applicando l&#8217;equazione alle serie storiche di dati, ed elaborando diversi valori dei parametri, i due scienziati hanno visto come il modello descriva fedelmente sia il boom demografico dell&#8217;era industriale sia il rallentamento registrato a partire dal 1970. Il fine della ricerca è  però la simulazioni sul domani, poiché inserendo nel sistema variabili critiche che corrispondano alla presenza di pandemie, guerre per le risorse o disastri climatici che riducono drasticamente la capacità della Terra, il modello ricalcolato mostra  un declino rapidissimo. Lo stesso Zaccone  specifica  che si tratta di una semplice simulazione, ma i risultati fanno  riflettere sul come un modello matematico evidenzi i vincoli esterni che rendono molto sensibile  l&#8217;equilibrio della nostra civiltà ai cambiamenti.

Fortunatamente per la specie Homo Sapiens, limiti alla popolazione che sembravano insormontabili sono stati via via superati: aumento dello sfruttamento di territori prima poco popolati, nuove tecnologie produttive, nuove tecniche agricole, tutti questi fattori hanno permesso di aumentare la produzione delle risorse necessarie per la vita dell’Homo Sapiens. E ci siamo così abituati a questa crescita continua che abbiamo dimenticato i secoli in cui questa crescita è stata limitata, a volte in modo anche catastrofico.

In questa ottica gli innumerevoli conflitti in corso sul pianeta possono anche essere inquadrati come semplici conflitti per le risorse naturali disponibili, che non crescono quanto sarebbe necessario per mantenere la sempre crescente popolazione mondiale.

Oltre a conflitti violenti per appropriarsi delle risorse naturali connesse a un territorio, altri tipi di processi sono stati posti in opera dalla specie Homo Sapiens, e valutandoli dal punto di vista della sostenibilità nel tempo si scoprono effetti a volte opposti al desiderato. Incrementare la produzione di beni è una delle soluzioni ma comporta un incremento nell’uso di risorse naturali che potrebbero essere limitate, come ad esempio i minerali metalliferi. Alcune società puntano sul meccanismo, che l’umanità ha sempre applicato perché spontaneo, di incrementare la popolazione ma questo si scontra con i limiti dell’ambiente. Una soluzione storica è sempre stata l’emigrazione verso zone del Pianeta più “vuote” ma, ormai, il Pianeta non ha più zone che siano contemporaneamente vuote e ricche di risorse. Altra soluzione è favorire l’immigrazione per aumentare la produzione, ma se a farlo è uno Stato che già è importatore netto di beni alimentari sta attuando una politica suicida, perché quando i beni alimentari incontrassero un periodo di scarsità globale ciò si tradurrebbe in una carestia tanto più grave quanto maggiore è stata l’immigrazione.

Una strategia lungimirante sarebbe accrescere le scorte alimentari per soddisfare la domanda ben oltre i 3 mesi attuali, ma fare scorte ha un costo e l’esperienza dimostra che quando si tratta di accollarsi costi tutti fuggono. Tranne cercare di caricarli sulle Pubbliche Amministrazioni, ma quando le stesse Pubbliche Amministrazioni richiedono un incremento di risorse (cioè maggior prelievo fiscale) per finanziare la realizzazione di dette scorte i contribuenti si ribellano perché in media non ne vedono la necessità.

Una soluzione ideale sarebbe che tutti gli Stati contemporaneamente iniziassero a ridurre la popolazione nella stessa percentuale fino ad arrivare a numeri che il Pianeta possa sostenere. Sembra invece che si vada in direzione opposta, con alcuni Stati che invece per rafforzarsi nella contesa cercano di aumentare la propria popolazione, costruendo così tutte le condizioni per un futuro calo improvviso di popolazione dovuto  a cause non certo pacifiche.

[1]     Global population crisis scenarios predicted by a general nonlinear dynamical model

Alessio Zaccone, Kostya Trachenko (deceduto)

[v5] Tue, 26 May 2026 17:39:39 UTC (643 KB)

Journal reference: Chaos, Solitons & Fractals 209, Volume 209, Part 2, August 2026, 118542 (2026)

Question 3

IL COSTO DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE - Crescita Esponenziale della Computazione e Concentrazione Industriale

Accepted Answer

La computazione necessaria per addestrare l’AI è cresciuta esponenzialmente negli ultimi vent’anni globalmente.

Modelli linguistici e multimodali dominano consumi computazionali, superando nettamente altri domini dell’intelligenza artificiale.

Poche aziende tecnologiche controllano infrastrutture necessarie per sviluppare sistemi AI sempre più avanzati.

L’insieme di dati sulla computazione utilizzata per addestrare i principali sistemi di intelligenza artificiale rappresenta una delle migliori fotografie disponibili dell’evoluzione tecnologica dell’AI negli ultimi decenni. La computazione è misurata in petaFLOP (10¹⁵ operazioni in virgola mobile) e consente di valutare quanto “lavoro computazionale” sia stato necessario per addestrare ciascun modello. Sebbene le stime presentino un certo grado di incertezza – soprattutto per i modelli più recenti e proprietari come GPT-4, GPT-5 o Grok – il dataset mostra con grande chiarezza una tendenza fondamentale: la crescita della potenza di calcolo impiegata nell’AI è stata straordinariamente rapida e costituisce uno dei principali motori del progresso del settore.

Il dataset comprende 524 sistemi AI sviluppati tra il 1950 e il 2026 e copre diversi domini applicativi: linguaggio, visione artificiale, biologia computazionale, generazione di immagini, robotica, giochi, riconoscimento vocale e modelli generalisti. La distribuzione dei sistemi mostra il predominio del dominio linguistico, con 243 modelli, seguito dalla visione artificiale con 99 sistemi e dai modelli multi-dominio con 56 osservazioni. Questo riflette il crescente interesse dell’industria e della ricerca verso i grandi modelli linguistici e i sistemi generali capaci di svolgere molteplici compiti.

Uno degli aspetti più impressionanti è la crescita esponenziale della computazione nel tempo. Nei decenni iniziali dell’intelligenza artificiale, dagli anni Cinquanta agli anni Ottanta, i sistemi richiedevano quantità di calcolo estremamente ridotte rispetto agli standard attuali. Modelli pionieristici come ADALINE o altre prime reti neurali operavano con risorse che oggi apparirebbero insignificanti. La limitata disponibilità di hardware rappresentava uno dei principali vincoli allo sviluppo dell’AI.

Con l’avvento delle GPU e del deep learning a partire dagli anni Duemila, la situazione cambia radicalmente. Modelli di computer vision come AlexNet, ResNet e le successive architetture profonde iniziano a richiedere quantità di computazione sempre maggiori. Tuttavia, la vera accelerazione avviene dopo il 2017, anno della pubblicazione dell’architettura Transformer, che ha reso possibile l’addestramento efficiente di modelli linguistici di dimensioni enormi.

I dati evidenziano infatti come il dominio del linguaggio naturale sia diventato il principale consumatore di potenza computazionale. La mediana della computazione utilizzata dai modelli linguistici supera ampiamente quella della maggior parte degli altri domini, mentre i valori massimi raggiungono livelli enormemente superiori. I moderni Large Language Models richiedono infatti decine di miliardi di petaFLOP per l’addestramento, una quantità di risorse che solo poche organizzazioni nel mondo possono permettersi.

Particolarmente interessante è il confronto tra domini. I modelli di visione artificiale presentano una computazione massima di circa 193 milioni di petaFLOP, mentre quelli biologici arrivano a oltre un miliardo di petaFLOP. I sistemi di generazione di immagini superano i 500 milioni di petaFLOP. Tuttavia, queste cifre risultano modeste se confrontate con i modelli multi-dominio e linguistici di ultima generazione.

I modelli multi-dominio rappresentano infatti la categoria più esigente in termini di risorse computazionali. Secondo il dataset, il massimo raggiunge circa 500 miliardi di petaFLOP, un valore straordinario che supera di oltre un ordine di grandezza quello dei più grandi modelli linguistici specializzati. Questo dato riflette la crescente ambizione dell’industria AI: non più sistemi progettati per un singolo compito, ma modelli capaci di comprendere testo, immagini, codice, audio e altre forme di informazione all’interno di un’unica architettura.

Osservando i modelli più recenti emergono alcuni protagonisti della nuova corsa alla scala computazionale. Tra i sistemi che richiedono più potenza di calcolo figurano Grok 4, GPT-4.5, Grok 3, GPT-5, Llama 4 Behemoth, Gemini 1.0 Ultra, Claude 3.7 Sonnet e altri modelli sviluppati dalle principali aziende del settore.

Le aziende coinvolte in questa competizione sono soprattutto OpenAI, Google, Anthropic, Meta e xAI. Queste organizzazioni dispongono di infrastrutture computazionali gigantesche, spesso costituite da decine o centinaia di migliaia di GPU collegate tra loro in enormi data center.

La crescita della computazione non è soltanto un fenomeno tecnico, ma anche economico. Addestrare un modello all’avanguardia può costare centinaia di milioni di dollari tra hardware, energia elettrica, personale specializzato e manutenzione dell’infrastruttura. Ciò contribuisce a creare una crescente concentrazione del potere tecnologico nelle mani di poche organizzazioni che possiedono le risorse necessarie per sostenere tali investimenti.

Un’altra implicazione riguarda il consumo energetico. L’aumento della computazione si traduce inevitabilmente in un aumento della domanda di energia elettrica. Sebbene i moderni chip siano più efficienti rispetto al passato, la crescita delle dimensioni dei modelli è stata così rapida da compensare ampiamente i guadagni di efficienza. Di conseguenza, la sostenibilità ambientale dell’AI è diventata un tema centrale nel dibattito pubblico e accademico.

I dati suggeriscono inoltre che la ricerca sull’intelligenza artificiale stia seguendo una strategia basata sulla scala. Negli ultimi anni, numerosi studi hanno mostrato che l’aumento simultaneo di parametri, dati e computazione tende a migliorare le prestazioni dei modelli in modo relativamente prevedibile. Questo fenomeno, noto come “scaling laws”, ha incoraggiato aziende e laboratori di ricerca a investire quantità sempre maggiori di risorse computazionali.

Tuttavia, la crescita esponenziale della computazione potrebbe incontrare limiti economici e fisici. Il costo dei data center, la disponibilità di energia e la produzione di semiconduttori avanzati rappresentano fattori che potrebbero rallentare l’espansione futura. Inoltre, alcuni ricercatori ritengono che i miglioramenti ottenuti aumentando semplicemente la scala possano progressivamente diminuire, rendendo necessarie nuove innovazioni algoritmiche.

Dal punto di vista storico, il dataset mostra una trasformazione radicale dell’intelligenza artificiale. Nei primi decenni l’innovazione derivava principalmente da nuove idee teoriche e algoritmi. Oggi, pur continuando a essere importanti, gli avanzamenti dipendono in misura crescente dalla disponibilità di enormi risorse computazionali. In altre parole, il progresso dell’AI è diventato sempre più strettamente legato all’industria dell’hardware e alle infrastrutture digitali globali.

Un ulteriore elemento interessante è la differenza tra ricerca accademica e ricerca industriale. Molti dei modelli più grandi presenti nel dataset sono stati sviluppati da aziende private e spesso le informazioni relative alla computazione utilizzata sono stime indirette. Questo riflette una crescente opacità del settore, dove i dettagli tecnici vengono frequentemente considerati vantaggi competitivi e non vengono divulgati integralmente.

In conclusione, questi dati raccontano la storia di una crescita senza precedenti della potenza computazionale impiegata nell’intelligenza artificiale. Dai modelli pionieristici del secolo scorso ai giganteschi sistemi multimodali contemporanei, la quantità di calcolo necessaria per addestrare l’AI è aumentata di molti ordini di grandezza. Il dominio linguistico e i modelli generalisti guidano questa evoluzione, mentre aziende come OpenAI, Google, Anthropic, Meta e xAI competono per costruire sistemi sempre più potenti. La computazione è ormai diventata una delle risorse strategiche fondamentali dell’economia digitale e rappresenta uno degli indicatori più significativi per comprendere la direzione futura dell’intelligenza artificiale.

Termine
Definizione

Addestramento (Training)
Processo attraverso il quale un modello di intelligenza artificiale apprende analizzando grandi quantità di dati e ottimizzando i propri parametri.

Algoritmo
Sequenza di istruzioni matematiche e logiche utilizzata per risolvere un problema o svolgere un compito specifico.

Architettura Transformer
Architettura introdotta nel 2017 che costituisce la base dei moderni modelli linguistici e multimodali.

Computazione
Quantità totale di operazioni matematiche eseguite durante l&#8217;addestramento o l&#8217;utilizzo di un modello AI.

Data Center
Infrastruttura che ospita server e processori utilizzati per l&#8217;elaborazione dei dati e l&#8217;addestramento dell&#8217;AI.

Deep Learning
Tecnica di apprendimento automatico basata su reti neurali profonde capaci di apprendere schemi complessi dai dati.

FLOP (Floating Point Operation)
Singola operazione matematica effettuata su numeri decimali; unità base della potenza di calcolo.

Generative AI (AI Generativa)
Sistemi capaci di creare nuovi contenuti come testi, immagini, video, musica o codice.

GPU (Graphics Processing Unit)
Processore specializzato nel calcolo parallelo, fondamentale per l&#8217;addestramento dei moderni modelli AI.

Large Language Model (LLM)
Grande modello linguistico addestrato su enormi quantità di testo per comprendere e generare linguaggio naturale.

Machine Learning
Ramo dell&#8217;intelligenza artificiale che permette ai sistemi di apprendere dai dati senza programmazione esplicita.

Modello Multimodale
Sistema AI in grado di elaborare contemporaneamente testo, immagini, audio, video e altri tipi di dati.

Parametro
Valore numerico interno di un modello che viene ottimizzato durante l&#8217;addestramento.

PetaFLOP
Unità di misura pari a 10¹⁵ operazioni in virgola mobile (1.000.000.000.000.000 operazioni).

PetaFLOP Totale (Total Training Compute)
Quantità complessiva di calcolo utilizzata per addestrare un modello di intelligenza artificiale.

Rete Neurale
Sistema matematico ispirato al cervello umano composto da nodi interconnessi che elaborano informazioni.

Scaling Laws
Relazioni empiriche che descrivono il miglioramento delle prestazioni dei modelli all&#8217;aumentare di dati, parametri e computazione.

Supercomputer
Sistema informatico ad altissime prestazioni capace di eseguire enormi quantità di calcoli in tempi ridotti.

Visione Artificiale (Computer Vision)
Settore dell&#8217;AI dedicato all&#8217;analisi e all&#8217;interpretazione automatica di immagini e video.

Modello Fondazionale (Foundation Model)
Grande modello generalista addestrato su vasti dataset e adattabile a numerosi compiti differenti.

Fonte: Our World in Data &#8211; Link: https://ourworldindata.org/

Question 4

L’ECLISSI DEL DIALOGO - Engagement Silenzioso e Solitudine digitale

Accepted Answer

Il panorama dei social network offre oggi numeri e segnali di un fenomeno che potrebbe definirsi a giusta ragione paradossale: mentre il tempo speso online aumenta, le interazioni (commenti, condivisioni) crollano, favorendo invece una fruizione passiva e isolata, definita dagli esperti come “Silent Engagement”. La trasformazione silenziosa e radicale in atto nel panorama digitale, porta le cosiddette piazze virtuali a svuotarsi, dopo decenni di promesse di connessione planetaria dell’umanità. L&#8217;interazione pubblica scompare e gli utenti preferiscono consumare ore di video brevi e contenuti generati da intelligenze artificiali, senza commenti, senza dibattiti e senza condivisione all’interno dello spazio pubblico. Si limitano a guardare, nascosti dietro uno schermo, preferendo al massimo la dimensione privata delle chat dirette. Sta avvenendo un passaggio forse decisivo nell’ambito dei social, ovvero dal socializzare al sorvegliare passivamente” cosa succede attorno. Stavolta però non è (solo) colpa di un cambio di algoritmo, ma è il sintomo di una profonda mutazione antropologica che già i grandi pensatori del passato e del presente avevano ampiamente previsto. Zygmunt Bauman, teorico della modernità liquida, aveva intuito con straordinario anticipo la deriva di queste piattaforme; egli spiegava che i social network non creano vere comunità, ma “reti”, una differenza cruciale, perché mentre a una comunità si appartiene, la rete si possiede; si può disconnettere un contatto con un semplice clic, evitando la fatica del confronto reale.

Il Silent Engagement odierno esaspera questa dinamica e l&#8217;utente “liquido” non cerca più nemmeno il brivido del “mi piace”; consuma il contenuto come un prodotto usa e getta, accentuando quella che Bauman definiva la “solitudine assordante” dell&#8217;individuo globale, con il risultato che la tecnologia, che doveva essere una cura all’isolamento, si è trasformata in una via di fuga dai problemi reali, lasciandoci più fragili e drammaticamente soli. Se Bauman evidenzia la fragilità dei legami, il filosofo Byung-Chul Han illumina le cause psicologiche di questo silenzio digitale nel suo libro “La società della stanchezza”, in cui lo stesso Han descrive l’uomo moderno come un “animale da prestazione”, esausto a causa dell&#8217;auto-sfruttamento e dell’eccesso di stimoli. All’interno delle piattaforme, aggiunge Han, bombardati da contenuti infiniti, l’individuo subisce una saturazione cognitiva che porta a ciò che il filosofo coreano chiama “sciame digitale”: un insieme di individui isolati che non riescono a esprimere una voce collettiva o un vero pensiero critico. Il silenzio dell’utente nel 2026 dunque non appare una scelta di pace interiore, ma la sottomissione a quella che Han chiama la società della trasparenza e del controllo, dove l’esposizione continua svuota l’anima e spegne la volontà di partecipare al discorso pubblico.

La ritirata dall&#8217;interazione pubblica evoca la fuga dalla partecipazione attiva alla vita della polis e alla dimensione comunitaria, quella piazza greca, l&#8217;Agorà, luogo per Aristotele del logos — della parola, del dibattito e del dissenso costruttivo. Il Silent Engagement rappresenta la morte dell&#8217;Agorà e la nascita di un voyeurismo digitale di massa, dove il cittadino si declassa a mero spettatore. Vi è in tale comportamento isolazionista anche un costo in termini emotivi; come notò Seneca la vera amicizia è basata sulla reciprocità, sulla presenza morale e sulla condivisione profonda delle esistenze, “la solitudine senza saggezza genera tempeste nell&#8217;anima”. I social network hanno sostituito la presenza senecana con la reperibilità; ma essere costantemente reperibili, senza essere mai realmente presenti per l&#8217;altro, non fa che amplificare il vuoto esistenziale dei nostri tempi. Rimettere al centro il valore del dialogo reale, il coraggio della presenza e la ricostruzione di spazi di condivisione autentici, che vadano oltre la fredda superficie di uno schermo potrebbe rappresentare la cura urgente e definitiva per recuperare il senso dell’uomo.

Andrea Alessandrino

Question 5

UN ANNO DOPO A VILLA DORIA PAMPHILJ, ROMA RICORDA ANASTASIA E ANDROMEDA - Da Salvamamme una proposta concreta: rendere più visibili i canali di aiuto per le donne fragili e isolate

Accepted Answer

A un anno dal tragico rinvenimento di Anastasia e della piccola Andromeda istituzioni, associazioni, società civile, mamme e bambini si sono ritrovati a Villa Doria Pamphilj per un momento di raccoglimento e memoria dedicato alle due vittime innocenti, simbolo di una ferita ancora aperta nel cuore della città.

Promossa da Salvamamme, insieme alle associazioni Camminare in Libertà e Roma BPA – Mamma Roma e i suoi Figli Migliori, l&#8217;iniziativa vuole trasformare il ricordo in un&#8217;occasione di riflessione e impegno concreto affinché tragedie come questa non si ripetano mai più.

Nel corso dell&#8217;incontro, Grazia Passeri, presidente di Salvamamme, associazione che da anni accoglie e sostiene donne, madri e famiglie fragili provenienti da oltre 100 nazionalità, lancerà una proposta rivolta alle istituzioni: realizzare una campagna informativa permanente nei principali luoghi di transito della città, con messaggi semplici e multilingue che rendano immediatamente accessibili i servizi di sostegno e i canali di aiuto per le persone che vivono situazioni di isolamento, dipendenza o soggezione. «Troppo spesso chi ha bisogno di aiuto non sa a chi rivolgersi o non riesce a farlo. Dobbiamo fare in modo che nessuna donna si senta invisibile e che l&#8217;accesso all&#8217;aiuto sia immediato, comprensibile e alla portata di tutti», spiega.

Hanno partecipato alla cerimonia l&#8217;Assessore regionale alle Politiche Sociali Massimiliano Maselli, che annuncerà la donazione di un albero che verrà piantato in memoria di Anastasia e Andromeda non appena le condizioni climatiche lo consentiranno, e la Presidente dell&#8217;Assemblea Capitolina Svetlana Celli, che ha deposto due rose bianche provenienti dal Roseto Comunale di Roma. Era presente anche il Presidente dei Municipio XII di Roma Capitale, Elio Tomassetti, a testimonianza di un impegno condiviso delle istituzioni territoriali. «Solo una città intera può salvare una vita» è stato il messaggio che ha accompagnato l&#8217;iniziativa.

Particolarmente toccante è stato il momento dedicato alle mamme e ai bambini di Salvamamme che, insieme a una delegazione delle Fiamme Oro Rugby della Polizia di Stato, hanno deposto margherite e peluche accanto alle due panchine fucsia realizzate dal volontario Carlo &#8220;Il Falegname&#8221;, trasformate per l&#8217;occasione in un simbolo di memoria, vicinanza e speranza. Hanno aderito all&#8217;iniziativa, sostenuta da Rotary Passport Italia District 2080, anche la Protezione Civile Arvalia, le Associazioni Motociclisti delle Forze dell&#8217;Ordine, gli Amici di Villa Pamphilj, Cuore di Maglia, Piccoli Giganti, Impresa Sant&#8217;Annibale, l&#8217;associazione Sotto gli Occhi di Elena.

Al termine della cerimonia, guidati da Alberto Messali dell&#8217;associazione Camminare in Libertà, i partecipanti hanno percorso in silenzio i sentieri della Villa fino al luogo del ritrovamento dei corpi, in una camminata collettiva di riflessione e rispetto.

Ringraziamenti dell’associazione a Patrizio Bellanti di Petali e Petali per le margherite offerte in memoria delle due vittime. A un anno dalla tragedia, Roma si stringe in un unico abbraccio per ricordare Anastasia e Andromeda, ma soprattutto per ribadire che “nessuna persona deve sentirsi sola, invisibile o senza possibilità di chiedere aiuto”.

Question 6

LE TRADUZIONI DI POESIA - Shyrete Demaj

Accepted Answer

SHYRETE DEMAJ è nata a Peshkopi (Albania), dove ha anche studiato.

Vive e lavora a Prizren, in Kosovo, con il marito e la famiglia.

Fin da giovane ha nutrito il desiderio di scrivere poesie.

Ha pubblicato la sua prima raccolta di poesie, &#8220;L’anima della mia anima&#8221;, a ottobre del 2024.                                                                              Ha altri due volumi di poesie in corso di pubblicazione.

Ha partecipato a numerose antologie nazionali e internazionali e a concorsi letterari, ricevendo diversi premi.

È un&#8217;autrice che scrive poesia postmoderna contemporanea.

L&#8217;ATTESA DEL GIORNOLa mattina è arrivata così:senza parolesenza occhisenza orecchie.È nata menomatadalla notte che ha abusato dei sognifrutto di una gelida gravidanza &#8230;Ho aspettato il giorno per chiedere dove seie ho aspettato la notte per chiederle perché.Gli anni passano e noi siamo rimasti noiil cielo con la testa china, gli occhi fissi sulla terra&#8230;Ci siamo persi in un cortile…Ti prego, aiutaci, Dio!

PRITJA E DITËSMëngjesi erdh’ ashtupa gojëpa sypa veshëu lind i gjymtëprej natës që abuzoi me ëndrratpjellë e shtatzënisë së brymtë..Dhe prisja ditën ta pyes ku jedhe prisja natën ta pyes përsedhe vitet ikin dhe ne mbetëm neqielli kokën ulur me sytë përdhe..Rrugën kemi humbur në oborr…O zot!  Të lutem vër dorë..

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