«Addestrare un umano richiede molta energia. Ci vogliono circa vent'anni di vita. E tutto il cibo che mangiamo in quel periodo prima di diventare intelligenti. Non solo: per crearti c'è voluta l'evoluzione di 100 miliardi di persone che sono vissute e hanno imparato a non farsi mangiare dai predatori e a capire la scienza e tutto il resto»
Addestrare un umano. Anche fermandoci alle prime tre parole di questo contributo, possiamo già sentire qualcosa di visceralmente disturbante.
Addestrare per la Treccani è rendere abile, destro: a. i cavalli alla corsa; a. un cane per la difesa; era stato addestrato, fin da piccolo, da una fierissima governante spagnola, a reprimere ogni genere di emozioni. Nel nostro caso specifico un umano, anche qui molto generico, come un cavallo e un cane, semplicemente un essere bipede senziente e spendente.
Questa citazione non è tratta da un romanzetto steam punk in cui il villain di turno spiega perché il suo cyborg di ultima generazione sia preferibile a qualsiasi essere vivente. Queste sono le parole di Sam Altman, ceo di OpenAI e neo divinità del pantheon del Progresso, parole con le quali ha risposto, durante un'intervista all'India AI Impact Summit di New Delhi, alla domanda: Qual è la differenza fra un’intelligenza artificiale e un umano?
Ora, certamente la domanda non è di quelle comode e ci sono infinite possibilità di risposta a questa domanda. Eppure, tra le varie possibilità, ne è stata scelta una particolarmente significativa: paragonare le alternative in termini di efficienza. E utilizzando questa misura, considerando che i bullshit jobs rappresentano il 70% del lavoro umano nel terziaro, l’umano ssarà sempre sconfitto di infinite piste.
Vabbé ma Altman è un’estremista direte, porta solo acqua al suo mulino, non troppa che ci deve raffreddare i server. Altre testimonianze del periodo, ci vengono per esempio da Jack Dorsey, già fondatore di Twitter e uno dei vari Cavalieri dell’apocalisse tech.
«Non stiamo prendendo questa decisione (Tagliare 4000 posti di lavoro) perché siamo in difficoltà. Il nostro business è solido. Il margine lordo continua a crescere, serviamo sempre più clienti e la redditività sta migliorando. Ma qualcosa è cambiato. Stiamo già vedendo che gli strumenti di intelligenza che stiamo creando e utilizzando, combinati con team più piccoli e snelli, stanno abilitando un nuovo modo di lavorare che cambia radicalmente cosa significa costruire e gestire un'azienda. E tutto ciò sta accelerando rapidamente».
Questo contributo ci regala una sfumatura nuova sulla concezione del lavoro negli splendenti tempi moderni. Nel Novecento chi faceva impresa assumeva in sé anche una responsabilità sociale nei confronti della società, creava lavoro, garantiva stabilità e benessere. Quindi fino a che c’erano utili, e spesso anche quando non c’erano, non si licenziava. Non che ci fossero benefattori eh, paghe all’osso molto spesso, sfruttamento, ritmi insostenibili…ma il lavoro manteneva una certa sacralità, che si toccava solo in condizioni estreme di sopravvivenza dell’impresa stesso. Ora come per il resto della società le cose sono diventate, per dirla alla Baumann, piuttosto liquide. Ora si può tranquillamente lasciare a casa 4.000 persone, il 40% della forza lavoro quando “il margine lordo continua a crescere, serviamo sempre più clienti e la redditività sta migliorando” perché “cambia radicalmente cosa significa costruire e gestire un’azienda”. Non mi pare in meglio dal punto di vista degli esseri umani, del lavoro, della responsabilità sociale. Ma ancora una volta, così sarà più efficiente e non per fare semplicemente soldi ma per fare più soldi. Da redistribuire tra meno persone, che saranno più ricche quindi…anche qui si fa efficenza.
Ma no non è possibile,sapete cosa? Come ci insegna il liberismo classico, la ricerca dell'interesse individuale dovrebbe portare benefici all'intera comunità (no, sono serio è stata detta veramente questa cosa, certo chi la teorizzava due secoli fa ha scusanti, che la dice oggi o è in malafede o ha seri deficit cognitivi),la famosa mano invisibile del mercato che tutto sa e tutto aggiusta, quindi certamente il “mercato” punirà severamente azioni di questo tipo. Infatti…
Prendiamo Atlassian ma potrebbe essere un’azienda tech qualsiasi, basta aprire i giornali…ma scusate che fine ha fatto il reskilling? l’upskilling? Ah si, quella è rimasta la favoletta da convegno HR, e pure loro provano, finalmente, un po’ di imbarazzo a raccontarla.
E il mercato come ha recepito questo taglio draconiano? Nelle ore successive all'annuncio, le azioni hanno registrato un rimbalzo positivo del 2%. Per quelli che pensavano che il mercato avesse a cuore i benefici dell’intera comunità un duro colpo. Certo magari si faceva riferimento alla comunità degli azionisti, e come ben sappiamo di solito chi investe in azioni è un poveraccio, quindi si sta andando anche nella giusta direzione redistributiva del reddito.
Un’analisi condivisa da PIMCO (Pacific Investment Management Company), uno dei principali gestori patrimoniali globali, specializzato nel reddito fisso e nella gestione attiva, rileva che qualsiasi aumento di produttività derivante dall'IA comporterà una perdita di posti di lavoro e qualsiasi nuovo valore andrà a vantaggio dei proprietari del capitale IA, non dei lavoratori. Infatti, PIMCO ritiene che
«la sostituzione dei posti di lavoro con l'IA sia già in atto, anche se finora è stata relativamente limitata. Nel 2025 le assunzioni di personale entry-level si sono arrestate nei settori più esposti all'IA. E stimiamo che negli Stati Uniti, nei settori più esposti all'IA, l'occupazione sia già diminuita di oltre l'1% dal 2022, rispetto a un aumento del 4% dell'occupazione in altri settori».
Ed è evidente che questo trend è destinato a crescere, visto che l’adoption di soluzioni AI è decisamente ancora in early stage rispetto al suo pieno potenziale.
Un altro passaggio è decisamente inquietante di questa analisi
l’IA creerà probabilmente vincitori e vinti, con i detentori di capitale come vincitori netti. Sebbene i lavoratori fossero generalmente più produttivi nel 2025, la quota di reddito del lavoro è diminuita e potremmo assistere in futuro a un’ulteriore sostituzione netta della manodopera.
Vincitori e vinti. In cui i vincitori sono quelli che già attualmente vincono, e i vinti sempre più numerosi lavoratori che perdono il posto o dovranno ripiegare su lavori a più basso reddito e qualificazione. Lateral skilling lo chiameranno, che downskilling suona male.
Il problema non è l’AI ovviamente, ma il tema è che qualsiasi innovazione tecnologica introdotta nel sistema produttivo, un sistema che, aldilà delle futilità ben confenzionate come ESG e responsabilità sociale, nel concreto non dimostra nessuna etica, nessuna consapevolezza delle conseguenze sociali e ambientali delle proprie scelte, andrà sempre più a discapito del lavoro umano. In un sistema in cui tutto è sacrificato sull’altare delle produttività per permettere a sempre più pochi di guadagnare sempre di più, il contributo dell’uomo sarà sempre più limitato e marginale, è evidente.
Quindi non possiamo certo pensare di fermare l’ascesa dell’intelligenza artificiale quanto piuttosto potremmo fermarci noi e chiederci: a servizio di cosa vogliamo mettere questo enorme potenziale? Se la risposta è unicamente un enorme tributo all’altare della produttività, sperando che il buon samaritano mercato intervenga, allora forse è il momento di fermarsi e mettere in discussione il sistema.
E’ il momento, ora che l’acqua è ancora tiepida, ma la temperatura si sta alzando velocemente.
“Immaginate un pentolone pieno d’acqua fredda nel quale nuota tranquillamente una rana. Il fuoco è acceso sotto la pentola, l’acqua si riscalda pian piano. Presto diventa tiepida. La rana la trova piuttosto gradevole e continua a nuotare. La temperatura sale. Adesso l’acqua è calda. Un po’ più di quanto la rana non apprezzi. Si stanca un po’, tuttavia non si spaventa. L’acqua adesso è davvero troppo calda. La rana la trova molto sgradevole, ma si è indebolita, non ha la forza di reagire. Allora sopporta e non fa nulla. Intanto la temperatura sale ancora, fino al momento in cui la rana finisce – semplicemente – morta bollita. Se la stessa rana fosse stata immersa direttamente nell’acqua a 50°C avrebbe dato un forte colpo di zampa, sarebbe balzata subito fuori dal pentolone.” (Noam Chomsky)