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Neocoloniale e poco tutelato, il duro lavoro dell’uomo dietro l’intelligenza artificiale
Alienazione, frammentazione, sottomissione. Dietro le luci delle tecnologie digitali, si celano le stesse ombre delle precedenti rivoluzioni industriali. È quanto emerge dall’indagine della giornalista Madhumita Murgia sui classificatori. Per arginare queste sperequazioni e forme di sfruttamento, la casetta degli attrezzi della politica è ben fornita
Capita a volte che, per entrare in un sito web, ci venga richiesto di indicare, in un gruppo di foto, quelle che ritraggono un determinato oggetto (idranti e semafori vanno per la maggiore). Il sito di interesse vuole limitare l’accesso ad agenti umani e non automatici (bot), assumendo che questi ultimi non siano in grado di risolvere il quesito. Solo una piccola seccatura, in fin dei conti.
Pensate tuttavia di classificare oggetti di ogni tipo davanti a uno schermo per otto ore al giorno, tutti i giorni. Insomma di farne un lavoro. Questo lavoro esiste, ed è fondamentale per il funzionamento di qualsiasi sistema di intelligenza artificiale (Ia).
Questi sistemi vengono “nutriti” di milioni di categorizzazioni fatte da persone: cose, volti, video, esami diagnostici. I dati raccolti sono il materiale di “addestramento” (training) di questi modelli, perché poi possano identificare, cercando in tempi brevissimi fra tutti gli esempi accumulati, come potrebbe essere l’aspetto di un criminale latitante da vent’anni, o se una particolare anomalia in una radiografia richieda ulteriori analisi.
Il classificatore tipico è un/a giovane in un paese emergente, al servizio di un’organizzazione che poi vende i dati raccolti a imprese occidentali o cinesi. Spesso queste organizzazioni pubblicizzano anche una missione sociale: fornire delle competenze a questi lavoratori, che un giorno potranno applicarle in altre professioni o per intraprendere un’attività propria. Più che un impiego, un investimento nel proprio futuro.
La giornalista Madhumita Murgia, redattrice per le notizie sulla Ia al Financial Times, decise qualche anno fa di far visita ad alcune di queste imprese e conoscere chi ci lavora. La realtà che riporta nel suo recente libro Code Dependent (Essere Umani nella versione italiana, uscito per Neri Pozza), è molto meno rosea.
Una storia che si ripete
A fronte delle promesse di crescita professionale e successi imprenditoriali, questi lavoratori passano le ore in compiti ripetitivi, tediosi, e di cui spesso non conoscono nemmeno gli usi. La catalogazione può includere materiale tossico per addestrare le piattaforme a cancellarlo automaticamente: pedopornografia, violenza estrema, necrofilia e simili amenità.
Molti dei lavoratori appartengono a gruppi marginalizzati – donne, immigrati e profughi, minoranze etniche – che hanno poche alternative e quindi finiscono per accettare qualsiasi condizione, come l’assenza di pause se non per un pasto veloce, la dissuasione a utilizzare il bagno, e ritorsioni se accennano a qualche rimostranza.
Alienazione, frammentazione, sottomissione. Dietro le luci delle tecnologie digitali, la loro immaterialità, leggerezza, abbondanza, si celano le stesse ombre delle precedenti rivoluzioni industriali: dal trattamento degli operai tessili in Inghilterra nell’Ottocento, alle catene di montaggio di inizio Novecento, alle fabbriche pericolose e insalubri e al lavoro minorile nei paesi emergenti a cui si esternalizza la produzione di borse griffate o dispositivi elettronici, nei nostri tempi.
Una simile narrazione intrisa di opportunità e crescita caratterizza quelle piattaforme che gestiscono servizi come taxi o consegne di cibo a domicilio. Autisti e fattorini di tutto il mondo possono avere controllo del proprio lavoro, flessibilità, ed essere imprenditori di sé stessi, senza un capo che dia ordini. Ma gli ordini arrivano eccome, da un superiore invisibile e virtuale: la piattaforma stessa.
Lavoro parcellizzato
L’apparente riduzione delle gerarchie si manifesta nell’assenza di un referente e nella parcellizzazione del lavoro. Numerosi sono i casi in cui piattaforme come Uber hanno (spesso intenzionalmente) mal calcolato le distanze coperte dai loro fattorini o il numero di consegne fatte, offrendo compensazioni inferiori a quelle pattuite. Ma senza rappresentanti o referenti, a livello individuale è pressoché impossibile ottenere giustizia. E al lavoratore o lavoratrice restano le briciole di tutto il valore economico creato.
Lo sfruttamento e la neocolonizzazione digitale non si fermano qui. La produzione di dati di addestramento, in particolare, non viene solo da lavoratori formalmente assunti all’uopo, ma anche da terze parti spesso ignare. Diverse innovazioni mediche che utilizzano l’IA, come applicazioni che consentono diagnosi precoci e più accurate (forse lo sviluppo più promettente e socialmente rilevante di queste tecnologie), sono nate in paesi dove le patologie interessate sono diffuse, come la tubercolosi in India.
Ma quando si è trattato di “scalare” (orrendo neologismo che indica la capacità di far crescere i ricavi esponenzialmente, senza simile aumento dei costi), si è concluso che questi paesi non erano il mercato giusto per andare oltre a un prototipo. I dati dei pazienti sono semplicemente andati a “nutrire” versioni delle apps per i paesi del nord del mondo, dove la capacità di pagare per questi servizi è adeguata rispetto agli ingenti investimenti.
I modelli di polizia e politica “predittiva”, cioè algoritmi che prevedono dove è più probabile che avvenga un crimine e chi lo commetterà, oppure chi possa trovarsi in condizioni di bisogno, si basano anche su dati raccolti da popolazioni marginalizzate in varie parti del mondo.
Ad esempio, un programma sociale in Argentina ha utilizzato l’Ia per individuare le ragazze più a rischio di avere una gravidanza durante l’adolescenza. Un progetto largamente fallimentare, perché ha finito semplicemente per stigmatizzare ragazze in condizioni di disagio socio-economico. Un caso simile è quello del tentativo di individuare, sempre tramite Ia, adolescenti più a rischio di commettere crimini in Olanda. Di nuovo, risoltosi nel “bollare” e istituzionalizzare giovani in zone di difficoltà sociale. Al danno di essere stati oggetto di politiche che li hanno penalizzati invece che aiutarli, si è aggiunta la beffa di non aver mai saputo dove fossero finiti i loro dati sensibili.
Invisibile
In aggiunta al lavoro investigativo di Murgia, un recente documentario a cui ha contribuito il sociologo italiano Antonio Casilli, dal titolo In the Belly of AI (Nella Pancia dell’Ia), offre ulteriori esempi di queste dinamiche. E Milagros Miceli, sociologa e informatica alla Technische Universität di Berlino, ha inaugurato un progetto di ricerca partecipativa a cui i “data workers” da tutto il mondo possono contribuire riportando le loro esperienze.
Antonio Casilli inoltre sostiene che, piuttosto che chiederci se l’intelligenza artificiale sostituirà il lavoro umano o creerà invece nuovi lavori, dovremmo domandarci se una conseguenza dell’Ia possa invece essere di rendere il lavoro invisibile – perché non se ne parla, perché non si vuole che se ne conoscano le condizioni, o perché lo si trasforma da salariato e organizzato in saltuario e frammentato.
Iniziative fra lo scientifico e l’attivista come quella di Milagros Miceli possono contribuire a fare uscire questa massa di persone dall’anonimato e dalla pressoché totale esclusione dalla distribuzione del valore. Una massa che un rapporto della Banca Mondiale stima essere fra i 150 e 430 milioni di individui.
Le misure politiche
È noto che la politica stenti a tenere il passo con i progressi dell’Ia, e finisca per essere reattiva e in ritardo nella regolamentazione. Ma se questo è comprensibile rispetto all’evoluzione tecnologica, non lo è per quanto riguarda il trattamento e l’organizzazione del lavoro e le relazioni industriali.
Uno sguardo meno sognante (e con meno influenze indebite e conflitti di interesse) rivela che le dinamiche del rapporto (conflitto? Si può ancora dire?) fra capitale e il lavoro, invece che superate, sono sempre le stesse da duecento anni. Con una dimensione globale che unisce gli eccessi del capitalismo a una nuova forma di colonizzazione.
Per arginare queste sperequazioni e forme di sfruttamento, la casetta degli attrezzi della politica è ben fornita. Salario minimo, sicurezza e ispezioni nei luoghi di lavoro, contratti trasparenti, sindacalizzazione e contrattazione collettiva, antitrust, partecipazione dei lavoratori al governo delle imprese, indipendenza della politica dai grandi poteri economici.
Ma anche la rivendicazione della qualità e dignità del lavoro come diritti fondamentali, non solo nel nord del mondo ma ovunque. Constato con tristezza il silenzio delle forze progressiste e socialdemocratiche su questi temi e in generale nel dibattito su potenzialità e rischi dell’Ia.
La direzione del cambiamento tecnologico, come gli economisti Daron Acemoglu e Simon Johnson hanno ricordato anche nelle loro lezioni alla cerimonia della consegna dei Premi Nobel, non è un destino, ma una scelta politica. La piega che sembra prendere lo sviluppo dell’Ia– dalla sorveglianza capillare, alla sostituzione o sfruttamento del lavoro, al supporto tecnico per crimini di guerra e genocidi – è frutto di decisioni, oppure della scelta di non decidere e affidarsi alle virtù del mercato. Ma il futuro arriva prima di quanto si pensi, e vale la pena di avere al più presto qualcosa da indossare.
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Luciano Floridi: “L’Ai non pensa: agisce. Il futuro si accende con un eureka umano”
Professor Luciano Floridi, nel suo ultimo libro “La differenza fondamentale” (Mondadori), offre una prospettiva nuova da cui guardare l’Ai: non va intesa come una forma di intelligenza, bensì come una nuova forma di “agency”. Che cosa significa?
L’intelligenza è propria degli esseri biologici, capaci di dare senso e scopo alle proprie azioni. L’Ai, invece, non pensa né comprende: elabora dati e istruzioni secondo regole statistiche e logiche, producendo risultati che appaiono intelligenti a noi che li interpretiamo perché coerenti o utili. Comprendere questa differenza è fondamentale: solo distinguendo l’intelligenza umana dall’agency artificiale, senza attribuire alle macchine qualità che non possiedono, possiamo orientarne lo sviluppo in modo consapevole e responsabile. Se invece pensiamo all’Ai come a una vera intelligenza, capace di comprendere e decidere come un essere umano, rischiamo di alimentare un falso entusiasmo e aspettative irrealistiche, confondendoci sui problemi reali.
È questo, secondo lei, il meccanismo che sta gonfiando quella che per molti è la bolla dell’intelligenza artificiale?
Il collegamento tra entusiasmo e bolla è particolarmente forte. Chi sostiene che non si tratti di una bolla nel senso classico (come la dotcom o quella dei subprime) offre una chiave di lettura interessante: l’Ai non sarebbe un fenomeno speculativo o passeggero, ma una ristrutturazione profonda, paragonabile più alla rivoluzione industriale o alla costruzione delle ferrovie che non all’arrivo di internet. Se la consideriamo non come un’altra intelligenza, ma come una nuova forma di agency, cioè una forza capace di gestire informazioni, un nuovo motore informativo, allora diventa chiaro perché molti la vedano come una fase inevitabile di riconversione del sistema produttivo globale. In questa prospettiva, l’enorme flusso di investimenti non è solo frutto di euforia, ma parte di un processo di ricostruzione industriale: è come se stessimo elettrificando di nuovo il pianeta. Peccato però che il mondo reale non sembri seguire del tutto questa narrazione.
In che senso?
Se si guardano gli investimenti di chi dovrebbe acquistare e implementare l’Ai, i numeri non sono così alti. La retorica della “nuova reindustrializzazione del mondo” alimenta una corsa all’oro, con aziende come Nvidia che moltiplicano il loro valore, ma questa euforia finanziaria non trova ancora un riscontro proporzionato negli investimenti produttivi effettivi. Il venture capital e le Big Tech investono miliardi, ma le imprese, soprattutto le piccole e medie, si muovono con molta più cautela. L’offerta cresce più rapidamente della domanda: c’è una corsa a sviluppare l’Ai, ma ancora pochi la stanno davvero usando. È qui che si gioca il rischio della bolla. Mi auguro, però, che non esploda ma “sfiati”: che la domanda cresca gradualmente dal basso, permettendo alla tecnologia di radicarsi nel tessuto economico e produttivo invece di implodere sotto il peso dell’euforia.
OpenAI, l’azienda che ha sviluppato ChatGpt, ha appena annunciato una nuova struttura a scopo di lucro, che le permetterà di raccogliere capitali come un’azienda tradizionale e, forse, di prepararsi a una futura quotazione in borsa. È un segnale di consolidamento o un sintomo della corsa affannata che alimenta la “bolla” dell’intelligenza artificiale?
Le aziende che hanno investito in Ai devono cominciare a rientrare dei soldi spesi. Il mercato dei singoli abbonati, quelli che pagano centinaia di dollari al mese per usare modelli avanzati, non basta a sostenere strutture che bruciano milioni di dollari al giorno. È per questo che OpenAI e le altre corrono a trovare nuovi sbocchi. Hanno capito che produrre Ai per altre imprese poteva avere un senso ma quel mercato si sta saturando: ora puntano direttamente ai consumatori e ai settori con i budget più alti: salute, intrattenimento e difesa. In questo contesto, la mossa di OpenAI è anche una strategia di sopravvivenza: prepararsi a entrare nel mercato azionario e, probabilmente, a chiudere contratti nel settore della difesa, che è in grado di garantire ritorni economici enormi e immediati.
Per questo Amazon, Google, OpenAi e gli altri baciano la pantofola a Trump?
Se settori come la sanità, l’intrattenimento o la difesa iniziassero davvero a investire massicciamente nell’Ai, lo sviluppo subirebbe un’accelerazione straordinaria. Per ora, quello della difesa sembra l’unico settore in grado di assicurare ritorni molto rapidi. Non a caso, molte realtà del settore, come Amazon e Google, si stanno già muovendo in quella direzione.
Quindi il rischio che la bolla scoppi c’è, e nessuno vuole restare con il cerino in mano…
Alla fine molto dipenderà dai tempi: se la domanda di Ai crescerà abbastanza da compensare l’enorme investimento nella sua produzione, la bolla non esploderà ma si sgonfierà gradualmente. Se invece la forbice tra i capitali investiti in Ai e quelli spesi per adottarla continuerà ad allargarsi, allora sì, potremmo ritrovarci davanti a un’altra crisi tecnologica, in stile dotcom.
Lei critica spesso la retorica dell’ultraintelligenza o dell’estinzione umana causata dall’Ai. In che modo queste narrazioni contribuiscono ad alimentare la bolla e la paura?
Molte aziende e protagonisti del mondo AI alimentano narrazioni apocalittiche perché il catastrofismo crea attenzione, legittima investimenti giganteschi e rende il prodotto epocale. E questo rende più facile così ottenere capitali, contratti e visibilità. La retorica dell’Ai che distruggerà tutto o salverà tutto funziona anche mediaticamente: fa rumore, finisce in prima pagina e giustifica la corsa finanziaria, anche se l’adozione reale è più cauta. È però un cortocircuito pericoloso: il panico sostituisce il pensiero critico e distrae dai rischi concreti: etici, economici, politici, e dalle politiche necessarie.
Insomma la paura vende più della possibilità di avere un foglio Excel ben fatto?
Non solo, sposta l’attenzione da ciò che davvero va regolato e pianificato per affrontare le sfide del futuro. Come quella del lavoro. Il problema è la falsa scientificità di certi pronostici sull’Ai: si spacciano numeri e grafici per verità oggettive, ma senza alcun reale fondamento empirico. Si ignorano i margini d’errore, la complessità dei mercati e della legislazione, poi, puntualmente, queste previsioni vengono smentite dai fatti. Si diceva, per esempio, che i camerieri sarebbero stati rimpiazzati dai robot, non solo non è successo, in molti settori l’occupazione è persino cresciuta. Questi allarmi funzionano perché fanno notizia, ma confondono il dibattito e distolgono l’attenzione dai reali problemi strutturali.
Ha fatto rumore il caso di Amazon che licenzia. Anche in questo caso molti hanno puntato il dito contro l’Ai.
I tagli di Amazon vanno letti come un riequilibrio, non come una crisi. Lo hanno raccontato il Guardian, Reuters e tante altre testate internazionali. Durante la pandemia l’azienda aveva assunto in massa per far fronte all’esplosione dell’e-commerce, ma con il ritorno alla normalità si è ritrovata sovradimensionata, soprattutto nei ruoli corporate. Oggi, tra consumi stabilizzati e l’introduzione crescente dell’intelligenza artificiale, che automatizza molte funzioni, Amazon sta riducendo la burocrazia e riallocando risorse. I reali 14.000 e non 30.000 licenziamenti, fanno rumore, ma riflettono un aggiustamento fisiologico pari almeno del 1% della forza lavoro, dato che Amazon impiega più di 1.5 milioni di persone, dopo l’espansione eccezionale del periodo Covid: un ridimensionamento reso anche possibile dall’AI, ma che non riporta ancora l’azienda ai livelli occupazionali pre-pandemia. Semmai, il vero problema di Amazon oggi sono i dazi.
Ci spieghi meglio.
Secondo il Wall Street Journal, l’azienda avrebbe adottato una strategia sottile per compensarne l’impatto: invece di aumentare bruscamente i prezzi dei prodotti più colpiti, ha alzato lievemente e gradualmente il costo di una larga quantità di articoli, assorbendo così il peso delle tariffe doganali “a fuoco lento”. In questo modo Amazon è riuscita a distribuire l’effetto dei dazi sull’intero mercato, senza che i consumatori se ne accorgessero davvero. Eppure, la narrazione dominante è stata dell’AI che ruba il lavoro. E questo perché fa paura, fa notizia e semplifica la complessità di processi economici molto più lenti e strutturali.
Insomma questa attenzione mediatica all’Ai rischia di ridurre il dibattito a una semplificazione eccessiva. Come se tutto si potesse risolvere con con un “mi piace” o “non mi piace”.
Continuando a inseguire la narrativa dell’AI che “ruba il lavoro”, non si coglie il senso della sfida, che invece andrebbe affrontata come un’occasione di trasformazione profonda. Ma mancano politiche serie, che richiedono meno slogan, più studio e più lavoro, con una visione capace di governare il cambiamento e non di subirlo. In un paese con una popolazione anziana, una piccola e media impresa dinamica ma poco sostenuta e un sistema formativo buono ma che ha subito troppe riforme inefficaci, l’AI arriva su un terreno già a rischio: potrebbe essere la spinta per un rinnovamento, ma temo possa diventare l’ennesima occasione mancata e soltanto un capro espiatorio. Bisogna capire che il vero progresso non è tecnologico, ma civico e culturale: costruire una società in cui l’automazione serva l’umanità, e non il contrario. La differenza la fanno le idee.
Il 19 e 20 novembre 2025, al Palazzo del Ghiaccio di Milano, torna Orbits – Dialogues with Intelligence, l’evento che lei ha ideato per riflettere su che cosa significhi vivere, pensare e agire nell’epoca dell’intelligenza artificiale. Quest’anno lei ha deciso di parlare di capitale semantico, perché?
Il futuro appartiene a chi saprà generare nuove idee, non a chi resiste al cambiamento. Serve un atteggiamento aperto, strategico, capace di creare le condizioni, culturali e mentali, affinché l’innovazione possa nascere e crescere, invece di limitarsi a ripetere automatismi. L’Ai non è una minaccia, ma un’occasione di trasformazione profonda, a patto di affiancarle politiche, formazione e una visione culturale. In un mondo che corre verso l’automazione, serve costruire capitale semantico, la capacità di dare senso e valore alle tecnologie, di disegnare e non solo usare il digitale. E promuovere una cultura dell’Ai che non accumuli solo potenza di calcolo, ma intelligenza umana, idee e significato. Le macchine combinano dati del passato: lavorano con lo “specchietto retrovisore”. Ma le idee nuove, quelle che creano futuro, le tante “eureka” di cui abbiamo bisogno nascono dall’intelligenza umana, magari con il supporto dell’Ai che può aiutare a testarle e raffinarle.
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