Spaesamento, economia circolare e innovazione

Per una Critica del Capitalismo Digitale – Parte XXIII

Le cerchie, le bolle esistenziali della modernità digitale, sono i nonluoghi nei quali si abita. Per evitare lo spaesamento occorre sentirsi a casa propria. A casa propria si dice in francese che uno è chez lui, presso di sé. «Il personaggio è chez lui quando è a suo agio nella retorica delle persone con cui condivide l’esistenza» (Descombes, p. 179). Intendendo la retorica in termini classici, quelli che fanno riferimento all’accusa, all’arringa, all’elogio, alla censura, alle raccomandazioni, etc. In definitiva la capacità di intendersi immediata perché riferita allo stesso registro linguistico e valoriale. Lo spaesamento perturbamento, l’angoscia, quella forma di angoscia è, per alcuni autori, la condizione umana relativa al fatto di essere gettati nel mondo. La “gettatezza” è l’apertura al mondo, spesso senza coordinate per muoversi nel mondo. La retorica di cui parla Descombes, è appunto l’appoggiarsi a un qualche tipo di coordinata, relazionandosi in termini retorici con gli altri. «Il paese retorico di un personaggio si ferma là dove i suoi interlocutori non comprendono più le ragioni che dà dei suoi fatti e dei suoi gesti […] Una difficoltà di comunicazione retorica segnala il passaggio di una frontiera, che beninteso va vista come una zona di frontiera, un dislivello, e non come una linea ben tracciata» (Ibidem). La parete della bolla e la bolla stessa del mondo surmoderno delle piattaforme digitali che ci costringe a vivere le frontiere senza mai riuscire a trovare casa.

Ogni forma di precariato è una forma di spaesamento e a questo spaesamento si risponde cercando di imbastire un dialogo per sentirsi di nuovo a casa propria, presso se stessi. La comunicazione dentro le piattaforme è questa retorica perché nella bolla bisogna riuscire «a farsi comprendere senza troppi problemi e al contempo si riesce a entrare nelle ragioni degli interlocutori senza aver bisogno di lunghe spiegazioni» (Ibidem). Il media digitale non sarebbe infatti adatto a quest’ultime.

La complessità è ansiogena. In un ambiente precario, e quindi altamente entropico, lo spaesamento e l’ansia aumentano. La flessibilità provoca angoscia e porta ad abitare le bolle. La paura di non farcela provoca angoscia; lo stato di essere sempre sotto giudizio, provoca angoscia. Anche di quel semplice giudizio al quale gli algoritmi dell’efficienza produttiva che il Capitale Digitale ha messo a punto, quelli delle App connesse al delivery o quelli che regolano il lavoro nei magazzini di Amazon. La sensazione di essere osservato, giudicato, scartato, porta angoscia. I dispositivi messi in atto dal Capitalismo Digitale portano angoscia che ti “getta” all’interno delle bolle comportamentali dell’infosfera digitale. Per riprendere Descombes, abitiamo la frontiera e la frontiera è questa gabbia dove il linguaggio è la retorica dei like sui social. Siamo dentro un loop infinito che ti chiude e ti espelle di continuo da casa, dalla casa bolla, dalla casa cerchia, dalla gabbia della casa. Si abita presso sé stessi chiusi in atmosfere autoreferenziali nel disperato bisogno di trovare una mano alla quale aggrapparsi, un punto fermo al quale fare riferimento. Questa è l’economia circolare messa in atto dal Capitalismo Digitale. Il capitale infatti eccede e precede così tutte le proposte migliorative del sistema; in un certo senso, arriva prima.

L’algoritmo che lavora con i big data è conservatore; lavora infatti su qualcosa di già “dato”. Cerca correlazioni, corrispondenze, opposizioni; cerca configurazioni, ma non lavora a caso. Il data mining senza un filtro relativo alla pertinenza dei campi di estrazione può trovare correlazioni esilaranti: https://www.tylervigen.com/spurious-correlations. L’analisi statistica descrive il presente o il passato, ma può anche predire il futuro, così è delle previsioni metereologiche che si basano su un calcolo di indici raccolti da innumerevoli sensori, indici che peraltro sono stati estrapolati anche da inferenze su raccolte statistiche storiche. Così è anche dell’analisi predittiva in svariati altri campi. Il futuro procede e duplica il passato anche nel senso che si spacchettano i dati lavorando su sequenze preverificate e con linee di fuga volutamente condizionate. La macchina che lavora all’autoapprendimento, il deep learling nel quale la profondità del deep è la parte dell’apprendimento imperscrutabile, ha egualmente bisogno di feedback non soltanto per non incappare in sequenze ricorsive, ma anche per non fornire risultati non pertinenti, vedi le correlazioni spurie di cui sopra. Qui il feedback automatico esclude molte soluzioni anche quelle che potrebbero portare su una strada innovativa. Il Capitalismo dei big data è conservativo e rifugge l’innovazione proprio perché non è capace di riconoscerla.

È conservativo anche perché l’avidità capitalista ha lo sguardo corto. Tre decenni fa, una delle principali sfide nella ricerca sull’intelligenza artificiale era programmare le

macchine per associare una potenziale causa a un insieme di condizioni osservabili. Judea Pearl ha capito come farlo usando uno schema chiamato reti bayesiane. Le reti bayesiane hanno reso pratico per le macchine affermare che, dato un paziente tornato dall’Africa con febbre e dolori muscolari, la spiegazione più probabile era la malaria. Nel 2011 Pearl ha vinto il Turing Award , il più alto riconoscimento dell’informatica, in gran parte per questo lavoro. Ma per come la vede oggi, il campo dell’IA si è impantanato in associazioni probabilistiche per le quali lo stato attuale dell’arte della Intelligenza Artificiale sarebbe soltanto la versione imbellettata di quello che le macchine sapevano già fare una generazione prima: trovare regolarità nascoste in un ampio insieme di dati. Tutti gli straordinari risultati del deep learning sarebbero quindi equivalenti al semplice adattamento della curva di inferenza. Per Pearl il futuro dell’intelligenza artificiale è sostituire il ragionamento per associazione con il ragionamento causale. Invece della semplice capacità di correlare febbre e malaria, le macchine hanno bisogno della capacità di ragionare sul fatto che la malaria causa febbre. Una volta che questo tipo di struttura causale sarà in atto, diventerà possibile per le macchine porre domande controfattuali – indagare come cambierebbero le relazioni causali con un qualche tipo di intervento – che Pearl considera la pietra angolare del pensiero scientifico. Ma i risultati che l’intelligenza artificiale riesce ad ottenere con le associazioni probabilistiche e che sono immediatamente spendibili, privilegiano – dal punto di vista dei profitti – questo campo di studi.

Si prospetta un mondo meno variegato che tende a riprodursi eguale a sé stesso. La serializzazione produttiva che ha ucciso le produzioni artigianali, ha fatto scomparire i “pezzi unici” portando a forme di omologazione che si moltiplicano soltanto in relazione a nicchie di consumo costruite e circoscritte in cerchie rimodellate dalle eco chamber della comunicazione in rete. L’obsolescenza delle merci si adegua allora ai riti della moda che ripropongono ciclicamente il medesimo riproducendo il tempo nel suo modo di essere sempre inattuale, obbligato infatti a manifestarsi in anticipo sull’uso. Si produce merce superflua e anonima lavorando su questo scarto di tempo che provoca un susseguirsi incalzante di proposte che si devono rinnovare perché nascono già vecchie. Il Capitalismo dei big data si fa allora anche bigotto triturando ogni afflato innovativo nel trionfo manierista e barocco di un eterno modernismo, decorato sino all’eccesso di trine e orpelli segnici che mascherano l’incapacità innovativa del sistema. Sistema nel quale, come abbiamo visto, l’innovazione stessa è semplicemente una risposta sbagliata nel processo di produzione del Capitalismo Digitale.

Ma se il Capitalismo Digitale è in un certo senso allergico all’innovazione è invece un moltiplicatore di un meccanismo mentale nel quale cervello umano e Intelligenza Artificiale si somigliano. È il meccanismo sotteso per esempio al complottismo e alle false verità che pullulano in rete. La rete è cioè anche un rafforzativo di un processo che accomuna mente umana e algoritmi. In un testo del 2013 Andy Clark dice che la nostra mente, ad un livello molto astratto, funziona come una macchina predittiva. Ciò che noi chiamiamo percezione è sempre interpolato da un precedente modello costituito dalle aspettative che abbiamo immagazzinato sul probabile assetto del mondo. Questa funzione del nostro sistema nervoso è legata alla riduzione dell’entropia ambientale: così come nei processi neurologici che sottendono la visione avvengono illusioni percettive che rilevano una retroazione fra frame interpretativi e dati percettivi, allo stesso modo, la cognizione getta una rete probabilistica su tutti i dati sensoriali, indirizzandoli all’inferenza verso la spiegazione migliore. La visione è uno dei casi più studiati, e la retroazione fra ipotesi, percezioni e correzione degli errori si estenderebbe dalla retina alle varie aree che compongono la corteccia visiva. La mente umana funzionerebbe, in un certo senso come la cache di un browser, una memoria temporanea che contiene le informazioni che riguardano l’ultima visita a quel sito in maniera tale da non dover riscaricarle da remoto ad ogni nuovo accesso. La percezione si basa perciò su frame interpretativi accumulati durante le precedenti esperienze. Falsi frame condizionano la percezione stessa. Si crea la possibilità di un loop inferenziale che può legittimare anche il falso. Così Clark:

L’improbabile (telepatia, cospirazione, persecuzione, ecc.) diventa meno sorprendente, e — poiché la percezione stessa è condizionata dal flusso top-down delle aspettative precedenti — la cascata di informazioni errate torna indietro, permettendo alle false percezioni e alle credenze irrazionali di solidificarsi in un ciclo coerente e solidale. Un processo di questo tipo è auto-rinforzante. Man mano che i nuovi modelli generativi prendono piede, la loro influenza torna a scorrere controcorrente in modo che i dati in arrivo siano scolpiti dalle nuove (ora false) aspettative in modo da “conformarsi alle attese”. False percezioni e credenze improbabili formano così un ciclo di auto-conferma epistemicamente isolato

Il Capitalismo Digitale pervade l’infosfera, in un certo senso è l’infosfera. Per questo il meta algoritmo, l’algoritmo di scopo, quello che persegue il profitto, è l’algoritmo padre: patriarcale e generativo. È nell’ordine attuale delle cose. Operazioni non a fine di lucro non possono sviluppare nessuna piattaforma che non possa essere fagocitata dal sistema. I capitali per lo sviluppo di qualsiasi impresa nell’ambito digitale arrivano secondi circuiti particolari. Fanno la parte del leone i venture capital. Visto l’alto rischio insito nei progetti legati all’innovazione, soltanto un fondo di venture capital sarà disposto a sopportare il rischio a fronte di un rendimento futuro atteso altrettanto elevato.

Continua…
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Vincent Descombes, Proust, philosophie du roman, Minuit, Paris 1987

Andy Clark, Whatever next? Predictive brains, situated agents, and the future of cognitive science, Behavioral and Brain Sciences, 2013

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Gilberto Pierazzuoli

Gilberto Pierazzuoli

Attivista negli anni 70 . Trasforma l'hobby dell'enogastronomia in una professione aprendo forse il primo wine-bar d'Italia che poi si evolve in ristorante. Smette nel 2012, attualmente insegnante precario di lettere e storia in un istituto tecnico. Attivista di perUnaltracittà.

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