Per una Critica del Capitalismo Digitale XVII parte
Il passaggio dall’analogico al digitale significava descrivere algoritmicamente delle procedure che rimandavano a modelli interpretativi o fattuali, pragmatici. Con l’AI (Intelligenza Artificiale) si vuole invece modellizzare i fenomeni, iterando sperimentalmente affinamenti su corrispondenze in enormi quantità di dati finché il fenomeno non appare descritto in maniera soddisfacente. Si passa da un pensiero deterministico, a uno di tipo statistico. In questo le cose non hanno causa (o la causa è trascurabile), quello che interessa è il fatto che ci siano tot possibilità che esse avvengano. Le cose e gli eventi sono quelli esperiti dalla macchina (la solita serie di corrispondenze tra un gran numero di dati), uniti ai risultati frutto del processo di computazione; risultati cioè calcolati o semplicemente ipotizzati a partire da quei dati. I modelli ottenuti sono statistici e come per ogni statistica, bisognerebbe tenere presente il fatto che ci si possa sbagliare, che la presenza di falsi positivi o falsi negativi sia insita nel procedimento che è un buon procedimento, una buona procedura, una buona routine, quando i falsi sono pochi. Ma oltre a contenere intrinsecamente errori – nelle migliori delle ipotesi tendenti a zero, per mezzo dell’iterazione delle routine di apprendimento – sono anche modelli che non hanno spiegazione se non la loro ricorrenza.
Il sapere, il saper fare e il saper decidere, nascono dall’unione tra conoscenza e esperienza. L’esperienza, la sensazione, è legata con la consapevolezza, con un primo livello della memoria che si può anche trasformare in conoscenza esportabile o acquisibile (si rimanda al concetto di ritenzione secondaria e primaria in Husserl e poi in Stiegler). Ma non c’è soltanto il travaso da un campo all’altro (dalla esperienza alla conoscenza), c’è la possibilità di un continuo confronto e assestamento del senso, derivato dallo stesso procedimento di percezione e memorizzazione. Anche il sapere, la conoscenza, non sono dati una volta per tutte, ma si determinano nel loro costituirsi che è una forma di interrelazione. La memoria, che è questo sapere, può essere trasmessa o conservata in strumenti esterni: la scrittura o il media digitale. Il soggetto della scrittura (colui che scrive) è però lo stesso dell’esperienza e della consapevolezza dell’esperienza; è colui che potendola fare e potendola ritenere, ha esperienza del suo divenire. Il soggetto digitale, l’algoritmo, non avrà accesso a quel sapere, ma a una sua dimensione particolare (quella esportata nella memoria esterna, nel media digitale), che assumerà una volta per tutte come sua conoscenza.
Ma l’AI è un passo ulteriore, perché si basa sull’autoapprendimento. Non è semplice supporto esterno di un sapere esperito da altri, ma una ricerca di qualsiasi tipo di correlazione tra i dati il cui esito – quello che noi chiamiamo sapere – deve molto spesso essere validato da un’intelligenza senziente, attraverso feedback diretti o indiretti. Questi due procedimenti possono portare a risultati diversi, ma che possono anche coincidere, con il fatto comunque che quello algoritmico sarà sempre monolitico e non aperto a nuove soluzioni, cosa invece possibile per il sapere umano che si configura all’interno di rapporti complessi tra la memoria (la ritenzione) e l’esperienza, tra il soggetto e le interazioni con gli altri soggetti umani e non umani.
Nella logica algoritmica, nel pensiero macchinico e robotico, nei procedimenti di apprendimento della Intelligenza Artificiale, le estrazioni operate sui dati grezzi, gli output, le associazioni che 
restituiscono i dati elaborati, sono, come avevo accennato più sopra, significazioni, significanti senza referente. Non rimandano né richiamano niente. Semplici processi di significazione, dati una volta per tutte. Aggregazioni funzionali alla query, all’interrogazione. Nessuna pertinenza è richiesta. Per questo è insita nel sistema la possibilità che un certo tipo di risposta provenga da associazioni gratuite e/o non esperibili o, appunto, non pertinenti. Ricordate la storia dell’algoritmo che doveva distinguere tra lupo e husky? Appunto, l’algoritmo sceglieva una variazione di colore tra figura e sfondo per distinguere i lupi dagli husky, tutto andava bene perché il lupo ha il colore del pelo più scuro, ma quando lo sfondo era particolarmente chiaro, anche gli husky diventavano lupi e la cosa non era rara, visto la probabilità di uno sfondo innevato in un’immagine di un cane siberiano. Di quegli animali, l’algoritmo ne sapeva soltanto qualcosa che aveva a che vedere con il contrasto figura/sfondo, su tutto il resto era completamente ignorante. L’algoritmo rispetto ai segni, alle figure, alle rappresentazioni, rispetto al funzionamento umano, non ha nessun riferimento mnestico, non ha nessuna idea. Ma se la potrebbe creare attraverso proprio le sedute di apprendimento. Ma quello che cerca è una cosa diversa: cerca soltanto una corrispondenza che rimane a livello di linguaggio binario, di acceso/spento. Non si con-figura. Si potrebbe dire grossolanamente che non disegna, non ne fa uno schizzo. In più la memoria umana, la configurazione sinaptica, non crea un pattern astratto, essenziale e semplificato della sensazione, ma fa tesoro – ritiene la complessità – dell’esperienza anche in termini di contingenza, di collocazione spazio-temporale e di relazione. Le semplificazioni sono processi anch’essi mnemonici: la memoria è figlia dell’oblio. La figura (il ricordato) che emerge è infatti quella che viene disegnata dallo scalpello dell’oblio, ma l’oblio è uno strumento che opera all’interno di un processo del quale si ha egualmente memoria anche se non coscienza diretta. Ma queste sono soltanto differenze.
Sino a qui abbiamo soltanto il fatto che l’intelligenza del silicio sia diversa da quella del carbonio, da quella biologica. Questo non significa che non possa essere utile. Il problema si pone quando si vuole utilizzare quell’intelligenza per fargli svolgere mansioni umane, per agire al posto degli umani, per sostituire gli umani non solo nei processi di produzione (robot che sostituiscono la forza lavoro), ma anche in quelli di riproduzione e di cura (gli assistenti personali, e quindi la domotica, l’internet delle cose, la realtà aumentata), sino a quelli decisionali. Si prospetta un mondo automatico e, all’interno di un mondo siffatto, anche la politica sarà automatica. C’è chi pensa del resto che le democrazie rappresentative non sono altro che l’espressione di una maggioranza senza un confronto e un controllo da parte delle minoranze. Questo è una conseguenza diretta del pensiero che ha coniato l’espressione del “non ci sono alternative (TINA)”. A questo punto, meglio, a quel punto, la maggioranza non sarà altro che una proiezione statistica, roba per gli algoritmi, per le macchine e non per gli umani che in questo campo sono difettosi. È la funzione di Rehoboam la Super Intelligenza di Westworld che dato un obiettivo, un disegno, il business del padrone della macchina, riplasma le storie di umani e non umani (ospiti e residenti) per realizzarlo. Allora, l’unica via di uscita, come nel finale della terza stagione, è quello di spengere la macchina.
Per Saussure la tecnologia umana che rimanda al linguaggio è fatta di un apparato di convenzioni chiamato langue (lingua), il paradigma di riferimento al quale attinge la parole (parola), l’atto di parola, il prendere la parola. Il processo di significazione per Bifo avviene fondamentalmente in questo ambito del linguaggio, determinandone il suo essere congiuntivo, nel senso che la significazione avviene nel contesto, nel momento e nel confronto tra i parlanti. La langue allora è soltanto sintassi, apparato di significazione dove il segno si determina soltanto attraverso il suo uso. La significazione digitale riporta invece il linguaggio sotto il mantello protettivo della langue. Il contesto analogico ha invece un che di originariamente naturale, la lingua è parlata dai corpi, la lingua è phoné (suono) pronunciata dai corpi, è suono, ma anche gesto, fattualità dell’emissione sonora. Già la scrittura lavora a favore della langue (lingua) che orienta così le immagini verbali della scrittura, ma nella tecnologia alfabetica, nella trascrizione fonetica, nella presa in carico della appercezione sonora, l’imprevedibilità del linguaggio, della presa di parola, l’essenza vitalistica della parole, non sono completamente messe a tacere.
Ma quando la codificazione digitale prende campo, i corpi parlanti si zittiscono. L’analogico ha massa, volume, odore e sapore, il digitale è soltanto codice. Il tessuto sociale cambia allora dal congiuntivo al connettivo, dice Berardi. E questa, sempre per Bifo, è una trasformazione antropologica dei soggetti che hanno la facoltà di linguaggio. I neoumani comunicano a un livello nel quale la componente empatica, con la percezione del corpo in continuità e in presa diretta con l’ambiente fisico, non riescono a esercitare il proprio influsso, il giusto condizionamento. L’aleatorietà del linguaggio, la verbosità dello stesso, si perdono. La comunicazione è lineare, non ha altre vie di uscita, piani di fuga e orpelli immaginativi. È costretta in una soluzione, in una risposta, in un output. Ma non è più efficiente, è, diventa, semplicemente automatica.
Con il passare del tempo la ricodificazione della realtà, degli umani e non umani, della società e quindi delle relazioni sottoposte al lavorio algoritmico, riplasmano la percezione del mondo, 
riplasmano il mondo in funzione del principio della profittabilità. L’asservimento dell’algoritmo al profitto è un dato originario. Non è un problema etico, non è una visione paranoide che stravede il fantasma del capitale che si manifesterebbe dietro ogni fenomeno. Non è una forma di complottismo. Gli algoritmi, la produzione digitale, potrebbero anche produrre cose buone e utili. Il fatto è che l’interazione degli umani con la macchina è limitata a fornirle i dati di ingresso e a definirne lo scopo, poi la macchina lavora per conto proprio e anche se si imbattesse in una soluzione appetibile e umanamente auspicabile ma che non massimizzasse il profitto, la scarterebbe, perché il programma è un altro e perché la sua sensibilità inumana non percepirebbe le altre possibilità. La macchina non intravede i futuri, cerca di fabbricarne soltanto uno particolare. Macina i dati raccolti, macina passato e presente. Sposta, ordina e correlaziona, alla ricerca di un ordine, di un posizionamento, di quel posizionamento che si rivela essere più redditizio. Al resto è cieca. La macchina non si può perdere dietro a ipotesi non formulate. La macchina di elaborazione dei Big Data, anche nel caso della possibilità che essi siano esaustivi in funzione e in relazione alla cartografia del mondo, perché sono tutti i dati possibili o perché ne sono la campionatura perfetta, come la borgesiana “Biblioteca di Babele”, non avrebbe un output, ma infiniti. Senza un criterio d’ordine, la macchina lasciata fare, entrerebbe in un loop ricorsivo e senza uscita, vomitando infinite soluzioni a problemi mai posti. La macchina è alimentata dai dati, questi sono estratti e elaborati dall’algoritmo di scopo. Adesso lo scopo è il profitto e tutto il resto non conta.
Si potrebbe pensare alla macchina genitoriale, alla macchina madre di tutte le altre. Il capitalismo industriale prima e quello digitale poi sono il frutto della macchina, della capacità della macchina di trasformare l’energia in lavoro, prima fisico, poi anche cognitivo. Il capitalismo è la ricerca della forma esaustiva della messa a profitto dell’intervento umano sulla natura. Il capitalismo stesso, a ben guardare, è un algoritmo. È l’algoritmo madre, meglio ancora, “padre” (generativo e patriarcale), quello che plasma tutte le altre macchine e le asserve al suo scopo. È il programma che contiene tutte le routine che si svolgono sotto la sua supervisione. È la serializzazione produttiva che eleva le macchine a interpreti indispensabili della produzione. La serializzazione stessa è un algoritmo. Ma non è l’ovvietà che recita che una volta dato lo scopo principale, ci sia a cascata tutta una serie di dipendenze che condizionano l’agenzialità delle cose del mondo, c’è in più qualcosa di consustanziale ed è questa serializzazione produttiva che richiama la macchina. Ecco la macchina che ha poi un suo modo di essere. È l’artificio umano, l’attrezzo che può riuscire a produrre in modo indipendente. Che determina, come minimo, entità e qualità della produzione, che innesta l’uomo nella catena di produzione o lo espelle da quella stessa catena. Che incorporando l’uomo, lo estromette dalla gestione diretta della produzione. Il problema non è allora soltanto la proprietà esclusiva del mezzo di produzione, è la serialità stessa che permette di produrre non soltanto stock che aprono al loro uso competitivo, ma un surplus ad libitum che innerva la competizione sociale e la ricerca dell’esclusività del possesso delle macchine. Data la competizione, la macchina è lo strumento migliore per portarla avanti.
La macchina proletarizza l’uomo perché lo spoglia del suo saper fare che la macchina incorpora. Stravolge quel suo saper fare. Anche qui il subentrare della macchina opera sulla mancanza dialogica e relazionale che fondava quel sapere, su quella che Illich chiamava sapere vernacolare legato alla convivialità. Un sapere situato in continuo confronto con l’ambiente mondo. Il problema è allora proprio questa mancanza di convivialità della macchina. Adesso quel saper fare inglobato nella macchina si evolve e si sedimenta attraverso sentieri meccanico-digitali spesso imperscrutabili agli occhi degli umani e sordi alle suggestioni del mondo. Il modo di produrre ricchezza è inserito in questo congegno che ciecamente, caparbiamente e a testa bassa si incaponisce a produrre il più possibile, al di là dei consumi, cieco di fronte alla distruzione che la sua brama estrattiva produce e agli scarti che la sovrapproduzione comporta. Questa cecità è la cecità dell’algoritmo non alimentato da quelle variabili che la centralità dello scopo ignora volutamente. Il capitalismo espropria la maggioranza della popolazione dalla proprietà dei mezzi di produzione attraverso la quale compie – come dice Ilaria Agostini – il male dei mali: l’appropriazione del saper fare degli umani.
Continua…
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Franco Berardi (Bifo), Futurabilità, Nero, Roma 2018
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*Gilberto Pierazzuoli