Per una Critica al Capitalismo Digitale – parte XXXII
Sull’utilità dell’automazione. I sistemi che si basano sulla statistica hanno due criteri di valutazione: recupero e precisione. Si tratta di errori strutturali imputabili alla tecnica in sé e non a come viene interpretata. Il recupero risponde alla domanda su quale percentuale delle persone presenti in un gruppo di dati raccolti corrisponde ai criteri che mi sono posto? Per esempio, tra tutte le persone che una telecamera ha inquadrato, quanti sono i criminali che è riuscita a riconoscere? Se allarghiamo la maglia per riuscire a comprendere il numero più alto di presunti criminali, si abbasserà la precisione con la quale il sistema opera. Se invece la restringiamo aumentando la precisione, è molto probabile che alcuni criminali seppur presenti, non siano presi in considerazione. Tutto dipende da come si tarano questi fattori. Allora dipende da chi li tara, come li tara e a quale scopo. Illuminante l’episodio riportato da Quintarelli sull’implementazione di un sistema di sorveglianza cittadina a proposito di un evento delittuoso lì avvenuto: «I risultati di una richiesta di accesso civico ai dati di performance del sistema parlano chiaro: il 96 per cento delle persone fermate erano innocenti» (Quintarelli, p. 66)
Sull’automazione che libera gli umani dalla schiavitù del lavoro. Per quanto riguarda la narrazione sulla tendenza alla scomparsa del lavoro con le macchine che sostituiscono la forza lavoro, essa si dipana spesso verso la considerazione che i lavori a rischio sarebbero quelli meno specializzati. In realtà l’automazione opera delle sostituzioni più nel campo delle colletti bianchi e del terziario avanzato. Come per la trasformazione delle appartenenze sociali e della distribuzione della ricchezza, la tendenza è alla polarizzazione. Nelle stesso modo nel quale si assiste alla scomparsa delle classi medie, dal punto di visto del lavoro i lavori che tendono a scomparire sono quelli a livello di specializzazione intermedio. Anche nel campo del lavoro si assiste a una accentuazione delle differenze. Sopravvivono pochi lavoratori iper specializzati e ben pagati e una massa poco definita di lavoratori che forniscono prestazioni che per quanto elementari, sono difficilmente assegnabili alle macchine o semplicemente perché la loro implementazione in un sistema automizzato sarebbe troppo costosa. Un’altra mitologia progressista si scontra con la dura realtà dei procacciatori di profitto. Sino a che si troverà forza lavoro da poter sottopagare, l’automazione di quei compiti potrà aspettare. O, meglio ancora, l’automazione servirà proprio a creare questi nuovi settori della produzione.
Quantificare non è progettare. Un errore nel quale è facile cascare è quello che vede da una parte le macchine, dall’altra l’umanità. La prima considerazione da fare è infatti quella che le macchine sono state pensate, costruite, e programmate dagli umani; la seconda è che, oggi, pensare gli umani come specie distinta e come individui a se stanti, fuorvia una visione più sistemica del loro essere, della loro esistenza. Che l’attrezzo sia protesi e prolunga o che sia estensione delle capacità percettive e di quelle performative, il risultato rimane quello e cioè che umani e macchine esistono all’interno di correlazioni complesse che ne marcano l’individuazione. L’intelligenza artificiale, quella delle macchine in realtà non è artificiale nel senso di inumana. È proprio il concetto di artificialità che ha poco senso. Proprio per quello che abbiamo appena detto, c’è di fatto sempre una componente umana in quegli ibridi umani-macchina che chiamiamo semplicemente macchine e che anche io ho spesso qui chiamato così. Eppure rimane un fondo di “artificialità” nella macchina digitale, qualcosa che è difficile riportare all’origine umana, qualcosa che appare sfuggire al nostro controllo ed è quella parte che riguarda le capacità di autoapprendimento, quelle che riguardano il deep learning, l’apprendimento profondo che la macchina fa cercando semplicemente correlazioni tra grandi quantità di dati. In particolare quella strategia che sta dietro alla programmazione di AlphaZero che di fronte a degli obiettivi da perseguire – giocare ad alcuni giochi da tavolo come gli scacchi, il go e lo Shōgi – impara in poco tempo strategie sempre più sofisticate giocando contro se stesso un gran numero di volte, cosa che fa, vista la potenza computazionale della macchina, in un piccolo lasso di tempo. È su questo terreno che è nata la distinzione tra AI e AGI, tra Intelligenza Artificiale semplice – che in definitiva coincide con la semplice computazione – e quella Generale. La superintelligenza macchinica. Adesso questa capacità è usata in chiave predittiva e in particolare come esito di una elaborazione che fornisce dei “consigli” comportamentali agli umani. C’è qui un feedback che condiziona l’umano. «Nessuna intelligenza matura nella solitudine: essa ha bisogno di una cornice di interazione stabile e inseparabile dalla reciproca socialità delle diverse 
intelligenze» dice Gioele Cima riferendosi a Reza Negarestani. Il quadro si fa più complesso. Siamo di fronte a un’accezione dell’intelligenza che non è una prerogativa delle entità biologiche, che non è una capacità individuale, ma che è appannaggio di una moltitudine di cose umane e disumane, animali e non, animate e non animate. O meglio ancora, che è una capacità diffusa. È quell’intelligenza delle cose che fa sì che le cose siano a dispetto del nulla. Il fatto che le cose siano, che ci sia cioè una capacità neghentropica diffusa, ci riporta alla possibilità di esercitare ragionamenti ontologici in contrapposizione a un nichilismo che ci vorrebbe gettare nella completa inazione di fronte all’ineluttabilità caosmica della materia e quindi del mondo tutto. Si può trattare di condensazioni temporanee figlie di relazioni sempre più complesse tra quelle stesse condensazioni che entificano la realtà. L’intelligenza è allora una meta-intelligenza nel senso che ha proprietà di giudizio e di modellizzazione riferite a se stessa. Allora l’AGI non è una manifestazione che prescinde dall’umano, ma nemmeno una sua semplice estensione che riporterebbe l’homo sapiens ad essere il depositario monopolizzante e l’interprete indiscusso della scena del mondo. Non si deve però intendere questo ragionamento come un modo di salvare la macchina, ma un modo per aprire una discussione non tanto sul suo uso (lo diamo per scontato), ma di quale tipo di macchina si tratta. «Artificiale non deve essere letto nel suo senso più “parrocchiale”, di pervertimento o deviazione dal naturale, ma come la costitutiva autonomia della logica e del linguaggio rispetto al contenuto dell’esperienza. Artificiale è ciò che veicola la possibilità di liberare il formale, e dunque di costruire e abitare nuovi mondi emersi dalla revisione di quelli già esistenti» (Ibidem). In definitiva si tratta di pensare le menti nella loro eguaglianza che non è un dato prestazionale in sé, ma l’indice della loro reciproca subordinazione. L’AGI potrebbe allora essere non tanto il destino che la macchina capitalista assegna agli umani, ma anche all’opposto e in opposizione, la messa a punto di un dispositivo che realizza forme comunitarie di collaborazione tra tutti gli enti, tra tutti quindi i condensati cangianti di materia.
Alienazione e coinvolgimento collaborativo. I mono-ritmi nevrotici della catena di montaggio comportavano una scissione tra fare e pensare, ed erano sottoposti a un dispendio standard di energia, misurato attraverso l’equivalenza di lavoro, tempo e denaro. Il regime di “schiavitù macchinica” della catena di montaggio includeva meccanismi industriali di riproduzione che inghiottivano il soggetto in comportamenti senso-motori automatizzati, smembrando l’unità dell’individuo in oggetti parziali appartenenti alla mega-macchina del capitale industriale. Si tratta di un concatenamento macchinico che comunque fa riferimento a una soggettività che per quanto alienata, permane. Soggetto e oggetto dell’agency umana persistono. Da qui, si passa alla macchina autonoma e automatica nella quale il soggetto appare come depositario del comando, ma nella quale, parte dell’agency si trasferisce sulla macchina. Sino poi a quella fase nella quale – ai tempi del Capitale Digitale – questi non ha solo assorbito il lavoro fisico e cognitivo nei suoi circuiti di produzione e riproduzione, ma, cosa più importante, avendo fatto propria la cultura umana, attraverso l’analisi dei dati e dei comportamenti, l’uso contestuale dei contenuti e l’approvvigionamento di conoscenza, il soggetto non è più soltanto un componente asservito di macchine né un suo illuso utente interattivo. Quando la macchina autoapprende non a partire da semplici routine computazionali scritte specificatamente dagli umani, ma attraverso decisioni che la macchina può prendere per via inferenziale dall’analisi di grandi moli di dati – una fase nella quale la macchina si fa soggetto, capovolgendo il comando e indicando in termini predittivi agli umani la via migliore per ottenere certi risultati, “costringendo” di fatto gli umani, non soltanto a fare quei gesti e non altri coerenti con il flusso macchinico della catena di montaggio, ma anche a pensare nei termini che la macchina ha deciso. È successo qualcosa. Sulla scena è apparso un altro soggetto che ha preso il comando. Con questo non voglio rovesciare il ragionamento fatto poco sopra, ma mettere l’indice sul nodo dirimente la problematica dell’assoggettamento. Questo nodo è ancora una volta lo scopo mercantile della catena macchinica della produzione capitalista. È di nuovo una relazione che rimanda – e non per forza determina – sia il soggetto umano che quello macchinico, e questa relazione è anche proprio la loro relazione. Nel luogo nel quale si era aperta la possibilità del superamento della espropriazione alienante che legava l’operaio alla catena di montaggio, dove la produzione potrebbe avvenire per vie collaborative delle intelligenze di carbonio con quelle di silicio, la massimizzazione del profitto scompiglia i termini collaborativi sostituendoli di nuovo con i conflitti tra capitale e lavoro. Ma di quale lavoro si parla se la produzione può in teoria essere svolta dalle macchine? Dove è la forza lavoro? C’è, ed è tutta dentro il confronto, la relazione, che abbiamo appena descritto, quella relazione tra quelle intelligenze; quella relazione che lo scopo del profitto ha reso unidirezionale, nella quale le idee escogitate dalla macchina si devono fare dominanti. In questo ambito l’intelligenza umana si deve adeguare al sapere macchinico della macchina del Capitale. È questa in fin dei conti quella che in termini marxiani si chiamava la sussunzione del saper umano al capitale fisso. Ed è in questo ambito che il concetto di general intellect si fa più chiaro rivelando sia la sua subordinazione al disegno capitalista, sia la sua potenzialità rivoluzionaria nei confronti del Capitale. La sua capacità potenziale, per trovare una via di fuga dal modo di produzione capitalistico. Il potenziale attraverso il quale il soggetto umano della forza lavoro possa superare l’alienazione potendo – sempre in potenza – decidere cosa produrre e in che modo farlo. Possa infine, in qualche modo, decidere il modo d’uso della tecnologia digitale. È qui che l’apprendimento automatico diventa l’obiettivo soggettivo del ragionamento artificiale nella misura in cui il modo computazionale di generare apprendimento arriva a costituire la struttura dell’essere della macchina, denaturalizzando l’immagine stessa del pensiero automatizzato. «Si crea un auto-logica derivante dal divenire soggetto del medium del pensiero, cioè la consapevolezza che sotto la sua configurazione computazionale, lo strumento del pensiero è diventato esso stesso un pensiero» (Parisi, qui). Si fa cioè chiara la biforcazione possibile tra ciò che determina l’immagine predefinita della tecnologia come strumento nelle mani degli umani o, al suo opposto, come intrappolamento della loro libertà nelle sue procedure insensate.
La formazione del soggetto ce ne restituisce uno relazionale immerso in campi di forza e suggestioni che lo determinano e lo stravolgono. Innumerevoli categorie lavorano sul soggetto. Paradigmi vecchi e nuovi. Sessismo, razzismo, specismo, patriarcato e colonialismo non cessano di colpo la loro esistenza. Fanno parte delle influenze relazionali così come i loro opposti. La simpatia per gli animali in quanto parenti prossimi rimanda a discriminazioni verso quelli più lontani, verso altri viventi. Dare agency soltanto ai viventi non ci aiuta a immaginar un soggetto di giustizia, per questo si utilizza anche lo scontro, la lotta tra paradigmi vecchi e nuovi. Le forme di individuazione operano infatti su un soggetto in divenire. Non ci occorre un soggetto puro, lo vogliamo immerso nei fanghi, che nuota in brodi in fermentazione, nei miasmi della decadenza e della rigenerazione biologica e tecnica. Non si persegue una dissoluzione post umana della soggettività, ma si coglie il divenire di questa, anche, se non soprattutto, quando si rapporta con storie e cosmogonie della differenza.
Il comando algoritmico e l’incomputabile. Le relazioni collaborative tra più soggetti, quelle possibili tra soggetti e oggetti che proprio attraverso la relazione possono acquisire agenzialità “soggettive”, che potrebbero essere la via di uscita da quel regime iniquo che è il Capitalismo, si arrendono di fronte alla impotenza alla quale sono ridotti gli umani di fronte a certe scelte tecnologiche. Secondo un gruppo di fisici, l’era del comando macchinico si è aperta a partire dal 2006 con l’introduzione del trading azionario ad alta frequenza, in relazione al fatto che la velocità al di sotto del millisecondo e la quantità massiccia di interazioni algoritmo-algoritmo abbiano superato la capacità delle interazioni umane. In questo nuovo ambiente digitale di trading, gli agenti algoritmici prendono decisioni più velocemente di quanto gli esseri umani possano comprendere.
Da questo punto di vista, si può suggerire quanto segue: Al contrario della logica di sussunzione formale, che corrisponde all’applicazione di insiemi di regole immutabili, la cui linearità mirava a formattare il sociale secondo idee preordinate, la logica della sussunzione reale coincide con il paradigma computazionale interattivo. Questo paradigma si basa sulle capacità reattive dell’apprendimento, l’apertura e l’adattamento definiscono l’interazione uomo-macchina così come i sistemi interattivi distribuiti. Con l’estensione della quantificazione all’indeterminazione degli ambienti – e quindi alla contingenza – si è verificata una trasformazione intrinseca della logica del calcolo. In effetti, lo sviluppo di questo approccio interattivo è stato cruciale per la forma ora dominante di sussunzione reale» (Luciana Parisi, qui).
Per Luciana Parisi si ha dunque che non soltanto il capitale condiziona la tecnica asservendola ai suoi scopi, in definitiva al profitto, ma la condiziona così profondamente da essere ormai, quella tecnica, la sua forma di espressione attuale. Di essere quindi a monte dei principali processi di accumulazione del valore. Il digitale da strumento di strategie di estrazione spicciole diventa allora lo strumento attraverso il quale il Capitale occupa la fase attuale. Lo strumento attraverso il quale il Capitale persiste.
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Stefano Quintarelli, a cura di, Intelligenza Artificiale. Cos’è davvero, come funziona, che effetti avrà, Bollati Boringhieri, Torino 2020
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*Gilberto Pierazzuoli
Gilberto Pierazzuoli
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