Perché l'Intelligenza Artificiale rivela lo scopo del capitalismo?
Intelligenza Artificiale: una breve introduzione
Ci sono parole che, soffermandosi su di esse, aprono uno spazio di interpretazione più ampio di quello che sembrano. Fine è una di queste. In italiano può significare meta —la direzione verso cui qualcosa si orienta— e anche conclusione —la chiusura di quello stesso processo—. In questa ambivalenza c'è una ricchezza concettuale che l'etimologia rivela. Il termine greco télos, da cui deriva il nostro “fine”, non distingue tra obiettivo e culminazione: entrambi fanno parte di un medesimo movimento circolare. Télos deriva dalla radice indoeuropea kwel- —girare, far giri, chiudere un ciclo—. Per il pensiero antico, ciò che giunge al suo télos non solo termina: si realizza. La fine è la meta compiuta; la meta è la fine naturale del processo.
Le lingue moderne hanno separato questi significati —meta da un lato, fine dall'altro— perché la nostra immaginazione storica è diventata lineare. Crediamo che tutto vada avanti, verso più, verso migliore, come se ogni processo dovesse prolungarsi illimitatamente.
Forse per questo tendiamo a guardare il nuovo come se fosse una versione ampliata di ciò che già conosciamo. Se il tempo è una linea ascendente, supponiamo che il futuro prolunghi solo il vissuto: più tecnologia, più velocità, più efficienza, ma nulla di realmente diverso. Questa idea di continuità ci rassicura. Ci colloca in un luogo immaginario di dominio, come se ciò che verrà fosse un semplice gradino in più di un percorso che comprendiamo da secoli. Per questo ripetiamo “questo l'abbiamo già vissuto prima”: non per descrivere il reale, ma per preservare una sensazione di familiarità di fronte all'ignoto. Ma ci sono momenti nella storia in cui questa illusione smette di essere protezione e diventa pericolo.
Due film sulla Prima Guerra Mondiale lo mostrano con una chiarezza travolgente: Paths of Glory (Stanley Kubrick, 1957) e All Quiet on the Western Front (Lewis Milestone, 1930). In Paths of Glory si ritrae la cecità della cupola militare francese, convinta che la guerra fosse ancora ciò che ricordavano: gesta eroiche, avanzamenti decisivi, campi dove il coraggio personale poteva cambiare il destino. All Quiet on the Western Front mostra lo stesso dal punto di vista del soldato semplice: giovani che marciano al fronte credendo che ripeteranno le glorie del passato. Ciò che trovarono non fu alcuna continuità: la guerra si era trasformata in una carneficina industriale. In giorni, decine di migliaia cadevano sotto mitragliatrici capaci di annientare reggimenti in minuti; in ore, l'artiglieria trasformava villaggi e foreste in crateri fumanti. In un solo giorno della Somme morirono più soldati che in interi mesi di conflitti precedenti, inclusi le campagne napoleoniche. Non si era mai ucciso così velocemente, così meccanicamente, così impersonalmente. Il passato non tornò; non poteva tornare. E coloro che insistettero che la guerra “era la solita” erano profondamente in errore: quell'errore finì per contare più di 17 milioni di morti in appena quattro anni.
Il pericolo di credere che il nuovo sia solo una ripetizione del passato è che si perde la capacità di riconoscere il salto qualitativo. E oggi, di fronte all'intelligenza artificiale, accade qualcosa di simile. Chi dice “questo l'abbiamo già vissuto prima con altre tecnologie” dimentica che mai prima abbiamo affrontato l'automazione cognitiva. Non si tratta di sostituire forza fisica né di accelerare calcoli: si tratta di delegare a sistemi tecnici funzioni che prima erano esclusive della mente umana. Oggi, circa il 65% del PIL mondiale proviene dal settore dei servizi, e circa il 60% dell'occupazione globale si basa su attività la cui materia prima non è la forza, ma l'interpretazione, la comunicazione, l'organizzazione, la pianificazione, l'analisi o la produzione simbolica. È lì che l'automazione cognitiva introduce un cambiamento radicale: non rende più veloce ciò che facevamo, ma può farlo senza richiedere presenza umana, con costi marginali minimi e una velocità impossibile da eguagliare. L'automazione cognitiva non riduce i compiti: ridefinisce la struttura stessa del lavoro, sposta il valore verso processi non umani e rende superflua gran parte dell'attività retribuita.
Ma questo è solo uno dei suoi fronti. L'altro —più profondo— è l'automazione del giudizio. Non parliamo di abilità tecniche, ma di esternalizzare una funzione che in tutte le società umane era rimasta al centro dell'esperienza: la capacità di valutare, scegliere, ponderare e decidere. Automatizzare il giudizio non significa unicamente che una macchina decide per noi; significa che la forma stessa di decidere si trasforma. Facoltà che prima richiedevano attenzione, criterio, memoria, comparazione, intuizione e valutazione passano a integrarsi in processi algoritmici progettati per ottimizzare i risultati, non per comprenderli. Una decisione automatizzata non è più una decisione umana, sebbene i suoi effetti ricadano sugli umani. E quando un sistema tecnico occupa quello spazio, non solo produce risposte: definisce l'orizzonte del possibile, determina quali opzioni consideriamo rilevanti e quali svaniscono ancor prima di essere pensate. Automatizzare il giudizio non è solo delegare decisioni; è permettere che un sistema esterno silenzzi in anticipo tutte le alternative che non arriveranno mai ad esistere per noi.
Possiamo fingere che questo appartenga a un futuro distante, ma sta già accadendo. L'automazione del giudizio non inizia quando una macchina decide completamente per noi, ma quando le permettiamo di filtrare il mondo prima che arrivi alla nostra coscienza. Oggi gli algoritmi selezionano cosa guardare, cosa ascoltare, cosa leggere e cosa ignorare. Le serie che vediamo, le notizie che riceviamo, la musica che scopriamo o i risultati che un motore di ricerca privilegia sono, nella maggior parte dei casi, decisioni precedenti del sistema. Piattaforme, social network e motori di ricerca gerarchizzano la realtà in base a schemi che non controlliamo; decidono cosa merita attenzione e cosa può scomparire senza lasciare traccia. E questo ha un effetto decisivo: ciò che attrae la nostra attenzione, ciò che consideriamo rilevante o desiderabile, fa parte della nostra identità. Ciò che ci interessa non è superficiale: è costitutivo. Delegando, non solo cediamo funzioni pratiche; cediamo il processo stesso attraverso cui diventiamo ciò che siamo. Se un altro sistema decide cosa può interessarci, modella anche ciò che siamo capaci di desiderare. Se organizza la gerarchia del significativo, configura i limiti del nostro mondo interiore. Molte delle nostre preferenze non sono nate dalla nostra sensibilità, ma da raccomandazioni accettate come scelte proprie. È una trasformazione silenziosa della soggettività.
L'intelligenza artificiale come scopo del capitalismo neoliberale
Per capire perché l'intelligenza artificiale possa diventare la consumazione di una traiettoria storica, conviene osservare prima il movimento del sistema che la incorpora. Il capitalismo non è un insieme di regole economiche, ma un modo di organizzare la vita. Tutto ciò che tocca lo trasforma in processo: lavoro, tempo, relazioni, persone, informazioni. E quel processo ha una direzione costante: massimizzare la produttività e ridurre i costi. Ogni innovazione —la meccanizzazione, la fabbrica, la catena di montaggio, la digitalizzazione, la finanziarizzazione— è stata integrata per avanzare in quella logica.
Il neoliberismo è l'espressione più radicale di questo orientamento. Porta la logica imprenditoriale all'intera esistenza: l'individuo diventa unità di rendimento; il tempo, risorsa; la soggettività, attivo; i diritti, costi; la precarietà, incentivo. In questa visione, il mercato non è uno spazio all'interno della società: è il principio che la organizza. Il sistema funziona meglio quando l'intervento umano è minimo. La disuguaglianza non è più vista come un fallimento, ma come segnale di efficienza.
Comprendere il suo télos —l'orientamento interno che guida la sua evoluzione— implica identificare quali obiettivi ha perseguito fin dalle sue origini e come l'intelligenza artificiale influenzi la sua realizzazione.
Fin dall'inizio, il capitalismo ha cercato di liberarsi dai limiti del corpo umano. La meccanizzazione ha sostituito la forza fisica; la catena di montaggio ha annullato la variabilità dei lavoratori; la digitalizzazione ha assorbito compiti ripetitivi; l'automazione industriale ha ridotto la dipendenza dal ritmo biologico e dall'attenzione. Tutto ciò che di umano introduceva stanchezza, pausa o imprevedibilità era considerato attrito. L'IA introduce un salto qualitativo perché automatizza l'unica cosa che non era potuta essere automatizzata: la cognizione. Dove prima era necessaria interpretazione, decisione o coordinazione umana, ora può intervenire un modello tecnico. La funzione cognitiva inizia ad essere sostituita da una continuità operativa senza limiti.
A questo si aggiunge un altro obiettivo decisivo: l'espansione senza limite. Più produzione, più circolazione, più accumulazione. Questa espansione non si misura solo in beni, ma nell'intensificazione indefinita del lavoro, nell'uso totale del tempo disponibile, nella conversione di ogni gesto in produttività. Si esprime anche nell'espansione di modelli predittivi capaci di anticipare decisioni e trasformare l'incertezza umana in schemi sfruttabili. E infine appare nella finanziarizzazione, che permette al capitale di crescere senza produzione materiale. L'IA amplifica queste tre dimensioni: moltiplica il lavoro senza riposo, perfeziona la previsione e potenzia mercati algoritmici autonomi. La crescita smette di dipendere dal soggetto: la sostiene la capacità algoritmica.
Ma questo movimento non avviene in uno spazio aperto né distribuito: tende, in modo inerente, a concentrarsi. Non è un effetto secondario del sistema, ma una proprietà inscritta nel suo stesso nome. Capitale deriva da caput, “testa”: ciò che si trova in alto, ciò che dirige, ciò che accumula. Il capitalismo, nella sua architettura più elementare, organizza la vita attorno a centri di accumulazione, non a distribuzioni orizzontali. A mano a mano che l'efficienza aumenta, il capitale si raggruppa in chi possiede maggiore capacità tecnica, finanziaria o informativa; la scala diventa il criterio decisivo del dominio. Il sistema funziona meglio quando il potere si concentra, perché la concentrazione accelera l'accumulazione.
L'intelligenza artificiale non solo replica questa logica: la intensifica come nessuna tecnologia precedente. Gli algoritmi imparano meglio quanto più dati controllano, e i dati —la materia prima dell'IA— sono già nelle mani di un numero ridotto di attori globali. La qualità del modello dipende dalla sua centralizzazione: maggiore è la piattaforma, maggiore è la precisione; più vasto è il flusso di informazioni, più dominante è la posizione che si ottiene. L'IA non democratizza l'infrastruttura: la centralizza per sua stessa natura. Chi controlla i modelli e i dati controlla l'intero processo; chi è privo di accesso è inevitabilmente relegato ai margini. La concentrazione cessa così di essere una tendenza per diventare la forma stessa del sistema, perché la tecnologia che lo spinge —come il capitale da cui nasce— migliora precisamente quanto più si concentra.
E appare un fine ultimo, forse il più profondo: ridurre progressivamente il ruolo dell'essere umano nella catena del valore. Ogni tappa storica del capitalismo può essere letta come un passo in più in questa direzione: la meccanizzazione ha trasformato la forza del corpo in un limite superato dalle macchine; l'organizzazione scientifica del lavoro ha sostituito il sapere artigianale con procedure standardizzate, riducendo l'iniziativa individuale a un margine minimo; la digitalizzazione ha trasformato la lentezza umana in un disallineamento impossibile da sostenere di fronte alla velocità dell'elaborazione informatica; e l'automazione industriale ha convertito la supervisione e il controllo umano in costi trascurabili. L'IA completa questo movimento. Non elimina solo compiti: elimina funzioni strutturali. Nella produzione, pianifica e coordina; nella gestione, analizza e decide; nella distribuzione, ottimizza senza intervento umano; nel consumo, anticipa desideri; nella soggettività, modella preferenze. E quest'ultimo aspetto è forse il più decisivo, perché implica spostare non solo il lavoro, ma la fonte stessa del desiderio. Anticipare desideri significa che il sistema non aspetta più che il consumatore scelga: lo conduce verso ciò che massimizza il rendimento del circuito economico. Modellare le preferenze significa che il gusto smette di nascere dall'esperienza vitale per diventare il risultato di modelli statistici: affinità apprese dall'algoritmo, non formate dal soggetto. L'IA definisce che tipo di attenzione siamo propensi a dare, che sensibilità siamo propensi a sviluppare, che gesti culturali siamo propensi a riprodurre. In altre parole: gestisce la materia prima della soggettività. E in ogni caso sposta l'essere umano per la stessa ragione che guida il capitalismo da secoli: perché introduce limite, variabilità, incertezza o pausa.
Nulla di tutto ciò significa che la consumazione di questi obiettivi sia già avvenuta, né che sia inevitabile. Significa che, se il sistema non modifica il suo orientamento, l'IA è la prima tecnologia capace di realizzare con esattezza ciò che il capitalismo persegue da secoli: funzionare senza dipendere dall'essere umano come agente di valore. Non introduce un destino nuovo: ne rivela uno antico. Non trasforma il sistema dall'esterno: lo perfeziona dall'interno. Automatizza ciò che rimaneva umano, accelera ciò che era una tendenza, rende visibile ciò che prima era solo un'intuizione.
Il fine come meta non è una prognosi, ma una lettura teleologica: il punto in cui un sistema avanza pienamente verso ciò che portava inscritto fin dalle sue origini. E in questo avanzamento, l'IA trasforma l'essere umano in ciò che la logica del capitalismo ha sempre voluto che fosse: superfluo.