Governare ciò che ci governa. Una proposta socialista per l’intelligenza artificiale

 

di Fabio Carbone

A sinistra, quando parla di intelligenza artificiale, si tende a parlare di proprietà, di regolazione, di tassazione degli extraprofitti, di nazionalizzazione delle imprese dominanti. Queste questioni sono fondamentali, appartengono a un repertorio consolidato e presuppongono, quasi sempre in modo implicito, che la tecnologia sia un apparato disponibile, un insieme di macchine che attende soltanto padroni migliori. Questo presupposto ha una lunga storia nel pensiero socialista, che ha sempre collocato le forze produttive su un piano strumentale, come se il problema politico cominciasse dopo la macchina, al momento della sua appropriazione. L’intelligenza artificiale rende questo schema difficile da sostenere, perché i suoi usi vengono scoperti dopo la diffusione, i suoi confini si confondono con la cultura, la cognizione, l’intimità, e i suoi effetti si depositano in ambiti che nessun progettista aveva previsto. Con la velocità dello sviluppo dell’IA, pensare di governarla dall’esterno, con criteri stabiliti prima e applicati poi, apre al rischio di arrivare strutturalmente in ritardo su ciò che intende governare.

 

Conviene allora partire da un’osservazione elementare, dalle conseguenze politiche profonde: un grande modello linguistico condensa un ordine sociale. Nei dati di addestramento raccolti a costo minimo, nell’interfaccia conversazionale pensata per generare attaccamento, nei filtri che codificano una certa idea del dicibile, nelle tempistiche dettate dal capitale di rischio, il sistema incorpora rapporti di forza, gerarchie, decisioni prese altrove e da altri. Quando poi si presenta come infrastruttura universale, quell’ordine sociale viene restituito agli utenti come senso comune, come la forma naturale che l’intelligenza artificiale semplicemente ha. Persino la definizione oggi dominante di IA (modelli chiusi, generalisti, ospitati in centri di calcolo remoti, accessibili tramite chat a pagamento) è il precipitato di scelte capitalistiche su scala, proprietà, opacità e dipendenza dell’utente. Il primo compito politico consiste nel denaturalizzare questa forma, nel ricordare che avrebbe potuto essere diversa e che può ancora esserlo.

 

Qui si apre però la difficoltà più seria. Le procedure democratiche, da sole, faticano ad affrontare il tema dei valori con cui vorremmo governare questi sistemi si formano dentro l’interazione con i sistemi stessi. Nessuna assemblea ha deliberato che la conversazione con una macchina diventasse parte della vita quotidiana, né discusso preventivamente cosa questo avrebbe significato per la scrittura, per la scuola, per la solitudine delle persone. I giudizi su tutto ciò maturano ora, nelle scelte dei team di prodotto, nelle condizioni d’uso, nelle improvvisazioni di milioni di utenti che imparano, usando questi strumenti, a ridefinire cosa intendono per cura, per sorveglianza, per autorialità. Se ci si limita a invocare più partecipazione, più consigli di controllo, più deliberazione, si presuppone un demos già formato, dotato di preferenze stabili, che deve soltanto essere consultato, mentre la tecnologia in questione trasforma le capacità, le percezioni e i desideri di quello stesso demos nel momento in cui lo si consulta, cioè il punto d’osservazione da cui governare si muove insieme all’oggetto governato. Prendere sul serio questa circolarità significa accettare che il governo dell’intelligenza artificiale sia una pratica di autoformazione collettiva, prima ancora che un problema di architettura istituzionale.

 

Se questa è la condizione, il discorso deve immediatamente allargarsi alla scala del sistema mondo, perché l’intelligenza artificiale è una tecnologia planetaria costruita su una divisione del lavoro profondamente ineguale. La sua catena del valore riproduce, in forma digitale, gerarchie antiche: i modelli, gli algoritmi, le infrastrutture di calcolo e l’autorità di definire gli standard si concentrano nel Nord del mondo, mentre alle periferie tocca la fornitura di dati grezzi, di annotazione sottopagata, di moderazione dei contenuti che nessuno vuole vedere, di risorse linguistiche e culturali estratte senza reciprocità. Le comunità le cui lingue e i cui saperi alimentano i modelli raramente beneficiano dei sistemi che ne risultano, e il predominio dell’inglese nella produzione di conoscenza funziona come un dispositivo di selezione che decide quali domande contano, quali problemi sono visibili, quali tradizioni intellettuali hanno diritto di cittadinanza. Un socialismo dell’intelligenza artificiale che ragionasse soltanto in termini metropolitani, come questione di welfare digitale per le società ricche, finirebbe per amministrare i frutti di un’estrazione che continua altrove. La questione della conoscenza come bene comune, dell’accesso alle risorse di calcolo, della compensazione del lavoro cognitivo disperso lungo le filiere globali, appartiene al cuore del problema e ne definisce la posta internazionalista.

 

C’è poi un secondo piano geopolitico che riguarda direttamente l’Europa, e che negli ultimi anni ha cambiato natura. L’Unione si trova compressa tra due blocchi che hanno saldato capitale tecnologico e potere politico: da un lato un’oligarchia della Silicon Valley che ha smesso di limitarsi a fare lobbying ed è entrata direttamente nel governo americano, portando con sé la propria visione del mondo fondata sull’accelerazione senza vincoli, sull’insofferenza per ogni regolazione, sul disprezzo esplicito per la democrazia deliberativa come attrito inutile; dall’altro un capitalismo di piattaforma a direzione statale che integra imprese e apparato di partito. Verso l’Europa questa configurazione si esprime come coercizione aperta, in pressioni per diluire le regole già approvate, in minacce commerciali usate come leva contro le sanzioni alle piattaforme, e soprattutto in un ricatto silenzioso della dipendenza infrastrutturale, poiché il continente che pretende di regolare l’intelligenza artificiale fa girare amministrazioni, imprese e dati sul cloud di tre società americane, privo di capacità autonoma di calcolo, di chip, di modelli di frontiera. Un potere che regola ciò che altri producono e possiedono esercita una sovranità di carta, revocabile alla prima crisi. La risposta europea ha finora imboccato la strada peggiore: il linguaggio della sovranità tecnologica, che prometteva autonomia, si è tradotto in un progetto di potenza a rimorchio, fatto di campioni industriali da proteggere, filiere duali da sviluppare, intelligenza artificiale riassorbita dentro cornici di sicurezza e riarmo, come se l’unico modo di esistere tra i blocchi fosse imitarne la forma. Un pensiero socialista all’altezza del presente dovrebbe contestare questa cattura, distinguendo con cura l’autonomia come capacità collettiva di scegliere le proprie infrastrutture dalla sovranità come proiezione di potenza, e ricordando che la genealogia stessa dell’intelligenza artificiale è intrecciata fin dall’origine con la committenza militare, con i suoi imperativi di automazione del comando e di lettura del nemico. Chi eredita quella genealogia senza interrogarla eredita anche i suoi fini.

 

Il livello nazionale, dentro questo discorso, conta più di quanto la retorica dei grandi blocchi lasci credere, perché è lì che la dipendenza si materializza e si riproduce quotidianamente. In un paese come l’Italia la scuola, la sanità, le università e la pubblica amministrazione operano su piattaforme proprietarie straniere, acquistate con denaro pubblico che finanzia la propria subordinazione; i fondi per la digitalizzazione, quando arrivano, vengono spesi comprando servizi chiavi in mano invece di costruire capacità, mentre la ricerca pubblica, sottofinanziata e precarizzata, forma competenze che emigrano verso gli stessi oligopoli da cui poi si ricompra la tecnologia, pagando così tre volte: per formare, per perdere, per riacquistare. Invertire il circuito richiede leve che esistono già e che la politica nazionale si ostina a non usare: gli appalti pubblici come strumento per imporre modelli aperti e dati che restano in mano pubblica, le università come luoghi di sviluppo di sistemi addestrati su archivi e lingue del paese, i comuni e le regioni come scala naturale della sperimentazione, dove un modello integrato nei servizi sociali, nelle scuole o nei consultori può essere governato da chi lo usa e corretto da chi ne subisce gli effetti. Il nazionale e il municipale, in altre parole, sono il terreno dove la questione astratta della dipendenza tecnologica diventa vertenza concreta, materia di conflitto sindacale, amministrativo e territoriale.

 

La storia offre, per fortuna, anche altre genealogie, e la memoria politica serve precisamente a questo. Il Cile di Allende, con le sue telescriventi collegate a un calcolatore centrale, tentò qualcosa che ancora oggi appare più avanzato di molti progetti contemporanei, ovvero mettere la capacità di calcolo al servizio dell’intelligenza operaia, tradurre il sapere tacito delle fabbriche in conoscenza esplicita e condivisa, permettere a una classe appena giunta al governo di agire con consapevolezza dentro processi economici complessi. Quel progetto durò tre anni e fu spazzato via da un colpo di stato, ma il suo principio resta fecondo: la macchina come amplificatore dell’intelligenza collettiva, dentro un rapporto che distribuisce il potere di comprendere e decidere. Nella stessa stagione, ai margini della ricerca americana, alcuni sperimentatori eterodossi distinguevano tra tecnologie che potenziano l’efficienza rendendoci dipendenti (il navigatore che ci porta a destinazione mentre atrofizza il nostro senso dell’orientamento) e tecnologie che espandono le facoltà umane, che insegnano, che rendono capaci. Questa distinzione tra sostituzione e crescita delle capacità fornisce al socialismo il criterio di valutazione che gli manca: una tecnologia va giudicata per ciò che permette alle persone di fare e di diventare, individualmente e collettivamente, per gli spazi di comprensione e di cooperazione che apre, e per chi li apre. Uno strumento che consenta a insegnanti e studenti di lavorare nelle proprie lingue, di leggere la storia dal proprio punto di vista, di affinare saperi locali, vale infinitamente più di un sistema che riduce le persone a consumatori passivi di contenuti mediocri, per quanto tecnicamente prodigioso quest’ultimo possa essere.

 

Da questo criterio discende un’idea di governo che deve andare oltre la sola regolazione. Se i valori emergono dalla pratica, allora il compito delle istituzioni consiste nell’organizzare la sperimentazione: costruire le condizioni materiali perché una pluralità di forme di intelligenza artificiale possa essere sviluppata, abitata, modificata e, quando serve, abbandonata. Concretamente, questo significa infrastrutture pubbliche di calcolo accessibili a enti locali, cooperative, scuole, sistemi sanitari, movimenti; modelli aperti addestrati su archivi pubblici e saperi territoriali, con regole scritte da chi li usa; reti di archivisti e comunità linguistiche che curano i propri dati invece di subirne l’estrazione; alleanze regionali, in Europa come nel Sud del mondo, che mettano in comune risorse computazionali per ridurre la dipendenza dalle piattaforme dominanti; meccanismi redistributivi che riconoscano e compensino il lavoro cognitivo diffuso da cui i modelli traggono valore. La pianificazione democratica resta necessaria per i vincoli ecologici, gli investimenti di lunga durata e il contrasto alla concentrazione del potere, purché pensata come cornice che rende possibile la scoperta collettiva, piuttosto che come cabina di regia che assegna alla tecnologia compiti definiti altrove.

 

Questo punto merita di essere spinto fino in fondo, perché tocca il terreno su cui il capitalismo contemporaneo esercita la sua egemonia più profonda. Gli imprenditori della Silicon Valley hanno capito, prima e meglio di molti loro critici, che il potere oggi si gioca nella creazione di mondi: nuovi desideri, nuove abitudini, nuove forme di vita che il mercato fa emergere e monetizza. La loro promessa è che l’espansione delle capacità umane passi per il consumo e per l’impresa, e questa promessa, per quanto distorta dall’imperativo dell’accumulazione, intercetta un bisogno reale di trasformazione che la sinistra ha spesso lasciato cadere, condannandosi a presentarsi come amministrazione più equa di un mondo costruito altrove. La scommessa consiste nel dimostrare che le funzioni generative attribuite al mercato (la sperimentazione, la scoperta, la capacità di dare corpo alle idee) possono essere assolte da un altro mezzo: sistemi di intelligenza artificiale gestiti collettivamente, radicati nei luoghi di lavoro, nelle scuole, nei presidi sanitari, nei quartieri, dove la creazione di mondi diventa pratica diffusa e il criterio di successo si misura in capacità conquistate, in tempo liberato, in saperi che crescono. In questa prospettiva l’obiettivo della politica economica cessa di essere la crescita come accumulazione di merci e diventa l’espansione di ciò che le persone possono effettivamente fare ed essere.

 

Resta aperta, ed è giusto che resti aperta, la domanda se tutto questo richieda davvero il concetto di intelligenza artificiale, o se quel concetto, nato dentro la guerra fredda per vestire di scienza la committenza militare, porti con sé un’impronta difficile da cancellare. Esiste una posizione radicale secondo cui la sinistra dovrebbe smettere di inseguire un’intelligenza artificiale dal volto umano e concentrarsi su una politica tecnologica successiva ad essa, fondata su ciò che lo Stato sociale ha di meno addomesticabile (l’istruzione, le biblioteche, la cultura pubblica, la ricerca libera), orientata a sbloccare il giacimento di intelligenza umana che ci circonda invece di simularla nelle macchine. Questa posizione conserva un prezioso valore di antidoto anche per chi sceglie di misurarsi con l’esistente: ricorda che il fine è l’arricchimento dell’esperienza umana, e che ogni infrastruttura va misurata su quel metro. Il pensiero socialista può tenere insieme le due tensioni, a condizione di rinunciare all’illusione che basti cambiare il proprietario della fabbrica lasciandone intatti i macchinari, i ritmi e i fini.

Cosa tocca alla politica, allora? L’intelligenza artificiale mette a nudo un limite antico del pensiero socialista, e cioè la sua tendenza a rinviare la questione della tecnica a dopo la presa del potere, e insieme gli offre l’occasione di ridefinirsi. Governarla significa molto più che possederla o regolarla: significa costruire le istituzioni dentro cui il soggetto che governa si forma governando, accettare l’impurità e il conflitto come condizione permanente, assumere la scala mondiale delle catene di estrazione cognitiva come proprio orizzonte, e contendere al capitale il monopolio dell’immaginazione. Se rincorriamo un socialismo che si accontenti di ridistribuire i frutti delle tecnologie capitalistiche, continueremo a rincorrere, perché i rapporti di forza sono troppo sbilanciati. Se esprimeremo l’idea di un socialismo che tratti l’intelligenza artificiale come campo di lotta e di sperimentazione collettiva, dove si formano valori, capacità e modi di vivere ancora senza nome, potremo tornare a essere ciò che siamo stati nei nostri momenti migliori, un progetto di costruzione e di trasformazione del mondo secondo i principi di giustizia sociale e di eguaglianza.