Neocoloniale e poco tutelato, il duro lavoro dell’uomo dietro l’intelligenza artificiale

Capita a volte che, per entrare in un sito web, ci venga richiesto di indicare, in un gruppo di foto, quelle che ritraggono un determinato oggetto (idranti e semafori vanno per la maggiore). Il sito di interesse vuole limitare l’accesso ad agenti umani e non automatici (bot), assumendo che questi ultimi non siano in grado di risolvere il quesito. Solo una piccola seccatura, in fin dei conti. Pensate tuttavia di classificare oggetti di ogni tipo davanti a uno schermo per otto ore al giorno, tutti i giorni. Insomma di farne un lavoro. Questo lavoro esiste, ed è fondamentale per il funzionamento di qualsiasi sistema di intelligenza artificiale (Ia). Questi sistemi vengono “nutriti” di milioni di categorizzazioni fatte da persone: cose, volti, video, esami diagnostici. I dati raccolti sono il materiale di “addestramento” (training) di questi modelli, perché poi possano identificare, cercando in tempi brevissimi fra tutti gli esempi accumulati, come potrebbe essere l’aspetto di un criminale latitante da vent’anni, o se una particolare anomalia in una radiografia richieda ulteriori analisi. Il classificatore tipico è un/a giovane in un paese emergente, al servizio di un’organizzazione che poi vende i dati raccolti a imprese occidentali o cinesi. Spesso queste organizzazioni pubblicizzano anche una missione sociale: fornire delle competenze a questi lavoratori, che un giorno potranno applicarle in altre professioni o per intraprendere un’attività propria. Più che un impiego, un investimento nel proprio futuro. La giornalista Madhumita Murgia, redattrice per le notizie sulla Ia al Financial Times, decise qualche anno fa di far visita ad alcune di queste imprese e conoscere chi ci lavora. La realtà che riporta nel suo recente libro Code Dependent (Essere Umani nella versione italiana, uscito per Neri Pozza), è molto meno rosea. Una storia che si ripete A fronte delle promesse di crescita professionale e successi imprenditoriali, questi lavoratori passano le ore in compiti ripetitivi, tediosi, e di cui spesso non conoscono nemmeno gli usi. La catalogazione può includere materiale tossico per addestrare le piattaforme a cancellarlo automaticamente: pedopornografia, violenza estrema, necrofilia e simili amenità. Molti dei lavoratori appartengono a gruppi marginalizzati – donne, immigrati e profughi, minoranze etniche – che hanno poche alternative e quindi finiscono per accettare qualsiasi condizione, come l’assenza di pause se non per un pasto veloce, la dissuasione a utilizzare il bagno, e ritorsioni se accennano a qualche rimostranza. Alienazione, frammentazione, sottomissione. Dietro le luci delle tecnologie digitali, la loro immaterialità, leggerezza, abbondanza, si celano le stesse ombre delle precedenti rivoluzioni industriali: dal trattamento degli operai tessili in Inghilterra nell’Ottocento, alle catene di montaggio di inizio Novecento, alle fabbriche pericolose e insalubri e al lavoro minorile nei paesi emergenti a cui si esternalizza la produzione di borse griffate o dispositivi elettronici, nei nostri tempi. Una simile narrazione intrisa di opportunità e crescita caratterizza quelle piattaforme che gestiscono servizi come taxi o consegne di cibo a domicilio. Autisti e fattorini di tutto il mondo possono avere controllo del proprio lavoro, flessibilità, ed essere imprenditori di sé stessi, senza un capo che dia ordini. Ma gli ordini arrivano eccome, da un superiore invisibile e virtuale: la piattaforma stessa. Anche l’Ia ha fatto cose buone: a Venezia studia la peste del Trecento Lavoro parcellizzato L’apparente riduzione delle gerarchie si manifesta nell’assenza di un referente e nella parcellizzazione del lavoro. Numerosi sono i casi in cui piattaforme come Uber hanno (spesso intenzionalmente) mal calcolato le distanze coperte dai loro fattorini o il numero di consegne fatte, offrendo compensazioni inferiori a quelle pattuite. Ma senza rappresentanti o referenti, a livello individuale è pressoché impossibile ottenere giustizia. E al lavoratore o lavoratrice restano le briciole di tutto il valore economico creato. Lo sfruttamento e la neocolonizzazione digitale non si fermano qui. La produzione di dati di addestramento, in particolare, non viene solo da lavoratori formalmente assunti all’uopo, ma anche da terze parti spesso ignare. Diverse innovazioni mediche che utilizzano l’IA, come applicazioni che consentono diagnosi precoci e più accurate (forse lo sviluppo più promettente e socialmente rilevante di queste tecnologie), sono nate in paesi dove le patologie interessate sono diffuse, come la tubercolosi in India. Ma quando si è trattato di “scalare” (orrendo neologismo che indica la capacità di far crescere i ricavi esponenzialmente, senza simile aumento dei costi), si è concluso che questi paesi non erano il mercato giusto per andare oltre a un prototipo. I dati dei pazienti sono semplicemente andati a “nutrire” versioni delle apps per i paesi del nord del mondo, dove la capacità di pagare per questi servizi è adeguata rispetto agli ingenti investimenti. I modelli di polizia e politica “predittiva”, cioè algoritmi che prevedono dove è più probabile che avvenga un crimine e chi lo commetterà, oppure chi possa trovarsi in condizioni di bisogno, si basano anche su dati raccolti da popolazioni marginalizzate in varie parti del mondo. Ad esempio, un programma sociale in Argentina ha utilizzato l’Ia per individuare le ragazze più a rischio di avere una gravidanza durante l’adolescenza. Un progetto largamente fallimentare, perché ha finito semplicemente per stigmatizzare ragazze in condizioni di disagio socio-economico. Un caso simile è quello del tentativo di individuare, sempre tramite Ia, adolescenti più a rischio di commettere crimini in Olanda. Di nuovo, risoltosi nel “bollare” e istituzionalizzare giovani in zone di difficoltà sociale. Al danno di essere stati oggetto di politiche che li hanno penalizzati invece che aiutarli, si è aggiunta la beffa di non aver mai saputo dove fossero finiti i loro dati sensibili. La generazione esposta, tra intelligenza artificiale e la fragilità educativa Invisibile In aggiunta al lavoro investigativo di Murgia, un recente documentario a cui ha contribuito il sociologo italiano Antonio Casilli, dal titolo In the Belly of AI (Nella Pancia dell’Ia), offre ulteriori esempi di queste dinamiche. E Milagros Miceli, sociologa e informatica alla Technische Universität di Berlino, ha inaugurato un progetto di ricerca partecipativa a cui i “data workers” da tutto il mondo possono contribuire riportando le loro esperienze. Antonio Casilli inoltre sostiene che, piuttosto che chiederci se l’intelligenza artificiale sostituirà il lavoro umano o creerà invece nuovi lavori, dovremmo domandarci se una conseguenza dell’Ia possa invece essere di rendere il lavoro invisibile – perché non se ne parla, perché non si vuole che se ne conoscano le condizioni, o perché lo si trasforma da salariato e organizzato in saltuario e frammentato. Iniziative fra lo scientifico e l’attivista come quella di Milagros Miceli possono contribuire a fare uscire questa massa di persone dall’anonimato e dalla pressoché totale esclusione dalla distribuzione del valore. Una massa che un rapporto della Banca Mondiale stima essere fra i 150 e 430 milioni di individui. L’intelligenza artificiale è già dentro le nostre vite: chi pensa di farne a meno sbaglia Le misure politiche È noto che la politica stenti a tenere il passo con i progressi dell’Ia, e finisca per essere reattiva e in ritardo nella regolamentazione. Ma se questo è comprensibile rispetto all’evoluzione tecnologica, non lo è per quanto riguarda il trattamento e l’organizzazione del lavoro e le relazioni industriali. Uno sguardo meno sognante (e con meno influenze indebite e conflitti di interesse) rivela che le dinamiche del rapporto (conflitto? Si può ancora dire?) fra capitale e il lavoro, invece che superate, sono sempre le stesse da duecento anni. Con una dimensione globale che unisce gli eccessi del capitalismo a una nuova forma di colonizzazione. Per arginare queste sperequazioni e forme di sfruttamento, la casetta degli attrezzi della politica è ben fornita. Salario minimo, sicurezza e ispezioni nei luoghi di lavoro, contratti trasparenti, sindacalizzazione e contrattazione collettiva, antitrust, partecipazione dei lavoratori al governo delle imprese, indipendenza della politica dai grandi poteri economici. Ma anche la rivendicazione della qualità e dignità del lavoro come diritti fondamentali, non solo nel nord del mondo ma ovunque. Constato con tristezza il silenzio delle forze progressiste e socialdemocratiche su questi temi e in generale nel dibattito su potenzialità e rischi dell’Ia. La direzione del cambiamento tecnologico, come gli economisti Daron Acemoglu e Simon Johnson hanno ricordato anche nelle loro lezioni alla cerimonia della consegna dei Premi Nobel, non è un destino, ma una scelta politica. La piega che sembra prendere lo sviluppo dell’Ia– dalla sorveglianza capillare, alla sostituzione o sfruttamento del lavoro, al supporto tecnico per crimini di guerra e genocidi – è frutto di decisioni, oppure della scelta di non decidere e affidarsi alle virtù del mercato. Ma il futuro arriva prima di quanto si pensi, e vale la pena di avere al più presto qualcosa da indossare. L’impronta idrica segreta dell’intelligenza artificiale