La rivoluzione dell’intelligenza artificiale: dalle macchine ai pensieri.
Pubblicato su: Sistemi&Impresa, numero Ottobre/Novembre/Dicembre, tema: dalla rivoluzione industriale alla rivoluzione cognitiva
La rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale (AI), in particolare quella generativa, può essere inquadrata come una “quinta rivoluzione industriale” o una “rivoluzione cognitiva digitale”, e i suoi effetti stanno seguendo alcuni schemi simili alle precedenti rivoluzioni industriali, con però dinamiche nuove. Mentre la prima rivoluzione (dal 1750 al 1850 circa) segnò il passaggio dalla agricoltura all’industria (con l’invenzione del motore a vapore e della tessitura meccanica), mettendo in crisi il reddito di proprietari terrieri e artigiani, la seconda (dal 1870 al 1914 circa) vide l’avvento dell’elettricità, dell’acciaio, della produzione di massa, del taylorismo e del fordismo, trasformando la manifattura e i trasporti, e il lavoro di operai e ingegneri. La terza rivoluzione, quella dell’informatica, dell’automazione e di internet, avvenuta dal 1970 al 2000 circa, ha cambiato radicalmente il settore dei servizi, degli uffici, della finanza, creando scossoni nel mondo degli impiegati, dei tecnici e dei bancari. La quarta, partita dal 2000 e ancora in corso, ha visto ulteriori trasformazioni nel digitale, nel cloud, nei big data, e ha coinvolto tutti i settori. Ma è la quinta rivoluzione che ci interessa adesso, quella della AI. Per la prima volta, essa sta impattando massicciamente in settori cognitivi, creativi, decisionali, e in attività come quelle di medici, avvocati, pubblicitari, manager, professioni queste altamente cognitive e ben retribuite. Naturalmente il passaggio tra le successive rivoluzioni industriali è stato, ed è tuttora, graduale, con ampie aree di sovrapposizione: già da molti anni, per competenze professionali specialistiche come, ad esempio, il calcolo strutturale in ingegneria o la diagnostica per immagini in radiologia, vi sono software in grado di simulare le competenze di ottimi professionisti, il cui operato si limita sempre più all’introduzione degli input ed alla validazione degli output.
Aumento di produttività a minor costo
Sempre, comunque, l’effetto delle rivoluzioni industriali è stato quello di aumentare enormemente la produttività del lavoro, inizialmente soprattutto nei settori primario e secondario. Ciò ha creato in prima battuta grossi problemi occupazionali. Com’è noto, la crescente sostituzione di operai con macchine portò, all’inizio del XIX secolo, alle violente rivolte luddiste, così chiamate per il primo leggendario (in senso letterale: non esistono dati certi sulla sua esistenza) leader Ned Ludd, un operaio che avrebbe iniziato la rivolta addirittura nel 1768, distruggendo, in uno scatto di rabbia, un telaio meccanico che gli aveva tolto il lavoro. La maggior parte degli storici dell’economia è concorde nell’affermare che la protesta, comprensibile (anche se difficilmente giustificabile, per la sua violenza) nel breve termine, non lo sia stata nel medio e lungo termine. Se è vero, infatti, che l’aumento di produttività individuale (quantità di prodotto realizzato in un’ora dal singolo operaio) comportava che la stessa quantità di produzione fosse realizzabile da un minor numero di operai, è anche vero che – proprio grazie a tale aumento di produttività – i costi di produzione si ridussero enormemente; conseguentemente la domanda di prodotto finito aumentò ancora di più (il Regno Unito divenne leader mondiale nella produzione di tessuti), e per far fronte alla crescente domanda le imprese dovettero (ri)assumere moltissimi operai. Ciò è avvenuto per tutti i settori produttivi: in agricoltura, per esempio, all’inizio del XIX secolo la maggior parte della forza lavoro era occupata nella produzione del cibo appena sufficiente per una popolazione mondiale di circa un miliardo, mentre oggi una modesta (nei paesi più industrializzati modestissima) percentuale di lavoratori produce cibo in abbondanza (anche se, purtroppo, mal distribuito) per oltre otto miliardi di persone, mentre la maggioranza dei lavoratori si è spostata nei settori secondario e, soprattutto, terziario.
Più in generale, a livello globale il reddito pro-capite è ora (a valori costanti) circa 10 volte quello del 1850. L’italiano medio è 15 volte più ricco di quanto non fosse nel 1880. Il Pil mondiale è 250 volte quello antecedente alla prima rivoluzione industriale.
Questo aumento di produttività non ha però seguito le stesse dinamiche per tutte le rivoluzioni industriali: infatti, se per le prime tre l’impatto è stato relativamente rapido, ma con crescite (molto approssimativamente) lineari, per la quarta e la quinta, grazie alla legge di Moore, la crescita (con legge esponenziale: la potenza di calcolo raddoppia ogni 18-24 mesi), nei primi anni, partendo da valori molto bassi, è stata rapida, ma non ‘esplosiva’ come è diventata invece nel periodo successivo (ricordiamo la nota favoletta dell’inventore degli scacchi). Ancora nel 1987, Robert Solow (insignito nello stesso anno del Nobel per l’economia) poteva ironizzare: “Vediamo l’era dei computer dovunque, tranne che nei dati di produttività”. I decenni successivi hanno però cambiato tutto: mentre le prime tre rivoluzioni industriali sono state contraddistinte da macro-discontinuità qualitative, il passaggio dalla terza alla quarta, e – ancor più – da questa alla quinta, è infatti caratterizzato da un macroscopico salto di scala quantitativo nelle capacità di memorizzazione e di calcolo. Per avere un’idea di quanto ampia sia tale salto, si consideri che, mentre una comune lumaca ha circa 10mila neuroni, un essere umano ne ha circa 100 miliardi: potremmo dedurne che noi siamo ‘solo’ 10 milioni di volte più ‘intelligenti’ di una lumaca, mentre dai primi microprocessori agli attuali il fattore moltiplicativo è di ben oltre i 1.000 milioni (e la crescita non sembra, al momento, volersi arrestare).
L’importanza delle soft skill
Sotto questa spinta possiamo ritenere che molte delle attività di tipo intellettuale fino a oggi quasi esclusivamente ‘umane’ saranno presto automatizzate, come le ricerche giurisprudenziali, la compilazione e analisi automatica di dichiarazioni dei redditi, le traduzioni automatiche avanzate; anche nel mondo degli scrittori/registi/pubblicitari si vede sempre più uso di software AI. Si parla della “ibridazione uomo-macchina”, nel senso che i manager e gli analisti avranno un supporto decisionale da AI, gli ingegneri software controlleranno solo e assembleranno codici scritti in automatico, e i creativi potranno limitarsi a fornire input grossolani (ma il più possibile geniali) ai software AI.
Laddove le rivoluzioni precedenti automatizzavano la forza fisica o il calcolo, ora si automatizza parte del pensiero, e anche il lavoro intellettuale specializzato e ben pagato è potenzialmente sostituibile. Chi ha (aveva?) una protezione per status (titoli, master, esperienza) potrà essere affiancato o superato da sistemi AI. Il valore si sposterà quindi sulla capacità di usare l’AI (prompt engineering, supervisione algoritmica), mentre rimarranno importanti le soft skill umane: empatia, relazione, creatività autentica. Già oggi nelle società di ingegneria c’è sempre meno domanda di progettisti, a fronte di impiego costante, o addirittura in aumento, di project manager.
In un mondo guidato dall’intelligenza artificiale, non basta sapere usare gli strumenti: bisogna capire come interagire con essi e, soprattutto, cosa può (ancora) essere realizzato solo da un essere umano. Le soft skills saranno sempre più importanti per interagire con persone e macchine, per verificare output AI, evitare bias, prendere decisioni. La capacità comunicativa sarà più complessa, poiché occorrerà interagire insieme con team umani e AI.
Naturalmente non sarà necessario essere tutti sviluppatori di AI. Servirà piuttosto diventare professionisti che sanno usarla, valutarla, guidarla. Il profilo più resiliente e utile nei prossimi 20 anni sarà probabilmente quello di “esperto ibrido”: qualcuno che unisce conoscenza profonda di un dominio (es. diritto, sanità, comunicazione) con una capacità reale di usare e supervisionare l’AI.
Quale sarà l’impatto occupazionale di questa (per ora) ultima rivoluzione industriale? Fino ad oggi, come visto, all’aumento della produttività ha fatto da quasi puntuale contrappunto (almeno a livello globale) la crescita della produzione, ma possiamo ritenere (o, ancor più, auspicare) che tale crescita continui indefinitamente? Per fortuna i settori produttivi “immateriali”, almeno nei paesi industrializzati, sembrano crescere più di quelli materiali, i cui effetti ambientali (in primis quelli climatici) sono sempre meno sopportabili, ma comunque – nonostante gli sforzi (evidentemente insufficienti) compiuti finora – questi continuano ad aumentare. Come rilevato da David Keeling, non solo la concentrazione di CO2 in atmosfera aumenta, ma continua a farlo con tassi crescenti: se negli anni ’60 l’incremento annuale era di 0.7 ppm, attualmente la crescita è di oltre 2 ppm per anno. E poi, quanto sono effettivamente “immateriali” le produzioni di servizi o di strumenti finanziari “virtuali”, solo per fare degli esempi? Il turismo non è fatto solo di ospitalità alberghiera, ma anche di viaggi aerei, e la rete Bitcoin consuma tra 90 e 164 miliardi di kWh all'anno, pari a circa lo 0,5% del consumo elettrico mondiale.
Se l’aumento delle produzioni non potrà più compensare interamente gli aumenti delle produttività, se dobbiamo muoverci verso realtà produttive quantitativamente stazionarie, anche se qualitativamente sempre in evoluzione, c’è un solo modo per evitare che ciò comporti drammatici aumenti della disoccupazione: ridurre il tempo dedicato al lavoro. Un secolo fa Keynes, nel discorso su “Possibilità economiche per i nostri nipoti”, aveva previsto, per la nostra epoca, una sostanziale riduzione degli orari di lavoro (fino a sole 15 ore settimanali), grazie agli aumenti di produttività, a parità di volumi di produzione. È stata proprio l’enorme crescita del PIL pro capite a vanificare tale previsione, ma non del tutto. Bisogna infatti ricordare che, negli ultimi 150 anni, nei paesi industrializzati, e quindi anche in Italia, si sono in effetti registrate progressive diminuzioni nel tempo di lavoro, che “illimitato all’inizio della Rivoluzione industriale, vede i primi argini a dodici e poi a dieci ore giornaliere entro la fine dell’Ottocento, la conquista delle otto ore giornaliere dopo il 1917 (anno della Rivoluzione russa), infine l’introduzione del sabato festivo e l’incremento delle ferie retribuite negli anni Sessanta-Settanta. Da quel momento, nonostante gli enormi incrementi di produttività generati dall’innovazione tecnologica e organizzativa, anche la parabola degli orari si ferma e addirittura si inverte in tutto l’Occidente: dagli Anni 80 gli orari contrattuali rimangono stabili mentre quelli di fatto aumentano, ad esempio con il ricorso allo straordinario; negli ultimi anni anche gli orari contrattuali tendono ad aumentare. Aumenta inoltre considerevolmente il numero di ore lavorate nell’arco della vita, a causa del progressivo slittamento dei requisiti pensionistici” (Craviolatti, 2014).
La centralità dell’istruzione nello sviluppo del pensiero critico
Attualmente, in effetti, i livelli di disoccupazione sono stabili, o addirittura in calo, anche se la nuova occupazione appare sempre più concentrata in settori a elevato precariato e bassa redditività, non in pericolo di sostituzione (solo al momento, fino a quando – per esempio – i droni non sostituiranno i rider, e i robot le badanti). Ma anche nel boom degli investimenti in AI si registrano segnali di calo occupazione: secondo Indeed negli Usa la domanda di sviluppatori di software è più che raddoppiata tra il 2020 e il 2022, per poi ridursi progressivamente di circa il 75% tra il 2022 e il 2025. Sembra che, progressivamente, gli spazi professionali esclusivamente ‘umani’ si riducano a relativamente poche posizioni di ‘geniale’ leadership della ricerca e dello sviluppo tecnologico, sempre più vicini (ricerche industriali rilevano che circa l’85% delle soluzioni tecnologiche di AI realizzate diventano prodotti industriali entro due anni), mentre la massa degli sviluppatori ‘di routine’ si riduce proprio grazie alla loro sostituzione con applicativi di AI.
Fa certo impressione la scala degli investimenti in talenti in AI, che ha reso miliardari alcuni giovanissimi brillanti informatici, allontanandoli enormemente (dal punto di vista retributivo) dai ‘normali’ ricercatori. È stata di recente valutata positivamente in borsa la decisione di Zuckemberg di fondare la divisione Meta Superintelligence Labs, guidata da Alexandr Wang (giovanissimo ex‑CEO di Scale AI, da lui creata prima ancora di laurearsi) e Nat Friedman, per puntare allo sviluppo di una nuova superintelligenza. L’investimento iniziale è dell’ordine delle decine di miliardi di dollari, ma il numero dei nuovi occupati sembra molto ridotto, almeno nelle posizioni di vertice: il team iniziale conta circa 50 ricercatori di élite specializzati in multimodale (testo, voce, immagine, video). Meta ha reclutato almeno 11 top researchers da OpenAI, DeepMind e Anthropic, con offerte di signing bonus senza precedenti fino a 100 milioni di dollari ai talenti di punta.
Tutto ciò pone le istituzioni (i governi in primis, ma anche scuole e università) di fronte a problemi enormi, e soprattutto a rischi macroscopici come quello di ulteriore aumento dei già enormi divari sociali ed economici, di stravolgimenti occupazionali, di delega eccessiva all’AI (atrofia cognitiva), di esclusione digitale (chi non ha accesso o competenze sarà tagliato fuori), e di ambiguità etica e giuridica (chi è responsabile dell’operato di un’auto a guida autonoma, o – in un futuro – più o meno distopico, ma possibile, di un ‘robocop’ di pattuglia nelle nostre città?). Per prepararci a questo futuro abbiamo sempre più bisogno di un sistema di istruzione e ricerca in grado di educare persone critiche, creative e adattive, tenendo il passo con le trasformazioni imposte da Usa e Cina, leader mondiali in queste trasformazioni: è questa l’enorme sfida da affrontare immediatamente.
