Il tema dell’Intelligenza Artificiale e delle sue insidie, di Andrea Zhok
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Il tema dell’Intelligenza Artificiale e delle sue insidie è da qualche tempo di moda.
Tra le “insidie” più sentite (e più risentite) c’è l’idea che l’Intelligenza Artificiale possa sostituire professioni qualificate, intellettuali.
Ora, in questo timore e in questa attenzione c’è un fraintendimento di fondo. Si immagina che la minaccia provenga dall’IA, mentre essa proviene da scelte organizzative della produzione e del lavoro, scelte che precedono di almeno due secoli ogni discussione sull’IA.
La ragione per cui è oggi realistico che un medico, un avvocato o un professore possano essere presto o tardi sostituiti da un’istanza meccanica non-umana è che da quasi tre secoli la forma presa dalla produzione economica mira sistematicamente ad assimilare il lavoro umano (ogni tipo di lavoro umano) ad istanze meccaniche non-umane.
Ci si sveglia oggi perché ad essere minacciati appaiono tradizionali mestieri d’élite, ma questa è semplicemente l’ultima propaggine del medesimo processo che ha sostituito la produzione artigianale con la produzione seriale, meccanizzata. La produzione artigianale era notoriamente diseguale e quantitativamente più ristretta della produzione seriale, che si parli di pelletteria, falegnameria, lavorazione del ferro, costruzione di strumenti musicali, ecc. Questa disuniformità della produzione artigianale consentiva vertici di eccellenza oggi irraggiungibili (si pensi alla tradizione dei maestri liutai come Stradivari o Guarneri del Gesù), ma naturalmente non garantiva uno standard, e dunque per distinguere un lavoro ben fatto da un prodotto mediocre richiedeva la maturazione di una capacità di giudizio nel fruitore.
La produzione meccanizzata produce dunque tre effetti: tende a perdere sistematicamente sul piano dell’innovazione sperimentale, tende a perdere le punte di eccellenza, e tende a degradare il gusto medio dei fruitori, cui viene offerto un prodotto standardizzato, di cui non bisogna riconoscere le peculiarità. Al tempo stesso, naturalmente, la produzione seriale consente di portare alla luce quantità di prodotto enormemente superiori a quelle disponibili in passato, abbattendone i prezzi e dunque incrementandone l’accessibilità.
Per poter ottenere questo risultato fu necessario utilizzare l’esperienza pregressa dei maestri artigiani. Tale apporto consentì di costruire apparati produttivi seriali cui potevano dare un contributo produttivo anche lavoranti che mai avrebbero passato la soglia di una bottega artigiana. Le competenze più alte e specifiche tendono così dapprima a restringersi, nei numeri dei soggetti coinvolti, per poi ridursi anche quanto all’altezza e specificità stessa di quelle competenze, che sempre meno persone sono in grado di valutare.
Nel passaggio dall’uomo artigiano all’operaio alla catena di montaggio, l’uomo viene sempre più assimilato alla macchina e questo permette ai processi di natura meccanica, con il loro carattere anonimo e infinitamente iterabile, di diffondersi. La meccanizzazione del processo produttivo conferisce una potenza inedita alla produzione, al prezzo di smarrirne gli aspetti qualitativamente irriducibili.
Oggi, quando ad un medico si richiede di affidarsi ai “protocolli”, conferendogli garanzie legali e di deresponsabilizzazione se i “protocolli” sono seguiti pedissequamente, si sta procedendo alla meccanizzazione progressiva dell’arte medica, che appunto scompare come arte, scompare come fattore che sollecita lo sviluppo di facoltà diagnostiche e osservative speciali. Ciò avviene nel nome di una “standardizzazione” che risulterà necessariamente ottusa nella valutazione dei casi “eccentrici”, ai margini della distribuzione normale della gaussiana, ma che garantirà risposte rapide, economiche e di massa nella maggioranza dei casi ordinari. Quanto più questo processo avanza, tanto più ciò che i medici in carne ed ossa fanno è “riducibile a meccanismo”. Più standardizzato il servizio, tanto più rapidamente ed efficacemente esso potrà venire sostituito da procedimenti di Intelligenza Artificiale, che mediamente produrranno diagnosi e ricette rapide, massive, economiche e anche efficaci, per i casi vicini alla distribuzione media. Naturalmente il prezzo da pagare per questo beneficio è la sempre maggiore irriconoscibilità di tutto ciò che presenta aspetti eccentrici, la sempre maggiore ottusità nei confronti delle specificità individuali.
Lo stesso processo bussa alle porte quando nell’insegnamento, scolastico e a maggior ragione universitario, si promuove l’esigenza dell’uniformazione dei programmi e delle metodologie di insegnamento. Quando inizia a diventare senso comune che se si studia “letteratura latina” o “epistemologia” ciò deve garantire che si studi LA STESSA COSA – perché il nome è lo stesso – si prende la strada per cui potremo fare un solo corso standard filmato, riproducendolo infinitamente ad un numero indefinitamente ampio di studenti. E gli aggiustamenti o aggiornamenti potranno essere consegnati all’IA, che si affiderà alle forme pregresse ricombinate. Anche questo processo avrà il grande vantaggio di abbattere drasticamente costi e tempi di produzione del prodotto “lezione”, con il marginale problema di distruggere in forma ultimativa buona parte di ciò che un tempo rappresentava “cultura umana”. Che lo si sappia oppure no, quanto più ci si adegua agli standard richiesti dall’esterno, dai “ministeri”, dalle “autorità internazionali”, ecc. tanto più si lavora per l’uniformazione e infine la meccanizzazione della produzione culturale, ad ogni livello.
In generale, quanto più questo processo va avanti, tanto più “perdibili” (o senz’altro scadenti) appaiono i contributi umani e tanto più sensata appare perciò la loro sostituzione con uno standard meccanico.
Ma forse è bene così – chi sono io per contestare il progresso – basta che non vi siano infingimenti e che si tratti di una scelta consapevole, senza che venga camuffata da “attenzione alla qualità”.
Quest’analisi funzionava bene con l’AI tradizionale, quella che si programmava. Ma quella non ha mai veramente messo a rischio le professioni intellettuali e creative. L’AI generativa, come quella dei Large Language Model, funziona in maniera diversa e, in termini generali, non garantisce la standardizzazione e l’omologazione dei processi produttivi. Al contrario, il motivo per cui ancora scarseggiano le applicazioni industriali su larga scala e’ proprio la quasi-impossibilita’ di stabilire certificati “safe & reliable” e protocolli per la quality assurance come ISO per sistemi basati su deep learning (si specula di sviluppare “trust marks” qualitativi, ma per ora la soluzione migliore sembra essere quella di usare… macchine per valutare qualitativamente le operazioni eseguite da altre macchine su larga scala. E’ ovvio che c’e’ un problema irrisolto di circolarita’). Attualmente, le applicazioni piu’ caratteristiche di questi sistemi sono quelle di aiuto “creativo”, ma sono meramente ausiliarie e supplementari rispetto all’attivita’ umana (il designer, con l’AI, puo’ generare all’istante 100 concepts e sceglierne uno da sviluppare poi autonomamente, mentre con il suo team di umani ne avrebbe sviluppati solo 3 o 4). Ovviamente in futuro ci sara’ uno sforzo di rendere queste tecnologie omologabili e standardizzate: questo ad esempio e’ l’ostacolo principale nella commercializzazione di veicoli a guida autonoma di livello 4 e 5. Ma non e’ detto che, in ultima analisi, la traiettoria sia universalmente quella di una ulteriore omologazione e standardizzazione dei processi produttivi. Anzi, l’AI generativa, in congiunzione ad altre tecnologie emergenti, come il 3D printing, potrebbe portare alla lunga alla capacita’ di customizzazione universale da parte degli utenti e, nel breve periodo, a un’enorme diversificazione delle forme di produzione, anche e soprattutto quelle intellettuali: da dove verra’ la musica del futuro e in che forma la si ascoltera’ con che modalita’ di fruizione e pagamento? Avra’ senso parlare ancora di Proprieta’ Intelletuale? Boh, fare previsioni adesso e’ come scegliere un numero alla roulette. Un altro aspetto da considerare e’ che l’AI trasformera’ profondamente il mercato del lavoro e mettera’ a rischio i lavori intellettuali e creativi (almeno nella loro forma attuale) molto prima di aver sviluppato capacita’ paragonabili a quelle umane: attualmente l’AI puo’ fare solo l’80 o 90 per cento del lavoro di un radiologo professionista, per cui per quanto efficiente, accurato, e veloce il lavoro dell’AI deve essere sempre accompagnato dall’attivita’ di un radiologo umano (che supervede e mette la firma). ll problema e’ che se prima in un reparto di radiografia di un grosso ospedale servivano 3 radiologi senior e 20 junior, con l’AI ne basta 1 senior un paio di umani che lo aiutano a settare i parametri dell’AI. Complessivamente, c’e’ una perdita di opportunita’ di lavoro per gli umani. L’idea che l’AI possa rimpiazzare un insegnante al momento sembra ridicola, ma il problema grosso e’ che se prima per insegnare un corso a 2000 studenti servivano, diciamo, 2 Prof senior e 5 o 6 assistenti (per fare tutorial, grading, etc.) nel prossimo futuro (soprattutto se si diffondera’ il modello dell’insegnamento telematico diacronico) potrebbero bastare 1 Prof senior e 1 solo assistente specializzato in educazione tecnologica. La qualita’ dell’insegnamento potrebbe essere inferiore in alcuni ambiti ma la natura di questa inferiorita’ potrebbe essere intangibile o difficile da dimostrare e allora in quel caso, se le amministrazioni annuseranno un’opportunita’ per risparmiare sul personale, l’esito sara’ ovvio e scontato. Potrebbe pero’ anche verificarsi il contrario: che in alcuni contesti si decida di investire in insegnanti umani, soprattutto se specializzati nell’uso dell’AI, per promuovere un’offerta didattica innovativa, con l’idea che l’AI e’ un complemento e non un sostituto, per consentire nuove forme di insegnamento tecnologicamente aumentate. Anche in questo caso l’esito a lungo termine non e’ facilmente prevedibile ma l’equazione tradizionale per cui “tecnologia = standardizzazione e meccanizzazione” potrebbe non essere piu’ valida. In alcuni ambiti l’AI potrebbe favorire l’esito opposto (un chatbot si presta meglio per fare chiacchierate aperte di natura esplorativa e riflessiva, come un consellor, che per fornire informazioni precise in base e protocolli iterabili, tipo customer service). E questa e’ d’altra parte la differenza sostanziale tra “automazione” (che ha caratterizzato le rivoluzioni industriali del passato, soprattutto le prime due) e “autonomia” (che dovrebbe essere al centro della quarta e, ipoteticamente, della quinta). E autonomia vuol dire soprattutto imprevedibilita’, varieta’, e fluidita’ dei contenuti.
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