AI 'SPICCIAPOPOLI': RIOCCUPARE IL CAMPO

Foto: Pixabay C'erano una volta le delocalizzazioni 'spicciapopoli', dato che in meno di trent'anni si sono persi decine di milioni posti di lavoro tra le classi operaie (blu collar) in Usa e Europa. Oggi, quell'epoca è praticamente conclusa e sono le Ai evolute a sostituirsi ai trasferimenti degli apparati industriali e delle imprese produttive, con una sorta di spicciapopoli digitale, in cui lo spostamento di competenze è solo virtuale, pur creando effetti ancora più dirompenti della prima globalizzazione. Quest'ultima, infatti, al suo apice, vedeva il trasferimento di interi comparti produttivi verso l'Asia (Cina, soprattutto), che vantava un costo del lavoro pari a una frazione di quello occidentale, e con un tasso di formazione della forza-lavoro generalmente più elevato dei suoi competitor. Oggi, in questa Seconda Globalizzazione, tutti si pongono il problema della disoccupazione di massa, indotta dall'introduzione dei sistemi addestrati di Ai in singoli settori delle attività amministrative e imprenditoriali, pubbliche e private. Già oggi si profilano ampi spazi operativi in cui saranno gli algoritmi supportati dai Big Data di settore a sostituire il lavoro umano, soprattutto nelle sequenze ripetitive (tipo: atti seriali, come il rilascio su domanda delle certificazioni, o nella predisposizione dei ricorsi). Se noi europei avessimo un vertice unico di decisione e comando (come lo sono le presidenze Usa e cinese, molto più monocratica quest'ultima rispetto al modello americano) potremmo anche cavarcela dicendo che se un milione di automi sostituisse altrettanti lavoratori umani, basterebbe lasciare ai loro padroni il valore aggiunto e continuare a pagare come prima gli ex lavoratori, finché non si creeranno posti di lavoro alternativi, sostenendoli con una formazione continua, in grado di soddisfare i nuovi mercati del lavoro. Facendo così prevalere la responsabilità sociale, rispetto al lecito arricchimento. E questo perché il monopolio sull'Ai condurrebbe (come già accade!) alla concentrazione di enormi ricchezze nelle mani di pochissimi, mentre la redistribuzione orizzontale di gran parte di quella ricchezza su milioni di soggetti stabilizzerebbe il Pil nazionale, a parità di occupazione figurativa, alleggerendo così drasticamente le spese assistenziali statali per la copertura del welfare di chi ha perduto il lavoro. Cioè, in pratica, prendendo spunto dalle tragiche lezioni delle industrializzazioni precedenti, sarebbe l'Ai a remunerare i posti di lavoro perduti, creandone di nuovi. La massima, in sintesi è la seguente: se grazie all'Ai cancelli lavoro umano, paghi tot anni di stipendio pro capite (e a pari trattamento economico, rispetto a quello precedentemente goduto) per percorsi alternativi di formazione e assistenza. In tal senso, la Cina sarà costretta a trovare le soluzioni prima di noi, dato che il vetero-marxista Xi Jinping ha già questo problema, e deve scrivere una soluzione che soddisfi 1,4 miliardi di persone. A noi non rimarrà altro che copiarla, compatibilmente alla regola democratica. Vale qui la pena di affrontare ora una questione della massima importanza, chiamando oggi l'Ai per quello che è, cioè, solo un grande e potente modello di Llm (Large Language Model o Modello linguistico di grandi dimensioni). Si tratta cioè di una Ai basata sul deep learning, progettata specificamente per comprendere, elaborare e generare il linguaggio naturale, ovvero il testo scritto in modo umano. Pertanto, la differenza fondamentale tra lei e Noi è di 'non avere un corpo', e quindi di non poter emulare e sostituire il pensiero umano. Per farlo, una Ai 'punto' qualcosa dovrebbe aver copiato il famoso 'Funzionamento della Mente' umana. Abbiamo chiesto all'Ai di Google 'perché' non ci sia ancora riuscita. La ragione (per ora) è che il 'Corpo' ha un vantaggio inarrivabile rispetto all'universo statistico delle Ai stesse. Ma sarà bene lasciare la parola a 'lei' stessa, senza ulteriore commento. 'Le intelligenze artificiali con migliaia di miliardi di parametri (come i grandi modelli linguistici) non hanno scoperto il funzionamento della mente umana perché sono progettate per imitare il linguaggio, non per fare ricerca scientifica autonoma. Ecco i motivi principali per cui la dimensione di un'Ai non basta a risolvere il mistero del cervello umano: 1) Dati diversi e incompleti. L'Ai impara dai testi. Modelli come Gpt-4 o simili leggono tutto ciò che l'umanità ha scritto. Secondo aspetto: la neuroscienza è incompleta. Se la scienza non ha ancora capito come funziona il cervello, quella conoscenza non esiste nei dati di addestramento. Mancano poi i dati biologici vivi, dato che l'Ai non può fare esperimenti in laboratorio, osservare sinapsi in tempo reale o studiare la biochimica cerebrale. 2) Architettura diversa (Software versus Biologia). L'Ai è statistica: i parametri sono solo pesi matematici che calcolano la probabilità della parola successiva. Il cervello è chimica ed elettricità. La mente umana emerge da neurotrasmettitori, ormoni, plasticità sinaptica e miliardi di anni di evoluzione biologica. Ulteriore limite è la mancanza di corpo (Embodiment): la mente umana si sviluppa interagendo con il mondo fisico tramite i sensi, mentre l'Ai vive in un server isolato. 3) Alle Ai attuali mancano, inoltre, sia un 'ragionamento scientifico' autonomo, che l'intuizione: l'Ai non formula ipotesi rivoluzionarie dal nulla, ma combina e riassume la conoscenza umana esistente. Esiste poi il rischio allucinazioni: in assenza di una comprensione reale della causa e dell'effetto nel mondo fisico, l'Ai può generare teorie mediche o scientifiche plausibili ma totalmente false. In sintesi, per scoprire come funziona la mente umana non serve solo un modello matematico gigantesco, ma occorrono nuove tecnologie di scansione cerebrale, esperimenti biologici e scoperte sul campo che le Ai attuali non possono compiere da sole. Le Ai usano già reti neurali profonde ispirate al cervello, ma simulare la mente umana per approssimazione è difficilissimo. I parametri misurano le connessioni statiche del testo, non la coscienza, le emozioni o il corpo. Manca una teoria matematica unificata della coscienza e la fisica ha limiti di calcolo immensi per la simulazione mentale, a causa della complessità biologica. Il cervello umano ha circa ottantasei miliardi di neuroni e centomila miliardi di sinapsi che cambiano con la chimica, non solo con i numeri. Un altro vincolo è rappresentato della natura dei parametri. I pesi delle Ai memorizzano schemi di linguaggio e dati, non stati emotivi, intenzioni o autocoscienza. Manca poi un modello teorico. Nessuno sa scrivere le equazioni matematiche esatte di come nasce un pensiero cosciente o un sentimento. Riflessione finale: il consumo di energia. Una simulazione totale richiederebbe una quantità di corrente e di computer che supera di molto le risorse attuali del pianeta. In sintesi, le differenze chiave tra Ai e Mente umana consistono nel fatto che le Ai elaborano simboli e calcolano probabilità statistiche sulle parole successive. Gli esseri umani vivono nel mondo reale, provano dolore, gioia e hanno un corpo che guida le azioni'. Ma non sarebbe il caso di finirla con 'sto mito della 'Intelligenza' artificiale? Anche se francescanamente bisognerebbe chiederle: 'Cara Sorella Ai, quanta parte del cervello biologico umano si occupa di governare il Sistema-Mente secondo te'? Fermiamoci qui, va. Aggiornato il 07 settembre 2026 alle ore 10:28