Quando alle elementari abbiamo imparato ad estrarre le radici quadrate, abbiamo fatto molta fatica e per calcolarne una ci mettevamo molto tempo. Prima dell’avvento delle calcolatrici, per fare una radice quadrata, quello era l’unico modo per fare i calcoli. Un modo che richiedeva molto tempo.
Una volta digitalizzata quella procedura ed inserita in una calcolatrice, approfittando della velocità di elaborazione, fare una radice quadrata è diventata una attività istantanea.
Tra parentesi, se si scorrono i giornali dell’epoca, ovvero se si cerca negli archivi online dei giornali, si scopre che allora vi fu un dibattito circa il fatto che, se usate a scuola le calcolatrici (allora chiamate ‘calcolatori elettronici’), gli studenti avrebbero perso una parte delle loro facoltà mentali, sarebbero state un po’ meno intelligenti, l’attività era caratteristica del ‘sapere’ che una buona formazione doveva assicurare, e così via.
Di certo, oggi, nessuno di noi si sognerebbe di mettersi a estrarre radici quadrate con carta e penna, senza perciò essere ritenuti per questo ‘meno intelligenti’. Quella che prima era una attività caratteristica dell’intelligenza umana, se ne è tranquillamente uscita dal perimetro di ciò che consideriamo caratteristico della intelligenza, e la nostra intelligenza può dedicarsi a funzioni cognitive di livello superiore.
Una cosa analoga avviene con Excel. Chiunque per lavoro si trovi ad utilizzare un foglio elettronico e nella sua attività abbia fatto una ‘ricerca obiettivo’ (goal seek), ad esempio mentre predispone un budget, non si sognerebbe mai di farlo in altro modo. Prima dei fogli elettronici, i conti erano scritti su dei fogli ed i calcoli fatti a mano. Dato che un computer è estremamente più veloce di noi, queste funzioni sono tranquillamente uscite dal perimetro di ciò che consideravamo caratteristico della intelligenza, e la nostra intelligenza è dedicata a funzioni cognitive superiori.
Il fatto è che le attività immateriali, processate da computer, godono di proprietà radicalmente diverse da attività materiali e svolte da persone. Ho tentato di sviscerare il tema in tutte le sue implicazioni anche a livello sistemico globale e dei suoi impatti su società, economia, politica nel libro Capitalismo Immateriale – Le tecnologie digitali ed il nuovo conflitto sociale (Bollati Boringhieri, Torino 2019).
Singoli calcoli, catene di calcoli, esecuzioni di procedure costituiscono un percorso di funzioni che sono via via usciti da ciò che era considerata una capacità umana, diventando capacità di macchine, e liberando nostre energie mentali per funzioni meno ripetitive e più creative. Meno ‘meccaniche’, anche se in questa accezione il termine ha un significato che si evolve nel tempo.
Questo percorso di funzioni, con il Machine Learning si estende ulteriormente, arrivando ad abbracciare anche funzioni percettive e di classificazione, funzioni che sono poi utilizzate per fare predizioni.
Così come singoli calcoli, catene di calcoli ed esecuzione di procedure erano caratteristiche della ‘intelligenza’ umana e il confine di ciò che intendiamo come ‘intelligenza’ si è spostato per concentrarsi su funzioni cognitive diverse, adesso questo confine si sposta ulteriormente, per escludere da ciò che intendiamo come caratteristico dell’intelligenza umana le attività di percezione e classificazione.
Siamo davanti ad un modo nuovo di produrre software, in grado di fare ciò che in precedenza non era possibile con tradizionali algoritmi e procedure deterministiche.
Un agente immobiliare accompagna una coppia a visitare un appartamento. Quando arrivano al terrazzo si accorge, con la coda dell’occhio, che la moglie dà una gomitata complice al marito, con un sorriso quasi impercettibile. Da quel momento, l’agente immobiliare comunicherà le informazioni essenziali dell’appartamento; non si concentrerà a decantare le meraviglie della cabina armadio, ma proietterà alla coppia una immagine di come saranno felici cenando sul terrazzo con gli amici in estate. Farà le attività ripetitive nel suo ufficio: stimerà il valore degli appartamenti utilizzando un sistema di classificazione e predizione basato su IA, calcolerà volumi e stimerà consumi energetici con un foglio elettronico.
Possiamo pensare al lavoro di agente immobiliare come quello di una persona che stima valori ed incrocia domande ed offerte per trovare una corrispondenza. Ma è una visione semplicistica, come sa bene qualunque agente immobiliare.
Salvo rari casi – alienanti – un lavoro è composto da molte attività che, per la quasi totalità, non hanno a che vedere con funzioni ripetitive di percezione e classificazione (e quindi predizione).
Vi sono lavori per cui le funzioni che coinvolgono percezione e classificazione costituiscono tuttavia una parte rilevante del tempo. Lì vi saranno i maggiori guadagni di efficienza. Se un agente immobiliare passa mezza giornata a fare stime, potrà passare quella mezza giornata a contatto con clienti, perché quella funzione sarà assistita ed aumentata da una IA con prestazioni … da calcolatrice. Assai più veloce di quanto possa essere una persona. L’efficienza porta con sé aumento della produttività e quindi, a parità di volumi trattati, minor necessità di personale.
I computer venivano definiti ‘fast idiots’, idioti veloci, dato che sapevano fare solo calcoli ed eseguire procedure algoritmiche, come le ricette da cucina, ma ad una velocità altissima. Progressivamente, mano a mano che si diffonderanno applicazioni software che utilizzano tecniche di IA, il loro utilizzo si estenderà a funzioni di percezione, classificazione e predizione che in precedenza erano possibili solo ad una intelligenza umana. Ed eseguiranno queste funzioni ad una velocità incomparabilmente maggiore a quella possibile ad un umano. Ma ad una IA programmata per fare un compito non si può chiedere nulla di diverso. Ad un sistema IA che sa identificare con grande accuratezza cellule tumorali non si può chiedere quanto faccia 1+2, perché non saprà farlo.
Ricordiamo tutti la splendida interpretazione di Dustin Hoffman in Rain Man in cui interpretava Raymond Babbitt, un uomo affetto dalla sindrome del savant (idiota sapiente). Era in grado, con una sola occhiata, di contare 246 stuzzicadenti, ma se gli si chiedeva quanti soldi gli rimanessero dopo aver speso 50 cent da un dollaro, non era in grado di fare la sottrazione. Se prima venivano definiti dei fast idiot, adesso potrebbero essere definiti fast savant.
Proprio in ragione di questa sua velocità e scala in funzioni specifiche e ripetitive, l’IA determinerà – specie in settori maturi non espansivi – una riduzione del personale. Non perché ‘spariranno’ dei lavori. D’altronde, per fare gli scavi usiamo le ruspe, non i cucchiai.
Saranno davvero rarissimi i lavori che saranno cancellati dall’IA. Ciascuno di noi conosce bene qualche lavoro e sa, per quel lavoro, che eventuali funzioni di percezione e classificazione altamente ripetitive sono solo una parte, quasi sempre non la parte qualificante.
Per questo quando le persone parlano di ‘lavori che scompariranno del tutto’ per effetto dell’IA, sono in genere lavori di altri, di cui si ha una percezione e conoscenza superficiale
Sono i lavori degli altri, a scomparire.
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