I nervi scoperti dell’Ai

Nel novembre 2023, il licenziamento lampo e la quasi immediata reintegrazione di Sam Altman alla guida di OpenAI tennero il mondo col fiato sospeso. L’episodio sembrò una soap opera della Silicon Valley. In realtà, come dimostra Karen Hao in Empire of AI, fu il momento in cui il fallimento della governance di una delle organizzazioni tecnologiche più influenti del pianeta divenne impossibile da ignorare. Un pugno di miliardari e dei loro alleati ideologici, a porte chiuse, decideva le sorti di una tecnologia destinata a ridefinire il lavoro, la conoscenza e le relazioni di potere su scala globale, e perfino i dipendenti dell’azienda ne erano all’oscuro.

Hao, giornalista del Wall Street Journal ed ex MIT Technology Review, ha seguito OpenAI fin dal 2019, quando la società era ancora un laboratorio semisconosciuto. Il risultato è un’inchiesta di rara profondità che intreccia tre piani narrativi: la storia interna dell’azienda, dalla fondazione con Elon Musk alla trasformazione in macchina commerciale da decine di miliardi; la ricostruzione del dibattito scientifico sull’intelligenza artificiale, dalle origini del connessionismo al dominio attuale del deep learning; e un’indagine sul campo dal Cile al Kenya, dall’Arizona al Sudafrica sugli impatti materiali che la corsa ai modelli generativi sta producendo sulle comunità più vulnerabili: estrazione mineraria accelerata, data center che prosciugano risorse idriche, lavoratori della moderazione dei contenuti esposti a materiale traumatico per pochi dollari l’ora.

Il filo rosso del libro è la critica del concetto stesso di intelligenza artificiale come strumento retorico. Hao ricorda che il termine fu coniato nel 1956 da John McCarthy come operazione di marketing: la parola “intelligenza” conferisce alla tecnologia un’aura di inevitabilità che ne oscura la natura reale di sofisticato calcolatore statistico. Questa confusione tra pattern matching e cognizione autentica non è innocua: alimenta l’antropomorfizzazione dei modelli, giustifica la sostituzione del lavoro umano e, soprattutto, legittima la concentrazione di risorse senza precedenti nelle mani di chi promette di “ricreare” l’intelligenza senza che esista una definizione scientifica condivisa di che cosa essa sia.

È qui che il libro tocca un nervo scoperto che va ben oltre la pur avvincente cronaca aziendale. La visione dominante di OpenAI, ovvero costruire un’intelligenza artificiale generale capace di eguagliare o superare le prestazioni umane nei compiti “economicamente rilevanti”, presuppone un’idea di intelligenza computazionale, isolata, misurabile attraverso benchmark. Ma decenni di ricerca nelle scienze cognitive, nelle neuroscienze e nell’economia della conoscenza raccontano una storia diversa: l’intelligenza umana è costitutivamente relazionale, incarnata, culturalmente situata. Si sviluppa e si potenzia nell’interazione con ambienti complessi dal punto di vista estetico, creativo e sociale, che allenano il cervello a gestire l’incertezza e la novità. Questa dimensione partecipativa e distribuita della cognizione è esattamente ciò che i modelli generativi, per costruzione, non catturano e non possono sostituire.

Hao lo intuisce quando, nell’epilogo, contrappone al modello ‘imperiale’ di OpenAI l’esperienza di Te Hiku Media, un’organizzazione Māori che ha sviluppato un modello di riconoscimento vocale per la propria lingua con soli due GPU e trecentodieci ore di audio raccolte con il pieno consenso della comunità. È l’immagine di un’intelligenza artificiale che funziona non come sostituto dell’intelligenza umana ma come suo amplificatore: piccola, specifica, radicata in un ecosistema culturale vivo. Un modello che riecheggia quanto la ricerca più avanzata sulle competenze sta scoprendo: che gli ambienti capaci di stimolare il pensiero complesso, la sperimentazione e la creatività producono capacità cognitive trasferibili a qualsiasi ambito, e che sono questi ecosistemi e non le macchine il vero motore dello sviluppo umano.