Intelligenza artificiale, automazione e lavoro.
Pietro Terna
(Questo testo è stato rielaborato dall’autore e si basa sulla sua comunicazione a un Workshop ICTILO tenutosi a Torino nel settembre 2017).
Il New York Times del 26 febbraio 1928, ha pubblicato su otto colonne, a p.129, il famoso articolo “March of the Machine Makes Idle Hands – La marcia delle macchine rende le mani inutili”, con il sottotitolo “Prevalenza della disoccupazione con punti di produzione industriale notevolmente aumentati a causa dei dispositivi di risparmio del lavoro. ”
Più recentemente, l’Economist (2016) ha ripreso quel titolo aprendo una serie di otto articoli: il titolo del primo articolo, “March of the Machines – La marcia delle macchine”, è preceduto dalla specifica “Intelligenza Artificiale”. Due parole che chiariscono bene la differenza tra la situazione nel 1928 e ai nostri giorni.
Il secondo articolo della serie, intitolato “Il ritorno della domanda sulle macchine”, riprende il titolo del capitolo 31 di “On Machinery” di Ricardo (1821) e anche quello di Marx “The Fragment on Machines”.
Macchine, manodopera e intelligenza artificiale
Citando Ricardo (1821), possiamo facilmente sottolineare il punto chiave:
(rif.31.25) Le affermazioni che ho fatto non spingeranno, spero, a concludere che la macchina non debba essere incoraggiata. Per chiarire il principio, suppongo che macchine di tipo avanzato siano scoperte all’improvviso e ampiamente utilizzate; ma la verità è che queste scoperte sono graduali, e piuttosto operano nel determinare l’impiego del capitale che viene salvato e accumulato, piuttosto che nel dirottare il capitale dal suo effettivo impiego.
Nella prospettiva del lavoro, il problema sta (i) nell’estrema accelerazione della rivoluzione nella produzione e (ii) nella qualità del cambiamento, ora con l’intelligenza delle macchine.
Citando ancora una volta la serie dell’Economist, “Dopo molte false partenze, l’intelligenza artificiale è decollata”.
Eravamo vicini a questa rivoluzione, ma stavamo aspettando computer più potenti e meno costosi per avere la possibilità di un cambio di paradigma: passare da insegnare alla macchina cosa fare, all’insegnarle come imparare! In termini tecnici, il passaggio all’apprendimento automatico e soprattutto a quella parte dell’apprendimento automatico basato su reti neurali artificiali, con il nome di apprendimento profondo.
Per lo specialista nel campo, questa non è la vera intelligenza artificiale; forse hanno ragione, ma la domanda va oltre l’argomento di questa nota. Le nuove macchine in apprendimento possono sostituire i lavoratori, soprattutto perché possono affrontare problemi molto complessi, mostrando comunque intelligenza.
Per ottenere una misura, anche se molto approssimativa, del fenomeno, vedere le Figure 1 e 2. Nella prima, troviamo le installazioni di robot industriali nel triennio 2013-2015. L’auto sta superando la crisi installando oltre 250.000 robot, una cifra enorme.
La figura 2 ci fornisce una proiezione del fenomeno fino al 2019. Considerando le tre aree, nell’ultimo anno verranno installati circa 400 mila robot industriali, principalmente in Asia.
Osservando il ritmo del cambiamento
Lo sviluppo della produzione a livello mondiale ha notevolmente limitato la percezione dell’accelerazione del cambiamento in corso. Questa considerazione è stata vera soprattutto fino all’arrivo della crisi, nel 2008.
In Brynjolfsson e McAfee (2014), rispettivamente direttore e co-direttore dell’Iniziativa MIT sull’economia digitale (http://ide.mit.edu), troviamo materiale di grande interesse in merito al cambiamento in corso. Il problema della concentrazione della ricchezza in poche mani non è nuovo: ora è in una fase di crescita, ma non è di per sé negativo fino a quando anche le persone meno abbienti percepiscono il miglioramento della loro condizione. Invece, quando le persone che vogliono lavoro a tempo pieno lo trovano solo part-time o non lo trovano affatto, è confermato che mentre i benefici delle nuove tecnologie sono reali, non sono sufficienti a compensare il crescente divario tra le situazioni personali. Una tendenza che è solo parzialmente dovuta alla recessione e che, soprattutto, sembra destinata a essere un fenomeno non transitorio.
Il processo accelerato può quindi produrre effetti inaspettati.
In una società che cambia
Quindi, le macchine al posto dei lavoratori, in campi nuovi e sorprendenti. E il lavoro?
Dobbiamo chiederci: siamo condannati inevitabilmente al lavoro?
Tutto cambierà, ma le fasi in cui il cambiamento accelera sono le più difficili per le persone. Se le macchine ci sostituiscono in un lavoro ingrato e noioso, è certamente una buona cosa. La persona sostituita, tuttavia, perde il lavoro; lui / lei può trovarne uno migliore. Ma se allo stesso tempo ci sono molte persone che perdono il lavoro e pochissime ne trovano uno nuovo, servono forme affidabili di protezione sociale. Se il quadro è che ci sarà sempre meno lavoro, abbiamo bisogno di un ripensamento completo dell’organizzazione della società, rendendo i periodi di transizione meno traumatici.
Cosa fare?
Tassare i robot, come proposto dal fondatore di Microsoft, Bill Gates, (varie notizie all’inizio del 2017 gli attribuiscono questa proposta) è un modo riduttivo per affrontare il problema, forse una soluzione temporanea, certamente non una scelta strutturale.
Per un economista, tassare i robot equivale a tassare il capitale, che è del tutto legittimo, ma ora siamo in una prospettiva di una vera rivoluzione copernicana. Dobbiamo immaginare qualcosa di completamente diverso.
Gli psicologi sono inorriditi quando un economista afferma che il lavoro sarà per pochi e ad un ritmo molto diverso da quelli attuali. Il lavoro come fonte di relazioni sociali e soddisfazione personale è profondamente connesso allo stile di vita che quasi tutti considerano positivo e naturale. Non ho dubbi sulla necessità di relazioni sociali, ma dobbiamo lavorare per questo?
Una prospettiva estrema (ma, forse, non così estrema)
Come potrò avere un reddito se non lavoro, ma dovrò comunque acquistare i beni necessari? Al centro della risposta, abbiamo un’altra domanda: chi produrrà i beni necessari? Se i robot produrranno quasi tutto e i robot produrranno anche nuovi robot, chi sarà il loro proprietario e quindi il proprietario dei beni risultanti? Ora è difficile immaginare questa trasformazione e vediamo in prospettiva una sequenza infinita di ostacoli generati dalle varie fasi di transizione.
La scienza deve essere consapevole che non sarà possibile eludere quel problema, cercando di conciliare le tensioni con i rimedi ispirati al benessere, agendo sul reddito di cittadinanza. È necessario creare nuove basi per regolare la partecipazione alla vita collettiva, dato che la maggior parte del lavoro sarà svolto da macchine e computer. E non sarà facile decidere chi dovrà dare loro gli ordini.
La domanda centrale è esattamente l’ultima: capire chi darà gli ordini ai robot (e chi sarà il loro proprietario, che è un corollario non irrilevante). Se ti occupi di questo punto, tutto il resto diventa secondario. Se i robot producono robot e sono proprietà collettiva, i beni e i servizi prodotti in questo modo saranno straordinariamente abbondanti. I prezzi tenderanno a scomparire, il denaro non sarà più necessario. Eliminando il denaro e i conti, molti altri lavori, probabilmente sopravvissuti ai robot, non avranno più motivo di esistere.
Immaginare il mondo senza soldi può sembrare vicino alla stravaganza o alla follia: è invece il design di una nuova società che ha superato sia la povertà sia i conflitti correlati, ed è più protettiva e rispettosa delle persone.
Obiezione: senza prezzi e senza i profitti della rete di distribuzione e produzione, come determinare cosa produrre e per chi? L’enorme difficoltà della pianificazione economica ha portato al collasso dell’Unione Sovietica. I sistemi informatici e i dati disponibili erano inadeguati e paradossalmente era più facile pianificare l’orbita dello Sputnik piuttosto che calcolare quante calze produrre per ogni area in un paese immenso. Ora, con strutture di calcolo super-sofisticate e con big-data, Amazon e i suoi (pochi) concorrenti sanno come rifornire continuamente i magazzini decentrati, riducendo al minimo le scorte, ma assicurando le consegne per lo più in ventiquattro ore.
Il pieno cambiamento può richiedere venti o cinquanta anni circa; l’effetto apparentemente negativo delle macchine intelligenti sulla società, con sovraproduzioni e posti di lavoro mancanti, sta manifestando i suoi effetti ora, nella prima parte del 21 ° secolo. Le soluzioni temporanee sono legate alle formule di tassazione del reddito per le persone con un determinato livello di reddito, ma non possiamo gestire questa transizione se non abbiamo chiare le conseguenze a lungo termine indicate qui.
Bibliografia
Brynjolfsson, E. and McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. New York: W.W.Norton & Co.
Ricardo, D. (1821). On the Principles of Political Economy and Taxation. London: John Murray, third edition (first edition: 1817). Online at http://www.econlib.org/library/Ricardo/ricP.html
Krugman, P. (2017). Maid In America. Online at https://krugman.blogs.nytimes.com/2017/02/24/maid-in-america/