L’intelligenza che l’Ia pretende di incarnare è la nostra intelligenza collettiva, espropriata e reificata. Rivendicarla significa pretendere il controllo sul processo produttivo, sulla conoscenza che incorpora e sulle relazioni sociali che organizza
Charles Babbage [1791–1871] matematico inglese, nel 1832, formula il principio che guiderà l’automazione per due secoli. La divisione del lavoro in compiti semplici permette al capitalista di acquistare esattamente la quantità di lavoro necessaria per ciascun compito, riducendone il costo. Babbage osserva che l’invenzione delle macchine che facilitano il lavoro deriva dalla divisione del lavoro. La dissezione attraverso di essa trasforma le operazioni dei lavoratori in attività sempre più meccaniche, finché un meccanismo può subentrare al loro posto. Taylor [1856–1915, teorico dell’organizzazione del lavoro tristemente famoso per l’introduzione del lavoro a catena che ha caratterizzato la produzione industriale dalla nascita dell’industria automobilitica e che porta il suo nome, ndr] porta questo principio alle estreme conseguenze. Studia tempi e movimenti per espropriare il lavoratore della conoscenza del processo produttivo. I tre principi del taylorismo sono la dissociazione del processo lavorativo dalle competenze dei lavoratori, la separazione di concepimento ed esecuzione e l’uso del monopolio della conoscenza per controllare ogni fase del processo.
La conoscenza del processo, una volta raccolta e codificata dal management, viene restituita ai lavoratori sotto forma di istruzioni semplificate da eseguire ciecamente. L’effetto è la degradazione del lavoro analizzato da studiosi come Harry Braverman [1920–1976, operaio, sindacalista, quadro politico, studioso dell’organizzazione del lavoro, ndr]. L’abilità del lavoratore, la quale implicava la padronanza di un mestiere, la conoscenza dei materiali e dei processi, si trasforma in un giorno o settimana di formazione per svolgere un compito ripetitivo. Ursula Huws [1947-, studiosa dell’organizzazione del lavoro] mostra che la digitalizzazione e la globalizzazione hanno esteso a scala planetaria le logiche descritte da Braverman. La mercificazione di nuovi ambiti della vita, dalla socialità ai servizi pubblici fino alla creatività, ha permesso al capitale di aprire nuovi campi di accumulazione mentre la standardizzazione dei processi e la diffusione delle ICT [Tecnologie dell’Informazione e della Comunicazione] hanno reso possibile delocalizzare e frammentare il lavoro su scala globale.
Il risultato è un esercito di riserva mondiale di lavoratori della conoscenza che esercita una pressione disciplinante su tutti i lavoratori, indipendentemente dalla loro collocazione geografica. La flessibilità e la dissoluzione dei confini tra lavoro e vita privata diventano strumenti per estendere il tempo di lavoro oltre i confini contrattuali e per scaricare sui lavoratori i costi della riproduzione della forza lavoro. Il lavoro è sempre più una merce intercambiabile e precaria, su cui la minaccia della delocalizzazione o della sostituzione tecnologica agisce come un potente strumento disciplinare. A questo punto possiamo analizzare l’intelligenza artificiale, l’ultima fase del processo.
Matteo Pasquinelli [autore di L’occhio del padrone: una storia sociale dell’intelligenza artificiale, 2023] mostra come l’Intelligenza artificiale affondi le sue radici nell’automazione del lavoro di percezione e supervisione. Il percettrone [algoritmo di apprendimento supervisionato per classificatori binari] di Frank Rosenblatt [1928–1971, psicologo], inventato nel 1957, era uno strumento per automatizzare il riconoscimento di pattern [il pattern indica una regolarità riconoscibile, visiva, comportamentale o concettuale, in cui un elemento o un insieme di azioni si ripete in modo ordinato, nai] un compito che nei laboratori di psicometria dell’epoca era svolto da esseri umani. Rosenblatt aveva sviluppato le sue tecniche di analisi multidimensionale studiando la personalità degli studenti. Fu la somiglianza tra le matrici numeriche dei test psicologici e quelle delle immagini digitali a suggerirgli la possibilità di applicare gli stessi metodi al riconoscimento visivo.
L’intelligenza artificiale è l’automazione di una specifica forma di lavoro cognitivo: la classificazione, la categorizzazione, il riconoscimento di pattern. Il percettrone è un dispositivo statistico che opera su uno spazio vettoriale multidimensionale. Il suo funzionamento calcola correlazioni statistiche tra i dati e le utilizza per classificare nuovi input. La sua intelligenza è puramente statistica e la sua capacità di generalizzare dipende dalla quantità e dalla qualità dei dati di addestramento. Pasquinelli osserva che le reti neurali artificiali, come le macchine industriali, emergono dall’imitazione di una configurazione esterna di spazio, tempo e relazioni. Portano a un livello di complessità superiore lo stesso processo che Babbage aveva identificato: l’analisi del lavoro collettivo, la sua scomposizione in unità semplici e la sua ricomposizione in un meccanismo controllato dal capitale. La macchina industriale incorporava il diagramma della divisione del lavoro in una forma rigida e predeterminata. Le reti neurali artificiali, invece, sono adattive dato che possono imparare dai dati e modificare i propri parametri interni. Questo elemento le rende più efficienti nel catturare e riprodurre i pattern del comportamento sociale.
L’Ia, in fondo, è uno strumento di estrattivismo della conoscenza. L’intelligenza che pretende di incarnare è la nostra intelligenza collettiva, espropriata e reificata. Rivendicarla significa pretendere il controllo sul processo produttivo, sulla conoscenza che incorpora e sulle relazioni sociali che organizza.
[consegnato in redazione l’11 settembre 2026]
