Proponiamo la traduzione di un articolo uscito sul blog di Michael Roberts, economista britannico autore di The Long Depression. Nel suo blog, Roberts legge le trasformazioni economiche dei nostri giorni da un punto di vista marxista, riconducendo le cause della “lunga depressione” (iniziata con il crollo di Wall Street del 2008) alla caduta tendenziale del saggio di profitto teorizzata da Marx. Nelle righe che seguono, l’autore affronta il tema dell’intelligenza artificiale a partire dal caso ChatGPT, un bot che può rispondere a qualsiasi domanda gli venga posta; l’economista offre importanti considerazioni sul ruolo che questa tecnologia potrà avere nel sostituire alcuni lavori e nel rilanciare la produttività in un regime di crisi costante.
Bot “intelligenti”
ChatGPT è stata annunciata come una rivoluzione nel campo dell’Intelligenza Artificiale (AI) e, da quando è stata lanciata alla fine del 2022, ha conquistato il mondo dei media e della tecnologia. Secondo OpenAI, ChatGPT è “un’intelligenza artificiale addestrata per offrire assistenza in una varietà di compiti”. In particolare, si tratta di un large language model (LLM) progettato per produrre testi simili a quelli umani e conversare con le persone, da cui il termine “Chat” in ChatGPT.
GPT sta per Generative Pre-trained Transformer. I modelli GPT sono pre-addestrati da sviluppatori umani e poi vengono lasciati liberi di apprendere da soli e di generare quantità sempre maggiori di conoscenza, fornendo tale conoscenza in modo accettabile per gli esseri umani (chat). In pratica, si tratta di presentare al modello una domanda o una richiesta inserendola in una casella di testo. L’intelligenza artificiale elabora la richiesta e risponde in base alle informazioni disponibili. È in grado di svolgere molti compiti, dalla conversazione alla stesura di un intero elaborato d’esame, dalla creazione del logo di un marchio alla composizione di musica e altro ancora. Molto di più di un semplice motore di ricerca tipo Google o Wikipedia, o almeno così si sostiene.
Gli sviluppatori umani stanno lavorando per aumentare l’intelligenza dei GPT. La versione attuale di GPT è la 3.5, mentre la 4.0 uscirà entro la fine dell’anno. Si dice che ChatGPT-5 potrebbe raggiungere una Artificial General Intelligence (AGI). Ciò significa che potrebbe superare il test di Turing, che determina se un computer può comunicare in modo indistinguibile da un essere umano.
Le LLM saranno una svolta per il capitalismo in questo decennio?
Queste macchine ad autoapprendimento saranno in grado di aumentare la produttività del lavoro a un ritmo senza precedenti, facendo così uscire le principali economie dall’attuale “lunga depressione”, caratterizzata da una bassa crescita del PIL reale, degli investimenti e del reddito, e consentendo al mondo di fare nuovi passi avanti per uscire dalla povertà? Questa è l’affermazione di alcuni “tecno-ottimisti” che occupano i media. Vediamo le risposte a queste domande.
Innanzitutto, quanto sono valide e precise le versioni attuali di ChatGPT? Beh, non molto, per ora. Ci sono molti “fatti” sul mondo su cui gli esseri umani non sono d’accordo. La ricerca regolare permette di confrontare queste versioni e di considerare le loro fonti. Un modello linguistico potrebbe invece tentare di calcolare una sorta di media di tutte le opinioni su cui è stato addestrato, il che a volte è quello che si vuole, ma spesso non è così. ChatGPT a volte scrive risposte plausibili ma non corrette o insensate. In sintesi, ChatGPT non può elaborare veri e propri giudizi, può solo reperire un grande numero di informazioni molto velocemente e riportarle secondo le specifiche richieste. Non può, ad esempio, recensire libri, criticare film o valutare la fattibilità di un progetto. ChatGPT non può pertanto essere veramente originale; elabora dati e può anche formare idee su quei dati, ma non può trovare soluzioni innovative in un mondo che cambia rapidamente come il nostro. Da questo punto di vista, è sicuramente più efficiente di Wikipedia, ma non molto più utile o “profonda”.
C’è poi la questione della produttività del lavoro e dei posti di lavoro. Gli economisti di Goldman Sachs ritengono che se la tecnologia fosse all’altezza delle sue promesse, porterebbe “un significativo sconvolgimento” al mercato del lavoro a cui sarebbe esposto l’equivalente di 300 milioni di lavoratori a tempo pieno nelle principali economie all’automazione del loro lavoro. Avvocati e personale amministrativo sarebbero tra coloro che rischiano maggiormente di essere licenziati (e probabilmente anche gli economisti). I ricercatori calcolano che circa due terzi dei posti di lavoro negli Stati Uniti e in Europa sono esposti a un certo grado di automazione dell’IA, sulla base dei dati relativi alle mansioni tipicamente svolte in migliaia di occupazioni.
La maggior parte delle persone vedrebbe automatizzata meno della metà del proprio carico di lavoro e probabilmente continuerebbe a svolgere il proprio lavoro, liberando un po’ del proprio tempo per attività più produttive. Negli Stati Uniti, secondo i calcoli, ciò varrebbe per il 63% della forza lavoro. Un altro 30%, che svolge lavori fisici o all’aria aperta, non subirebbe alcuna conseguenza, anche se il suo lavoro potrebbe essere soggetto ad altre forme di automazione.
La percentuale di lavori che potrà essere rimpiazzata con l’automazione
Gli economisti di GS hanno concluso che:
“I nostri risultati rivelano che circa l’80% della forza lavoro statunitense potrebbe subire un impatto su almeno il 10% delle proprie mansioni lavorative con l’introduzione dei LLM, mentre circa il 19% dei lavoratori potrebbe subire un impatto su almeno il 50% delle proprie mansioni”.
Con l’accesso a un LLM, circa il 15% di tutte le attività lavorative negli Stati Uniti potrebbe essere completato molto più velocemente, con lo stesso livello di qualità. Se si incorporano software e strumenti costruiti sulla base di LLM, questa percentuale sale al 47-56% di tutte le mansioni. Circa il 7% dei lavoratori statunitensi svolge lavori per i quali almeno la metà delle mansioni potrebbe essere svolta dall’IA generativa e sono vulnerabili alla sostituzione. A livello globale, poiché i lavori manuali rappresentano una quota maggiore dell’occupazione nei Paesi in via di sviluppo, GS stima che circa un quinto del lavoro potrebbe essere svolto dall’IA, ovvero circa 300 milioni di posti di lavoro a tempo pieno nelle grandi economie.
Una tendenza intrinseca dello sviluppo capitalistico
Queste previsioni di perdita di posti di lavoro non sono una novità. In precedenti post, ho delineato diverse previsioni sul numero di posti di lavoro che andranno persi a causa dei robot e dell’IA nei prossimi dieci anni o più. Si tratta di un numero enorme, e non solo per quanto riguarda i lavori manuali nelle fabbriche, ma anche per i cosiddetti “colletti bianchi”. È nell’essenza dell’accumulazione capitalistica che i lavoratori debbano continuamente affrontare la perdita del loro lavoro a causa degli investimenti capitalistici nelle macchine. La sostituzione del lavoro umano con le macchine è iniziata all’inizio della rivoluzione industriale britannica nell’industria tessile e l’automazione ha svolto un ruolo fondamentale nell’industrializzazione americana del XIX secolo. La rapida meccanizzazione dell’agricoltura a partire dalla metà del XIX secolo è un altro esempio di automazione.
Come spiegò Engels, mentre la meccanizzazione non solo eliminava posti di lavoro, spesso ne creava di nuovi in nuovi settori, come emerge dal libro La condizione della classe operaia in Inghilterra (1844). Ma come Marx aveva osservato negli anni Cinquanta del XIX secolo nei Grundrisse:
“I fatti reali, che vengono travisati dall’ottimismo degli economisti, sono questi: gli operai, quando vengono cacciati dall’officina dalle macchine, vengono gettati sul mercato del lavoro. La loro presenza sul mercato del lavoro aumenta il numero di forze lavoro che sono a disposizione dello sfruttamento capitalistico… l’effetto delle macchine, che è stato rappresentato come una compensazione per la classe operaia, è, al contrario, un flagello spaventoso. …. Non appena le macchine liberano una parte degli operai impiegati in un determinato ramo dell’industria, anche gli uomini di riserva vengono dirottati verso nuovi canali di impiego e assorbiti in altri settori; nel frattempo le vittime originarie, durante il periodo di transizione, per la maggior parte muoiono di fame e di stenti”.
L’implicazione è che l’automazione comporta un aumento dei posti di lavoro precari e una crescente disuguaglianza.
Finora la meccanizzazione ha richiesto il lavoro umano per avviarla e mantenerla. Ma ora stiamo forse andando verso l’acquisizione di tutti i compiti, in particolare quelli che richiedono complessità e idee con i LLM? Questo significherà poi un drastico aumento della produttività del lavoro, che darà nuova linfa al capitalismo?
Se le LLM possono sostituire il lavoro umano e quindi aumentare drasticamente il tasso di plusvalore, ma senza un forte aumento dei costi di investimento dei macchinari fisici (quello che Marx chiamava aumento della composizione organica del capitale), allora forse la redditività media del capitale balzerà dai suoi minimi attuali.
Goldman Sachs sostiene che questi sistemi di IA “generativi” come ChatGPT potrebbero innescare un boom di produttività che finirebbe per aumentare il PIL globale annuo del 7% in un decennio. Se gli investimenti aziendali nell’IA continuassero a crescere a un ritmo simile a quello degli investimenti nel software negli anni ’90, i soli investimenti statunitensi nell’IA potrebbero avvicinarsi all’1% del PIL degli Stati Uniti entro il 2030.
L’effetto che l’adozione dell’Intelligenza Artificiale ha avuto sulla produttività del lavoro
Non mi soffermerò su come GS calcola questi risultati, perché si tratta di congetture. Ma anche se accettiamo i risultati, si tratta di un salto così esponenziale? Secondo le ultime previsioni della Banca Mondiale, la crescita globale è destinata a diminuire di circa un terzo rispetto al tasso che ha prevalso nel primo decennio di questo secolo: appena il 2,2% all’anno. Il Fondo Monetario Internazionale fissa il tasso di crescita medio al 3% annuo per il resto del decennio.
Se aggiungiamo le previsioni di GS sull’impatto delle LLM, otteniamo circa il 3,0-3,5% all’anno per la crescita del PIL reale globale, forse – e questo non tiene conto della crescita della popolazione. In altre parole, l’impatto probabile non sarebbe migliore della media registrata dagli anni Novanta. Questo ci ricorda ciò che l’economista Robert Solow disse notoriamente nel 1987, ovvero che “l’era dei computer era ovunque, tranne che nelle statistiche sulla produttività”.
L’economista statunitense Daren Acemoglu aggiunge che non tutte le tecnologie di automazione aumentano effettivamente la produttività del lavoro. Questo perché le aziende introducono l’automazione principalmente in aree che possono aumentare la redditività, come il marketing, la contabilità o la tecnologia dei combustibili fossili, ma non aumentano la produttività dell’economia nel suo complesso né soddisfano meglio le esigenze sociali. Le Big Tech hanno un approccio particolare al business e alla tecnologia, incentrato sull’uso di algoritmi per sostituire gli esseri umani. Non è un caso che aziende come Google impieghino meno di un decimo del numero di lavoratori che le grandi imprese, come la General Motors, impiegavano in passato. È una conseguenza del modello di business delle Big Tech, che non si basa sulla creazione di posti di lavoro, ma sulla loro automazione.
Le possibilità aperte da un “Intelletto Generale”
Questo è il modello di business dell’IA in regime di capitalismo. Ma con mezzi di produzione automatizzati di proprietà comune e cooperativa, ci sono molte applicazioni dell’IA che potrebbero invece aumentare le capacità umane e creare nuovi compiti nell’istruzione, nell’assistenza sanitaria e persino nella produzione. Acemoglu ha suggerito che
“piuttosto che utilizzare l’IA per la correzione automatica dei voti, per l’aiuto nei compiti a casa e, sempre più spesso, per sostituire gli algoritmi agli insegnanti, possiamo investire nell’utilizzo dell’IA per sviluppare metodi di insegnamento più individualizzati e incentrati sullo studente, calibrati sui punti di forza e di debolezza specifici dei diversi gruppi di alunni. Queste tecnologie porterebbero all’impiego di un maggior numero di insegnanti, oltre ad aumentare la richiesta di nuove competenze per gli insegnanti – andando quindi esattamente nella direzione di creare nuovi posti di lavoro incentrati su nuove mansioni”.
E piuttosto che ridurre i posti di lavoro e i mezzi di sussistenza degli esseri umani, l’Intelligenza Artificiale, sotto la proprietà e la pianificazione comune, potrebbe ridurre le ore di lavoro umano per tutti.
Infine, c’è la questione dell’intelligenza. Microsoft sostiene che l’intelligenza è una “capacità mentale molto generale che, tra le altre cose, implica la capacità di ragionare, pianificare, risolvere problemi, pensare in modo astratto, comprendere idee complesse, apprendere rapidamente e imparare dall’esperienza”. Microsoft lascia intendere che i LLM potrebbero presto ottenere questa “intelligenza generalizzata” e superare tutte le capacità umane di pensare.
Ma anche qui c’è scetticismo.
“Il modello ChatGPT è enorme, ma non abbastanza da conservare ogni fatto esatto che ha incontrato nel suo set di addestramento. Può produrre una risposta convincente a qualsiasi cosa, ma questo non significa che le sue risposte riflettano fatti reali. Bisogna sempre rimanere scettici e verificare ciò che ci dice. I modelli linguistici sono anche famosi per le “allucinazioni”, ovvero per inventare nuovi fatti che si adattano alla struttura della frase nonostante non abbiano alcuna base nei dati sottostanti”.
Questo non è molto incoraggiante.
Ma Guglielmo Carchedi ha una ragione più fondamentale per negare che l’IA possa sostituire l’intelligenza umana.
“Le macchine si comportano solo secondo le regole della logica formale. A differenza degli esseri umani, le macchine non sono strutturalmente in grado di comportarsi secondo le regole del pensiero dialettico. Solo gli esseri umani lo fanno” (Carchedi, Roberts, Il capitalismo nel XXI secolo, p.167).
Ecco la risposta di ChatGPT alla domanda dialettica: “Può A essere uguale ad A e allo stesso tempo essere diverso da A?”. “No, non è possibile che A sia uguale ad A e allo stesso tempo sia diverso da A. Sarebbe una contraddizione in termini, poiché l’affermazione “A è uguale ad A” è una tautologia e sempre vera, mentre l’affermazione “A è diverso da A” è una contraddizione e sempre falsa. Pertanto, queste due affermazioni non possono essere entrambe vere allo stesso tempo”.
Le macchine non possono pensare a cambiamenti potenziali e qualitativi. La nuova conoscenza deriva da trasformazioni di questo tipo (e quindi umane), non dall’estensione della conoscenza esistente (accessibile anche alle macchine). Solo l’intelligenza umana è sociale e può vedere il potenziale di cambiamento, in particolare sociale, che porta a una vita migliore per l’umanità e la natura.
Michael Roberts
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