La tecnologia non va demonizzata. Sarebbe ingenuo, oltre che inutile, pensare di poter affrontare l’intelligenza artificiale limitandosi a stigmatizzarla o a immaginare un ritorno a un prima ormai inesistente. Ma sarebbe altrettanto ingenuo dare per scontato che il problema si risolva semplicemente con più efficienza.
Dire “non si torna indietro, quindi rendiamo tutto più efficiente” contiene infatti una premessa molto forte: che sia davvero possibile rendere sostenibile l’uso crescente dell’AI. Ad oggi, però, questa è un’ipotesi ottimistica, non una certezza dimostrata.
Nel caso dei grandi modelli linguistici, il problema non è soltanto quantitativo, cioè legato al fatto che più li usiamo, più consumano. È anche qualitativo, perché riguarda la natura stessa dell’infrastruttura che li rende possibili. Per ottenere una risposta apparentemente semplice, questi sistemi mobilitano una macchina enorme: modelli giganteschi, chip specializzati, data center, sistemi di raffreddamento, energia, acqua, reti, manutenzione e aggiornamenti continui.
A questo si aggiunge un elemento spesso sottovalutato: la competizione permanente tra i grandi player tecnologici. I modelli vengono addestrati, testati, raffinati e messi in produzione in cicli continui, nella corsa verso sistemi sempre più capaci e competitivi. Ogni nuovo ciclo richiede risorse energetiche e infrastrutturali immense. Dunque il tema non è solo il consumo del singolo utente finale, ma l’esistenza di un’intera filiera permanente di calcolo.
Per questo l’efficienza è necessaria, ma non può diventare una delega in bianco. Non possiamo limitarci a dire: “andiamo avanti comunque, poi la tecnologia risolverà”. Prima dovremmo discutere collettivamente quali usi dell’AI siano davvero necessari, quali producano valore sociale e quali invece generino soprattutto nuovo consumo computazionale.
C’è poi un altro nodo, ancora più politico: l’AI è una tecnologia facilmente armabile. Non solo in potenza, ma già nei fatti. Il suo impiego nella difesa, nella sorveglianza e nell’organizzazione industriale del controllo è sempre più visibile. Serve a massimizzare produttività, profitti, capacità predittive e dominio operativo.
Tuttavia, fermarsi alla sola dimensione bellica rischia di non cogliere la specificità dell’intelligenza artificiale contemporanea. Quasi ogni tecnologia avanzata può essere convertita in strumento di guerra o di dominio: l’energia, la chimica, l’aerospazio, l’informatica tradizionale. La peculiarità dell’AI attuale, soprattutto dei grandi modelli, è più sottile e pervasiva.
La prima peculiarità è che il suo uso davvero potente non è distribuito democraticamente. L’AI parla spesso il linguaggio della democratizzazione dell’accesso all’informazione, ma nella pratica dipende da hardware, energia, dati, data center e capitali enormi. È quindi una tecnologia che promette accesso diffuso, mentre concentra potere in mano a pochi attori. Sarebbe davvero democratizzante se l’inferenza locale avesse le stesse capacità dei grandi sistemi centralizzati. Ma oggi non è così.
La seconda peculiarità è che il suo impatto politico e bellico può essere molto meno visibile di quello delle tecnologie militari tradizionali. Non parliamo soltanto di droni o sistemi d’arma, ma di propaganda, sorveglianza, profilazione, manipolazione informativa, automazione delle decisioni e produzione massiva di contenuti sintetici. Le forme di conflitto in cui non si riconosce chiaramente il nemico sono le più difficili da comprendere, contrastare e perfino nominare.
La terza peculiarità riguarda il nostro rapporto con la conoscenza. L’impatto dell’AI non dipende solo da ciò che fa, ma da come modifica il modo in cui cerchiamo informazioni, costruiamo giudizi e ragioniamo. I modelli linguistici allucinano e continueranno ad allucinare, perché non sono motori di verità: sono sistemi probabilistici di generazione del linguaggio. Il problema è che ci stiamo abituando a usarli come se fossero fonti autorevoli, accettando risposte ben confezionate come fatti e indebolendo progressivamente il nostro controllo critico.
È qui che Black Mirror e Idiocracy iniziano a sembrare meno distopie e più documentari anticipati di ciò che stiamo costruendo.
Per questo serve una regolamentazione seria. Non bastano efficientamento, trasparenza tecnica e monitoraggio dei consumi. Serve una discussione politica su limiti, finalità, proprietà, accesso e controllo democratico dell’infrastruttura. Ma proprio questa regolamentazione viene combattuta con forza da chi sull’AI sta costruendo potere e rendita.
Non dimentichiamo l’entità degli investimenti in gioco. Chi ha messo miliardi nell’intelligenza artificiale si aspetta un ritorno. E quel ritorno difficilmente arriverà da un uso sobrio, limitato e democraticamente controllato.
Il punto, allora, non è essere “contro” la tecnologia. Il punto è rifiutare l’idea che ogni innovazione debba essere accolta come inevitabile, neutrale e automaticamente benefica. L’intelligenza artificiale non è solo uno strumento: è un’infrastruttura di potere. E come ogni infrastruttura di potere, va discussa, regolata e orientata prima che diventi troppo grande per essere governata.