Nella seconda parte dell’articolo, dopo aver parlato di IA generativa e IA non generativa, di pappagalli stocastici e allucinazioni, abbiamo provato a collocare nella giusta prospettiva tutto il discorso riguardante l’IA o, meglio, le IA (al plurale). Nella terza parte continueremo a occuparci dell’insistenza con cui si chiede un adattamento a chiunque lavori in un settore toccato dall’adozione delle IA. Vedremo così che, secondo un economista del calibro di Daron Acemoğlu, la crescita economica imputabile alle IA, nel prossimo decennio, rischia di essere molto più limitata e più fragile di quanto non prometta chi, oggi, caldeggia un’ampia e rapida diffusione delle IA stesse.

Cosa dice Daron Acemoğlu

Ci sono altri aspetti (correlati alla previsione del WEF secondo cui, da qui al 2030, la maggior parte dei nuovi posti di lavoro non sarà dovuta né collegata alle IA) che giustificano la domanda: «Adattarci a cosa, di preciso, e perché?».

Daron Acemoğlu (premio Nobel per l’Economia nel 2024), in un articolo uscito sul numero di Economic Policy del gennaio 2025, prevede che l’adozione delle IA su larga scala avrà effetti macroeconomici modesti per l’economia statunitense e, in generale, per le principali economie mondiali: nel giro di 10 anni, infatti, secondo Acemoğlu, essa darà luogo a un aumento della produttività totale dei fattori pari al massimo allo 0,66%, traducibile in un aumento del PIL pari nel migliore degli scenari all’1,60%. (Caveat: gli economisti non sono oracoli, sono esperti di scienze economiche e, come tali, formulano previsioni, non emettono predizioni.)

Vale la pena menzionare anche altre conclusioni raggiunte da Acemoğlu negli studi che ha dedicato alle IA durante gli ultimi anni e riassunte da Peter Dizikes in un articolo scritto per MIT News alla fine del 2024.

Direzione sbagliata

In primo luogo, da qui al 2030, sul mercato del lavoro USA i cambiamenti più probabili dovuti alle applicazioni di IA riguarderanno «un insieme limitato di compiti da colletti bianchi, là dove una potenza di calcolo massiva permetterà di elaborare un gran numero di dati più velocemente di quanto non possano gli esseri umani». Nessuna novità sorprendente, insomma; piuttosto, una tendenza già in atto da tempo. Acemoğlu ne conclude che devono esserci dei modi migliori per sfruttare le IA. Secondo lui, «allo stato attuale, stiamo andando nella direzione sbagliata con le IA […]. Le stiamo usando troppo per l’automazione e non abbastanza per fornire maggiori competenze e informazioni a chi lavora».

Quale collegamento tra produttività e remunerazioni?

Alla radice, c’è una questione che sta a cuore ad Acemoğlu in quanto studioso delle diseguaglianze economiche nel mondo e che, a seconda dei punti di vista, può avere risposte diverse: chi beneficia della crescita economica creata da innovazioni tecnologiche come le IA? Ne beneficiano esclusivamente le élite o parte dei profitti arriva anche alle classi lavoratrici?

• Nel saggio Potere e progresso, scritto da Acemoğlu insieme a Simon Johnson e uscito nel 2023, gli autori manifestano una chiara preferenza per le innovazioni tecnologiche che fanno aumentare la produttività senza far diminuire il numero di persone che lavorano, perché ciò contribuisce alla solidità delle basi su cui poggia la crescita economica. «L’idea di fondo dell’IA generativa, invece, per Acemoğlu consiste nell’imitare in tutto e per tutto le persone. Il risultato è ciò che, da anni, egli chiama “so-so technology” [“una tecnologia così così”], ovvero delle applicazioni la cui performance è, al massimo, appena migliore di quella umana, ma che consentono alle aziende di risparmiare soldi [e licenziare]. I call center automatizzati non sono necessariamente più produttivi di quelli composti da persone; costano soltanto di meno.» Purtroppo, l’attenzione dei principali soggetti fornitori o utilizzatori delle IA verso le applicazioni mirate a integrare il lavoro umano risulta marginale rispetto alla loro attenzione verso le applicazioni mirate a sostituirlo. «‹A meno che il settore non inizi a dedicare un ammontare significativo di energie e di tempo allo sviluppo di impieghi delle IA in funzione integrativa, non credo che [tali impieghi] compariranno miracolosamente da sé›, dice Acemoğlu.»
• All’opposto, c’è la teoria secondo cui, «anche se la tecnologia sostituisce le persone che lavorano, la conseguente crescita economica, a lungo andare, sarà vantaggiosa per la società nel suo complesso». La Gran Bretagna durante la prima rivoluzione industriale ne sarebbe un caso esemplare. In un articolo del 2024, Acemoğlu e Johnson controbattono che il raffronto tra la Gran Bretagna del primo Ottocento e le economie attuali è complicato: «L’impatto dell’automazione sulle classi lavoratrici, oggi, [non può ridursi a] un collegamento automatico tra crescita della produttività e miglioramento delle remunerazioni» (Dizikes, 2024). Nella stessa Gran Bretagna del primo Ottocento, del resto, la diffusione degli effetti positivi legati alla tecnologia avvenne dopo decenni di sacrifici e lotte sociali (ibidem). Se qualcosa insegna, quindi, il caso della Gran Bretagna durante la prima rivoluzione industriale insegna che «Non esistono forze capaci di garantire inesorabilmente la diffusione dei benefici della tecnologia e, con riferimento all’impatto delle IA, dovremmo guardare alle prove fattuali», anziché farci condizionare dalle teorie o dall’hype.

Gradualità e due maniere per perseguirla

Torniamo così al senso di urgenza caratteristico dell’hype che circonda le IA e, soprattutto, l’IA generativa. Riguardo all’utilità di quest’ultima per la collettività, in un articolo del 2024 scritto insieme a Todd Lensman, Acemoğlu si mostra più possibilista di chi scrive, non escludendo che l’IA generativa possa rivelarsi una tecnologia trasformativa. Allo stesso tempo, però, lui e Lensman sviluppano un modello che mostra come, malgrado sia convinzione diffusa che accelerare l’adozione di una nuova tecnologia contribuisca ad accelerare la crescita economica, se l’adozione comporta sia benefici economici che danni sociali, e «se i danni sociali sono vasti e proporzionali alla produttività della nuova tecnologia, un tasso di crescita più alto comporta paradossalmente una velocità ottimale di adozione più lenta», almeno all’inizio. Per Acemoğlu e Lensman occorre gradualità, e ci sono almeno due maniere per perseguirla:

• Anzitutto, mediante una regolamentazione a livello governativo.
• In secondo luogo, evitando di favorire l’hype e puntando al suo esaurimento. Acemoğlu ritiene che, alla radice dell’hype, ci sia la convinzione errata dei venture capitalist e di altri investitori che l’Intelligenza Generale Artificiale sia ormai prossima a realizzarsi. Ciò causa «cattivi investimenti in tecnologia e un’influenza prematura su molte imprese che, poi, non sanno cosa fare. […] In tal senso, l’hype è un aspetto ben definito dell’economia delle IA, giacché guida gli investimenti verso una specifica visione di queste ultime e incide sugli strumenti di IA che abbiamo a disposizione. ‹Più si va veloci, e maggiore è l’hype, meno probabile diventa una correzione di rotta›, avverte Acemoğlu. ‹Se si viaggia a 350 chilometri orari, è molto difficile effettuare un’inversione a “U”›» (Dizikes, 2024).

GC per ACTA Tramiti