Non scegliere di governare la tecnologia è una azione precisa, con conseguenze e impatti definiti. La tecnologia non esiste oltre i rapporti sociali e produttivi, senza i rapporti di potere, al di là della politica. La tecnologia è sempre e comunque radicata nel tessuto dei rapporti socioeconomici e della cornice culturale in cui è pensata e poi usata. Ma i suoi effetti non vanno intesi in modo deterministico, anzi. La tecnologia presenta sempre punti di biforcazione che richiedono scelte collettive o il cui esito dipende da non-scelte, tema caro al Forum Diseguaglianze e Diversità.
Le traiettorie tecnologiche in corso possono generare effetti divergenti e impatti del tutto opposti, solo parzialmente influenzati dalle dimensioni strettamente tecniche del “sapere” astratto. Anzi, proprio l’ambivalenza della tecnologia chiama direttamente in causa il ruolo della politica. Proprio la potenza ambivalente dei cambiamenti tecnologici in atto chiede alla politica di indirizzarne gli esiti.
Governare la tecnologia: cosa manca al PNRR e le proposte per migliorarlo
Il dibattito sulla destinazione del Piano Nazionale Ripresa e Resilienza (PNRR) è emblematico: si discute di investire ingenti risorse pubbliche nella trasformazione digitale, ma a parte poche eccezioni, quanta parte della classe dirigente saprebbe dare la definizione corretta di algoritmo, machine learning o intelligenza artificiale? Quale è la consapevolezza delle implicazioni etiche e politiche delle nuove tecnologie? In altre parole, in che termini gli attori politici intendono rispondere all’antica, ma sempre attuale, domanda: che fare per governare la tecnologia e i cambiamenti che produce?
Analizzando l’attuale versione del PNRR si coglie quanto sia necessario rafforzare, e dare strumenti maggiori, all’attuale capacità di aspirare della politica. Diverse missioni sono prive di risultati attesi che consentano di valutare l’efficacia della politica adottata. Gli obiettivi di raggiungere spesso non presentano indicatori.
Il potere di agency delle istituzioni politiche, sebbene sconti ritardi e incertezze, ha ancora adesso rilevanti spazi di intervento per far sì che i benefici delle innovazioni digitali ricadano su tutta la società e non solo su una sua piccola parte. Secondo Anthony Atkinson un’azione fondamentale che i policy-makers possono attuare è l’incoraggiamento delle innovazioni che accrescono l’occupabilità e la dimensione umana nella fornitura di beni e servizi.
Questo può tradursi, come ha fatto il Forum Diseguaglianze e Diversità, in diverse linee di indirizzo di politica economica pubblica per governare la tecnologia e i suoi impatti. Ne citiamo tre, con qualche nostra aggiunta:
- vincolare il sostegno alla ricerca e sviluppo delle imprese private alle innovazioni atte ad aumentare, anziché diminuire, il contributo umano alla produzione. Questo mandato va inteso in un senso ampio, dalla riduzione dell’orario di lavoro a parità di salario al miglioramento della sicurezza e dell’autonomia operativa;
- rilanciare la ricerca in ambito pubblico su obiettivi di dichiarato impatto sociale. Sanità, istruzione, mobilità, servizi pubblici locali, alimentazione: tutte le filiere dell’Economia Fondamentale richiedono progetti e risorse in grado di garantire la conversione ecologica[1], l’occupazione e l’accessibilità ai servizi, specie in quelli che Rodriguez-Pose definisce “places that don’t matter”[2], le aree medie o interne che hanno subito più di altri gli effetti negativi della globalizzazione;
- avviare una stagione di rinnovamento della PA, che in Italia ha perso 200mila lavoratori negli ultimi 10 anni, è la più vecchia d’Europa con un’età media di oltre 54 anni, e ha meno del 2% di personale sotto i 34 anni. Le sfide poste dall’innovazione tecnologica e dalla pandemia accelerano il bisogno di realizzare il turn over tra generazioni, attraverso l’assunzione di 500mila nuovi dipendenti pubblici. Utile sarebbe, come sostengono anche Forum PA e Movimenta, prevedere questa immissione con una procedura unificata, e non con bandi frammentari e asincroni. Accanto alle nuove risorse, occorre un’azione di rilancio motivazionale di quelle già presenti: ad esempio, assegnando ad ognuna di esse delle missioni sfidanti, come la riduzione dei divari territoriali o di genere, dell’inquinamento e delle emissioni, o l’implementazione delle ingenti risorse del PNRR sul digitale. Andrebbe rivisto l’attuale sistema di valutazione della produttività, prevedendo maggiori responsabilità ma anche ritorni economici per evitare che i cervelli migliori siano assorbiti dal mercato privato.
Come è evidente da queste prime proposte, le tecnologie sono importanti ma non auto-sufficienti. Accanto al determinismo, anche il soluzionismo[3], cioè l’idea che ad ogni problema si possa trovare soluzione nell’uso di una tecnologia, rischia di alimentare nell’arena delle policy un approccio riduzionista e banale.
Come abbiamo drammaticamente appreso durante la pandemia, non bastano i ventilatori (che pure mancano) a garantire i posti in terapia intensiva: servono medici e infermieri qualificati. Secondo Il Sole 24 Ore, che cita dati Unioncamere, l’Italia avrà bisogno nel quinquennio 2020-2024, su base annuale di 34.500 nuove professionalità in campo medico, ma avrà a disposizione solo 21.100 laureati.
C’è da chiedersi quale sia la ragione dello skill mismatch, e quanto su questo abbia influito il retrenchment, il taglio dei costi sulla spesa sanitaria degli ultimi venti anni, come il restringimento progressivo del numero chiuso nelle facoltà mediche. Ancor più c’è da chiedersi se la quantificazione del gap tra domanda e offerta di lavoro nella sanità sarebbe stata identica in un 2020 senza Covid-19: probabilmente no. Questo perché il futuro, inteso come topos (utopico/distopico) dove confrontare aspirazioni collettive anche divergenti, sembra essere evaporato, insieme alla normatività della politica sullo sviluppo delle tecnologie e delle competenze.
Governare la tecnologia: Transizione 4.0 e “Dalla ricerca all’impresa”, quali indicatori?
Uno degli interventi più cospicui del PNRR è la “Transizione 4.0”, a cui sono destinati circa 19 miliardi di euro: risorse che saranno utilizzate per stimolare la domanda di investimenti privati in beni strumentali e l’ammodernamento di macchinari, nonché prodotti e processi innovativi nel mercato digitale. Si tratta quindi di un mix di credito d’imposta e di trasferimenti diretti alle imprese, con un focus sulle PMI che sono, come è noto, la maggioranza nel sistema produttivo nazionale.
Ebbene, quali sono gli indicatori che possono consentire di analizzare l’impatto di questa misura che è più finanziata di quella sulla sanità? Quali ricadute ci aspettiamo sull’occupazione o sull’ambiente? C’è una selezione dei beni e dei servizi che saranno agevolati (ad esempio, quelli in grado di produrre e non eliminare posti di lavoro)? Quale è la contropartita per la comunità nell’assegnare tramite debito pubblico risorse a capitale privato? Bisognerà precisare con più dettaglio gli scopi delle azioni che andremo a finanziare, non solo per superare lo sguardo “severo” dell’Unione Europea ma per far sì che la più grande operazione di indebitamento pubblico del nostro Paese non sia di peso ma di aiuto alle future generazioni.
In questa direzione ci sembra che vada la scelta, prevista nell’intervento “Dalla Ricerca all’Impresa” sui campioni nazionali e territoriali dell’innovazione. Nel primo caso, si tratta di un investimento di 1,6 mld di euro per la creazione di sette poli di ricerca nazionali su temi strategici tra i quali l’IA, le biotecnologie, l’idrogeno, il biofarma, il quantum computing. Nel secondo caso, l’investimento è di 1,3 mld, finalizzato alla istituzione di 20 infrastrutture legate ai distretti industriali e alla presenza di alcune eccellenze in ambito scientifico, con l’obiettivo di migliorare il trasferimento tecnologico, l’internazionalizzazione, l’incubazione di nuove imprese.
È fuori discussione l’assoluta urgenza di potenziare il nostro sistema di ricerca e sviluppo, che paga il prezzo di una struttura produttiva eccessivamente frammentata, così come di accrescere la collaborazione tra mondo dell’impresa e accademico, pur cresciuto molto negli ultimi dieci anni. Si tratta di un punto debole del nostro sistema Paese, e a nostro avviso, avrebbe meritato una scelta allocativa più generosa, vista l’ampiezza delle risorse destinate agli incentivi a privati per l’acquisto di beni strumentali.
L’investimento sarà stato utile se queste infrastrutture saranno utilizzate per favorire lo sviluppo di una ricerca svincolata dalle urgenze momentanee del mercato, per indirizzare gli investimenti verso missioni collettive e quindi se saranno capaci di attrarre competenze dall’estero e di evitare la fuga dei cervelli, riuscendo a dirigere l’innovazione verso la soluzione di problemi sociali e ambientali, e a incidere sui modelli di business di imprese che già da tempo richiedono una conversione produttiva per essere salvate.
Se invece questi poli diventeranno dei carrozzoni dove alimentare clientele in ambito politico (o accademico), sviluppare conoscenza utile unicamente a tattiche miopi, o semplicemente verranno ignorati dalle prossime finanziarie che dovranno garantire la continuità delle attività di ricerca, allora sarà stato l’ennesimo spreco sulla pelle dei nostri figli e nipoti.
La tecnologia non è mai neutra: l’esempio dell’IA e dei suoi impatti
In “Understanding Media”[4]Marshall McLuhan sostiene che il medium è il messaggio: ogni mezzo di comunicazione ha una struttura tecnologica che veicola, a prescindere dal contenuto del singolo atto enunciativo, un meta-significato. Un sensore può avere diversi utilizzi, ma il suo messaggio fondamentale è la trasduzione che consiste nella conversione di qualsiasi grandezza ambientale in un codice digitale. Il deep learning ad apprendimento supervisionato è costruito su numerosi strati di reti neurali artificiali la cui funzione fondamentale è quella di analizzare gigantesche mole di dati, di verificare tra essi le co-occorrenze e di attribuirgli autonomamente un peso in base a dei parametri stabiliti da uno sviluppatore. Le tecnologie hanno un loro habitus e sono tutto fuorché neutre: per quanto possa essere creativo il loro uso e a volte inaspettati i loro effetti sociali ognuna di esse ha una logica immanente che riflette i valori, gli obiettivi, gli interessi, i modi di pensare di chi l’ha progettata. Governare la tecnologia e i mutamenti che induce è, quindi, possibile solo se si guarda sia a monte che a valle del processo: imponendo regole che bloccano gli effetti più perversi e incentivano quelli più benefici, ma anche incidendo sulla domanda che dà vita alle tecnologie e ne stabilisce la finalità.
Un campo empirico dove osservare queste dinamiche è l’impatto dell’intelligenza artificiale nell’industria, nei processi socioculturali, nell’orizzonte etico-filosofico e nelle politiche pubbliche. Le opportunità offerte da una potenziata capacità di riconoscimento, previsione e apprendimento autonomo da parte delle macchine sono innegabili. Secondo Accenture, sebbene diversi autori abbiano messo in discussione l’attendibilità empirica di previsioni troppo ottimistiche[5], nel 2035 grazie all’IA la produttività in ambito manifatturiero crescerà del 40%. Le applicazioni in ambito medico, sebbene in fase incipiente, lasciano intendere che il futuro della diagnostica e della stessa chirurgia risieda in una crescente interdipendenza tra competenza umana e artificiale.
Allo stesso tempo, è abbastanza difficile negare che una diffusione senza regole dell’IA potrebbe comportare conseguenze sociali negative. La disoccupazione tecnologica è sicuramente una delle più dibattute: OCSE ha calcolato che, rispetto agli attuali posti di lavoro (e alle attuali capacità dell’IA), il potenziale di sostituzione dell’automazione è del 14%. Altre previsioni computano questo potenziale entro il 2050 fino al 40% con la scomparsa dei lavori a bassa e media qualificazione e una crescita, invece, di quelli a bassissima o altissima.[6]
Un’altra fonte di legittima preoccupazione riguarda la polarizzazione delle diseguaglianze: secondo i calcoli del sito “AddictiveTips”, rilanciato dalla sezione economica del Corriere della Sera, per un lavoratore italiano con uno stipendio medio ci vogliono 26 anni per poter guadagnare quanto Elon Musk in 1 minuto. Uno strapotere che oltrepassa il classico cleavage capitale/lavoro, e investe i meccanismi stessi di accumulazione del capitale. Come hanno messo in evidenza Philips e Rozworky nel saggio “The People’s Republic of Walmart”[7], l’uso di IA concretizza una visione di economia pianificata simile ai desiderata più ambiziosi del socialismo reale, tuttavia con a capo multinazionali svincolate da qualsiasi responsabilità pubblica che controllano il mercato dei prezzi, della logistica, della GDO e sempre di più fagocitano la concorrenza.
Gli scenari possibili sono molteplici, come articolate e diversificate sono le driving forces che operano nel presente e potranno avere un ruolo fondamentale nel dirigere l’impatto sociale delle nuove tecnologie: dinamiche socio-demografiche, flussi migratori, modelli di integrazione tra Università e impresa, filantropia strategica, nuovi processi di sindacalizzazione, sono solo una piccola porzione dei fenomeni che potranno incidere sulle condizioni di genesi e diffusione delle tecnologie, e che richiedono di essere governati.
Qui il paradosso. Proprio quando il contesto richiederebbe con forza il ruolo attivo e propositivo della politica e della classe dirigente, queste paiono non avere i mezzi per governare con competenze le sfide poste dalla rivoluzione tecnologica in corso. L’impressione è che la politica assuma un ruolo di “osservatore impotente”, al più capace di esercitare atteggiamenti di benign neglect, ovvero di ignorare la situazione che ha la responsabilità di affrontare, anziché governare la tecnologia.
Governare la tecnologia: oltre l’accettazione acritica, una nuova classe dirigente e niente leader disintermediati
La rivoluzione tecnologica chiede pertanto alla politica di assumere una postura orientata al governo delle potenziali biforcazioni dei sentieri tecnologici: la neutralità tecnologica non esiste. Governare la tecnologia non si esaurisce in una accettazione acritica, abbagliata e ammirata, dei doni della tecnica. Accettazione acritica che ricorda il “Cargo Cult” al quale P.L Berger in “Le Piramidi del Sacrificio”[8] associa le narrative sulla crescita: la “nave dei morti” porta alla politica i doni delle nuove tecnologie, del lavoro qualificato, delle opportunità di guadagno, del lusso.
Al contrario, dallo sguardo umano sull’uomo prometeico proposto dal Coro della tragedia di Antigone emerge tutta l’insufficienza della tecnica priva della politica e della giustizia. Le società umane, forti solo del controllo delle tecniche, non possono vivere in una comunità politica: per questo, occorrono la condivisione di un orizzonte di valori etico-politici, la giustizia, la legge, l’educazione collettiva. Come ci ha ricordato Mario Vegetti con le parole di Platone, per far fronte alle fiere, gli uomini cercavano di riunirsi fondando città, ma, nel momento in cui si raccoglievano insieme, si recavano ingiustizia a vicenda, perché non possedevano l’arte politica: sicché, disperdendosi, nuovamente perivano.
Il governo politico delle biforcazioni tecnologiche richiede una nuova classe dirigente e nuovi meccanismi di intermediazione politica, non auto-proclamati leader solo in apparenza disintermediati, capaci di rompere rendite di posizione e strategie ormai vetuste, solo costruite sul “potere per il potere”. Governare la tecnologia richiede meccanismi di organizzazione politica non abbagliati dal mito del leader disintermediato.
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- Cfr Collettivo per l’Economia Fondamentale (2019). “Economia Fondamentale. L’Infrastruttura della Vita Quotidiana”. Einaudi: Torino. ↑
- A.Rodríguez-Pose. (2017). “The revenge of the places that don’t matter (and what to do about it)”. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 11 (1). pp. 189-209. ISSN 1752- 1378 DOI: 10.1093/cjres/rsx024 ↑
- Cfr Morozov E. (2014). “To Save Everything Click Here. The Folly of Technological Solutionism”. Public Affairs: New York. ↑
- McLuhan M. (1964). “Understanding Media: The Extensions of Man”. McGraw-Hill Education: New York. ↑
- Brynjolfsson E., Rock D., Syverson C. (2019). Artificial Intelligence and the Modern Productivity Paradox: A Clash of Expectations and Statistics. In “The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda Volume” (eds. Agrawl A., Gans J., Goldfarb A.), University of Chicago Press: Chicago. ↑
- Frey C.B. (2020). “The Technology Trap: Capital, Labor and Power in the Age of Automation”. Princeton Press: Princeton. ↑
- Philips L., Rozworky M. (2019). “The People’s Republic of Walmart: How the World’s Biggest Corporations are Laying the Foundation of Socialism”. Verso: London. ↑
- Berger P. (1981) “Le Piramidi del Sacrificio. Etica, Politica e Trasformazione Sociale”. Einaudi: Torino. ↑
