MH & SM: Stiamo assistendo a una nuova ondata di automazione digitale incentrata sull’IA generativa, sostenuta da investimenti finanziari straordinari. Il tuo lavoro ha analizzato in modo brillante questo fenomeno, richiamandosi al principio di Babbage secondo cui le macchine vengono costruite sulla base dello schema della divisione del lavoro e, più precisamente, che i processi lavorativi costituiscono il fondamento di ciò che l’IA estrae. Riteniamo che sarebbe utile interpretare questa ondata di automazione capitalistica alla luce delle ondate precedenti, che furono impiegate per indebolire categorie di lavoratori che minacciavano il controllo capitalistico: quando gli operai industriali qualificati resero le fabbriche ingovernabili negli anni Settanta, furono sostituiti dall’automazione industriale; il potere dei lavoratori portuali venne ridimensionato dalla containerizzazione; e così via. Dove ci sono scioperi, ci insegna Marx, le macchine seguono. Naturalmente questa non è un’osservazione valida per tutte le invenzioni tecnologiche, ma specificamente per quelle adottate attraverso investimenti massicci nell’automazione, investimenti guidati tanto da una razionalità politica quanto da una economica. Per studiare l’attuale ondata di automazione basata sull’IA, forse dovremmo rovesciare la massima di Marx: dove ci sono macchine, bisogna cercare la forma di potere operaio alla quale esse stanno rispondendo. Questo ci porta alla domanda che vorremmo porti. Se consideriamo l’automazione contemporanea e, soprattutto, gli enormi investimenti necessari a sostenerla non semplicemente come espressione di genio tecnologico o come calcolo di profitti futuri, ma anche come il prodotto di esigenze politiche, a quale minaccia essa sta rispondendo? Non si tratta di chiedersi cosa pensino di fare Sam Altman o altri dirigenti aziendali, bensì di comprendere le strutture e le logiche che guidano questi sviluppi. Per noi, questa domanda richiama le elaborazioni teoriche di diversi autori tra la fine degli anni Novanta e i primi anni Duemila sulla centralità dell’intellettualità di massa del lavoro post-fordista, mettendo in evidenza la conoscenza e le capacità cognitive. Particolarmente rilevante è l’analisi di Paolo Virno sul lavoro linguistico, sul linguaggio come competenza e come performance. Come osservava spesso Virno, mentre gli operai fordisti della fabbrica erano essenzialmente muti, la moltitudine post-fordista della metropoli è socievole e loquace. Le categorie lavorative maggiormente minacciate dall’IA sono infatti spesso quelle che richiedono competenze cognitive e linguistiche. In parallelo con la logica delle precedenti ondate di automazione capitalistica, fino a che punto possiamo considerare gli attuali tentativi di automatizzare l’«intelligenza» e la performance linguistica su larga scala come una risposta alla minaccia rappresentata dalle competenze lavorative emerse negli ultimi decenni?

MP: Torniamo al passaggio preciso in cui Marx afferma che il macchinario è «l’arma più potente per reprimere gli scioperi». Questo argomento, peraltro, fu discusso apertamente anche durante la Machinery Question, il dibattito che attraversò tutte le classi della società britannica nel XIX secolo, come ci ha ricordato Maxine Berg. Marx formula questa osservazione alla fine della Parte IV del Capitale, dove aggiunge: «Si potrebbe scrivere un’intera storia delle invenzioni realizzate dal 1830 in poi con il solo scopo di fornire al capitale armi contro le rivolte della classe operaia». Potremmo definire questa prospettiva una teoria antagonistica dell’automazione. Secondo questa visione, come avete osservato, l’automazione si sviluppa per controllare l’antagonismo sociale. Ma questo non esaurisce ciò che Marx discute. Prima di arrivare a questa teoria antagonistica dell’automazione, nella Parte IV del Capitale Marx introduce una teoria del lavoro dell’automazione e, ancora prima, una teoria del valore dell’automazione. Se leggiamo il testo dall’inizio, incontriamo una complessa impalcatura concettuale, una discesa nell’«arcano della produzione industriale». In primo luogo, il capitale adotta l’automazione per aumentare l’estrazione di plusvalore relativo (teoria del valore dell’automazione). In secondo luogo, l’automazione assume una forma specifica: viene progettata imitando la divisione del lavoro tra gli operai (teoria del lavoro dell’automazione). In terzo luogo, viene introdotta per reprimere scioperi e resistenze operaie (teoria antagonistica dell’automazione). Marx finisce così per comporre queste tre prospettive in una teoria organica dell’automazione. Ciò che è accaduto successivamente è che ogni scuola del marxismo ha enfatizzato soltanto uno di questi aspetti. Nel mio libro The Eye of the Master, il mio contributo è stato quello di ricostruire il legame dimenticato tra teoria antagonistica e teoria del valore dell’automazione. Soffermiamoci un momento su questo terreno intermedio: la teoria del lavoro dell’automazione. Come vengono inventate e progettate le macchine? Qui Marx cerca di rispondere alla questione dell’innovazione. Seguendo i principi di Charles Babbage, osserva che le macchine vengono progettate imitando la divisione del lavoro. Le macchine non sono inventate da ingegneri geniali e solitari o da matematici romantici che applicano la scienza alla produzione, come racconta la narrazione dominante. Esse vengono inventate catturando e replicando il diagramma collettivo e la creatività insiti nella divisione del lavoro, cioè incorporando la struttura immateriale della cooperazione lavorativa in un’infrastruttura materiale. Da questo punto di vista, il processo ricorda molto il passaggio dalla sussunzione formale alla sussunzione reale del lavoro al capitale. Negli anni Settanta furono Henry Braverman e il dibattito sul processo lavorativo a richiamare l’attenzione su questo aspetto dell’innovazione tecnologica. La divisione del lavoro, tuttavia, non è soltanto un’organizzazione orizzontale. È anche una struttura verticale. Non riguarda semplicemente lo scambio di strumenti e attività tra lavoratori sul piano della produzione, ma soprattutto la suddivisione della forza lavoro in differenti livelli di competenza, remunerati in modo diverso. La gerarchia delle competenze implicita nella divisione del lavoro riflette spesso gerarchie sociali, culturali ed educative. Le lotte sociali plasmano la divisione del lavoro e, allo stesso tempo, una determinata divisione del lavoro viene introdotta proprio per controllare e contrastare tali lotte. Secondo Marx, nel capitalismo industriale il macchinario contrasta l’antagonismo sociale catturandolo nella propria progettazione e riorganizzando la forza lavoro attraverso nuovi processi di dequalificazione e riqualificazione. In breve, il design interno delle macchine, compresa l’intelligenza artificiale, contiene già il ritratto del lavoratore collettivo che deve essere sostituito. Ed è proprio qui che dovremmo intervenire: invertire il processo e sostenere che il ritratto del lavoratore collettivo contiene già il sogno di macchine alternative ancora da costruire, auspicabilmente non fondate sulle gerarchie sociali e sullo sfruttamento del comune. Ora che disponiamo di un quadro più ampio della teoria marxiana dell’innovazione e dell’automazione, possiamo tornare alla vostra domanda: a quale minaccia risponde l’IA? Presumo che la domanda sia posta all’interno del modo di produzione capitalistico occidentale. E tuttavia non è semplice rispondere, perché la scala dell’IA è globale, ben oltre quella delle vecchie forme di automazione industriale. Ciò che viene catturato oggi è la società nel suo insieme: la cooperazione del lavoro, la produzione culturale globale, ciò che talvolta cerchiamo di descrivere attraverso il concetto di intelligenza collettiva. Sul piano della genealogia tecnologica, l’IA contemporanea è una risposta all’eccedenza informativa prodotta dalle transazioni sociali ed economiche della società in rete a partire almeno dalla fine degli anni Novanta. Per la prima volta, i dati sociali hanno iniziato ad accumularsi in grandi centri di elaborazione centralizzati e gli algoritmi di apprendimento automatico, in particolare il deep learning, si sono rivelati il mezzo più efficiente per calcolarli, comprimerli e controllarli. Questa è un’analisi materialista che molti storici delle tecnologie dell’informazione, anche non marxisti, condividerebbero: da James Beniger (The Control Revolution, 1986) fino a Chris Wiggins e Matthew Jones (How Data Happened, 2023). Ma questa genealogia possiede già una forte dimensione politica, poiché oggi i data center costituiscono infrastrutture strategiche sia per le imprese sia per gli Stati. Se consideriamo il loro ruolo nelle operazioni militari e d’intelligence, diventa evidente che essi rappresentano anche una risposta ai conflitti sociali e geopolitici globali. Gli storici concorderebbero anche sul fatto che questa eccedenza informativa sia stata prodotta da un’accelerazione tanto della sfera della circolazione quanto di quella della produzione. Dal punto di vista della genealogia sociale, è evidente che le reti digitali hanno svolto un ruolo decisivo nel promuovere la globalizzazione e nell’organizzare una nuova divisione globale del lavoro. Seguendo ancora una volta i principi di Babbage, si potrebbe affermare che Internet sia, in fondo, uno strumento di gestione del lavoro che ha reso possibile la ricerca di manodopera a basso costo su scala mondiale. Non è difficile vedere nel lavoratore migrante e nelle reti digitali globali le due facce della stessa composizione tecnica. Se guardiamo alla genealogia sociale dell’Internet contemporaneo, possiamo dire che esso è una risposta tanto all’emergere di una forza lavoro altamente specializzata quanto alla formazione di una vasta classe globale di lavoratori migranti. Tuttavia, Internet ha reso possibile anche l’emergere di nuovi movimenti globali: dalle proteste di Seattle contro il WTO a Occupy Wall Street, dalle Primavere arabe ai movimenti per il clima. Per questo non è difficile interpretare la progressiva incorporazione di Internet in un’infrastruttura centralizzata di data center e, infine, nei modelli di IA, come l’instaurazione di un nuovo regime disciplinare che risponde alle dinamiche dei movimenti globali.

MH & SM: Siamo persuasi dalla tua ricostruzione del modo in cui le macchine vengono inventate e progettate. È particolarmente illuminante il parallelismo che tracci tra il processo di invenzione nell’epoca industriale e quello dell’era digitale. In entrambi i casi, mostri come la divisione del lavoro funzioni da guida, da diagramma per l’innovazione. Vorremmo però soffermarci maggiormente sulla genealogia politica e su quella che definisci la teoria antagonistica della tecnologia. Qui non si tratta tanto dell’invenzione delle macchine in sé, quanto della diffusione di massa e degli enormi investimenti diretti verso alcune invenzioni anziché altre. La teoria antagonistica suggerisce che le grandi ondate di automazione capitalistica rispondano a una minaccia sociale o operaia. Ci sembra che tu riconosca la validità di questa prospettiva rispetto a diverse forme di automazione industriale del passato. Naturalmente non si tratta di una teoria dimostrabile in senso stretto, ma di una prospettiva che trova forza nell’accumularsi di corrispondenze storiche e logiche. Proviamo allora a proseguire lungo questa linea interpretativa rispetto all’attuale spinta verso l’automazione. Quale luce può gettare questa prospettiva sulla situazione presente? Più precisamente: quale minaccia viene logicamente configurata come il bersaglio a cui questa gigantesca ondata di automazione starebbe rispondendo? In un saggio del 2019 hai definito correttamente il General Intellect dei Grundrisse come «l’ipotesi che una crescita della conoscenza collettiva e tecnica possa minare il dominio del capitale». Siamo particolarmente interessati alla corrispondenza che sembra emergere tra le forme in cui linguaggio e intellettualità di massa venivano messe al lavoro nelle prime fasi del post-fordismo e le forme dominanti dell’automazione contemporanea, che riguardano soprattutto il linguaggio e l’«intelligenza».

MP: Proviamo a tracciare una mappa delle soggettività antagonistiche del lavoro negli ultimi decenni. Nella prima epoca digitale, negli anni Ottanta, l’hacker rappresentava il simbolo della resistenza tecnologica. Successivamente questa figura è diventata una metafora più generale del lavoratore cognitivo post-fordista e, più in generale, di chiunque operasse con le macchine dell’informazione. L’hacker ha incarnato una breve utopia di emancipazione nell’età dell’informazione, rapidamente però riassorbita dalla mentalità della startup. Con l’ascesa dell’Internet corporativa negli anni Duemila emerse una figura differente. Il primo lavoratore propriamente nativo delle reti digitali fu quello che venne chiamato il turker. Questo termine, già di per sé segnato da un immaginario orientalista, indica il lavoratore freelance della piattaforma Amazon Mechanical Turk, assunto per svolgere compiti ripetitivi online. Jeff Bezos definì cinicamente questi lavoratori «Artificial Artificial Intelligence», poiché venivano impiegati per automatizzare attività che l’automazione non riusciva ancora a svolgere. Col tempo il turker è diventato il prototipo di tutti i lavoratori della piattaforma: rider, autisti Uber e, più in generale, l’insieme dei lavoratori della gig economy. Oggi si può ricondurre gran parte del nuovo lavoro online sotto la categoria del microwork. Il rilascio di ChatGPT nel novembre 2022 può essere interpretato come la fine simbolica del paradigma della società della conoscenza: una visione ottimistica che immaginava di generare prosperità attraverso la proliferazione virtuosa del sapere, sottovalutandone però la predisposizione all’automazione. Quando Virno e altri teorici insistevano negli anni Novanta sulla centralità politica del cosiddetto general intellect (e non a caso quello fu anche il decennio dell’ascesa della società in rete) la loro intuizione anticipava un regime economico che ancora non esisteva pienamente. Ciò che nessuno poteva prevedere era l’attuale situazione tecnologica, nella quale i modelli di IA sono arrivati a meccanizzare letteralmente il general intellect in tutte le sue manifestazioni: dalla produzione di artefatti culturali fino alle attività più spontanee, come una conversazione tra amici. Tuttavia la meccanizzazione del general intellect è sempre stata sotto i nostri occhi come un processo graduale, iniziato almeno con le prime tecnologie dell’informazione, compreso il telegrafo. Dovremmo riconoscere storicamente che l’IA non è emersa dal nulla, ma dopo oltre un secolo di formalizzazione progressiva tanto del lavoro manuale quanto di quello mentale. Una critica che si potrebbe rivolgere alle analisi dell’operaismo tardo riguarda proprio l’assenza di una vera teoria dell’automazione: una teoria della mediazione tra lavoro vivo e lavoro morto, della codifica del lavoro e della conoscenza nelle macchine. In fondo, nessuno ha realmente sviluppato una teoria compiuta di questo processo. In definitiva, ciò che dobbiamo comprendere è la relazione logica tra antagonismo sociale e codificazione del lavoro e della conoscenza nelle nuove tecnologie, fino all’IA. I microworker e i lavoratori della gig economy rappresentano in modo esemplare le soggettività lavorative precarie e la composizione di classe dell’attuale economia dell’IA. I loro impieghi sono spesso ciò che David Graeber ha definito bullshit jobs, lavori privi di senso, che rivelano il carattere illusorio delle promesse formulate dalla società della conoscenza e dall’ideologia della network society. Queste soggettività restano tuttavia antagonistiche. Oggi la distinzione tra hacker, lavoratore delle piattaforme e microworker è sempre più sfumata, poiché tutti partecipano, in forme diverse, a pratiche di «resistenza algoritmica», come hanno mostrato Tiziano Bonini ed Emiliano Treré. L’ascesa dell’IA dovrebbe essere interpretata come parte di un lungo processo di dequalificazione e declassamento dei lavoratori digitali, un processo che può essere fatto risalire almeno allo scoppio della bolla delle dot-com all’inizio degli anni Duemila. Quel passaggio storico ha segnato la proletarizzazione della figura dell’hacker e la formazione di un nuovo cyber-proletariato, per usare l’espressione di Nick Dyer-Witheford. Questo esercito industriale di riserva composto da lavoratori e utenti digitali ha alimentato tanto i movimenti alter-globalisti quanto le generazioni che hanno animato le cosiddette Primavere arabe. Si può allora sostenere che, così come la terza ondata delle tecnologie dell’informazione si sviluppò per contrastare le resistenze dei movimenti sociali del secondo dopoguerra e le nuove forme di lavoro socializzato, allo stesso modo la quarta ondata tecnologica, quella dell’intelligenza artificiale, sia orientata a neutralizzare le aspirazioni dei movimenti globali e dei lavoratori cognitivi. Alla fine, l’hacker che aspirava a diventare un cyborg o un lavoratore cognitivo si è ritrovato trasformato in un microworker che svolge micro-attività sulle piattaforme di IA. Ed è qui che emergono chiaramente nuove forme di antagonismo. Se guardiamo al presente, la decisione dell’amministrazione Trump di monitorare e perseguitare quello che viene definito «estremismo anti-tecnologico» parla da sola. Secondo quanto riportato da WIRED, un memorandum interno di un ufficio antiterrorismo sosteneva: «L’atmosfera caotica che potrebbe derivare dall’emergere delle tecnologie di IA nei prossimi cinque anni potrebbe alimentare proteste su larga scala che degenerino in disordini civili e attività estremiste violente anti-tecnologiche, specialmente nelle grandi aree urbane come New York». Nel mondo occidentale, i data center dell’IA vengono sempre più percepiti come l’infrastruttura di una nuova forma di capitalismo autoritario. Essi costituiscono il centro di una nuova accumulazione predatoria di lavoro, conoscenza e cultura. Non sorprende quindi che siano diventati anche il centro di nuove forme di antagonismo sociale.

MH & SM: Hai parlato di «attivismo anti-tecnologico» e, in particolare, dei data center come «asset strategici delle infrastrutture statali e aziendali», destinati a trovarsi «al centro di un nuovo antagonismo sociale». Molti studiosi e attivisti della sinistra stanno oggi immaginando nuove forme di luddismo per l’epoca dell’intelligenza artificiale. A questo proposito ci ha colpito un recente articolo di Sergio Bologna, nel quale scrive che nel XIX secolo era possibile «gettare gli zoccoli negli ingranaggi delle macchine. Oggi quegli ingranaggi sono stati sostituiti dai nostri cervelli». Questo non significa negare che atti mirati di sabotaggio possano ancora essere possibili e politicamente efficaci. Tuttavia, non ritieni che una politica dell’IA debba articolare queste pratiche con progetti più positivi di appropriazione e trasformazione delle infrastrutture digitali, eventualmente coinvolgendo anche istituzioni pubbliche e poteri pubblici? Inoltre, il nome di Sergio Bologna ci offre l’occasione per concludere questa conversazione tornando all’eredità dell’operaismo. Hai discusso a lungo la «teoria antagonistica dell’automazione» che l’operaismo deriva da Marx, pur riformulandola profondamente. Uno degli assunti centrali di questa prospettiva consiste nel collegare automazione e composizione di classe, anticipando l’apertura di nuovi spazi di lotta e l’emergere di nuovi soggetti politici. Come valuti oggi questa prospettiva? In che misura essa continua ad aiutarci a comprendere il rapporto tra IA, composizione di classe e possibilità della lotta collettiva?

MP: Vorrei tornare alla domanda iniziale, che spesso viene fraintesa. Voi avete chiesto a quali forme di conflitto e di resistenza sociale risponda l’attuale configurazione dell’IA e quali forme essa venga ad assorbire o a spostare. Non avete chiesto semplicemente quali conflitti esistano oggi attorno all’IA. Sebbene lavoratori, comunità e iniziative dal basso possano appartenere alla stessa composizione sociale su entrambi i lati del nesso tecnologico, questo non accade sempre. Pensiamo, ad esempio, al fatto che i data center vengono costruiti in aree remote del mondo, lontano dalle grandi metropoli e dai centri finanziari, oppure al fatto che il lavoro di annotazione dei dati per l’addestramento dei sistemi di IA viene spesso esternalizzato verso paesi anglofoni del Sud globale. Torniamo alle immagini delle proteste contro i data center dell’intelligenza artificiale, ampiamente riportate sulle prime pagine di giornali come il New York Times, il Guardian e, qui in Italia, Internazionale. Esse rappresentano chiaramente un segnale della tendenza storica attuale. Proviamo allora ad analizzare la complessa composizione sociale e lavorativa che ruota attorno all’IA. Almeno quattro dimensioni devono essere riconosciute. La prima è la produzione collettiva di intelligenza che gli algoritmi convertono in intelligenza artificiale. Si tratta della cultura, della conoscenza e delle relazioni umane prodotte dalla società nel suo insieme. Andando oltre le vecchie distinzioni tra lavoro manuale, mentale e affettivo, questa dimensione è stata talvolta descritta attraverso il concetto di produzione biopolitica. Per il momento, però, non ho alcun problema a chiamarla semplicemente intelligenza collettiva. La seconda dimensione riguarda la forma specifica di lavoro che costruisce e mantiene la catena produttiva globale dell’IA: dagli ingegneri dei data center e dagli sviluppatori software fino agli annotatori di dati esternalizzati nei paesi del Sud globale. Questa attività è stata definita in modi differenti: code work, maintenance work, data work e, quando viene resa invisibile, ghost work. La terza dimensione è costituita dal lavoro che i sistemi di IA automatizzano. Qui entra in gioco il microwork, che considero il principale prodotto delle piattaforme di intelligenza artificiale. L’output delle piattaforme di IA è infatti una forma di automazione soltanto parziale: metà lavoro e metà automazione. È per questa ragione che continuo a utilizzare il termine microwork. Milioni di lavoratori della gig economy impiegano chatbot basati sull’IA per automatizzare parti delle loro attività quotidiane all’interno di aziende tradizionali e digitali. E milioni di utenti, inclusi studenti e ricercatori universitari, fanno la stessa cosa, automatizzando frammenti delle loro attività scolastiche, accademiche e professionali. Come ho già osservato, oggi è sempre più difficile distinguere il vecchio lavoro di piattaforma dal nuovo microwork. La quarta dimensione comprende invece le forme di antagonismo e resistenza che si sviluppano attorno all’infrastruttura fisica dell’IA. Da una parte vi sono le mobilitazioni contro i data center per il loro impatto ambientale (anti-datacenter activism). Dall’altra emergono pratiche di disobbedienza rivolte contro l’estrattivismo della conoscenza e il monopolio intellettuale delle grandi imprese dell’IA. Pensiamo agli studenti che contestano l’uso di ChatGPT nelle scuole oppure agli studiosi che rifiutano di pubblicare su riviste scientifiche che hanno stipulato accordi per utilizzare i propri archivi nell’addestramento dei modelli di IA. Possiamo definire queste pratiche forme di disobbedienza anti-estrattivista. La domanda allora diventa la seguente: quale potrebbe essere la ricomposizione politica di questa complessa composizione sociale, mediata dalla composizione tecnica dell’IA? Ci troviamo di fronte a una costellazione estremamente articolata, nella quale incontriamo: il potere dell’intelligenza collettiva; i programmatori; i lavoratori della manutenzione; i data workers; i ghost workers; i microworkers; i lavoratori delle piattaforme; gli attivisti contro i data center; i lavoratori e gli utenti che si oppongono all’IA. Di fronte a un quadro simile, il sabotaggio appare certamente un orizzonte troppo ristretto. Il problema fondamentale è un altro: come confrontarsi con la scala dei monopoli globali dell’intelligenza artificiale? Come possiamo costruire un’organizzazione politica che operi alla stessa scala dei monopoli dell’IA? Mi torna in mente la vecchia idea di Fredric Jameson di un «socialismo Walmart» o di una «utopia Walmart». Ma questa domanda finale la restituisco a voi.

MH & SM: Indichi due questioni fondamentali per future ricerche e discussioni. La prima riguarda la misura in cui queste macchine possano essere riappropriate e impiegate per fini differenti. È chiaro che non si tratta di strumenti neutrali. Tuttavia potrebbero esistere modalità attraverso cui dirottarle, modificarne gli scopi o appropriarsi delle loro funzioni, anche se soltanto in maniera parziale e limitata. La seconda questione riguarda l’organizzazione politica necessaria per affrontare la situazione che hai descritto. La questione della scala diventa sempre più sfuggente di fronte al capitalismo contemporaneo. La nostra convinzione è che nuove forme di internazionalismo, che dovrebbero essere oggi al centro dell’agenda politica, debbano confrontarsi con la molteplicità delle relazioni sociali e delle forme di lavoro emerse nel corso della nostra discussione. Si tratta di interrogativi enormi, ma assolutamente centrali. Per questo proponiamo di proseguire questa conversazione coinvolgendo altri interlocutori. Grazie per la tua generosità.