{"id":51114,"date":"2019-05-08T10:00:16","date_gmt":"2019-05-08T08:00:16","guid":{"rendered":"http:\/\/appelloalpopolo.it\/?p=51114"},"modified":"2019-05-07T10:34:02","modified_gmt":"2019-05-07T08:34:02","slug":"lavoro-e-intelligenza-artificiale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/appelloalpopolo.it\/?p=51114","title":{"rendered":"Lavoro e intelligenza artificiale"},"content":{"rendered":"

di LA CITTA’ FUTURA (Pasquale Vecchiarelli, Angelo Caputo, G. M.)<\/strong><\/p>\n

\"Lavoro<\/p>\n

La figura \u00e8 tratta da\u00a0https:\/\/blog.esciencecenter.nl<\/a><\/em><\/p>\n

Quale impatto dell\u2019intelligenza artificiale sul mondo del lavoro? Faranno tutto le macchine prendendo il sopravvento sull\u2019uomo?<\/h2>\n

Rispondiamo subito alla domanda posta nel sottotitolo: NO!\u00a0Non faranno tutto le macchine e non prenderanno il sopravvento sull\u2019uomo<\/a>, anzi c\u2019\u00e8 sempre pi\u00f9 bisogno d\u2019intelligenza naturale, non fosse altro per capire chi siamo e dove stiamo andando.<\/p>\n

L\u2019espressione intelligenza artificiale (AI) identifica una classe molto variegata di algoritmi di\u00a0inferenza statistica<\/strong>: dato un compito specifico, essi hanno in comune la capacit\u00e0 di apprendere tramite esempi e di\u00a0classificare<\/strong>\u00a0gli eventi forniti in input secondo opportune categorie. Sebbene questi algoritmi siano stati sviluppati nel corso degli ultimi 50 anni, solo negli ultimi 5 hanno trovato applicazioni pratiche: questo tipo di algoritmi, infatti, necessita sia di una grande potenza di calcolo, resasi disponibile solo con l\u2019introduzione di nuovi tipi di processori (GPU e, pi\u00f9 recentemente, TPU), sia di una grande mole di dati affinch\u00e9 i risultati siano statisticamente significativi.<\/p>\n

I dati vengono usati nella fase di \u201caddestramento\u201d dell\u2019algoritmo durante la quale vengono calcolati una serie di parametri che specializzano l\u2019algoritmo per una determinata classe di problemi: si usa spesso paragonare questa fase con quella che caratterizza l\u2019apprendimento nei bambini. Oggi gli algoritmi di\u00a0machine<\/em>–<\/em>learning<\/em>\u00a0(apprendimento automatico) pi\u00f9 popolari sono quelli basati sulle\u00a0reti neurali artificiali<\/strong>: la rete neurale artificiale dell\u2019algoritmo, basandosi su un certo numero di coppie oggetto-etichetta, costruisce la sua struttura ottima, cio\u00e8 il tipo di operazioni matematiche pi\u00f9 adatte a riconoscere e classificare quello specifico oggetto.<\/p>\n

L\u2019esempio classico consiste nell\u2019addestrare un algoritmo a riconoscere determinati oggetti come animali, cose, lettere, numeri all\u2019interno di un\u2019immagine. Per i curiosi consigliamo di digitare su google questa chiave di ricerca \u201cclassificatore di immagini con rete neurale\u201d, meglio ancora in inglese \u201cimage classifier with deep neural network\u201d e verificare la vastit\u00e0 di letteratura in materia.<\/p>\n

La figura che segue descrive per sommi capi le fasi del procedimento di apprendimento: all\u2019algoritmo viene dato in pasto un certo numero di immagini di gatto con associata l\u2019etichetta \u201cCAT\u201d ed esso identifica\u00a0automaticamente,<\/strong>\u00a0dopo un certo numero di tentativi, le caratteristiche utili a riconoscere questo oggetto (ad esempio, scopre che il contrasto dell\u2019immagine o il numero di pixels \u201cmarroni\u201d, o che la distanza tra un certo \u201ctipo\u201d di pixels pu\u00f2 essere un dato peculiare e caratteristico dei gatti). Detta alla buona \u00e8 come se l\u2019algoritmo di adoperasse per scoprire la logica di ragionamento sottesa ad un test a risposta multipla di cui si conoscono le domande e le rispettive risposte.<\/p>\n

\"\"Figura 1<\/em><\/p>\n

I social network come Facebook, grazie alle \u201ctonnellate\u201d di immagini gi\u00e0 \u201cetichettate\u201d, che noi forniamo gratuitamente ogni secondo, hanno la possibilit\u00e0 (\u2026) di addestrare i loro algoritmi di classificazione e riconoscimento ottenendo elevatissimi livelli di accuratezza [1].<\/p>\n

La\u00a0Data Science<\/strong>, disciplina che si occupa dell\u2019estrazione di informazioni dai dati e che si va affermando sempre di pi\u00f9 negli ultimi anni sia in ambito scientifico che industriale, applica algoritmi di apprendimento automatico per affrontare diverse tipologie di problemi: dalla profilazione degli utenti ai fini del marketing alla diagnostica per immagini, dal riconoscimento del parlato all\u2019identificazione di possibili correlazioni statistiche all\u2019interno di una vasta mole di dati. Essa rappresenta una delle innovazioni tecnologiche pi\u00f9 importanti dei nostri tempi, tanto che molti esperti della materia paragonano la portata storica di questa tecnologia all’invenzione della macchina a caratteri mobili.<\/p>\n

Impatto sul lavoro<\/strong><\/span><\/p>\n

Al pari di ogni strumento di lavoro anche l\u2019inferenza statistica avanzata contribuisce a sgravare l\u2019essere umano di quei compiti i quali, semplificati dal corso naturale dell\u2019esperienza umana e divenuti ormai noiosi e ripetitivi oltre che pericolosi per gli uomini, sono affrontabili in modo decisamente pi\u00f9 preciso dalla macchina.<\/p>\n

La semplificazione di alcuni lavori e la conseguente introduzione delle macchine non comporta, come l\u2019ideologia dominante tende a far credere, la fine della necessit\u00e0 dell\u2019intelligenza naturale:\u00a0il lavoro dell\u2019uomo non scompare con lo sviluppo dell\u2019intelligenza artificiale<\/a>, bench\u00e9 questa sia in grado di svolgere attivit\u00e0 finora ritenute complesse, ma anzi esso diviene pi\u00f9 prezioso proprio perch\u00e9 tenderebbe, in linea di principio, a spostarsi verso sfere sempre pi\u00f9 alte della complessit\u00e0, l\u00ec dove appunto l\u2019intelligenza artificiale deve necessariamente lasciare il campo all\u2019intelligenza naturale.<\/p>\n

L\u2019uso del condizionale \u00e8 d\u2019obbligo visto che non si pu\u00f2 trattare dell\u2019impatto che ha l\u2019introduzione di una tecnologia all\u2019interno di una societ\u00e0\u00a0senza tener conto dei rapporti sociali che sussistono in<\/a>\u00a0<\/a>detta societ\u00e0<\/a>.<\/p>\n

Alexandre Koyre<\/strong>, uno dei principali studiosi delle rivoluzioni scientifiche, nel saggio intitolato \u201cDal mondo del pressappoco all\u2019universo della precisione<\/em>\u201d, notava con Marx come l\u2019introduzione della macchina nel mondo capitalistico non comporta assolutamente la riduzione del monte ore lavorato dalla mano dell\u2019uomo, anzi ne aumenta il ritmo, n\u00e9 tantomeno favorisce, oltre una certa misura, lo sviluppo pieno dell\u2019intelligenza collettiva intesa come la possibilit\u00e0 per vaste fette della popolazione mondiale di accedere alla conoscenza scientifica superiore.<\/p>\n

L\u2019introduzione della macchina \u2013 pi\u00f9 o meno intelligente che sia \u2013\u00a0deve fare i conti con i rapporti di propriet\u00e0 che sussistono in una determinata configurazione economico-sociale<\/a>. \u00c8 tenendo conto di questi rapporti che \u00e8 possibile studiare l\u2019impatto che ha una determinata tecnologia sulla societ\u00e0.<\/p>\n

All\u2019interno dei rapporti di propriet\u00e0 capitalistici l\u2019introduzione della macchina avviene, in generale, solo quando essa comporta una riduzione del costo del lavoro e un aumento della produttivit\u00e0. Questo \u00e8 di per s\u00e9 un limite allo sviluppo delle potenzialit\u00e0 della tecnica: infatti in tutti quei casi (come ad esempio gli schiavi dell\u2019Africa nelle miniere di coltan) in cui il costo del lavoro \u00e8 pari a zero o quasi, difficilmente la macchina entra nel processo produttivo.<\/p>\n

Questa tesi \u00e8 decisiva per\u00a0comprendere le contraddizioni e le irrazionalit\u00e0 dell\u2019attuale organizzazione sociale<\/strong>: o le macchine non vengono introdotte lasciando marcire l\u2019umanit\u00e0 in lavori terrificanti e pesanti o se vengono introdotte non \u00e8 per recuperare a livelli pi\u00f9 alti i lavoratori sostituiti ma per buttarli nella disoccupazione fluttuante quale garanzia di bassi salari.<\/p>\n

A seconda della fase economica, di crescita o di crisi, l\u2019ingresso di una nuova tecnologia pu\u00f2 creare sacche di disoccupazione pi\u00f9 o meno grandi che possono essere riassorbite in tempi pi\u00f9 o meno lunghi o non riassorbite affatto. L\u2019ingresso dell\u2019AI nel mondo capitalistico non sfugge a questa dinamica generale, essa non azzerer\u00e0 il lavoro come alcuni affermano, n\u00e9 tantomeno svilupper\u00e0 a pieno il suo intrinseco potenziale d\u2019intelligenza collettiva al servizio della pianificazione mondiale dell\u2019economia.<\/p>\n

All\u2019interno di questa dialettica ci\u00f2 che continuer\u00e0 a determinare le inevitabili crisi economiche \u00e8\u00a0la caduta tendenziale del saggio del profitto<\/strong>\u00a0quale elemento strutturale del moderno sistema industriale. Tendenzialmente, infatti, una maggiore massa di capitale fisso \u00e8 messa in moto da una sempre minore massa di lavoro vivo e l\u2019introduzione dell\u2019intelligenza artificiale non pu\u00f2 che contribuire a questa tendenza.<\/p>\n

Nella fase attuale di scarsa crescita mondiale dell\u2019economia l\u2019introduzione di algoritmi di\u00a0machine<\/em>–<\/em>learning<\/em>, favorita dalla riduzione dei costi di produzione, commercio e manutenzione, esporr\u00e0 molti lavoratori alla disoccupazione [2]. Il sistema capitalistico ne potr\u00e0 uscire solo attraverso la conquista di nuovi mercati, l\u2019accaparramento delle risorse (energetiche e terre rare in primis), la svalorizzazione della forza-lavoro, anche pescando su nuovi bacini di supersfruttamento o la guerra .<\/p>\n

Esiste una fortissima contraddizione nel capitalismo tra la necessit\u00e0 di dover automatizzare ampi settori della produzione \u2013 cosa gi\u00e0 possibile essendo la battaglia per l\u2019accaparramento delle quote di plusvalore un processo globale \u2013 e l\u2019ostinazione di bloccare il processo di automazione in altri settori che invece migliorerebbero le condizioni di vita della societ\u00e0 civile.<\/p>\n

La nostra preoccupazione di marxisti dunque non dovrebbe limitarsi a negare le enormi potenzialit\u00e0 delle macchine attuali come i Robot (macchine fisiche) o i Bot (algoritmi), ma dovrebbe invece aiutare a svelarne le enormi potenzialit\u00e0 e corrispondentemente le incapacit\u00e0 di questo sistema di metterle a disposizione dell\u2019umanit\u00e0.<\/p>\n

\n

Note:<\/p>\n

[1] Il possesso dei dati oggi \u00e8 cruciale per il controllo sulla produzione e sulla societ\u00e0. Su questo piano stanno emergendo scontri tra superpotenze molto preoccupanti. Il caso Snowden il caso Huawei sono molto indicativi di questo fenomeno.<\/p>\n

[2] Se un tempo un solo manovale produceva un ago, con l\u2019avvento dell\u2019industria e della divisione del lavoro 1 operaio pu\u00f2 produrre 100 aghi, e con l\u2019industria basata sull\u2019AI 5 operai, specializzati e non, possono produrre n-milioni di aghi.<\/p>\n

Fonte:\u00a0https:\/\/www.lacittafutura.it\/economia-e-lavoro\/lavoro-e-intelligenza-artificiale<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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