L’Ia aspetta ancora la sua termodinamica. Senza teoria non c’è rivoluzione
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L’Ia aspetta ancora la sua termodinamica. Senza teoria non c’è rivoluzione
L’intelligenza artificiale è una macchina potentissima, ma non ancora una rivoluzione economica compiuta. Per capire se lo diventerà servono nuove categorie per misurare costi, produttività, consumi energetici e concentrazione del potere. Come per il vapore, prima della trasformazione serve una teoria
Ogni rivoluzione tecnologica viene raccontata come un punto di non ritorno. È accaduto con l’elettricità, con Internet e oggi accade con l’intelligenza artificiale. Il rischio, però, è confondere la comparsa di una nuova macchina con la nascita di un nuovo paradigma economico.
La storia insegna qualcosa di diverso. La macchina a vapore non cambiò il mondo quando fu inventata. Il motore di Newcomen, all’inizio del Settecento, era una macchina ingegnosa ma inefficiente: consumava enormi quantità di carbone, aveva impieghi limitati e produceva effetti modesti sull’organizzazione dell’economia. Solo molti decenni dopo, con Watt e soprattutto con la nascita della termodinamica, quella macchina divenne il cuore della rivoluzione industriale. Non fu soltanto un miglioramento tecnico. Fu la costruzione di una teoria capace di spiegare il funzionamento dell’energia, di misurarne il rendimento e di orientare l’innovazione.
Forse l’intelligenza artificiale si trova oggi in una condizione analoga.
Domande da porsi
Disponiamo di modelli che elaborano quantità immense di dati, generano testi, immagini e codice, assistono lavoratori e imprese. Ma continuiamo a discutere soprattutto dei loro effetti immediati: quanto tempo fanno risparmiare, quali professioni sostituiranno, quanto aumenterà la produttività. Sono domande importanti, ma forse non sono quelle decisive.
Le evidenze empiriche sono, del resto, sorprendentemente prudenti. Alcuni studi mostrano significativi incrementi di produttività in attività standardizzate; altri rilevano effetti molto più contenuti; altri ancora documentano persino una riduzione della produttività per lavoratori altamente qualificati. Il Fondo monetario internazionale stima per l’Europa un incremento cumulato della produttività di circa un punto percentuale nell’arco di cinque anni. Siamo lontani dall’immagine di una rivoluzione già compiuta.
Il punto è che stiamo osservando la macchina, non ancora il sistema. Manca una teoria economica capace di spiegare quando e come l’intelligenza artificiale diventi davvero una tecnologia generale. In altre parole, ci manca la sua “termodinamica”.
Questa teoria dovrebbe affrontare almeno quattro questioni. La prima riguarda la struttura dei costi. L’intelligenza artificiale richiede investimenti giganteschi in data center, semiconduttori, energia, reti e capitale umano altamente qualificato. I costi marginali tendono quasi a zero, mentre quelli fissi crescono continuamente. È una struttura che ricorda i grandi monopoli naturali delle infrastrutture più che i mercati concorrenziali descritti dai manuali.
La seconda riguarda la produttività. Non basta osservare che un lavoratore produce più velocemente. Occorre capire se quell’aumento compensa l’enorme massa di capitale necessaria per costruire e mantenere l’infrastruttura tecnologica. La produttività dell’utilizzatore non coincide necessariamente con quella dell’intero sistema economico.
La terza riguarda la concentrazione del potere economico. Quando dominano costi fissi elevatissimi, economie di scala ed effetti di rete, il risultato è quasi inevitabilmente la concentrazione. Non è un’anomalia dell’intelligenza artificiale: è il risultato classico della teoria dell’organizzazione industriale. Per questo il codice, e più in generale la conoscenza incorporata nei modelli, dovrebbe essere considerato un bene pubblico. Se il monopolio riguarda la conoscenza prima ancora dell’hardware, la risposta non può limitarsi alle regole sulla concorrenza.
Infine, c’è una quarta questione, forse la più importante: la teoria della produzione. Da decenni misuriamo l’innovazione attraverso la produttività totale dei fattori e il PIL. Ma questi strumenti sono sufficienti per descrivere una tecnologia che incorpora enormi consumi energetici, modifica la qualità dei beni, cambia la composizione della domanda e concentra valore in poche piattaforme globali?
Un nuovo sistema produttivo
Forse il vero problema non è che non comprendiamo ancora l’intelligenza artificiale. È che continuiamo a interpretarla con categorie costruite per un’altra fase dello sviluppo economico. La macchina a vapore non cambiò il mondo perché esisteva un motore. Lo cambiò quando si consolidò una teoria, un’ingegneria e istituzioni capaci di trasformare quell’invenzione in un nuovo sistema produttivo.
L’intelligenza artificiale potrebbe seguire la stessa strada. Oppure potrebbe restare una straordinaria macchina capace di accumulare e rielaborare informazioni senza produrre quella trasformazione sistemica che oggi molti danno per acquisita.
La domanda, allora, non è se l’intelligenza artificiale sia il futuro. La domanda è se abbiamo già trovato la sua termodinamica. Io credo di no. Ed è proprio questa assenza teorica che dovrebbe renderci più prudenti verso ogni previsione deterministica e più ambiziosi nella ricerca di una nuova economia politica dell’innovazione.
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