Materiali Seminario sull’IA #10 | L’intelligenza artificiale e la lotta di classe: le contraddizioni materiali dietro l’inevitabilità tecnologica – di Maurizio Bisogno

L’IA trasforma le condizioni della produzione e del lavoro. Comprendere questa trasformazione richiede un’analisi dei rapporti di proprietà, dei processi di valorizzazione e delle forme ideologiche attraverso cui le scelte del capitale vengono presentate come necessità tecnologiche.

1. L’intelligenza artificiale nei rapporti di produzione

Il dibattito sull’intelligenza artificiale generativa si concentra spesso sulle professioni destinate a scomparire, sulle competenze che resteranno richieste e sulle possibilità di adattamento dei lavoratori. Queste questioni riguardano gli effetti immediatamente osservabili dell’innovazione. La loro spiegazione richiede un esame delle condizioni economiche e sociali che orientano lo sviluppo tecnologico.

L’intelligenza artificiale modifica le capacità produttive disponibili, riduce il tempo necessario per alcune operazioni e rende possibili nuove forme di organizzazione del lavoro. Le conseguenze di queste trasformazioni dipendono dai rapporti entro cui vengono introdotte. Una riduzione del tempo necessario per produrre un servizio può tradursi in una diminuzione dell’orario lavorativo, in un’espansione della produzione, nella riduzione degli organici o nella concentrazione dei guadagni di produttività.

La direzione effettiva del cambiamento dipende dalla proprietà dei mezzi di produzione, dalle strategie delle imprese, dalla concorrenza e dai rapporti di forza tra capitale e lavoro.

L’intelligenza artificiale generativa costituisce quindi un oggetto di analisi dell’economia politica. La sua diffusione interviene nella divisione del lavoro, nelle condizioni di valorizzazione del capitale e nella distribuzione del potere economico. Per comprenderne gli effetti occorre ricostruire le relazioni tra le capacità tecniche dei sistemi, le modalità della loro utilizzazione e gli interessi materiali che ne orientano lo sviluppo.

Questa prospettiva consente di esaminare anche un altro aspetto: il modo in cui le trasformazioni della produzione vengono interpretate dalla società. Le condizioni economiche producono conseguenze materiali e contribuiscono a formare le categorie attraverso cui tali conseguenze vengono comprese. Il rapporto tra queste due dimensioni è centrale per una critica materialista dell’ideologia digitale.

2. Il General intellect e l’appropriazione della conoscenza

Nel Frammento sulle macchine dei Grundrisse, Marx analizza il ruolo della conoscenza sociale nello sviluppo delle forze produttive. Il concetto di General intellect permette di comprendere come la capacità produttiva di una società incorpori conoscenze accumulate storicamente, ricerca scientifica, competenze tecniche e cooperazione tra individui.

L’intelligenza artificiale generativa rende questa relazione particolarmente evidente. I modelli dipendono da infrastrutture informatiche, capacità di calcolo, lavoro ingegneristico e grandi quantità di dati. Questi ultimi comprendono materiali linguistici, scientifici, culturali e tecnici prodotti attraverso attività umane distribuite nel tempo e nello spazio.

Le imprese che sviluppano i modelli organizzano tali risorse attraverso processi tecnici specifici e le integrano in prodotti e servizi proprietari. Il controllo delle infrastrutture consente loro di determinare le condizioni di accesso alle capacità risultanti, di costruire posizioni di mercato e di orientare lo sviluppo di ulteriori applicazioni.

Si manifesta così una contraddizione tra la formazione sociale della conoscenza e il controllo privato dei mezzi attraverso cui essa viene elaborata e utilizzata.

Nel suo articolo Il paradigma dell’IA e la nuova lotta di classe, Andrea Fumagalli descrive questo processo nei termini dell’appropriazione della conoscenza umana storicamente prodotta e della sua sussunzione da parte di quella che chiama la «tecnooligarchia». La sua analisi mette in evidenza la sproporzione tra l’ampiezza della cooperazione sociale da cui dipendono i sistemi digitali e la concentrazione del potere di controllo sulle infrastrutture necessarie al loro funzionamento. Il mio riferimento al General intellect costituisce una mediazione teorica rispetto a questa descrizione: esso permette di ricondurre la «sussunzione» fumagalliana alla contraddizione marxiana tra socializzazione della conoscenza e appropriazione privata delle condizioni della sua elaborazione.

Questa relazione può essere approfondita distinguendo diversi momenti del processo economico. La produzione sociale del sapere costituisce una condizione della capacità tecnologica. L’appropriazione privata permette a determinate imprese di controllarne l’utilizzazione. L’impiego produttivo dei sistemi può ridurre i costi, aumentare la produzione o generare nuovi ricavi. Il controllo di infrastrutture strategiche può inoltre garantire rendite e vantaggi concorrenziali.

Questi momenti sono connessi, ma ciascuno richiede un’analisi specifica. Un esempio concreto del primo e del secondo momento è offerto dal lavoro di annotazione e micro-task su piattaforme come Amazon Mechanical Turk. Hara et al. (2018), in uno studio su 2.676 lavoratori e 3,8 milioni di task, hanno rilevato un salario orario mediano di circa 2 dollari, con solo il 4% dei lavoratori che supera i 7,25 dollari l’ora. La conoscenza e l’attività umana distribuita — micro-task, annotazione, addestramento implicito di modelli — vengono integrate in una filiera produttiva proprietaria senza che i produttori di quella conoscenza abbiano accesso alle condizioni di utilizzo o ai risultati economici. Fumagalli descrive i clickworker come «l’ossatura immateriale (quella che crea maggior valore) degli algoritmi»: il dato empirico mostra la sproporzione materiale tra quel ruolo produttivo e la remunerazione.

Il terzo momento — il controllo delle condizioni di accesso — può essere osservato nella concentrazione del mercato del cloud. Amazon, Microsoft e Google controllano circa il 70% del mercato europeo del cloud pubblico a inizio 2026, mentre tutti i fornitori europei insieme coprono circa il 15%. Non è solo proprietà dei modelli: è proprietà dell’infrastruttura computazionale senza la quale i modelli non esistono come capacità utilizzabile. È questa la base materiale di quella che Fumagalli chiama la «tecnooligarchia» e che il concetto di General intellect permette di collocare nella contraddizione tra socializzazione della conoscenza e appropriazione privata delle condizioni della sua elaborazione.

Nel mio libro The Digital Ideology ho sviluppato la critica del controllo capitalistico della produzione cognitiva. Il concetto di General intellect permette di mettere in relazione la natura sociale della conoscenza con la concentrazione privata delle infrastrutture che ne rendono possibile l’elaborazione su vasta scala.

La questione riguarda quindi il controllo delle condizioni materiali attraverso cui la conoscenza collettiva diventa una capacità produttiva utilizzabile nel mercato. Le imprese che occupano posizioni strategiche possono acquisire un potere economico sproporzionato rispetto al loro contributo individuale alla formazione del patrimonio di conoscenze da cui dipendono.

3. Valore, rendita e appropriazione

La critica del capitalismo digitale richiede precisione nell’uso delle categorie dell’economia politica marxiana. L’appropriazione di una risorsa, la produzione di valore e la realizzazione del plusvalore descrivono aspetti differenti dei processi economici.

Una piattaforma può raccogliere dati dagli utenti, elaborarli attraverso sistemi algoritmici e utilizzare i risultati per vendere pubblicità o servizi. In questo processo intervengono lavoro salariato, investimenti in infrastrutture, sviluppo tecnologico, attività commerciali e controllo dei mercati. Le diverse componenti concorrono al risultato economico secondo modalità che devono essere ricostruite empiricamente e teoricamente.

Le attività degli utenti possono contribuire alla formazione di risorse economicamente preziose. Il loro ruolo nella produzione di valore richiede tuttavia di essere specificato in relazione all’organizzazione concreta del processo produttivo e al rapporto con la valorizzazione del capitale. L’utilità economica di un’attività, considerata isolatamente, non dimostra che essa produca direttamente plusvalore nel senso marxiano.

La letteratura sul “digital labor” documenta che la moderazione dei contenuti, l’annotazione dei dati e la produzione di contenuti generati dagli utenti sono in gran parte non remunerate, mentre costituiscono risorse centrali per la valorizzazione delle piattaforme. Non si tratta di plusvalore assoluto nel senso marxiano, ma di un’appropriazione di lavoro non salariato che entra nella valorizzazione attraverso la mediazione della piattaforma. Fumagalli insiste sul fatto che la forza lavoro più numerosa è quella dei «prosumer», cioè gli utenti che forniscono «la materia prima che viene poi sussunta nell’organizzazione capitalistica produttiva». La sua attenzione a queste attività è opportuna; la precisazione categoriale permette di evitare di chiamare “plusvalore” ciò che è invece appropriazione di valore d’uso sociale in un rapporto di rendita o di sussunzione.

Una distinzione analoga riguarda la rendita. Il controllo di una piattaforma o di un’infrastruttura strategica può consentire a un’impresa di appropriarsi di ricavi grazie alla propria posizione monopolistica. La rendita così ottenuta deve essere distinta dal plusvalore prodotto nel processo capitalistico, anche quando entrambi concorrono alla redditività complessiva dell’impresa.

Il caso del cloud è esemplare. Un’impresa che affitta capacità di calcolo non produce lo stesso tipo di valore di un’impresa che impiega lavoro salariato nella produzione di merci. Il controllo del cloud genera la capacità di fissare le condizioni di accesso e di appropriarsi di una quota del sovrappiù sociale sotto forma di rendita. La concentrazione del mercato europeo del cloud (circa 70% in mano a tre operatori statunitensi) permette di osservare empiricamente questa mediazione: non è plusvalore industriale, è rendita da posizione infrastrutturale. Entrambe concorrono alla redditività complessiva, ma attraverso meccanismi differenti che la precisione categoriale permette di distinguere.

Anche le categorie di plusvalore assoluto e relativo richiedono un uso circoscritto. Il primo riguarda l’estensione del tempo di lavoro eccedente; il secondo deriva dalla riduzione del tempo di lavoro necessario attraverso trasformazioni che accrescono la produttività e modificano il valore della forza-lavoro. L’appropriazione di conoscenza non remunerata può contribuire all’accumulazione, ma la sua qualificazione come plusvalore assoluto richiede una dimostrazione del meccanismo economico specifico.

Fumagalli porta opportunamente l’attenzione su attività e risorse che eccedono i confini del rapporto di lavoro tradizionale. La questione teorica consiste nello spiegare attraverso quali mediazioni esse entrino nei processi di accumulazione.

La precisione delle categorie permette di comprendere come il capitale possa trarre vantaggio da conoscenze socialmente prodotte, da lavoro remunerato, da attività non remunerate e dal controllo monopolistico delle infrastrutture. La loro interazione costituisce un problema centrale dell’economia politica del capitalismo digitale.

4. La svalutazione del lavoro intellettuale

La trasformazione della produzione linguistica offre un caso concreto per studiare il rapporto tra innovazione tecnologica e condizioni del lavoro.

L’intelligenza artificiale generativa può accelerare la scrittura di testi standardizzati, la traduzione, la preparazione di rapporti e numerose attività comunicative. L’effetto immediato riguarda il tempo necessario per svolgere determinate operazioni. Le conseguenze economiche dipendono dalla riorganizzazione della produzione e dai rapporti di forza tra chi acquista e chi vende prestazioni intellettuali.

Un’impresa può utilizzare strumenti generativi per aumentare il numero di contenuti prodotti, ridurre gli incarichi affidati ad autori esterni, comprimere i compensi o modificare le competenze richieste. Queste strategie possono combinarsi in proporzioni differenti, a seconda del mercato, della domanda, della qualità attesa e delle condizioni contrattuali.

La riduzione del tempo necessario per produrre un testo può quindi accompagnarsi a una diminuzione della remunerazione riconosciuta a chi lavora nella produzione culturale. L’aumento della produttività non garantisce che i suoi benefici vengano distribuiti tra i lavoratori.

Il caso della traduzione offre una documentazione empirica particolarmente chiara. Un’indagine su traduttori freelance in Belgio e Svizzera (2025) conferma tendenze di caduta delle tariffe e riduzione dei volumi di lavoro dovute all’IA, con una diminuzione della quota di traduttori che ritengono di guadagnare abbastanza dal 69% nel 2024 al 41% nel 2025. I dati ELIS mostrano che la percentuale di interpreti freelance che si sentono adeguatamente retribuiti è scesa dall’80% nel 2022 al 65% nel 2025. Un’indagine del 2024 citata in ambito cinese rileva che oltre tre quarti dei traduttori prevedono una riduzione del reddito a causa dell’IA generativa, e stima che ogni punto percentuale di aumento dell’uso della traduzione automatica corrisponda a una riduzione di 0,7 punti percentuali nella crescita occupazionale dei traduttori. Questi dati non “dimostrano” da soli la legge del valore, ma mostrano il meccanismo: l’abbondanza di output generati modifica le condizioni sociali della produzione e indebolisce il potere contrattuale di chi vende prestazioni linguistiche, anche quando il giudizio e la responsabilità umana restano necessari.

Il quadro è più ambiguo in altri settori, e la differenza è istruttiva. Uno studio su giornalisti greci (2025) rileva che l’IA è percepita come strumento di efficienza ma anche come fattore che può contribuire alla perdita di posti di lavoro, senza miglioramenti retributivi attesi. Altri studi (Humlum e Vestergaard) trovano effetti occupazionali modesti nel giornalismo e in professioni correlate. Questi risultati non confermano automaticamente la tesi della svalutazione: mostrano che la mediazione tra riduzione del tempo di lavoro e compressione dei compensi dipende dal mercato,

dal potere contrattuale e dall’organizzazione della domanda, esattamente come sostiene l’analisi categoriale.

Il caso della programmazione offre un terzo scenario. Gli studi su GitHub Copilot hanno osservato che programmatori completavano un task di server HTTP il 55,8% più velocemente con l’assistenza dell’IA, con i guadagni maggiori tra i programmatori meno esperti. Qui la riduzione del tempo di lavoro socialmente necessario non si traduce automaticamente in un peggioramento per i lavoratori: a seconda dei rapporti di forza e dell’organizzazione del processo, può tradursi in un ampliamento delle capacità o in una intensificazione dello sfruttamento. Non è la tecnologia a decidere quale dei due esiti prevalga.

In When Words Become Cheap analizzo questa contraddizione attraverso la svalutazione economica della produzione linguistica. L’abbondanza di contenuti generati modifica le condizioni della concorrenza e può ridurre il prezzo di alcune prestazioni. La possibilità di ottenere più contenuti con minori risorse può indebolire il potere contrattuale degli autori, anche quando restano indispensabili capacità umane di giudizio, interpretazione e responsabilità.

Il riferimento al tempo di lavoro socialmente necessario permette di collocare il fenomeno nella critica marxiana del valore. Il valore di una merce non coincide con il tempo individuale impiegato per produrla, ma è determinato dalle condizioni sociali prevalenti della produzione. L’introduzione di nuove tecnologie può modificare tali condizioni e ridurre il tempo di lavoro richiesto per produrre determinate merci.

La relazione richiede comunque di distinguere tra produzione di merci, prestazioni professionali e attività intellettuali che non producono direttamente valore. Anche la riduzione del prezzo di un servizio deve essere interpretata attraverso le condizioni concrete del mercato e del processo produttivo.

La contraddizione centrale riguarda la distribuzione dei vantaggi della produttività. La società può sviluppare strumenti che riducono il lavoro necessario per determinate attività, mentre i lavoratori interessati possono subire una riduzione dei compensi, una maggiore precarietà o una diminuzione delle opportunità occupazionali.

La questione economica riguarda il rapporto tra capacità produttiva, proprietà dei mezzi di produzione e potere contrattuale. È in questo rapporto che la trasformazione tecnologica assume un significato di classe.

5. Dalle condizioni materiali alle forme ideologiche

Le trasformazioni economiche vengono comprese attraverso categorie, rappresentazioni e discorsi che si formano all’interno della società. L’analisi materialista dell’ideologia studia la relazione tra queste forme di coscienza e le condizioni materiali entro cui vengono prodotte e riprodotte.

Nel dibattito sull’intelligenza artificiale, le conseguenze delle decisioni aziendali vengono spesso presentate come effetti inevitabili del progresso tecnologico. Le imprese devono automatizzare per restare competitive; i lavoratori devono adattarsi alle nuove condizioni; le professioni scompaiono perché le macchine diventano più efficienti.

Queste rappresentazioni assumono vincoli economici reali e li trasformano in necessità apparentemente universali. La concorrenza impone determinate pressioni alle imprese, ma tali pressioni appartengono a un sistema economico storicamente determinato. La riduzione dei costi costituisce un obiettivo della valorizzazione del capitale; la sua presentazione come esigenza naturale di ogni innovazione oscura gli interessi che orientano le decisioni produttive.

Una tecnologia non decide autonomamente come distribuire i guadagni di produttività, quali mansioni eliminare o quali condizioni contrattuali imporre. Queste decisioni vengono prese da soggetti che operano entro rapporti di proprietà, mercati e strutture di potere.

Un esempio particolarmente efficace per smontare la rappresentazione dell’IA come “destino tecnologico” è la divergenza nei costi di addestramento. Da un lato, i modelli di frontiera richiedono investimenti passati da circa 5 milioni di dollari nel 2020 a oltre 1 miliardo di dollari, con proiezioni che indicano per il 2030 un costo tra 18 e 38 miliardi di dollari per un singolo run di frontiera. Dall’altro, modelli di piccola scala possono essere addestrati con costi dell’ordine di poche migliaia di dollari. Questo non è un dettaglio tecnico: mostra che l’“inevitabilità” dell’IA centralizzata non è una proprietà della tecnologia in sé, ma il risultato di scelte economiche e di rapporti di proprietà che concentrano le risorse computazionali. La stessa capacità tecnica di addestrare modelli può essere organizzata secondo rapporti sociali molto diversi, e la forma che prevale dipende dal potere, non dalla necessità tecnica.

Quando le conseguenze di tali decisioni vengono attribuite alla tecnologia in quanto tale, le relazioni sociali che le producono diventano meno visibili. Un conflitto tra interessi economici viene interpretato come un problema di adattamento individuale. La perdita del lavoro viene ricondotta alla necessità di acquisire nuove competenze, mentre la distribuzione dei guadagni di produttività rimane sullo sfondo.

La critica dell’ideologia digitale deve ricostruire il rapporto tra queste rappresentazioni e le condizioni materiali che le rendono plausibili. L’ideologia può operare attraverso discorsi esplicitamente politici, ma anche attraverso categorie economiche, pratiche organizzative e modelli interpretativi che assumono come naturali le relazioni esistenti.

Il suo effetto consiste nel restringere il campo delle possibilità percepite. Se una trasformazione viene presentata come inevitabile, la discussione si concentra sulle modalità di adattamento e lascia in secondo piano la possibilità di modificare le condizioni in cui essa si sviluppa.

La critica materialista riporta l’attenzione sulle alternative storicamente possibili, individuando i rapporti di proprietà, gli interessi economici e le contraddizioni che determinano l’uso sociale della tecnologia.

Questo passaggio collega l’analisi dell’accumulazione alla critica dell’ideologia. La prima studia i meccanismi attraverso cui il capitale organizza la produzione e si appropria dei risultati; la seconda esamina come tali rapporti vengano rappresentati e riconosciuti, contribuendo alla riproduzione dell’ordine sociale.

6. Fumagalli e la trasformazione della lotta di classe

Nel suo articolo sul paradigma dell’IA, Andrea Fumagalli collega la trasformazione tecnologica alla nuova composizione della forza-lavoro, alla sorveglianza predittiva e all’estensione delle attività coinvolte nei processi di accumulazione. Egli descrive la composizione tecnica del lavoro come una piramide che va dai minatori di terre rare ai clickworker, dai gestori dei data center ai data scientist, e parla esplicitamente di «composizione tecnica e politica della vita». Da questa analisi deriva la proposta di un bio-sindacalismo capace di affrontare la precarietà oltre i confini del rapporto di lavoro formalizzato: «è la vita ad essere oggetto di contrattazione e non solo la mera attività lavorativa», scrive, e «la libertà di vivere […] è la condizione necessaria per fare bio-sindacato». Il conflitto di classe si articola così su due livelli: «sorveglianza predittiva» e «sfruttamento».

La proposta risponde a una trasformazione reale. Le piattaforme digitali organizzano attività che coinvolgono lavoratori salariati, collaboratori esterni e utenti. Le forme di controllo possono estendersi oltre il luogo di lavoro, mentre la raccolta dei dati e la profilazione incidono sulle condizioni di vita e sulle possibilità di azione dei soggetti.

Il caso dei rider delle piattaforme di consegna offre una documentazione empirica del primo livello — la sorveglianza predittiva. Uno studio su 339 rider a Shanghai e Suzhou (2025) documenta che il controllo algoritmico è associato a un aumento del sovraccarico di lavoro e a un rafforzamento del legame tra retribuzione e performance. Una ricerca su piattaforme con assegnazione forzata di consegne basata su IA, condotta su 600 lavoratori in Corea del Sud, rileva che il reddito diminuisce quando l’algoritmo controlla l’assegnazione. In Cina, uno studio sulla riforma dell’“algoritmo取中” (2021) nelle piattaforme di consegna food delivery mostra che la riforma ha ridotto gli incidenti ma anche i redditi dei rider, con una perdita netta di benessere pari a circa il 3,1% del salario mensile. Questi casi illustrano il punto di Fumagalli sulla sorveglianza predittiva come livello del conflitto di classe, e nello stesso tempo mostrano che la resistenza e la regolazione possono modificare la distribuzione degli effetti, ma non la struttura del potere proprietario sulle infrastrutture algoritmiche.

La rappresentanza sindacale deve confrontarsi con queste relazioni, sviluppando strumenti adeguati alle nuove forme di subordinazione. Il problema strategico riguarda il rapporto tra la difesa delle condizioni di vita e la trasformazione dei rapporti di proprietà e di potere.

Il reddito di base, la regolamentazione e la contrattazione collettiva possono ridurre la dipendenza immediata dal salario, proteggere i lavoratori e limitare alcuni effetti dell’automazione. Il loro significato politico dipende anche dal modo in cui vengono collegati alla distribuzione del potere decisionale sulla produzione.

La redistribuzione dei redditi e la protezione sociale possono modificare le condizioni materiali dei lavoratori. La proprietà delle infrastrutture digitali e il controllo degli investimenti costituiscono un problema ulteriore, perché determinano chi decide le finalità della ricerca e l’impiego delle capacità produttive.

Una strategia di trasformazione deve quindi considerare le condizioni immediate del lavoro insieme alla struttura economica che organizza la produzione. Il passaggio dalla resistenza alla trasformazione richiede forme di organizzazione collettiva capaci di collegare interessi differenti e di intervenire sulle decisioni che determinano l’utilizzo sociale della tecnologia.

La lotta di classe non deriva automaticamente dalla diffusione dell’IA. Le contraddizioni materiali creano condizioni e possibilità che acquistano una direzione politica attraverso l’organizzazione, la coscienza e il conflitto.

Il confronto con Fumagalli apre così una questione strategica: quali soggetti e quali forme organizzative possono trasformare la crescente socializzazione della produzione in una capacità collettiva di controllo delle infrastrutture e delle risorse?

7. Il metodo materialista e la necessità tecnologica

La comprensione dell’intelligenza artificiale richiede un metodo capace di collegare le condizioni materiali, i rapporti sociali, le forme ideologiche e il movimento delle contraddizioni storiche.

Il punto di partenza è la struttura concreta della produzione: le infrastrutture disponibili, la proprietà dei mezzi, l’organizzazione del lavoro, le risorse impiegate e le finalità economiche perseguite. Da questa base si possono ricostruire le relazioni attraverso cui l’innovazione modifica i processi produttivi e la distribuzione del potere.

L’analisi deve poi distinguere i meccanismi economici coinvolti. La riduzione del tempo di lavoro necessario, la produzione di valore, l’appropriazione dei risultati e il controllo monopolistico possono concorrere alla stessa trasformazione, conservando funzioni differenti. La loro distinzione permette di individuare le mediazioni attraverso cui le capacità tecniche si traducono in effetti economici.

Il passaggio successivo riguarda le forme ideologiche. Le conseguenze della riorganizzazione produttiva vengono interpretate attraverso rappresentazioni che possono occultare i rapporti sociali sottostanti. La tecnologia appare allora come un soggetto autonomo, mentre le decisioni economiche e politiche che ne orientano l’impiego scompaiono dalla rappresentazione.

Il metodo dialettico permette di studiare la relazione tra questi momenti, preservandone le differenze. Le forme ideologiche si sviluppano entro condizioni materiali determinate e contribuiscono a riprodurre o contestare i rapporti sociali. Le contraddizioni economiche, a loro volta, possono produrre conflitti e trasformazioni delle forme di coscienza e di organizzazione.

L’introduzione dell’IA deve essere esaminata anche attraverso il rapporto tra continuità e cambiamento. Le nuove capacità tecniche possono modificare qualitativamente la divisione del lavoro e le condizioni della valorizzazione, mentre persistono i rapporti capitalistici di proprietà e accumulazione. Stabilire se siamo di fronte a un nuovo paradigma produttivo richiede quindi di identificare le relazioni che si sono trasformate e quelle che continuano a organizzare il sistema.

L’inevitabilità tecnologica emerge quando il risultato storico di queste relazioni viene separato dalle condizioni che lo producono. L’analisi materialista ricostruisce il processo, individua gli interessi in conflitto e valuta le possibilità di trasformazione.

8. Le capacità produttive e il controllo sociale

L’intelligenza artificiale rende visibile una contraddizione del capitalismo contemporaneo: la produzione dipende da conoscenze e forme di cooperazione socialmente accumulate, mentre il controllo delle infrastrutture strategiche rimane concentrato.

La stessa contraddizione attraversa il lavoro. La riduzione del tempo necessario per determinate attività può ampliare le possibilità produttive della società, mentre la dipendenza dei lavoratori dal reddito salariale rende questa trasformazione potenzialmente fonte di precarietà e disoccupazione.

La distribuzione dei benefici dipende dai rapporti sociali entro cui le capacità produttive vengono utilizzate. Il controllo privato delle infrastrutture attribuisce ai proprietari un potere decisivo sulle finalità della produzione, sulle condizioni di accesso e sull’appropriazione dei risultati.

Una critica materialista dell’IA deve collegare questi rapporti economici alle forme ideologiche che li rendono comprensibili e accettabili. Il progresso tecnico viene spesso rappresentato come un processo autonomo, mentre la sua organizzazione concreta dipende da decisioni, interessi e rapporti di forza storicamente determinati.

La questione politica riguarda le condizioni attraverso cui la società può acquisire un controllo collettivo sulle capacità produttive che essa stessa contribuisce a sviluppare. Questo problema investe la proprietà delle infrastrutture, l’organizzazione del lavoro, la distribuzione dei guadagni di produttività e la possibilità di orientare la ricerca verso finalità sociali.

L’intelligenza artificiale amplia le capacità di elaborazione della conoscenza e modifica il rapporto tra lavoro umano e produzione. Il significato storico di questa trasformazione dipende dai rapporti sociali che ne organizzano l’impiego.

Comprendere tali rapporti permette di superare la rappresentazione della tecnologia come destino. L’analisi delle condizioni materiali, delle categorie economiche e delle forme ideologiche mostra come le conseguenze dell’innovazione emergano da processi storici concreti, attraversati da interessi contrapposti e possibilità di trasformazione.

La domanda centrale riguarda quindi il controllo sociale delle capacità produttive: chi decide come utilizzarle, secondo quali finalità e attraverso quali rapporti di proprietà?

È su questo terreno che la critica dell’intelligenza artificiale diventa critica dell’economia politica e della società capitalistica.

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Per approfondire

The Digital Ideology – la proprietà delle infrastrutture digitali e il controllo capitalistico della produzione cognitiva.

When Words Become Cheap – le trasformazioni economiche della produzione linguistica e la svalutazione del lavoro intellettuale.

Dialectical Materialism – il metodo per analizzare le relazioni tra condizioni materiali, rapporti di produzione, contraddizioni e trasformazione storica

Immagine in apertura: Particolare della copertina del libro di Philip K. Dick, Do Androids Dream Of Electric Sheep?, A Signet Science Fiction, 1968