Presentiano la traduzione del saggio di Tiziana Terranova che introduce e analizza  i contenuti del workshop tenutosi al Goldsmiths College di Londra, lo scorso 20 gennaio. Ringraziamo Lorenzo Fé per la traduzione.

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Premessa

Questo saggio è il risultato di un processo di ricerca che ha coinvolto una serie di istituzioni di autoformazione di ispirazione post-autonoma (ovvero università “libere” impegnate nell’organizzazione dal basso di seminari pubblici, conferenze, workshop, etc.) e reti sociali (studiosi e ricercatori che lavorano sulla teoria e la pratica dei media digitali, formalmente affiliati a università, riviste e centri di ricerca, ma anche artisti, attivisti, lavoratori cognitivi precari e simili). In particolare si riferisce ad un workshop tenutosi nel gennaio 2014 a Londra nel Centre for Cultural Studies (Goldsmiths’ College, University of London), con il sostegno della Digital Culture Unit, che ha espresso un processo di riflessione cominciato a inizio 2013 con il collettivo di università libera Uninomade 2.0, per poi continuare attraverso mailing list e siti come Euronomade, Effimera, Commonware, I quaderni si San Precario e via dicendo. Questo articolo vuole quindi essere qualcosa di più di un saggio tradizionale. Vuole essere un documento, sintetico ma possibilmente innovativo, che fa riferimento a un “sapere sociale” diffuso sul digitale, articolando una serie di problemi, tesi e relazioni al confine tra teoria politica e ricerca su scienza, tecnologia e capitalismo.

Il fulcro della questione sta nel rapporto tra “algoritmi” e “capitale”, ovvero la crescente centralità, annunciata nel documento di convocazione del workshop, degli algoritmi “nelle pratiche organizzative che si sono diffuse, grazie all’importanza delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione, sia nella produzione che nella circolazione, dalla logistica industriale alla speculazione finanziaria, dalla pianificazione urbanistica e il design urbano alla comunicazione sociale. Per di più, queste strutture matematiche apparentemente esoteriche, sono divenute parte della contemporanea cultura digitale e di rete.

La maggior parte degli utenti di internet sono così abituati a interfacciarsi quotidianamente con, o a essere assoggettati da, il potere di algoritmi come Google’s Pagerank (che seleziona i risultati delle nostre ricerche online) o Facebook Edgerank (che decide automaticamente in che ordine riceviamo le notizie sul nostro feed), per non parlare dei numerosi altri algoritmi meno noti (Appinions, Klout, Hummingbird, Pkc, Perlin Noise, Cinematch, Kdp Select e molti altri) che modulano il nostro rapporto con i dati e con i dispositivi digitali. Tuttavia, questa diffusa presenza di algoritmi nella vita quotidiana della cultura digitale è solo una tra le varie espressioni della pervasività delle tecniche computazionali, dal momento che queste diventano sempre più coestese ai processi di produzione, distribuzione e consumo propri di logistica, finanza, architettura, medicina, pianificazione urbanistica, infografica, pubblicità, dating, videogiochi, editoria e ogni tipo di espressione creativa (musica, grafica, danza, ecc.).

La messinscena dell’incontro tra “algoritmi” e “capitale” come problema politico rimanda alla possibilità di rompere l’incantesimo del “realismo capitalista” – l’idea secondo cui il capitalismo è l’unico sistema economico possibile – e di affermare che nuovi modi di organizzare la produzione e la distribuzione della ricchezza devono essere in grado di incorporare i nuovi sviluppi scientifici e tecnologici. Il concetto di comune – che va oltre l’opposizione tra stato e mercato, pubblico e privato – è usato qui per stimolare il pensiero e la pratica di una possibile modalità di esistenza post-capitalista per i media digitali in rete.

Algoritmi, capitale e automazione

Osservare gli algoritmi in una prospettiva politica mirante alla costituzione del “comune” significa affrontare le modalità con cui gli algoritmi sono profondamente coinvolti nella mutevole natura dell’automazione. Marx descrive l’automazione come un processo di assorbimento nella macchina delle “forze produttive generali del cervello sociale”, per esempio il “sapere e le competenze” (694), che appaiono così come un attributo del capitale piuttosto che come il prodotto del lavoro sociale. Osservando la storia del rapporto tra capitale e tecnologia, risulta chiaro che l’automazione si è evoluta, distanziandosi dal modello termo-meccanico della catena di montaggio industriale degli inizi e muovendo verso le reti elettro-computazionali diffuse del capitalismo contemporaneo. È così possibile vedere gli algoritmi come facenti parte di una linea genealogica che, come Marx ha detto nel “Frammento sulle macchine”, comincia con l’adozione da parte del capitalismo della tecnologia come capitale fisso. Essa spinge poi la tecnologia attraverso svariate metamorfosi “di cui l’ultima è la macchina, o piuttosto, un sistema automatico di machine … messo in moto da un autonoma (autonomon), forza motrice che muove se stessa”  (Marx, Frammento sulle macchine, Grundrisse, Einaudi, 1976, Libro I, p.706).

L’automazione industriale era chiaramente termodinamica e diede inizio a un sistema “fatto di numerosi organi meccanici e intellettuali, di modo che gli stessi lavoratori diventano meri collegamenti dotati di coscienza”. L’automazione digitale è invece elettro-computazionale, coinvolge soprattutto il sistema nervoso e il cervello e implica “possibilità di virtualità, simulazione, astrazione, feedback e processi autonomi” (Fuller 2008: 4). L’automazione digitale si esplica in reti fatte di connessioni elettroniche e nervose, di modo che gli utilizzatori stessi diventano collegamenti quasi-automatici all’interno di un continuo flusso di informazione. È in questo montaggio più ampio che gli algoritmi devono essere collocati quando si parla di nuove modalità di automazione.

Citando un testo di informatica, Andrew Goffey descrive gli algoritmi come “il concetto unificante per tutte le attività in cui sono coinvolti gli scienziati informatici (…) e l’entità fondamentale con cui gli scienziati informatici operano” (Goffey 2008: 15). Possiamo definire provvisoriamente un algoritmo come la “descrizione del metodo tramite cui un compito è svolto…” attraverso sequenze di step o istruzioni, insiemi di step ordinati che operano su dati e strutture computazionali. Un algoritmo in quanto tale è un’astrazione “dotata di esistenza autonoma, indipendente da ciò che gli scienziati informatici amano chiamare ‘dettagli di implementazione’, ovvero la sua incarnazione in un particolare linguaggio di programmazione per una particolare machine architecture” (Goffey 2008: 15). La sua complessità può variare dal più semplice insieme di regole descritte in linguaggi naturali (come quelle usate per generare pattern di movimenti coordinati nelle smart mob) alle più complesse formule matematiche contenenti variabili di ogni tipo (come nel celebre algoritmo di Monte Carlo, usato per risolvere problemi di fisica nucleare, poi applicato ai mercati azionari e oggi usato nello studio dei processi di diffusione tecnologica non lineare). Al contempo, per poter funzionare, gli algoritmi devono esistere come parte di montaggi che includono anche hardware, dati e strutture di dati (come liste, database, memoria, ecc.). In altri termini, affinché l’algoritmo diventi software, “esso deve acquisire il suo potere come artefatto e processo sociale o culturale attraverso un sempre migliore adattamento ai comportamenti e ai corpi che sussistono al suo esterno” (Fuller 2008: 5).

Inoltre, ora che gli algoritmi sono sempre più esposti a dataset sempre più grandi (e in genere a una crescente entropia del flusso di dati, altrimenti nota come Big Data), essi, secondo Luciana Parisi, stanno diventando qualcosa di più che semplici insiemi di istruzioni da seguire: “Quantità infinite di informazione interferiscono con e riprogrammano le procedure algoritmiche (…)  e i dati producono regole aliene” (Parisi 2013: X). Da questa breve analisi, risulta chiaro che gli algoritmi non sono né un insieme omogeneo di tecniche né una garanzia per “l‘infallibile esecuzione di un ordine e un controllo automatizzato” (Parisi 2013: IX).

Dal punto di vista del capitalismo, tuttavia, gli algoritmi sono soprattutto una forma di “capitale fisso”, cioè sono semplicemente mezzi di produzione. Essi codificano una certa quantità di sapere sociale (astratta da quella elaborata da matematici, programmatori ma anche utenti) ma non hanno di per sé valore. Nell’economia contemporanea, gli algoritmi hanno valore solo in quanto servono alla conversione di tale sapere in valore di scambio (monetizzazione) e alla sua (esponenzialmente crescente) accumulazione (i titanici quasi-monopoli dell’internet sociale). Nella misura in cui costituiscono capitale fisso, algoritmi come Google’s PageRank e Facebook’s EdgeRank appaiono  “come un presupposto rispetto al quale la forza  della singola capacità lavorativa scompare come qualcosa di infinitamente piccolo” (Marx, Frammento sulle macchine, Grundrisse, Einaudi, 1976, Libro I, p. 708), per questo le richieste di retribuzioni individuali per il “lavoro gratuito” degli utenti sono mal concepite. È chiaro che, secondo Marx, non deve essere retribuito il lavoro individuale dell’utente ma i molto più grandi poteri della cooperazione sociale che vengono così sprigionati. Inoltre, questa retribuzione implica una profonda trasformazione della presa che la relazione sociale che chiamiamo economia capitalista ha sulla società.

Dal punto di vista del capitale, quindi, gli algoritmi sono solo capitale fisso, cioè mezzi di produzione aventi lo scopo di ottenere un guadagno economico. Tuttavia questo non significa che, come tutte le tecnologie e le tecniche, essi siano soltanto questo. Marx dichiara esplicitamente che, anche se il capitale si appropria della tecnologia in quanto forma più efficace per la sussunzione del lavoro, questo non significa che non ci siano altre considerazioni da fare su di essa. La sua esistenza come macchina, insiste Marx, “sia identica al loro sussistere come capitale … e quindi non consegue affatto che la sussunzione sotto il rapporto sociale del capital sia il rapporto sociale più adeguato e ultimo per l’impiego del macchinario” (Marx, Frammento sulle macchine, Grundrisse, Einaudi, 1976, Libro I, p. 710-11).

È essenziale ricordare che gli algoritmi hanno per il capitale un valore strumentale che non esaurisce il “valore” della tecnologia in generale e degli algoritmi in particolare, ovvero la loro capacità di esprimere