L’intelligenza artificiale (IA) emerge come prodotto di ricerche, esperimenti e sviluppi in diversi campi che permettono alle macchine di simulare il processo umano nella soluzione di determinati compiti, per esempio giocare o comporre dei testi scritti, ma anche la generazione di immagini, musica, risoluzione di problemi logici e matematici, etc.
La nascita delle prime IA risale agli anni ’50 del secolo scorso, sotto forma di algoritmi denominati “reti neurali”. Questi sono modelli matematici che cercano di simulare il funzionamento dei neuroni del cervello umano, per esempio nell’apprendimento di informazioni e nella capacità di prendere decisioni basate su questi dati. Nella loro forma più semplice presentano uno strato di input, uno di output e uno nascosto connessi tra loro tramite dei nodi, ovvero dei neuroni artificiali che svolgono dei calcoli semplici. Essi lavorano esattamente simulando i neuroni, quindi sono connessi tra loro e comunicano tra loro quando svolgono le loro operazioni.
L’apprendimento invece avviene attraverso i “dataset”, ovvero delle raccolte di dati. Per comprendere meglio questo aspetto ci muniremo di un esempio concreto: abbiamo bisogno di una rete in grado di riconoscere dei numeri scritti a mano. Il primo passo è fornire un dataset dove mostriamo diversi esempi di “1” scritti da persone differenti, poi diversi esempi di “0”, “2” e così via. In altre parole possiamo mostrare le immagini di queste cifre e indicare che cifra sono. Ad un certo punto il sistema comincia a riconoscere una cifra da un’altra basandosi sui dataset, quindi quando si trova di fronte a un input (in questo caso l’immagine di un numero scritto a mano) e viene presentato dallo strato di input allo strato nascosto che, a sua volta, si occuperà di elaborare le informazioni e riconoscere il numero, inviando quindi il risultato allo strato di output che ultimerà il lavoro e mostrerà il risultato.
In generale le reti neurali vengono utilizzate nel riconoscimento di input, in diagnosi mediche, nelle analisi di dati, nell’identificazione di composti chimici e tanti altri aspetti che riguardano i processi decisionali che normalmente spettavano solo agli esseri umani.
Nel giro di pochi decenni si volle evolvere ulteriormente queste reti per permettere loro di apprendere automaticamente i dati, senza che siano i programmatori a gestire tutto il processo. Questo è il periodo del machine learning. Questo permette ai computer di individuare informazioni sconosciute senza una guida esterna e le IA di questa categoria vengono utilizzate anche nei sistemi di guida autonoma, di raccolta automatica di un certo tipo di dati (ad es. le recensioni di un prodotto) e l’intercettazione di frodi. Il machine learning si è evoluto nel tempo e la capacità di svolgere determinati compiti è ancora in continua crescita.
Facciamo però un esempio per comprendere meglio questa evoluzione: immaginiamo una IA che deve prevedere la pioggia in una certa zona. Un sistema dotato di machine learning sarà in grado di raccogliere autonomamente dati relativi alla temperatura, all’umidità, etc. e sulla base delle esperienze passate (immagazzinate sotto forma di dati) e con un periodo di addestramento saprà dire se pioverà o no (c’è sempre una soglia di errore).
Esiste infine un ultimo progresso nell’IA che è quello tutt’ora più rilevante: il deep learning. Si tratta sempre di machine learning ma molto più vicina al lavoro umano; infatti qui troviamo IA capaci di comprendere voci e immagini, fare predizioni molto più precise, imitare il linguaggio umano, etc.
Da questa breve presentazione potremmo dedurre che l’utilizzo di IA potrebbe portare benefici alla società: automazione del lavoro monotono e snervante, sostegno ai medici nelle diagnosi, sviluppo di tecnologie sempre più variegate ed efficienti, reperimento rapido di dati, ausilio allo studio, ma anche momenti di svago che possono beneficiare sul piano psicologico ed emotivo.
Tuttavia ci sono alcuni problemi da tenere in considerazione: in un contesto come il capitalismo le IA, che sono un aspetto di questo modo di produzione, non possono che offrire dei risultati che rispecchiano la visione e le idee della classe dominante.
In altre parole possono essere soggette a bias (distorsioni del ragionamento, pregiudizi) che possono presentarsi per esempio in modelli linguistici che si offrono di spiegare dei concetti relativi alla politica, all’economia, alla scienza e alla filosofia.
Questo è un terreno fertile per una disinformazione e la manipolazione delle coscienze gestita dalla borghesia, che come classe propaganda la propria rappresentazione del mondo in un modo ancora più diretto, ovvero nella forma di conversazioni testuali che ricalcano quelle umane.
Un altro problema è relativo all’occupazione del proletariato: se il processo di automazione continua a evolversi in un contesto capitalistico, allora ci sarà sempre meno bisogno di forza lavoro all’interno delle fabbriche, e proprio come per secoli è successo con le macchine ora anche con le IA, che fanno progredire le forze produttive, potremo vedere la disoccupazione salire, con tutte le conseguenze e le contraddizioni che ne derivano, insolubili in questo regime.
Inoltre, occorre segnalare la possibilità effettiva che questi modelli di IA possano generare seri danni, comportando pericoli per la salute dell’utente che ne fa uso e per altre persone estranee. Questo può divenire evidente se prendiamo in considerazione le IA che servono alla guida automatica o alla diagnosi medica.
Per non parlare dei pericoli delle IA in campo militare, in cui le macchine possono prendere decisioni senza adeguato controllo umano, innescando escalation incontrollate.
Lo sviluppo delle IA, dalle potenzialità enormi, è in pieno corso e già ora possono essere utilizzate, oltre per gli scopi illustrati, per altri malevoli come ad esempio la costruzione di fake news o la montatura di casi giudiziari attraverso immagini e persino filmati con sonoro in cui si clonano personaggi e persone reali.
Una realtà virtuale assai pericolosa da cui sarà difficile districarsi: le classi dominanti hanno già iniziato ad avvalersene impugnandole come armi tese a rafforzare il loro dominio.
Pensare di fermare questo processo o regolamentare il loro uso, in regime capitalistico, è pura utopia. Per questo motivo le IA per quello che sappiamo già disponibili in rete, vanno conosciute ed utilizzate contro chi la sta usando contro di noi. Il loro utilizzo critico costituirà perciò un campo nuovo e complementare della lotta di classe a cui il proletariato, nella lotta contro il capitale, non potrà sottrarsi.
Di fronte a queste problematiche è fondamentale ribadire con forza quali sono le nostre priorità in quanto proletari rivoluzionari: l’abbattimento del capitalismo e l’instaurazione di un sistema socialista. Questo ci permetterà di avere tutti i mezzi necessari per evitare l’impoverimento delle classi lavoratrici come conseguenza dell’automazione industriale; inoltre con la nuova e superiore organizzazione sociale si creeranno condizioni utili a ovviare a tutti i bias delle IA, con sistemi elaborati da tecnici proletari al servizio delle masse popolari. Infine, in un contesto socialista la sicurezza e l’efficienza avranno la precedenza in quanto il fine ultimo del profitto non sarà più presente.
Dobbiamo tenere bene a mente che i nostri nemici, coloro che minacciano il nostro futuro, non sono le macchine o i programmi informatici, ma il loro utilizzo nel capitalismo che serve per spremere maggiore plusvalore e aumentare il controllo e l’alienazione della classe produttrice, oltre a creare più disuguaglianza economica e sociale.
Per godere al meglio dei prodotti del progresso tecnico e scientifico dobbiamo abbattere questa società basata sullo sfruttamento e sull’oppressione, per creare rapporti di produzione che corrispondano allo stato delle forze produttive.
Da Scintilla n. 140 – dicembre 2023
(pagina della gioventù marxista-leninista)