Geoffrey Hinton ha vinto pochi giorni fa il premio Nobel 2024 per la fisica per i suoi studi sulle reti neurali. Una delle tecnologie alla base dell’intelligenza artificiale. Ma la tecnologia fondamentale della AI generativa moderna è, nella linea del tempo digitale, molto antica. Hinton studia e lavora all’algoritmo di backpropagation, per l’addestramento delle reti neurali profonde, negli anni ’80. Ma la storia della AI parte molti anni prima e già nel 1943 si parla di reti neurali. Per molti anni della AI poi si perdono le tracce se non negli ambienti dedicati; pare secondo molti che il motivo, chiamato l’inverno dell’AI, si riferisca a periodi di ridotti interessi, finanziamenti e progressi nel campo dell’intelligenza artificiale. Del resto quasi mai l’innovazione è lineare.
Perché è esplosa la AI generativa
Allora perché nell’ieri digitale, ChatGPT 3.5, una AI generativa, è uscita sul mercato nel novembre 2022, questa esplosione della AI nella nostra comunità?, e per comunità chi scrive intende ogni comunità del pianeta. E poi siamo sicuri che tutte le comunità siano così avvolte nella AIsfera o non siano magari avvolte, fortuna loro, nella biosfera o magari nella noosfera?
Negli ultimi 20 anni se ci pensate non c’è stato nessun salto tecnologico che ha portato la AI dove è oggi. Certo c’è la potenza dei chip che macinano calcoli, la grande quantità dei dati ma poco altro. Non ci sono stati grandi passi in avanti nel modo in cui pensiamo la AI, a cosa potrebbe essere e a come potrebbe essere.
La AI è una questione di potere
L’attuale ondata di AI non è stata una scoperta tecnologica o una narrazione di cosa potrebbe essere l’AI. Ciò che l’ha resa quello che è oggi sono il denaro e il potere. Il potere di enormi quantità di dati in mano a poche grandi aziende e la loro capacità di costruire computer molto potenti per elaborare quei dati e metterli al loro profitto.
AI = Intelligenza aziendale
Quella che stanno costruendo è un’intelligenza aziendale, non un’intelligenza artificiale; è un tipo di intelligenza pensata da alcune aziende. Sono le aziende che ci hanno convinto che la AI batte l’umanità a scacchi, a Go e che raccontano di una AI superiore all’intelligenza umana, tanto da mettere in discussione la sopravvivenza dell’umanità stessa. Il premio Nobel Hinton è uno di questi.
Un brutto concetto questo tipo di intelligenza aziendale, la AI vince e batte l’uomo. Come se l’intelligenza fosse una competizione e niente altro. Sono state e sono ancora narrazioni ristrette, ma d’altra parte anche l’uomo è ristretto nel definire intelligenza e a riconoscere altre intelligenze diverse dalla nostra.
Altre intelligenze esistono
Altre intelligenze sono sulla terra da sempre, molte prima di quella umana. E spesso sono intelligenze di relazioni e di reciprocità. L’intelligenza non è solo un processo mentale che avviene nel cervello o nelle black box delle reti neurali. È qualcosa di incarnato, che coinvolge tutto il corpo; è anche relazionale. Si sviluppa attraverso il rapporto che il corpo ha con il mondo esterno e dipende dall’ambiente e da come ci rapportiamo ad esso. L’intelligenza si manifesta negli incontri e nelle interazioni con altre intelligenze, esseri, altri corpi, con la terra, con gli animali e con la natura.
E poi ci sono altre intelligenze. Le piante comunicano attraverso segnali chimici, i funghi e le loro reti micorriziche, creano vaste reti sotterranee per scambiare nutrienti e informazioni, mentre il suolo stesso ospita complessi ecosistemi con proprie forme di “intelligenza collettiva”. Queste intelligenze operano su scale temporali e spaziali molto diverse da quella umana, ma sono ugualmente sofisticate nel loro contesto evolutivo. Mentre la AI per ora è inconoscibile; le black box, dove gli algoritmi decidono e che sono a capo di tutto, rappresentano un grande rischio; ma potrebbero invece essere una grande opportunità se fossero una parte di una sorta di impresa collettiva in cui tutti ci sentiamo coinvolti. Un luogo di confronto delle intelligenze umane degli animali e delle piante, e dove i dati sono una proprietà collettiva.
Un luogo dove possiamo confrontarci alla ricerca di principi reciprocamente accettabili. Una visione dell’intelligenza artificiale (IA) non come una minaccia per l’umanità, ma come un’opportunità per comprendere meglio le intelligenze non umane e per ripensare il nostro posto nel mondo. Invece di cercare di creare macchine che imitino l’intelligenza umana, è il tempo di esplorare modelli di IA che siano non binari, decentralizzati e inconsapevoli , ispirandosi all’organizzazione e al funzionamento degli ecosistemi.
Le proprietà collettive
Definire i dati personali come beni collettivi è una delle soluzioni da ricercare per riequilibrare il potere dentro l’ecosistema della AI. Qui basta ricordare che le proprietà collettive nascono circa all’inizio del IX secolo quando una comunità (sarda) iniziò a riconoscere il valore nel gestire una risorsa, di solito naturale come le foreste, i pascoli, l’acqua, la pesca, in modo condiviso per il beneficio di tutti i membri.
La forza e il potere di una proprietà collettiva stanno nella sua capacità di promuovere una gestione deliberativa, garantendo la sostenibilità a lungo termine delle risorse, fornendo resilienza economica e sociale, prevenendo la sovrautilizzazione e il degrado delle risorse, stimolando l’innovazione e la condivisione delle conoscenze per supportare l’equità e la giustizia sociale, e rafforzare il senso di comunità e appartenenza tra i membri.
La sfida allora consiste nel determinare le somiglianze e le caratteristiche dei dati digitali considerati come bene comune in confronto ai beni comuni tradizionali perché spesso l’uso, il governo e la sostenibilità di questi possono risultare problematici a causa dei comportamenti individuali che generano disequilibri sociali come la competizione per l’uso o lo sfruttamento eccessivo della risorsa. E per questo allora è da ricercare un percorso culturale, politico e legislativo che definisca un metodo per ricondurre i dati digitali delle persone dentro al metodo della proprietà collettiva.
Per una AI cosmologica
Negli anni ‘40 inventarono, la vedete nella foto, la “Macchina di Phillips” o “Moniac”. Un dispositivo ingegnoso creato dal neozelandese William Phillips che simula il funzionamento di un’economia nazionale attraverso il flusso di acqua. È un computer, un grande esempio di un dispositivo analogico utilizzato per modellare processi economici complessi. Il MONIAC utilizza il movimento dell’acqua per simulare il denaro che scorre attraverso un’economia. I serbatoi rappresentano diversi settori economici come investimenti, consumi e tasse, mentre i flussi d’acqua tra di essi mostrano come il denaro circola nell’economia. E era trasparente.
Il digitale e la AI non sono un fenomeno universale che si sviluppa secondo leggi fisse e devono essere trasparenti sia per le decisioni che prendono che per il potere di chi le sviluppa. Devono essere il risultato dell’interazione tra cosmologie, quindi non solo alla comprensione scientifica del cosmo, ma anche alle credenze culturali, filosofiche e metafisiche che informano una civiltà sul suo rapporto con l’universo.
La AI e il digitale sono una grande opportunità anche per l’ecosistema della terra, agricolo e del cibo; Rural Hack le racconta da sempre e se volete saperne di più, Alex Giordano, amico e ideatore nonché curatore delle pagine dove leggendo queste righe, ha scritto un libro importante al riguardo. Il foodsystem può essere l’avamposto nella costruzione di un nuovo metodo; ma per esserlo deve iniziare a interrogarsi e a sviluppare modelli e politiche per una AI cosmologica; una forma di intelligenza artificiale non più orientata esclusivamente all’efficienza e al controllo come avviene oggi, ma piuttosto a una relazione armoniosa e reciprocamente benefica tra l’uomo, la tecnologia, la natura, gli animali e le comunità. Partendo dalla connessione con il mondo degli antenati e la preoccupazione per i discendenti.