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Lavoro

IL CASO/ La "difesa" del lavoro dalle macchine intelligenti

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Siccome il presente può essere meglio compreso volgendosi al passato, vale qui la pena riportare una sintetica cronistoria dei rapporti tra nuove tecnologie, sistema educativo e mercato del lavoro. Nel 1930, John Maynard Keynes, in un periodo in cui sembravano prevalere visioni pessimistiche sulla situazione economica, scrisse un saggio ampiamente ottimistico "Economic Possibilities for our Grandchildren". Egli immaginava una via di mezzo, sia dalla rivoluzione che dalla stagnazione, in cui ipotizzava che la situazione economica dei nipoti sarebbe stata migliore di quella dei loro padri. Ma il sentiero da percorrere, in questa direzione, non sarebbe stato scevro da pericoli. Una delle preoccupazioni maggiori dell'economista inglese era un'inedita malattia, la disoccupazione tecnologica, causata dalla scoperta di nuovi mezzi per economizzare sul fattore. Egli si chiedeva anche, in maniera retorica, che se i suoi lettori non fossero ancora venuti a conoscenza del problema se ne sarebbero, però, ben presto resi conto. 

Nel corso dei decenni, il progresso tecnico si sarebbe incaricato di confermare le ottimistiche previsioni di Keynes: la crescita della produttività, apportata dalle nuove tecnologie, avrebbe permesso l'aumento dei redditi e la conseguente generazione di nuovi prodotti e servizi che avrebbero creato nuovi posti di lavoro, per i lavoratori espulsi dalle attività economiche tradizionali. In questo percorso un ruolo centrale veniva giocato dal sistema educativo. Per buona parte dello scorso secolo, difatti, la domanda di lavoro si era genericamente indirizzata verso i lavoratori maggiormente istruiti in quanto più adatti a utilizzare le nuove tecnologie. In letteratura si parlava, allora, di spiazzamento dei lavoratori maggiormente qualificati a danno di quelli meno istruiti (skill-biased technical change). Tanto che le stesse politiche pubbliche, promosse dai governi, vertevano su come mitigare gli effetti deleteri di coloro che non avevano ricevuto un'educazione adeguata e andavano così a ingrossare le file dei lavoratori dequalificati. In questo senso, veniva promosso lo studio della matematica, dell'ingegneria e delle scienze, così come si cercava di favorire una quota sempre maggiore di laureati, democratizzando di fatto gli accessi universitari. 

Oggi, a differenza del recente passato, l'accento viene posto perlopiù sul grado di ripetitività dei compiti lavorativi (tasks) e si parla al riguardo di task-biased technical change. Con ciò si vuole sottolineare che se le mansioni da svolgere sono di carattere ripetitivo e routinario esse possono essere svolte con maggiore efficienza da una qualche forma di intelligenza artificiale. Da qui la diffusione delle macchine intelligenti e un mutamento di prospettiva: negli anni passati, era soprattutto il settore della produzione a essere oggetto di più forte automazione, mentre adesso lo è anche quello dei servizi. La novità attuale è, difatti, che compiti ripetitivi e laboriosi potrebbero essere considerati non solo quelli tradizionali di ufficio, già oggetto di forti ridimensionamenti, ma anche altri, insospettabili fino all'altro ieri. 


COMMENTI
13/02/2016 - Il vero problema é l'intelligenza artificiale (Vittorio Cionini)

Pochi hanno capito in tempo il fenomeno Intelligenza Artificiale che non è la capacità di simulare processi ripetitivi come avvitare bulloni, fare calcoli fiscali o leggere elettrocardiogrammi, L'intelligenza artificiale consiste nella capacità di apprendere cumulando nuove esperienze a quelle già immagazzinate e modificare di conseguenza i propri comportamenti. Sembrava un obiettivo irraggiungibile alcuni decenni fa. Oggi un qualsiasi smartphone riconosce le parole pronunciate o la calligrafia di persone diverse in lingue diverse, individua le più significative, capisce quello che cerchiamo e lo trova nei big data sparsi per il mondo. Nessun essere umano è in grado di fare altrettanto anche perché un bel giorno muore e tutto quello che ha imparato svanisce nel nulla mentre i big data crescono con legge esponenziale. Tanti anni fa discutendo con mio padre del sopravvento dei robot sull'uomo lui concluse con la frase "ma io potrò sempre staccare la spina". Questo penso che succederà.