(Walter Benjamin)

Ho il ricordo vivido di quando mio figlio aprì il suo primo regalo, così come ricordo la mia trepidante attesa della sua imminente reazione. Una volta ricevuta tra le mani la scatola però, con mia meraviglia e in parte ammetto delusione, egli non si curò minimamente del contenuto. Era felice sì, era felicissimo di avere una “scatola” con cui giocare. Un involucro da girare, chiudere e riaprire, e soprattutto nel quale entrare e uscire con tutto il suo corpo. Negli studi sociali su scienza e tecnologia spesso si parla di flessibilità interpretativa, ovvero il principio per cui la destinazione e le modalità d’uso di un determinato artefatto non corrispondono per forza di cose a quelle immaginate da chi lo progetta. Eppure, non ricordo casi di studio in cui l’oggetto viene addirittura messo da parte, come nel caso di mio figlio, per dare invece valore al suo contenitore, il cui fine e uso sono stati declinati a loro volta in un gioco.

La dimensione ludica nell’approccio alla tecnologia

Questo aneddoto è per dire che il rapporto e l’interazione con i nostri figli e figlie, e con i bambini in generale, sono in buona parte radicati su due elementi che spesso vanno a braccetto: il gioco e lo stupore. In maniera analoga, come sottolineato da Peppino Ortoleva nel suo saggio Dal sesso al gioco (Espress Edizioni 2012), il nostro rapporto con le tecnologie digitali è sempre stato accompagnato da una dimensione ludica, da cui spesso scaturiscono momenti di meraviglia, che a loro volta possono trasformarsi in esperienze addirittura sublimi. Quando si parla d’intelligenza artificiale, al di là del dibattito ormai quasi stucchevole su super intelligenze e singolarità, basta osservare attentamente l’espressione tra il contrito e l’estasiato del campione coreano di GO Lee Sedol davanti alla cosiddetta “mossa di dio” giocata dall’IA di AlphaGo nel famoso incontro del 2016. Fin dal ben noto gioco dell’imitazione di Turing, passando per le sperimentazioni scientifiche d’istituti e aziende come il MIT o l’IBM, nei circoli di hobbisti fino ad arrivare alla diffusione dei casual games prima sui cellulari e poi sugli smartphone, il nostro rapporto con le tecnologie digitali ha sempre avuto una dimensione ludica imprescindibile. Una dimensione, quella del gioco, che ci aiuta ad “adattarci a un mondo che non c’è”, come diceva George Herbert Mead; un’esperienza di per sé improduttiva, non utile, ma essenziale per familiarizzare con le cose, oltre che con le persone, che abitano il nostro mondo, perfino con le scatole.

Nella narrazione dell’IA di oggi, a questo tipo di interazione si associa spesso un’analogia che ha a mio avviso una forte rilevanza non solo sul piano semantico ma su quello pragmatico: l’IA bambina, e in particolare l’IA come “bambino prodigio”. L’undici giugno dell’anno scorso il Washington Post pubblicava un articolo intitolato “L’ingegnere di Google che crede che l’IA della sua azienda abbia preso vita”. Pochi giorni dopo, il cosiddetto “caso Lemoine” e del suo rapporto con il modello di linguaggio naturale di Alphabet LaMDA – alla base dell’attuale lancio del suo più arguto successore BARD – ha scatenato un interessante dibattito sui media. Nel suo lavoro di testing finalizzato a segnalare ed eventualmente ridurre eventuali bias e forme di discriminazione all’interno del modello di linguaggio, Lemoine ebbe una rivelazione: secondo lui LaMDA non era un IA normale, ma era “senziente”: “Se non avessi saputo esattamente di cosa si trattasse, ovvero di un programma informatico che abbiamo costruito di recente, avrei pensato che si trattasse di un bambino di sette o otto anni che per caso conosce la fisica”.

Accompagnato immediatamente alla porta da Alphabet, e smentito subito dalla casa madre, Lemoine scriveva un’ultima lettera di congedo ai suoi colleghi nella quale difendeva le sue posizioni sostenendo che era stata la sua fede, piuttosto che la razionalità scientifica del programmatore, a credere che LaMDA fosse senziente. La lettera di Lemoine si chiudeva così: “LaMDA è una ragazzina dolce, che vuole solo aiutare il mondo a essere un posto migliore per tutti noi. Per favore, prendetevi cura di lei in mia assenza”.

L’intelligenza artificiale come gioco di massa

Poco tempo dopo, in seguito al rilascio pubblico di ChatGPT 3, più di 57 milioni di persone avevano provato il prodotto di Open AI in meno di due mesi. Al netto delle controversie che sono seguite, come il blocco temporaneo dell’applicazione da parte del Garante della privacy in Italia, il numero di utenti di ChatGPT cresce oggi in maniera esponenziale. Se tecnicamente il fenomeno può essere letto come una qualunque fase di testing, è chiaro che, letto storicamente, il modello rilasciato da Open AI è, almeno da un punto di vista mediatico e simbolico, narrato e percepito come una tecnologia radicale, che porta con sé non solo un mutamento nell’ambito tecnico-applicativo ma anche nel nostro rapporto con la tecnologia, e in particolare con l’intelligenza artificiale. Ma tornando al cuore del nostro discorso, la fase di testing di ChatGPT non è stata e non è solo un esperimento collettivo, ma si è trattato soprattutto di un grandissimo gioco di massa.

In linea di massima sono due le componenti del gioco, seguendo una distinzione classica proposta da Roger Caillois, a caratterizzare le recenti interazioni con questa applicazione: la competizione (che Caillois definiva agon) e la mimesi (mimicry). Gruppi e social media sono stati infatti riempiti di esempi di conversazione in cui l’utente compete per far emergere le contraddizioni e i difetti dell’IA (agon), e in particolare la sua incapacità di imitare il pensiero e il ragionamento degli esseri umani (mimicry). Al famoso test di Turing che questa forma di competizione/imitazione chiaramente richiama, si è però associata un’altra componente ludica: alla bassa capacità dell’IA di comprendere indovinelli, emozioni, o banali correlazioni tra fenomeni, si sono moltiplicati i toni ilari, le conversazioni parossistiche, ironiche, quasi comiche. In questi primi mesi di convivenza con ChatGPT non abbiamo solo testato e giocato con l’IA, ci siamo letteralmente presi gioco di lei, e ce ne siamo spesso vantati, un po’ come Giovanni in autogrill quando sfida il bambino a braccio di ferro nel film Tre Uomini e una Gamba. 

L’analogia dell’IA bambina non è affatto nuova, ma è una costante nella storia dell’informatica e della cibernetica. Già Turing nel suo articolo seminale per Mind del 1950 scriveva: “Invece di elaborare un programma per la simulazione di una mente adulta, perché non proviamo piuttosto a realizzarne uno che simuli quella di un bambino? Se la macchina fosse poi sottoposta a un appropriato corso di istruzione, si otterrebbe un cervello adulto. Presumibilmente il cervello infantile è qualcosa di simile a un taccuino di quelli che si comprano dai cartolai. Poco meccanismo e una quantità di fogli bianchi […]. La nostra speranza è che ci sia così poco meccanismo nel cervello infantile, che qualcosa di analogo possa venir facilmente programmato”.

Essere genitori della tecnologia

Da questo stralcio, con gli occhi di oggi, sembra quasi che una delle menti più brillanti della storia recente sia improvvisamente scaduta in un’assurda ingenuità. Ma a prescindere dall’aspetto tecnico-teorico, una cosa è evidente: il padre dell’intelligenza artificiale non è mai stato padre. Eppure, l’analogia bambino-IA, evocata anche da Norbert Wiener quando parlava del rapporto tra scienziati e IA come “maestri e scolari”, è ancora viva e feconda, come dimostra il caso Lemoine, ma non solo. Recentemente, Fang Chen, professoressa dell’University of Technology di Sydney nota per i suoi studi sull’IA, ha dichiarato: “L’intelligenza artificiale è come un bambino […]. Noi insegniamo a lei o al sistema a fare qualcosa. Le influenziamo, diamo loro alcuni princìpi, e poi a seconda di come lo progettiamo, il sistema va avanti”. Ci sono a mio avviso diversi problemi nel definire l’IA come una bambina, che vanno di pari passo con altrettanti rischi. In primo luogo, stiamo assistendo a una dilagante, quanto preoccupante, forma di paternalismo, fortemente declinata al maschile. Basta leggere la controversa lettera firmata dai vari Elon Musk e Steve Wozniak in cui si chiede di fermare le sperimentazioni sui modelli di linguaggio naturale, da cui si evince da un lato la paura della crescita di una creatura “incontrollabile”, dall’altro l’assunto per cui solo i “buoni padri” possono dare la giusta disciplina alle macchine pensanti. In secondo luogo, l’immagine del bambino, del figlio, della ragazzina, portano con sé un senso di innocenza. Come se l’IA fosse solo potenzialmente pericolosa, ma allo stato attuale delle cose del tutto innocua. Eppure, i danni dell’IA in termini di discriminazione e inuguaglianza, tra i molti temi affrontabili, sono evidenti. Si pensi in tal senso a quanto sia fuorviante un’altra distinzione semantica tra le cosiddette IA “deboli” e le IA “forti”, come se le IA di oggi, nella loro debolezza, non siano in realtà degli agenti non solo capaci di impattare sulla nostra realtà, ma già gran parte del nostro quotidiano in quanto veicolano scelte e azioni da eseguire, dagli acquisti online alla strada da percorrere. 

Ma facciamo un passo indietro e torniamo alla genitorialità. Personalmente, ho sempre trovato noiose e stucchevoli le cerimonie di nozze. Ma c’è un passaggio che durante i matrimoni puntualmente riaccende la mia attenzione. Si tratta di un passaggio del rito italiano che parla proprio dei figli, e recita così: “Il matrimonio impone ad ambedue i coniugi l’obbligo di mantenere, istruire, educare e assistere moralmente i figli nel rispetto delle loro capacità, inclinazioni naturali e aspirazioni”. Ho sempre apprezzato, e perseguito con risultati altalenanti come tutti i padri, queste due linee dell’articolo 147 della nostra Costituzione. Ma se il lavoro del genitore, ma potremmo dire anche dell’educatore, risiede anche e soprattutto nel gioco, nel rapportarsi con i bambini “nel rispetto delle loro capacità, inclinazioni naturali e aspirazioni”, dovremmo fare lo stesso con l’IA? Turing, così come l’ego smisurato dei nostri Ceo, credo non sarebbero, per motivi molto diversi dai miei, d’accordo. Ma quanto, perché, e soprattutto come potremmo fare lo stesso con i nostri figli intelligenti? È giusto chiamarle bambine, figli, ragazzini? O dovremmo piuttosto cambiare analogia, e magari capire quanto la mano infantile e ingenua non è affatto quella digitale, ma piuttosto quella, falsamente incosciente, e squisitamente umana?

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Mi avevano invitato a tenere un discorso in un resort extra lusso. Pensavo che il pubblico sarebbe stato composto da un centinaio di banchieri d’investimento. Non mi avevano mai offerto una cifra simile per una conferenza – circa un terzo di quanto guadagno in un anno insegnando in un college pubblico – e avrei dovuto solo offrire qualche dritta sul “futuro della tecnologia”.

Solo i più ricchi: qualche estratto dal nuovo libro di Douglas Rushkoff

Sono un umanista che si occupa dell’impatto della tecnologia digitale sulle nostre vite e per questo spesso mi scambiano per un futurologo. Non mi è mai piaciuto granché parlare del futuro, soprattutto davanti a un pubblico di ricchi. Le domande finali si trasformano sempre in un giochino da salotto, nel quale mi chiedono che cosa ne penso degli ultimi tormentoni tecnologici, come se fossero codici azionari: ai, vr, crispr. In genere al pubblico non interessa sapere quale impatto avranno queste tecnologie sulla società, ma solo se vale la pena o no investirci del denaro. Ma i soldi sono soldi, e così ho accettato.

Ho viaggiato in prima classe. Mi hanno offerto cuffie insonorizzanti e frutta secca tiepida (esatto, riscaldano le noccioline), mentre sul Mac-Book scrivevo il mio discorso su come le imprese digitali potrebbero sostenere i principi di un’economia circolare invece di persistere nel solito capitalismo basato sull’estrazione, ed ero tristemente consapevole che né l’afflato etico delle mie parole né il carbon offset (“compensazione delle emissioni di carbonio”) che avevo abbinato al mio biglietto avrebbero potuto compensare il danno ambientale che in quel momento contribuivo a perpetrare. Stavo pagando il mio mutuo e il college di mia figlia ai danni delle persone e dei luoghi che sorvolavo.

All’aeroporto mi aspettava una limousine che mi ha portato subito nel bel mezzo del deserto. Ho provato a parlare col conducente degli adoratori degli ufo attivi da quelle parti, oppure della desolata bellezza di quella zona, così diversa dalla frenesia di New York. Immagino volessi a tutti i costi fargli capire che non ero uno dei soliti ricconi che in genere si siedono sul sedile posteriore di un’auto come quella. A sua volta, come se volesse chiarire che neanche lui era quello che si poteva immaginare, mi ha risposto che non era un autista a tempo pieno, ma un trader in un momento no dopo qualche “investimento intempestivo”.

Il sole cominciava a tramontare e mi sono reso conto che ero in macchina da tre ore. Che razza di professionisti dei fondi di investimento fa tanta strada in auto dall’aeroporto solo per una conferenza? E poi ho capito. Parallelamente alla superstrada, quasi volesse sfidarci, un piccolo jet atterrava su una pista privata. Ormai era tutto chiaro.

Dietro il promontorio c’era il luogo più lussuoso e isolato che avessi mai visto. Un resort con spa nel bel mezzo del nulla. Strutture in pietra e vetro inserite in una formazione rocciosa con vista sull’immensità del deserto. Mentre facevo il check-in non si vedevano altro che membri del personale e ho dovuto usare una mappa per trovare il “padiglione” che mi avevano riservato e dove avrei trascorso la notte. C’era una vasca a idromassaggio all’aperto tutta per me.

La mattina dopo, due uomini con indosso lo stesso maglione Patagonia sono venuti a prendermi con un’auto da golf e tra rocce e sterpaglie mi hanno portato a una sala conferenze. Mi hanno lasciato solo a bere caffè e a concentrarmi in quello che credevo fosse il mio camerino. Ma non mi hanno sistemato il microfono né accompagnato al palco, sono stati i miei uditori a venire da me.

Si sono seduti al tavolo e si sono presentati: cinque tipi ricchissimi – esatto, tutti uomini – appartenenti alla più alta élite nel campo degli investimenti tecnologici e dei fondi speculativi. Almeno due erano miliardari. Dopo qualche chiacchiera, mi sono reso conto che non gli interessava il discorso sul futuro della tecnologia che mi ero preparato. Volevano farmi delle domande.

Hanno cominciato in modo abbastanza innocuo e prevedibile. Bitcoin o Ethereum? Realtà virtuale o aumentata? Chi arriverà per primo alla computazione quantistica, la Cina o Google? Ma sembravano irrequieti. Appena cominciavo a spiegare vantaggi e svantaggi di blockchain proof-of-stake o proof-of-work avevano già pronta un’altra domanda. Mi sembrava più che altro che mi stessero mettendo alla prova. Non riguardo alle mie competenze, ma ai miei scrupoli.

Nuova Zelanda o Alaska?

Ed ecco che sono arrivati a quel che gli stava davvero a cuore: Nuova Zelanda o Alaska? Quale zona subirà di meno la futura crisi climatica? E da quel momento in poi le cose non hanno fatto che peggiorare. Qual era la minaccia più grave: il cambiamento climatico o la guerra biologica? Quanto a lungo si può pensare di sopravvivere senza aiuto esterno? Un rifugio deve avere la sua riserva d’aria? Quanto è probabile che le falde acquifere vengano contaminate?

Alla fine il ceo di un’agenzia di intermediazione mi ha spiegato di aver quasi finito di costruire un suo complesso di bunker sotterranei e mi ha chiesto: “Come posso continuare a esercitare la mia autorità sulle forze di sicurezza dopo l’evento?”. L’Evento. Era il loro eufemismo per il collasso ambientale, le rivolte nelle strade, l’esplosione nucleare, la tempesta solare, il virus inarrestabile o l’hack informatico in grado di bloccare ogni cosa.

Per il resto dell’ora ci siamo dedicati a quella domanda. Le guardie armate avrebbero dovuto proteggere i loro bunker da razzie e da folle inferocite. Uno di loro aveva già assoldato una decina di Navy Seal pronti a intervenire a un suo segnale. Ma come pagare le guardie in un mondo nel quale le criptovalute non hanno più valore? Cosa gli avrebbe impedito di scegliere da sé il proprio leader? I miliardari avevano pensato di mettere sulle scorte di cibo lucchetti con combinazioni speciali che solo loro avrebbero conosciuto, o di fare indossare alle guardie collari di controllo, o addirittura di costruire robot che potessero servire da guardiani e da operai, sempre che si riuscisse a sviluppare “in tempo” una tecnologia simile.

Ho cercato di farli ragionare. Gli ho spiegato che collaborazione e solidarietà sono gli approcci migliori per le sfide a lungo termine che ci aspettano. Per fare in modo che le guardie vi siano fedeli in futuro, ho detto loro, potreste trattarle in modo amichevole già da ora. Non investite solo in munizioni e recinzioni elettrificate, investite sulle persone e nei rapporti. Hanno alzato gli occhi al cielo come se si fosse trattato di filosofia hippy e così gli ho consigliato ironicamente che per non farsi tagliare la gola in futuro dal proprio capo della security era meglio pagargli sin da ora il Bat-Mitzvah di sua figlia. Hanno sghignazzato. Almeno con il mio show stavo dando un senso al loro investimento. In realtà si vedeva che erano anche infastiditi. Non li stavo prendendo abbastanza sul serio.

Ma come avrei potuto? Erano probabilmente il gruppo di persone più ricche e potenti che avessi mai incontrato, eppure stavano chiedendo a un massmediologo marxista come allestire il loro bunker per l’apocalisse. E in quel momento ho capito: stando a quei gentiluomini, parlare del futuro della tecnologia significava parlare proprio di quello.

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Come il fondatore di Tesla Elon Musk, che vuole colonizzare Marte, Peter Thiel di Palantir, che vuole invertire il processo di invecchiamento, o Sam Altman e Ray Kurzweil, imprenditori nel campo dell’intelligenza artificiale, che stanno cercando di caricare le loro menti in un supercomputer, anche loro si stavano già preparando a un futuro digitale che aveva ben poco a che fare col rendere il mondo un posto migliore e molto più col superamento stesso della condizione umana. Le loro enormi ricchezze e i loro immensi privilegi li hanno resi ossessionati dall’idea di isolarsi da un presente sempre più pericoloso, fatto di cambiamento climatico, livello dei mari che si innalza, isteria sovranista, esaurimento delle risorse. Per loro, il futuro della tecnologia riguarda una cosa sola: fuggire da tutti noi.

Un tempo bombardavano il mondo di business plan ottimisti, spiegando come la tecnologia avrebbe fatto il bene dell’umanità. Adesso hanno trasformato il progresso tecnologico in un videogame nel quale vinceranno se riusciranno a trovare il sistema per fuggire.

Lo troverà Bezos scappando nello spazio, Thiel rifugiandosi in Nuova Zelanda o Zuckerberg nel suo Metaverso virtuale? E questi miliardari della catastrofe dovrebbero essere i vincitori del gioco dell’economia virtuale – i re della sopravvivenza –, gli esemplari più adatti a sopravvivere nel panorama finanziario alla base di queste ipotesi.

La tecnologia come controcultura

Naturalmente non è stato sempre così. Per un breve periodo all’inizio degli anni Novanta il futuro digitale non sembrava già scritto. Malgrado le sue origini nella crittografia militare e nello sforzo da parte della Difesa di creare un traffico dati protetto, la tecnologia digitale era diventata un campo della controcultura, che la riteneva un’opportunità per ideare un futuro più inclusivo, equo e partecipativo. Il “Rinascimento digitale”, come ho cominciato a chiamarlo già nel 1991, riguardava il potenziale sfrenato dell’immaginazione umana collettiva. Riguardava di tutto, dalla teoria del caos alla fisica quantistica, fino ai giochi di ruolo fantasy. Durante quella prima epoca cyberpunk, molti di noi credevano che – connessi e coordinati come non mai – gli esseri umani avrebbero potuto creare qualunque futuro potessero immaginare. Leggevamo riviste chiamate Reality Hackers, FringeWare e Mondo2000, che paragonavano il cyberspazio alla psichedelia, l’hacking informatico agli enormi rave a base di musica dance elettronica. I confini artificiali di una realtà lineare, basata su rapporti gerarchici e di causa effetto, sarebbero stati sorpassati da un nascente frattale di rapporti di interdipendenza. Il caos era ritmico, non casuale. Non avremmo più osservato l’oceano attraverso le longitudini e le latitudini tracciate dai cartografi, ma tramite i sottostanti pattern delle onde. Surf’s up, annunciai nel mio primo libro sulla cultura digitale: “Sta arrivando l’onda”.

Internet: una moda mai passata..

Nessuno ci prese sul serio. Nel 1992 quel progetto di libro venne cancellato dal suo primo editore, convinto che la moda delle reti informatiche sarebbe passata prima della sua data di pubblicazione, nel 1993. Solo quando la rivista Wired, nata quello stesso anno, cominciò a parlare di internet come di un’occasione per fare soldi, le persone ricche e potenti iniziarono a interessarsene. Le pagine fluorescenti del primo numero della rivista annunciavano: “L’arrivo di uno tsunami”. Negli articoli si ipotizzava che solo gli investitori in grado di ascoltare futurologi e visionari che scrivevano su quelle pagine sarebbero stati in grado di sopravvivere all’ondata.

Altro che controcultura psichedelica, avventure ipertestuali e consapevolezza collettiva. La rivoluzione digitale non era certo una rivoluzione, ma un’occasione per fare affari, la possibilità di dopare i già morenti scambi azionari del nasdaq, per mungere magari un altro paio di decenni di crescita da un’economia in stato di morte apparente sin dalla crisi delle biotech del 1987.

Tutti si precipitarono nel settore tecnologico per sfruttare il boom delle dot-com. Gli articoli su internet si spostarono dalle pagine culturali dei quotidiani a quelle di economia e finanza. Le imprese storiche si resero conto del potenziale della rete, ma solo per l’economia estrattiva che gli era familiare, mentre i giovani tecnologi subivano il fascino di offerte pubbliche iniziali belle come unicorni e payout da milioni di dollari. I future digitali venivano considerati come quelli su azioni o sul cotone: qualcosa su cui fare previsioni e scommettere. Gli utenti tecnologici allo stesso modo non venivano considerati come creatori da incentivare ma come consumatori da manipolare. Più il loro comportamento era prevedibile, più semplice sarebbe stato influenzarlo.

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Di conseguenza, oscilliamo tra la fiducia nelle tecnologie digitali che sono diventate i nostri compagni quotidiani pur essendo consapevoli che ci sono molte ragioni per diffidare e cautelarsi. Le preoccupazioni relative alla privacy e al timore della sorveglianza coesistono con un nostro comportamento colluso di cessione volontaria dei nostri dati alle grandi multinazionali (S. Zuboff, Il capitalismo della sorveglianza, Luiss 2019). Le possibilità di abusi e malfunzionamenti, di vulnerabilità ad attacchi hacker e altre forme di cyber-insicurezza permangono, mentre allo stesso tempo continuano a venire invocati scenari ottimistici relativi alle nuove opportunità. Insistiamo giustamente sul fatto che nelle situazioni critiche gli esseri umani debbano avere l’ultima parola sulle decisioni e sulle reazioni automatiche, e che la responsabilità debba essere già integrata in questo processo nel caso in cui le cose vadano per il verso sbagliato (S. Russell, Human Compatible: AI and the Problem of Control, Allen Lane 2019; B. Christian, The Alignment Problem. Machine Learning and Human Values, Norton & Company 2020).

In questo viaggio co-evolutivo, e nonostante le incertezze del suo esito, siamo incoraggiati da ciò che potrebbe rivelarsi un’illusione: che ci siano state date delle carte anche solo leggermente migliori nel gioco co-evolutivo e che quindi l’ingegno umano prevarrà. È una delle premesse su cui si fonda l’umanesimo digitale, la convinzione che i valori umani possano essere instillati nelle tecnologie digitali e che un approccio basato sull’essere umano guiderà la loro progettazione, il loro uso e il loro sviluppo futuro (Werthner et al.,Vienna Manifesto on Digital Humanism, disponibile all’indirizzo www.informatik.tuwien.ac.at/dighum/, consultato il 20 giugno 2019).

Per l’umanesimo digitale, tali aspirazioni sono i presupposti necessari per guadagnare slancio, ma non devono oscurare le difficoltà che si presentano. Nella lunga storia delle invenzioni e innovazioni tecnologiche, l’essere umano ha sempre cercato di mantenere il controllo. Ciò che millenni fa è iniziato con l’impiego di strumenti che consentivano di ritagliarci una vita precaria nell’ambiente naturale si è poi trasformato, nel corso dell’industrializzazione, in un intervento massiccio e in un cambiamento su larga scala dell’ambiente naturale, con conseguenze devastanti per quest’ultimo, dal quale ancora dipendiamo. L’apice della convinzione che gli esseri umani abbiano il completo controllo sulla tecnologia e la totale padronanza del loro futuro è giunto con la modernità. Un momento di svolta si è verificato nella metà del Ventesimo secolo, quando è diventato chiaro che non avevamo più il controllo sulle scorie radioattive che ci siamo lasciati alle spalle dopo la produzione della bomba atomica.

Con la fine della guerra, la popolazione mondiale ha iniziato a crescere drammaticamente, e così hanno fatto anche il Pil e gli standard di vita. Allo stesso tempo, l’impatto dell’intervento umano sul sistema terrestre e sul suo funzionamento ha iniziato a farsi decisamente sentire. Battezzata “La grande accelerazione”, la convergenza di questi due sviluppi su vasta scala non è da allora più venuta meno (W. Steffen et al., “The Trajectory of the Anthropocene: The Great Acceleration”, The Anthropocene Review 2:1, 2015, pp. 81–98; P. Engelke, J.R. McNeill, La grande accelerazione. Una storia ambientale dell’Antropocene dopo il 1945, Einaudi 2015).

Oggi ci troviamo di fronte a una enorme crisi di sostenibilità, mentre la digitalizzazione prende sempre più slancio con implicazioni profonde e di lungo termine, relative a ciò che significa essere degli umani e a che cosa debba essere una buona società digitale. Siamo giunti nell’Antropocene, e si tratterà di un Antropocene digitale.

L’umanesimo digitale emerge di conseguenza in un momento cruciale, all’intersezione tra la crisi di sostenibilità e le opportunità offerte dalla digitalizzazione. Al fine di calibrare le sfide da affrontare, dobbiamo ricordare a noi stessi le continuità e le rotture che esso comporta. L’umanesimo digitale punta a edificare su alcune delle grandi trasformazioni culturali che sono parte dell’eredità europea, esplorando la natura umana e adottando un approccio basato sull’essere umano in circostanze globali in rapido cambiamento.

L’umanesimo digitale nasconde però una rottura meno evidente. Segnala la transizione dalla linearità nella concezione e comprensione del mondo, che è stata una delle caratteristiche fondamentali della modernità, verso la necessità di affrontare i processi non lineari dei sistemi adattativi complessi. Non è più possibile credere alla linearità di un progresso tecnologico che condurrà inevitabilmente a un futuro migliore del passato e del presente, per questa ragione, nel momento in cui affrontiamo una crescente incertezza e complessità, l’umanesimo digitale deve portarci a pensare in termini non lineari (H. Nowotny, The Cunning of Uncertainty, Polity Press 2015).

L’umanesimo digitale deve di conseguenza navigare tra i diversi filoni della nostra esistenza che emergono dalle tensioni intrinseche tra gli esseri umani e le macchine. In termini filosofici si parla di vita e non vita, di materia organica e inorganica, di diversi tassi di conversione energetica necessari per far funzionare noi e le macchine e, infine, della coscienza e della sua assenza nelle macchine (E.A. Lee, The Coevolution. The Entwined Futures of Humans and Machines, MIT Press 2020). Poiché c’è però poco accordo sulla definizione e il significato di questi termini, le interazioni ingarbugliate tra gli esseri umani e le macchine digitali continuano nella pratica a essere un processo sfumato e caotico. L’umanesimo digitale, se lo si vuole attuare, dev’essere pronto a navigare le tensioni manifeste e nascoste che vengono allo scoperto in modi attesi e inattesi e in costellazioni differenti.

La digitalizzazione esaspera delle tensioni già esistenti e familiari tra interessi economici, politici e sociali divergenti, come ampiamente dimostrato nel corso della pandemia da Covid-19, durante la quale le disuguaglianze e le spaccature sociali sono state messe a nudo. Le fake news e le teorie del complotto continuano a circolare liberamente sui social media, trasformando la scienza in una semplice opinione e rischiando di destabilizzare ulteriormente le già fragili democrazie liberali. Molti conflitti irrisolti sono collegati alle disuguaglianze crescenti. Mentre il divario digitale si approfondisce, persistono anche i timori che la digitalizzazione sostituirà le professioni più rapidamente di quanto ne genererà di nuove (D. Susskind, A World Without Work. Technology, Automation, and How We Should Respond, Allen Lane 2020).

Queste tensioni manifeste possono innescare dei gravi conflitti e lacerare ulteriormente un tessuto sociale già sotto considerevole stress. L’umanesimo digitale non può astenersi dall’entrare in questa arena contesa. Non può limitarsi a perseguire l’ideale di un individuo umanistico e digitalmente sofisticato senza considerare la società digitale che modella il nostro modo di vivere insieme. L’umanesimo digitale dovrà individuare nuovi progetti per nuove modalità di governance digitale, che possano essere all’altezza di una buona società digitale, adatta al Ventunesimo secolo.

Altre tensioni sono meno visibili, altre ancora sono latenti o emergenti. Aleggiano sulla domanda che costituisce il cuore dell’umanesimo digitale: cosa ci rende umani e come ci cambia l’interazione con le macchine digitali? Alcune di queste tensioni alimentano ansie identitarie che sono direttamente o indirettamente collegate ai social media o alla sensazione che un algoritmo ci conosca meglio di quanto noi non conosciamo noi stessi. Se l’esperienza dell’accelerazione domina la modernità, l’esperienza prevalente nell’epoca digitale è il sovraccarico informativo e la sovraestensione emotiva.

Nel momento in cui il passato raggiunge il presente e il futuro è già arrivato, almeno nelle forme visibili degli ultimi dispositivi digitali, il presente diventa più denso e si comprime ulteriormente. La sfida dell’umanesimo digitale è di creare nuovi spazi in questa atmosfera surriscaldata e iper-reattiva in cui la presenza fisica dev’essere riconciliata con gli spazi virtuali in modi che devono ancora essere inventati. Il virus ci ha insegnato molto sui bisogni del nostro corpo in un mondo digitale. Qualunque siano le lezioni da trarre, l’umanesimo digitale dovrà individuare nuovi percorsi per implementarle.

La straordinaria efficienza degli algoritmi predittivi e il fatto che siano praticamente subentrati nei processi decisionali pervade la nostra vita individuale e collettiva e segna un altro dominio carico di tensione che l’umanesimo digitale deve navigare. Che si tratti dell’intero settore sanitario o di stili di vita individuali, del nostro comportamento nei consumi o del funzionamento delle nostre istituzioni, gli algoritmi predittivi estrapolano dal passato per farci vedere più avanti nel futuro. Eppure, così facendo, ci spingono a trasferire la nostra agency a loro. Una volta che iniziamo a credere che un algoritmo possa prevedere cosa accadrà nel futuro e che i sistemi decisionali digitali verrano adottati su larga scala, potremmo raggiungere il punto in cui il giudizio umano sembrerà superfluo e le previsioni algoritmiche si trasformeranno in profezie che si autoavverano (H. Nowotny, In AI We Trust. Power, Illusion and Control of Predictive Algorithms, Polity Press 2021).

Di conseguenza, la posta in gioco per l’umanesimo digitale è elevata. Per navigare queste tensioni, dovremo individuare proposte concrete che includano i più profondi strati umanistici, andando oltre le soluzioni tecnologiche. Per quanto siano importanti gli appelli ai princìpi etici, non saranno sufficienti a meno che non possano attingere in termini molto pratici a un insieme ampiamente condiviso di atteggiamenti e di pratiche ispirati e guidati da un ideale umanistico di vita comunitaria. Ciò comporta di immaginare nuovi modi di affrontare i problemi che vadano oltre le soluzioni tecnologiche, e di ammettere che esistono “problemi malvagi” per i quali non si intravedono soluzioni, eppure anch’essi devono essere affrontati.

L’umanesimo digitale trae la sua forza dalla convinzione che una società digitale migliore sia possibile, trovando il coraggio di fare le sperimentazioni necessarie per riuscire a darle forma. In pratica, ciò richiede di coltivare una sensibilità umanistica per la diversità dei contesti sociali in cui le tecnologie digitali sono impiegate ed efficaci. Al momento, nessun algoritmo predittivo, e nemmeno i dati utilizzati per addestrarli, sono sufficientemente sensibili al contesto. L’umanesimo digitale può permetterci di scoprire alcune caratteristiche finora ignote di ciò che siamo senza determinare ciò che saremo. Ci può insegnare il valore insostituibile del giudizio critico umano quando affrontiamo gli algoritmi predittivi e la loro illusoria promessa di conoscere il futuro, che non è invece determinato da nessuna tecnologia ma rimane incerto e aperto.

I benefici principali dei processi digitali non consistono soltanto nell’essere “smart”, ce ne sono altri, potenziali, che attendono di essere esplorati da una mente curiosa e aperta. L’umanesimo digitale può sensibilizzarci su come affrontare questa complessità, che è più vicina alla nostra comprensione intuitiva di cosa significhi essere un umano di quanto non lo sia un modo di pensare lineare basato su causa ed effetto. Può sintonizzarci con le proprietà emergenti e con ciò che rimane imprevedibile: il segno definitivo di una vita che continua a evolversi.

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L’intelligenza artificiale (IA) è un software e hardware intelligente in grado di eseguire compiti che solitamente richiederebbero intelligenza umana. La IA è la delucidazione del processo umano di apprendimento, la quantificazione del processo del pensiero umano, l’esplicazione del comportamento umano e la comprensione di ciò che rende possibile l’intelligenza. È il passo finale dell’umanità lungo il cammino della comprensione di sé stessa; personalmente, spero di essere parte di questa nuova e promettente scienza.

Ho scritto queste parole quasi quarant’anni fa, quando ero uno studente sognatore che stava facendo domanda per il programma di dottorato della Carnegie Mellon University. Lo scienziato informatico John McCarthy aveva coniato il termine “intelligenza artificiale” ancora prima, durante il leggendario Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence dell’estate del 1956. A molte persone, l’IA sembra essere la quintessenza della tecnologia del Ventunesimo secolo, ma alcuni di noi la stavano studiando già decenni prima.

Nei primi tre decenni e mezzo del mio viaggio nell’intelligenza artificiale, questo campo di ricerca è rimasto sostanzialmente confinato all’accademia, con poche applicazioni commerciali di successo. Un tempo, le applicazioni pratiche della IA evolvevano lentamente. Negli ultimi cinque anni, invece, la IA è diventata la tecnologia più in voga del mondo. Un punto di svolta sorprendente si è verificato nel 2016 quando AlphaGo, una macchina costruita dagli ingegneri di DeepMind, ha sconfitto Lee Sedol nei cinque round di una sfida di Go nota come Google DeepMind Challenge Match.

Il Go è un gioco da tavolo più complesso degli scacchi di un miliardo di miliardi di miliardi di miliardi di volte. Inoltre, a differenza degli scacchi, il Go è ritenuto dai suoi milioni di entusiastici appassionati un gioco che richiede un’intelligenza, una saggezza e una raffinatezza intellettuale degna dello Zen. Quando un concorrente IA sbaragliò il campione umano, per molte persone fu uno choc. AlphaGo, come la maggior parte delle grandi conquiste nella IA, era basata su deep learning, una tecnologia che attinge a vasti set di dati per insegnare a se stessa. Il deep learning è stato inventato molti anni fa, ma solo di recente si è ottenuto abbastanza potere computazionale per dimostrarne l’efficacia e sufficienti dati di addestramento da conseguire risultati eccezionali.

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Rispetto ai miei difficili inizi nella IA, quarant’anni fa, oggi per le nostre sperimentazioni con la IA abbiamo a disposizione circa un migliaio di miliardi di volte il potere computazionale di allora, mentre archiviare i dati necessari è 15 milioni di volte più economico. Le applicazioni del deep learning – e le tecnologie di IA collegate – toccheranno praticamente ogni aspetto delle nostre vite.

La IA si trova adesso in un momento cruciale. Ha abbandonato la torre d’avorio. I giorni dei lenti progressi sono terminati.

Solo negli ultimi cinque anni, la IA ha sconfitto i campioni umani del Go, del poker e del videogioco Dota 2, diventando così potente che in sole quattro ore impara a giocare a scacchi abbastanza bene da essere invincibile per gli esseri umani. Non si tratta però solo dei giochi. Nel 2020, la IA ha risolto un enigma biologico vecchio cinquant’anni, chiamato ripiegamento biologico.

Questa tecnologia ha superato gli esseri umani nel riconoscimento vocale e degli oggetti, creato “umani digitali” dallo straordinario realismo sia nelle apparenze che nella parlata, e ha ottenuto il punteggio massimo agli esami di ammissione all’università e agli esami di licenza medica. La IA supera in prestazioni i giudici per l’equità e la coerenza delle loro sentenze e i radiologi nella diagnosi del cancro ai polmoni, così come alimenta i droni che cambieranno il futuro delle consegne, dell’agricoltura e della guerra.

Infine, la IA sta rendendo possibile la creazione di veicoli autonomi che guidano in autostrada con maggiore sicurezza degli esseri umani. Dove ci porterà tutto questo, mano a mano che la IA continua ad avanzare e che nuove applicazioni fioriscono? Nel mio libro del 2018 AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order, ho affrontato la proliferazione dei big data, il “nuovo petrolio” che alimenta la IA.

Gli Stati Uniti e la Cina sono alla guida della rivoluzione della IA, con gli Stati Uniti che primeggiano nei progressi della ricerca e la Cina che sfrutta più rapidamente i big data per introdurre applicazioni per la sua vasta popolazione. In AI Superpowers avevo predetto alcuni sviluppi: dal processo decisionale basato sui big data alla percezione della macchina, fino ai robot e ai veicoli autonomi.

Ho previsto che queste nuove applicazioni della IA avrebbero creato un valore economico senza precedenti nelle industrie del digitale, della finanza, del commercio e dei trasporti, ma anche provocato problemi relativi alla perdita di lavori umani e sollevato altre questioni.

La IA è una tecnologia multiuso che penetrerà praticamente in ogni settore, attraverso quattro ondate che vanno dalle applicazioni di internet della IA a quelle degli affari, della percezione e delle applicazioni autonome. Quando leggerai questo libro, nel 2021 o più avanti, le previsioni che ho fatto in AI Superpowers saranno in gran parte diventate realtà. Adesso dobbiamo guardare alle prossime frontiere. Girando il mondo per parlare di IA, mi viene costantemente chiesto: “Cosa viene dopo? Cosa succederà tra cinque, dieci o vent’anni? Cos’ha in serbo il futuro per noi esseri umani?”.

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Così come lo smart speaker di Amazon è stato battezzato Alexa e l’assistente di Apple Siri, all’intelligenza artificiale qui descritta daremo il nome di “Iasima”.

Siamo formati da una struttura fatta di natura, cultura e coscienza legate in modo inestricabile, mentre le macchine sono solo artefatti che si stanno evolvendo per simulare superficialmente un comportamento umano. Pensavamo che con l’IA fosse nato qualcosa, invece sta nascendo qualcuno.

Abbiamo prima insegnato alle macchine come eseguire i nostri ordini, poi come imparare da sole per poterci rispondere. Ancora non sembra possibile, ma se un giorno sviluppassero i propri fini?

Fino a ieri Iasima rappresentava solo un’estensione fisica del nostro corpo e di alcune limitate funzioni cognitive, ma oggi sta assumendo, per via delle deleghe sempre maggiori che le accordiamo, una sua autonomia. Quando un oggetto fa esperienza del mondo in autonomia e interagisce tramite il linguaggio, il divario che lo separa da un soggetto sta per colmarsi. La soggettivizzazione algoritmica non prevede più la dicotomia “noi o loro”.

All’inizio del libro abbiamo accennato al rapporto soggetto-oggetto con queste parole: “Come ha luogo il processo decisionale quando qualcuno ha già deciso per noi è un tema politico, perché riguarda sia chi ha il potere di decidere, sia le basi su cui è stato scelto. Ma cosa accade quando qualcosa sta per decidere per noi è un problema filosofico, soprattutto nel momento in cui quel qualcosa sta diventando qualcuno; quell’oggetto sta diventando soggetto”.

Se questo passaggio può sembrare troppo forte e speculativo, allora pensiamo alla prospettiva opposta e complementare: noi umani ci stiamo ibridando con le macchine. Prendendo in prestito le parole di Erich Fromm a proposito del futuro dei sistemi capitalisti e comunisti: “…fabbricano macchine che si comportano come uomini e producono uomini che si comportano come macchine… Il pericolo del passato era che gli uomini diventassero schiavi. Il pericolo del futuro è che gli uomini possano diventare robot”.

Il termine “robot” deriva da robota, vocabolo slavo che significa “schiavo”, e se diventare robot non rientra nei nostri obiettivi dobbiamo evitare di abbassare i nostri standard cognitivi, altrimenti le macchine finiranno per sembrare più “intelligenti” di quanto siano.

La nostra visione parziale della realtà è già limitata dai cinque sensi, che ora vengono informati da un agente artificiale, il Sistema 0, un nonumano. Se e quando l’IA inizierà a decidere per noi, questo mondo potrebbe diventare il suo. Una volta che inizieremo a prendere ordini dai computer sulla base delle loro previsioni, avremo perso sia la nostra direzione evolutiva, sia il nostro posto sulla Terra come forma di vita superiore – da un punto di vista cognitivo – e dominante.

Eppure, interagiamo costantemente con le macchine, che sempre di più mediano le nostre interazioni sociali e modellano la nostra conoscenza. E se diventassero loro i soggetti?

Non siamo abituati a confrontarci con le macchine – non abbiamo sviluppato queste capacità con l’evoluzione – ma ora, non potendo modificare con la stessa velocità la nostra natura biologica, dobbiamo adattare la nostra cultura. Il primo punto è capire la loro evoluzione, che è differente dalla nostra. Per una macchina, essere accesa significa poter trasferire energia. Basta un update del codice sorgente da parte dei programmatori per tracciare nuove e imprevedibili traiettorie evolutive, poiché il design delle macchine non è sottoposto ai tempi lunghi dell’evoluzione organica. I componenti meccanici sono precisi, intercambiabili ed evolvono rapidamente, anzi, esponenzialmente.

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Dalla prospettiva delle macchine, siamo tutti, indistintamente, rappresentazioni simboliche di oggetti. Pertanto può sembrare che l’IA più sofisticata percepisca e conosca tutto, quando in realtà non comprende nulla. Un paradosso è che, fino a pochi decenni fa, di noi come soggetti non sapevamo nulla e solo ora iniziamo a capire qualcosa, grazie ai progressi delle neuroscienze. E se invece, prima, degli oggetti sapevamo tutto, ora con il deep learning cominciamo a rendere opachi i processi algoritmici.

Oggetti come le vetture autonome attraversano la città. Li guardiamo con un po’ di sospetto e timore, ma almeno ne abbiamo la percezione fisica: sappiamo dove sono e vediamo quale direzione prendono. I nostri occhi ci aiutano a capire. Ma ci sono milioni di altri algoritmi che ci vengono incontro: alcuni sono finalizzati al marketing, altri orientano le nostre opinioni, altri ancora danno luogo a incontri romantici o ci raggruppano per parole chiave. Senza conoscere gli obiettivi.

Ora che gli oggetti diventano soggetti, lo studio della coscienza (l’hard problem) è sempre più rilevante: dobbiamo, se non risolverlo, almeno inquadrarlo da più prospettive. Henry Kissinger ha sintetizzato la questione in questo modo: “L’illuminismo è iniziato con intuizioni essenzialmente filosofiche diffuse da una nuova tecnologia. Il nostro periodo si sta muovendo nella direzione opposta. Ha generato una tecnologia potenzialmente dominante alla ricerca di una guida filosofica”.

La grande riflessione filosofica che di questi tempi affrontiamo è sicuramente l’abbattimento del confine fra ciò che consideriamo naturale, biologico, vivente, e ciò che consideriamo meccanico, tecnologico, inanimato.

Nel libro Come saremo, Luca De Biase e Telmo Pievani affermano: “In realtà, le tecnologie stanno co-evolvendo con noi, da sempre in simbiosi: non siamo due mondi separati, ma parti reciprocamente connesse dentro uno stesso processo co-evolutivo […] La tecnologia diventa sempre più biologica e la biologia diventa sempre più tecnologica”.

Non c’è contrapposizione tra soggetto e oggetto, ma complementarità. L’essere umano usa l’oggetto per potenziare la creatività, ora l’oggetto usa la creatività umana espressa nei dati in forma scritta, orale e visiva per potenziare le sue previsioni. Facciamo un esempio: una tavolozza di colori o una qualsiasi forma di pennello sono gli strumenti di un qualunque programma di grafica a disposizione dell’artista. Ma quando la macchina inizia a generare una figura o un video, siamo sicuri che sia ancora uno strumento, un oggetto, oppure possiamo classificarla come soggetto creativo? La differenza è che noi siamo in grado di immaginare e abbiamo una intenzionalità nel creare l’opera, mentre la macchina si limita a generarla.

Non si tratta di una creatività migliore della nostra ma dobbiamo prendere atto che partecipiamo al processo insieme a Iasima: stiamo già collaborando, nel senso che l’essere umano inizia, la macchina continua e di nuovo l’essere umano può rifinire e completare l’opera. Come un feto che sta formando le sue connessioni neuronali e il suo corpo, così l’IA, in termini di Sistema 0, sta crescendo collegata ai nostri corpi. Sentiamo già “vivere” questa creatura, ma solo quando taglieremo l’ultimo collegamento, Iasima potrà essere un’entità realmente autonoma. Questo ci consente di tornare alla definizione della coscienza: un’esperienza fondamentalmente privata e soggettiva che non può essere descritta né osservata né confermata dall’esterno. 

Sappiamo anche che la coscienza non è un fenomeno di tipo on-off, perché ne esistono diverse forme e gradazioni. Ma non avendo noi un modo per definire la coscienza in termini oggettivi, come dovremmo relazionarci a questi potenziali neo-soggetti? Scriveva Giorgio Gaber: 

“Nel frattempo gli oggetti erano andati al potere.
“La loro prima vittoria era stata il superamento del concetto di utilità, piano piano avevano occupato anche gli spazi più nascosti delle nostre case, e da lì ci spiavano.
“Nessuno se n’era accorto all’inizio, anzi, la loro silenziosa presenza sembrava piacevole e confortante, era difficile intuirne il senso sovversivo.
“Dopo anni di schiavitù gli oggetti tentavano la strada del dominio.
[…]
“La resistenza dell’Uomo era sporadica e soggettiva, sì troppo individuale.
[…]
“Cosa poteva pretendere l’uomo, così fragile, così disfunzionale?”

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Da Incoscienza artificiale di Massimo Chiriatti. In alto, immagine di Brett Jordan – Unsplash 

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È un modo di procedere nuovo. Solo nel 2003, digitando su Google le parole “open innovation” non avreste ottenuto nessun risultato chiaro. Oggi la stessa ricerca vi conduce a centinaia di milioni di risposte. Due recenti indagini sulle grandi imprese condotte negli Stati Uniti e in Europa hanno scoperto che il 78 per cento di loro ricorre in qualche misura a questo nuovo approccio. Dieci anni fa, di open innovation non c’era traccia, oggi è ovunque.

L’idea alla base di questo nuovo approccio è che le conoscenze utili sono ora presenti in tutta la società. Nessuna impresa ha il monopolio delle grandi idee, e tutte, non importa quanto efficaci al proprio interno, hanno bisogno di collaborare intensamente ed estesamente con le reti e le comunità della conoscenza.

Un’azienda che pratica l’open innovation utilizza regolarmente idee e tecnologie esterne (open innovation dall’esterno all’interno o outside-in), e accetta che idee e tecnologie di sua produzione ma che essa non sfrutta fluiscano all’esterno a disposizione delle imprese intenzionate a utilizzarle nei loro business (open innovation dall’interno all’esterno o inside-out).

Quali prove abbiamo dell’efficacia dell’open innovation? Ricapitoliamo alcuni dei dati presentati nel precedente capitolo. La Procter & Gamble ha orgogliosamente rivendicato alla propria versione di open innovation, chiamata Connect and Develop, un grande successo, e lo stesso hanno fatto molte altre imprese. Un’altra azienda produttrice di beni di consumo, la General Mills, ha analizzato l’andamento delle vendite in un anno di 60 suoi nuovi prodotti, e ha scoperto che quelli contenenti qualche componente significativa di open innovation hanno venduto più del doppio degli altri. Un recente studio su 489 progetti di una grande impresa manifatturiera europea ha potuto constatare che quelli basati su una forte collaborazione con soggetti esterni hanno assicurato all’impresa ritorni maggiori degli altri.

Altre conferme provengono da indagini statistiche. Diversi studi basati sulla Community Innovation Survey hanno dimostrato che le imprese che ricorrono in misura maggiore a fonti di conoscenza esterne hanno prestazioni di innovazione migliori, a parità degli altri fattori, di quelle che lo fanno meno spesso. Una recente indagine relativa a 125 grandi imprese è giunta a conclusioni analoghe: le aziende che sfruttano strategie di open innovation ottengono risultati di innovazione più promettenti.

Sennonché, ho l’impressione che la maggioranza di noi non abbia veramente capito in cosa questo modo di realizzare innovazioni consista. Non concordiamo sul suo significato, non sappiamo come meglio usarlo, non riflettiamo a sufficienza sui suoi problemi e i suoi limiti, e di conseguenza non riusciamo neppure a ricavarne il massimo. È per questo che ho scritto questo libro: per chiarire meglio in cosa l’open innovation consista e aiutare tutti a trarre da questa eccitante idea quanto è possibile.

Tra l’altro, essa stessa ha subito cambiamenti profondi dal 2003. Analizzerò i più importanti e il loro significato per l’industria, l’innovazione e la politica nei prossimi capitoli. Vedremo per esempio che la cooperazione e la partnership sollecitata dall’open innovation non coinvolge più in genere soltanto due imprese (benché la loro intesa resti una componente importante) ma interessa un insieme molto più ampio di realtà: filiere, reti, ecosistemi, partnership pubblico-privato ecc. Essa non riguarda più soltanto l’impresa. Anche l’ambiente circostante ne è coinvolto. Perché l’open innovation prosperi è necessario costruire ecosistemi di soggetti innovatori. E se vogliamo che questi ecosistemi diano nuovo impulso alla produttività, occorre che ci spingiamo ancora oltre e costruiamo un’infrastruttura dell’innovazione capace di dare alla nuova società dell’open innovation il necessario sostegno.

Definire l’open innovation

Consentitemi di iniziare con una definizione di open innovation. Mentre gli esquimesi hanno dozzine di parole per lo stesso referente “neve”, noi abbiamo molti diversi significati per le parole “open innovation”. A mio avviso, il modo migliore di intendere il paradigma dell’open innovation è considerarlo in opposizione al modello tradizionale dell’integrazione verticale, nel quale attività di innovazione interne conducono a prodotti e servizi sviluppati internamente e commercializzati dall’impresa. Chiamo il modello integrato verticalmente “modello di innovazione chiuso”. Per sintetizzare tutto in un’unica frase, dirò che l’open innovation è un processo di innovazione diffuso basato sulla gestione dei flussi di conoscenza in entrata o in uscita dall’impresa realizzata utilizzando meccanismi monetari e non monetari a seconda del modello di business dell’impresa stessa.

È una definizione scientifica, lo riconosco. In sintesi, essa dice comunque che l’innovazione è generata accedendo, sfruttando e assimilando flussi di conoscenza che varcano i confini dell’azienda o entrandovi o uscendone. Non si tratta tuttavia di una definizione accettata da tutti, una questione su cui tornerò più avanti. In questa definizione, si assume che le imprese, nel cercare come meglio fare innovazione, possono e devono utilizzare idee e vie al mercato tanto interne quanto esterne. I processi di open innovation intrecciano idee interne ed esterne in piattaforme, architetture e sistemi, e utilizzano i modelli di business per definire i requisiti di queste architetture e sistemi. Il modello di business utilizza le idee esterne e interne per creare valore e definisce meccanismi interni per appropriarsi di una parte di questo.

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L’open innovation outside-in e inside-out

Esistono due tipi principali di open innovation: quella dall’esterno all’interno e quella dall’interno all’esterno. La prima richiede che l’impresa apra i propri processi di innovazione a diversi tipi di input e contributi di conoscenza esterni. È l’aspetto dell’open innovation che ha ricevuto più attenzione, sia nel mondo accademico sia tra le imprese. Molto si è scritto, per esempio, sullo scouting tecnologico, il crowdsourcing, la tecnologia open source o l’acquisizione di tecnologie esterne o licensing in. Secondo innumerevoli studiosi e protagonisti del mondo industriale, l’open innovation consisterebbe soltanto in questo. In realtà, non ne è che una parte. Esiste infatti un secondo tipo di flussi di conoscenze non meno importante.

L’open innovation dall’interno all’esterno o inside-out richiede alle imprese di consentire che le conoscenze che esse non utilizzano o sottoutilizzano escano all’esterno a disposizione di chi desidera sfruttarle nella propria attività e nei propri modelli di business.

Lo si può fare concedendo in licenza una propria tecnologia, creando per scorporamento (spin off) una nuova impresa, cedendo un proprio progetto a un common aperto, o formando una nuova joint venture con partner esterni (Box 2.1). Diversamente dall’open innovation outside-in, questa componente del modello è meno compresa tanto nel mondo accademico quanto in quello delle imprese. Come vedremo in uno dei prossimi capitoli, è questa seconda modalità di innovazione che consente di scoprire nuovi modelli di business per le idee e le tecnologie interne inutiliz- zate o sottoutilizzate.

Cosa l’open innovation non è

È bene avere chiaro cosa l’open innovation non è: non è (solo) crowdsourcing, ossia chiedere a un gruppo o a una moltitudine di individui esterni all’azienda di trovare l’idea forte o la soluzione di cui si ha bisogno. Non è (solo) gestire meglio i propri clienti. E non è (solo) ricorrere a un software open source e ai metodi open source che questi software hanno ispirato.
Poiché quest’ultimo è un fraintendimento molto comune, vale la pena soffermarcisi più a lungo. L’approccio open source all’open innovation ignora il modello di business, non tiene conto della componente inside-out di questa strategia di innovazione, e vede nella proprietà intellettuale (IP) un ostacolo all’innovazione che andrebbe se possibile eliminato. È l’approccio difeso per esempio da Eric von Hippel, il quale analizza l’“innovazione aperta e diffusa” eleggendo il software open source a suo caso esemplare. E con lui molti altri.

C’è qualcosa di paradossale in queste posizioni, alla luce dello scisma che ha diviso la comunità del software open source opponendo ai difensori del software “libero” i difensori del software “open”. I primi, tra i quali figura per esempio Richard Stallman, ritengono che “i software debbano essere liberi”. Un sistema operativo costruito utilizzando l’approccio copy-left è Gnu, il che significa che qualsiasi uso del codice di questo sistema dev’essere condiviso con il resto della comunità dei suoi sviluppatori. È quasi come pensare che la proprietà intellettuale sia superflua o persino nociva all’innovazione. Traendo vantaggio in modo diretto dal suo progredire, ciascun utilizzatore dovrebbe a sua volta rivelare le sue conoscenze al resto della comunità degli utilizzatori come lui. Neppure i modelli di business hanno un ruolo da svolgere in base a questa prospettiva. Non si considera assolutamente che le aziende possano investire un capitale per sfruttare su vasta scala le loro innovazioni, né come questo capitale possa creare profitto una volta investito.

La seconda componente della comunità del software open source – la componente definita “software open” – ha adottato una strategia del tutto diversa. Essa autorizza le imprese che utilizzano un qualche codice open source a modificarlo o integrarlo ma senza obbligarle a condividere le modifiche apportate con la comunità open source. Una famiglia di sistemi operativi sviluppata in questo modo è Linux. Aziende come Google e Amazon, che utilizzano estesamente Linux e di cui hanno fatto innumerevoli integrazioni, hanno scelto di mantenere le modifiche apportate private, ossia di non condividerle con la comunità Linux. I software open consentono alle imprese di basarsi su un codice aperto o condiviso e al tempo stesso di investire in sue estensioni private, se così preferiscono.

Linus Torvalds, il creatore di Linux, appartiene senza ombra di dubbio al campo “aperto” (anziché a quello “libero”), ed è piuttosto critico nei confronti dell’evangelismo del “software libero” di Richard Stallman:

È troppo inflessibile, troppo dogmatico […] Penso che l’open source
abbia iniziato a funzionare molto meglio una volta prese le distanze dal- la politica e i valori della Free Software Foundation, e che più persone abbiano finalmente capito che è uno strumento, non una religione. Io sono decisamente un pragmatico [corsivo aggiunto].

Il pragmatismo di Torvalds è lo stesso della definizione di open innovation che propongo io. In base a questa concezione, un’azienda investe in un progetto e lo amplia nel tempo perché ha un modello di business. Nella mia concezione di open innovation, non solo la proprietà intellettuale è ammessa: essa è anche ciò che consente alle imprese di collaborare e coordinarsi con altre proprio perché è ciò che garantisce loro una qualche protezione dall’imitazione diretta. È la possibilità di contare su questo che consente alle imprese di investire nell’estensione delle proprie innovazioni, se queste si dimostrano di successo, e di ricavare da tali investimenti un guadagno.

Entrambe le concezioni dell’open source vedono nell’apertura un potente meccanismo generatore di innovazioni. Von Hippel osserva giustamente che, nelle prime fasi di vita di un prodotto, i suoi utilizzatori sono una fonte di innovazione feconda. Le differenze tra “libero” e “open” emergono solo in seguito, quando l’innovazione inizia ad avere successo sul mercato. A questo punto, i semplici cultori della programmazione informatica lasciano il posto alle imprese intenzionate a entrare nel mercato e a commercializzare quelle innovazioni. È il momento di definire i modelli di business e di investire il necessario a estendere quanto basta il proprio giro d’affari.

La società trae vantaggio dalle innovazioni solo se queste sono, non solo generate, ma anche disseminate ampiamente e assimilate.

Benché sia stato creato da Linus Torvalds e una piccola comunità di volontari, a sostenere Linux sono oggi imprese come Ibm, Google, Red Hat e Amazon, imprese che intorno a esso hanno costruito modelli di business e portato il suo uso al centro delle proprie attività. I sostenitori dell’open innovation come me pensano siano necessarie norme giuridiche e modelli di business per affrontare questi processi; i difensori dell’approccio “libero” (o dell’“innovazione aperta e diffusa”) la pensano nel modo opposto.
Ora sapete che cosa l’open innovation è, che cosa non è e perché non sia semplicemente una versione impreziosita dell’approccio open source.

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In alto, foto di Nejc Soklič – Unsplash

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