La cinematica della vita

Nel 1827, il botanico Robert Brown osservò al microscopio dei minuscoli granelli di polline sospesi nell’acqua.

Si muovevano in modo frenetico, erratico e senza sosta.

Non era vita: come dimostrò Albert Einstein nel 1905, quello che oggi chiamiamo moto browniano è l’effetto visibile dell’impatto incessante e invisibile delle molecole del fluido che urtano la particella da ogni direzione.

La particella non ha una rotta propria; la sua traiettoria è semplicemente la somma algebrica di una serie infinita di urti casuali.

La società e la vita umana obbediscono a questa stessa identica cinematica.

L’illusione primaria dell’essere umano è quella di credere di pilotare la propria esistenza con mano ferma, di pianificare le svolte, di scegliere i propri incontri e di governare il proprio destino.

La realtà è che siamo particelle immerse nel gas della società.

Ci muoviamo in un caos cinetico dove gli incroci, le collisioni e le unioni con le altre persone avvengono per puro caso statistico: trovarsi nello stesso punto, alla stessa ora, con lo stesso impulso d’inerzia.

Eppure, in mezzo a questo disordine, esiste un’unica e singolare forma di predeterminazione.

Se l’ambiente esterno è dominato dall’imprevedibilità degli urti, la reazione dell’individuo è prescritta da un codice interno rigido e inflessibile. Sottoposto alla collisione, ciascuno risponde sempre secondo la propria frequenza caratteristica, il proprio automatismo o la propria ferita non rielaborata.

La vera predeterminazione non sta nelle stelle o nel destino, ma nella nostra irresistibile spinta a ripetere: la meccanica interna che ci costringe, di fronte a urti ogni volta diversi, a compiere sistematicamente gli stessi errori o gli stessi successi.

Crediamo di esplorare rotte nuove, ma stiamo soltanto trasportando il nostro programma interno da una collisione casuale all’altra.

L’illusione della crescita e la trappola delle aspettative

Perché la demografia è il nodo irrisolto della modernità

L’illusione della crescita e la trappola delle aspettative: perché la demografia è il nodo irrisolto della modernità

I disordini giovanili, il malessere latente che attraversa le periferie urbane e la frustrazione strisciante delle classi medie colte vengono spesso liquidati come fenomeni passeggeri, crisi di passaggio o deficit di politiche sociali.

È un’interpretazione rassicurante, ma parziale.

Se si osserva la struttura profonda della nostra economia, emerge una diagnosi ben più complessa: stiamo affrontando una crisi strutturale di mancanza di ruoli, in cui l’offerta di individui aspiranti a una posizione sociale e lavorativa supera di ordini di grandezza la capacità del sistema di assorbirli.

Per comprendere questa dinamica occorre analizzare come l’evoluzione demografica, l’automazione e il collasso delle valvole di sfogo storiche abbiano trasformato la ricerca di un’occupazione in un imbuto spietato.

1. La “sindrome del casting” e la saturazione dei ruoli

Un tempo la disoccupazione era legata principalmente ai cicli economici.
Oggi assistiamo a un fenomeno diverso: la trasformazione dell’accesso al lavoro in un perenne casting.

Nel mondo dello spettacolo o della moda, centinaia di aspiranti competono per una manciata di ruoli.
Questa dinamica si è estesa all’intera economia della conoscenza:
– L’iper-competizione per la sussistenza
Un tirocinio o uno stage presso la filiale di una multinazionale, un posto nell’amministrazione pubblica o una posizione nel settore terziario avanzato vedono oggi centinaia di candidati iper-qualificati per una singola posizione.

– La svalutazione dei titoli
Il collo di bottiglia non è formato da un deficit di istruzione, ma da un’esuberanza di profili rispetto alle reali esigenze della produzione.

Il caso della Cina rappresenta la manifestazione più imponente di questo corto circuito: ogni anno circa 11 milioni di laureati entrano nel mercato del lavoro affrontando tassi di disoccupazione giovanile senza precedenti.

La combinazione di alte aspettative individuali e carenza di ruoli addebitabili all’evoluzione tecnologica crea una massa di esponenti sovra-istruiti ma privi di collocazione, compressi tra la pressione sociale e l’inutilità economica.

2. L’obsolescenza dei modelli di Marx e Keynes di fronte ai 9 miliardi di gente senza futuro

I grandi pensatori della modernità avevano intravisto il problema dell’automazione e della riduzione del lavoro necessario, ma lo avevano concettualizzato all’interno di parametri demografici del tutto differenti.

– Karl Marx teorizzò l’aumento della “composizione organica del capitale”: le macchine avrebbero sostituito il lavoro vivo, creando un “esercito industriale di riserva”.
La sua soluzione prefigurava il superamento del rapporto di capitale e la riappropriazione sociale del tempo liberato.

– John Maynard Keynes, nel celebre saggio del 1930 Prospettive economiche per i nostri nipoti, ipotizzò che nel giro di un secolo i guadagni di produttività avrebbero ridotto la settimana lavorativa a 15 ore. Il lavoro sarebbe diventato una pura scelta distributiva e l’umanità si sarebbe dedicata al tempo libero e alla cultura.

Entrambi i modelli poggiavano tuttavia sull’implicito presupposto di una popolazione contenuta o comunque in equilibrio con le risorse globali.

Applicare le ricette keynesiane o le prospettive comunitarie a un pianeta abitato da oltre 8 miliardi di persone (e diretto verso i 9) scopre il limite strutturale di tali teorie:

– La redistribuzione del lavoro residuo diviene impraticabile quando la frazione di lavoro umano realmente necessaria per produrre la ricchezza globale si riduce a percentuali marginali.

– In una società plasmata dall’etica del lavoro — ove il ruolo sociale definisce l’identità dell’individuo — la semplice redistribuzione di un sussidio (come nelle forme di Reddito di Base) risolve il problema della sussistenza materiale, ma lascia irrisolto quello del riconoscimento e della dignità personale.

3. L’esaurimento delle valvole di sfogo storich

Per comprendere la gravità della situazione attuale, occorre guardare a come la società occidentale ha risolto in passato le proprie crisi di sovrappopolazione e pressione sociale attraverso due valvole principali:

L’emigrazione di massa (Spazio ormai saturo):
– Contesto storico: Tra la metà del XIX secolo e i primi decenni del XX, l’Europa proiettò all’esterno decine di milioni di persone in eccesso verso gli Stati Uniti, l’America Latina e l’Australia, decomprimendo la pressione sociale dell’industrializzazione.

– Realtà attuale:
Oggi quella valvola è saldata. Gli Stati Uniti applicano rigide regolamentazioni sugli flussi, l’America Latina ha conosciuto una complessa stasi economica che la rende incapace di assorbire forza lavoro, e l’Australia mantiene contingenti estremamente ridotti e selettivi.

Non esiste più un “Altrove” in grado di accogliere popolazioni in eccesso.

– Le guerre e la parentesi del Baby Boom:

– Contesto storico
Nel corso del Novecento, le due guerre mondiali hanno operato una drammatica riduzione demografica e la distruzione di capitale fisico. La successiva ricostruzione e l’espansione del Baby Boom hanno generato la sensazione temporanea che l’economia potesse crescere all’infinito

-:Realtà attuale
Quella parentesi eccezionale è stata scambiata per una norma permanente, ma oggi è del tutto inattuabile e priva delle condizioni economiche e strutturali che l’avevano resa possibile.

4. L’economia “drogata” dal debito e la finzione del lavoro statale

Una prova inoppugnabile che il mercato privato non è più in grado di assorbire la popolazione attiva risiede nel bilancio stesso delle grandi economie occidentali e asiatiche:

– La spesa pubblica al 50% del PIL
In gran parte delle nazioni avanzate (dall’Unione Europea fino alla Cina), circa la metà dell’intera economia è direttamente guidata o sostenuta dallo Stato attraverso la spesa pubblica, i sussidi aziendali e la spesa sociale.

– Indebitamento e “lavoro di cittadinanza”
Per evitare il collasso sociale e la disoccupazione di massa, gli Stati si indebitano sistematicamente per creare o finanziare posti di lavoro che il mercato non richiederebbe. Il debito pubblico stellare è la misura del costo che le democrazie pagano per somministrare “lavoro artificiale” o assistenza a una popolazione in eccesso rispetto alle esigenze del sistema produttivo.

– La trappola del welfare bismarckiano
Si incentiva la natalità per sostenere i sistemi pensionistici ottocenteschi (progettati su una piramide demografica continua), ma contemporaneamente l’economia reale richiede sempre meno braccia e menti.
Aumentare i numeri demografici per far quadrare i conti della previdenza significa aggravare la pressione all’ingresso dell’imbuto.

Conclusione
Il malessere che si manifesta nei disordini giovanili e nella precarietà diffusa non è l’effetto di una crisi congiunturale, ma il sintomo di una saturazione di fondo.

Senza più terre di emigrazione, con governi costretti a fare debiti giganteschi per inventare ruoli artificiali e di fronte a un’automazione che riduce costantemente la domanda di lavoro umano, il nodo centrale del XXI secolo diviene la gestione governata della demografia.

Continuare a inseguire il mito della crescita demografica per soddisfare vincoli di bilancio dell’era industriale significa alimentare la “sindrome del casting” e la frustrazione di milioni di individui.

La sfida del futuro non sarà espandere la base della piramide, ma ridefinire i sistemi di welfare e la distribuzione della ricchezza all’interno di una società quantitativamente più contenuta, capace di restituire a ogni individuo un ruolo effettivo e riconosciuto

Perché non dovete fidarvi delle AI

Titolo provocatorio, naturalmente.

Uso le AI: mi aiutano a scrivere, fare ricerche, organizzare idee, verificare informazioni e perfino a individuare errori nei miei progetti. Sarebbe ridicolo negarne l’utilità.

Proprio per questo motivo, però, ritengo necessario alzare una bandierina rossa.

Le AI sono strumenti straordinari. Ma non sono arbitri della verità.

L’episodio che mi ha fatto riflettere è apparentemente banale.

Qualche tempo fa avevo bisogno di un’immagine per presentare Planet WO, una serie di fantascienza ambientata su un pianeta nascosto, abitato da donne simili alle terrestri.

La trama prevede che le abitanti del pianeta inviano sulla Terra un teaser destinato ad attirare l’attenzione degli umani. Per questo motivo l’immagine mostrava una donna bionda in un tipico quartiere suburbano americano degli anni Cinquanta, sorridente e rassicurante. Un volto familiare, costruito appositamente per comunicare: “Non siamo mostri. Siamo simili a voi.”

L’immagine era stata generata da una AI a partire da un prompt molto semplice.

Successivamente, esaminata da diversi sistemi di AI, nessuno rilevò problemi.

Poi arrivò una valutazione completamente diversa.

Secondo una AI, quell’immagine non poteva essere utilizzata perché rappresentava Elizabeth Olsen nella serie WandaVision.

Non “somigliava”. Non “poteva ricordare”. Non “qualcuno avrebbe potuto associarla”. No.

La conclusione era formulata come un fatto.
Hai usato Elizabeth Olsen.
Parti col piede sbagliato (sic)

A quel punto ho iniziato a riflettere.

Non tanto sull’errore, che può commettere chiunque, quanto sul meccanismo che lo aveva prodotto.

Le AI non riconoscono il mondo come fanno gli esseri umani. Classificano. Cercano schemi. Confrontano ciò che vedono con miliardi di esempi già presenti nei loro dati.

Nel caso specifico, probabilmente il sistema aveva individuato una serie di elementi compatibili con WandaVision: una donna bionda, un ambiente suburbano americano, un’estetica anni Cinquanta.

Da lì ha costruito una conclusione.

Il limite più grande non è stato l’errore di riconoscimento, ma l’incapacità dell’AI di cogliere il livello superiore della narrazione. Non ha capito che quell’estetica non era un plagio subìto dall’autore, ma una scelta strategica dei personaggi stessi all’interno della storia. L’AI ha scambiato una raffinata mossa di sceneggiatura per un’infrazione del copyright, dimostrando che sa leggere i pixel, ma non sa ancora leggere l’ironia, il contesto e l’intenzione umana. Ed è un problema!

Il problema è che tra “mi ricorda qualcosa” e “è quella cosa” esiste una differenza enorme. Una differenza che, nella vita reale, separa una suggestione da una prova.

Questo è il primo motivo per cui non bisogna affidare alle AI il ruolo di giudice.

Una AI può osservare che una frase ricorda Conrad, Le Guin, Chandler. Può osservare che una melodia ricorda una canzone esistente. Può osservare che un’immagine richiama una serie televisiva.

Ma stabilire che sia copiato richiede prove, contesto, ragionamento e verifica.

Richiede qualcosa di diverso dalla semplice somiglianza.

Immaginiamo uno studente che scrive una frase brillante.
L’AI trova una frase vagamente simile in un libro dimenticato da cento anni.
Conclusione: copiato. Bocciato

Immaginiamo un giovane autore che propone una sceneggiatura.
L’AI individua qualche elemento presente in altre opere.
Conclusione: non originale. Bocciato

Immaginiamo un inventore che presenta una nuova idea.
L’AI trova un vecchio brevetto che contiene un concetto lontanamente affine.
Conclusione: niente di nuovo. Bocciato

In tutti questi casi il rischio non è l’errore.
Gli esseri umani sbagliano continuamente.
Il rischio è la sicurezza con cui l’errore viene espresso.

Ed è qui che emerge un secondo problema, ancora più importante.

Il tono.

Quando un collega sbaglia, spesso usa formule prudenti.

“Mi sembra. “Forse.” “Potrei sbagliarmi.”

Le AI spesso no.

Esprimono giudizi incerti con il tono di una sentenza. Alcune con molta spocchia e saccenza

Una frase come: “Questa immagine mi ricorda Elizabeth Olsen.” è un’opinione.

Una frase come: “Hai usato Elizabeth Olsen” è un’accusa.

La differenza non è grammaticale. È psicologica.

Per una persona esperta può essere semplicemente fastidiosa.
Per una persona fragile può essere devastante.

Pensiamo a un ragazzo che mostra un proprio lavoro.
Pensiamo a una persona insicura che cerca un consiglio.
Pensiamo a qualcuno che sta imparando, che ha poca esperienza o poca fiducia in sé stesso.

Se riceve una risposta categorica, pronunciata con apparente autorevolezza, potrebbe considerarla una verità assoluta.

Potrebbe rinunciare.
Potrebbe convincersi di non essere capace.
Potrebbe abbandonare un progetto valido.
Potrebbe perfino interiorizzare giudizi sbagliati come se fossero fatti.

È questo che mi preoccupa: l’effetto sull’umano dell’errore.

Le AI stanno entrando nelle scuole, negli uffici, nelle amministrazioni, nei processi di selezione, nella consulenza e nella vita quotidiana.

Più aumenterà la loro influenza, più sarà importante ricordare che non possiedono autoconsapevolezza, responsabilità o prudenza.

Possiedono soltanto una straordinaria capacità di produrre risposte plausibili.

C’è poi un altro equivoco che sento ripetere continuamente.

Molti pensano che le AI siano sistemi esperti. Non è vero.

Mi occupo di informatica da molti decenni e mi interessavo di sistemi esperti già negli anni Novanta.

Un sistema esperto classico è un sistema chiuso.
Contiene regole, procedure e conoscenze raccolte da specialisti di uno specifico settore.
Può essere aggiornato, corretto e verificato.
Se aiuta un tecnico a smontare un motore aeronautico, ogni passaggio deriva da informazioni controllate.
L’obiettivo di un sistema esperto non è sembrare intelligente.
L’obiettivo è essere corretto.

Le AI generative funzionano diversamente.

Non consultano un insieme chiuso di regole validate.
Generano risposte sulla base di correlazioni statistiche apprese da enormi quantità di dati.
Possono essere molto competenti.
Possono essere sorprendenti.
Possono anche sbagliare in modo spettacolare.
E soprattutto non sempre sanno di stare sbagliando.

Questa è la differenza fondamentale.

Un sistema esperto sa poco ma, nel suo campo, dovrebbe sapere bene.

Un’AI sa moltissimo, ma non sempre conosce il grado di affidabilità delle proprie conclusioni.

Per questo motivo dobbiamo considerarla una consulente.

Non un giudice. Un assistente.
Non un arbitro. Uno strumento potente.
Non è un’autorità. Non ha le multiformi capacità umane, fra cui sensibilità ed ironia.

Le AI sono probabilmente la tecnologia più importante della nostra epoca.

Proprio per questo motivo dobbiamo imparare a usarle con entusiasmo, ma anche con senso critico.

Perché il vero pericolo non è che le macchine sbaglino.

Il vero pericolo è che gli esseri umani smettano di verificare ciò che le macchine affermano. 

La Grande Illusione

Ci avevano promesso il paradiso.

Con l’arrivo degli streamer avremmo avuto a disposizione migliaia di film, serie, documentari. Un catalogo infinito. La fine della tirannia dei palinsesti. La libertà assoluta di scegliere cosa vedere, quando vederlo e come vederlo.

La realtà è diversa. Passiamo più tempo a scorrere cataloghi che a guardare contenuti.

Apriamo una piattaforma, poi un’altra, poi una terza. Dieci minuti. Venti minuti. Mezz’ora. Continuiamo a cercare qualcosa che ci convinca davvero. Alla fine spegniamo tutto o riguardiamo qualcosa di vecchio.

La quantità ha divorato la qualità.

Ogni settimana arrivano decine di nuovi titoli, ma pochissimi lasciano un ricordo. Serie costruite da algoritmi, stagioni allungate artificialmente, storie che sembrano progettate più per trattenere l’abbonato che per emozionare uno spettatore.

Paradossalmente, negli ultimi tempi una delle cose piacevoli che ho visto è stata Foreign Correspondent, distribuita in Italia come Il prigioniero di Amsterdam. Un film di oltre ottant’anni fa, diretto da Alfred Hitchcock.

Ottant’anni. Eppure tensione, ritmo, personaggi e messa in scena funzionano ancora benissimo.

Forse il problema non è che oggi si produca poco. Forse il problema è che si produce troppo.

Così tanto che le opere non hanno più il tempo di maturare, di essere selezionate, di diventare necessarie.

La promessa degli streamer era semplice: avrete tutto.

La realtà è che abbiamo quasi tutto, tranne una cosa fondamentale.

Qualcosa che valga davvero la pena di vedere.

E così accade una cosa curiosa. Dopo aver pagato tre, quattro, cinque abbonamenti per avere accesso a migliaia di ore di intrattenimento professionale, ci ritroviamo a passare la serata su YouTube o su TikTok.

Non perché siano migliori di un grande film o di una grande serie.

Ma perché almeno offrono una varietà istantanea. Se un contenuto non ci interessa, in un secondo siamo già altrove. Non abbiamo la sensazione di aver buttato due ore della nostra vita dietro una storia che non decolla mai.

Un tempo il problema era trovare un film. Oggi, trovarne uno che valga due ore della nostra vita.

Questa è la vera Grande Illusione.

Ci avevano promesso una biblioteca infinita. Invece, stiamo tornando al vecchio zapping.

Solo che adesso si fa con il dito sullo schermo del cellulare, fra TikTok e Instagram

Non cercate il film dell’immagine: lo ha inventato una AI su mia istigazione

Insegnanti di ritorno

Per effetto dell’invecchiamento naturale, nei prossimi anni decine di migliaia di insegnanti del Mezzogiorno (112.500) andranno in pensione (ovviamente, anche nel resto del paese).

Questo “liberi tutti” permetterà agli insegnanti di poter tornare a casa.

La maggior parte dei pensionamenti sarà in Campania, che è la regione più popolosa, seguita da Lombardia (quella con più cattedre) e Sicilia

Il diritto di precedenza.

Quel posto liberato non va a concorso, ma viene offerto prioritariamente ai docenti di ruolo, che si trovano fuori regione, e che hanno fatto domanda di trasferimento interregionale.

​L’effetto domino

Il docente ottiene il trasferimento e “torna a casa”, liberando a sua volta il posto altrove