200 economisti e 16 Nobel avvertono che l'AI rischia di causare disoccupazione di massa entro 10 anni

Cos’è successo

Duecento economisti e ricercatori, sedici Nobel tra loro, hanno firmato 'We Must Act Now': ottantotto parole per avvertire che l'AI potrebbe farsi molto più potente entro dieci anni e innescare una trasformazione più grande della Rivoluzione industriale — ma assai più rapida, col rischio di disoccupazione di massa, motivo per cui governi e aziende devono agire subito per cercare di orientarla verso l’integrazione con il lavoro; non sua la sostituzione.

L'allarme in sé non è il primo che arriva dalla Silicon Valley, ma a far drizzare le orecchie sono le firme. Accanto ai promotori dello Stanford Digital Economy Lab, infatti, ci sono Nobel come Daron Acemoglu (per anni tra i più freddi sull'entusiasmo) e — non un dettaglio — i capi dei lab che la costruiscono: Jack Clark (Anthropic), Sarah Friar (OpenAI), Jeff Dean (Google), più investitori come Schmidt e Hoffman.

Perché conta

Il documento è un allarme che confessa la complessità del gettare l’occhio in avanti e vedere conseguenze abbastanza scontate da poter indicare misure specifiche; non è un caso che la frase più onesta di chi l'ha promosso sia letteralmente "stiamo guidando nella nebbia". Anche il consenso dei Nobel concede l’importanza della posta in gioco, ma ammette di non conoscerne dimensione né tempi.

• Lo statement fa il paio con un report il cui ultimo aggiornamento è stato pubblicato giusto un paio di settimane fa. È il Remote Labor Index (RLI) del Center for AI Safety (CAIS), che conta quante volte un modello di frontiera consegna un lavoro finito giudicato al pari di quello di un professionista pagato: da quando esiste, cioè meno di un anno, la quota del modello top performer (oggi Claude Fable 5) è salita dal 2,5% al 16,1%. Ancora poco — sul singolo incarico il professionista vince più di otto volte su dieci — ma è come sempre non il punto bensì la traiettoria (e, ancor meglio, la pendenza) a suggerire dove stiamo andando;
• Misurazioni come l’RLI sono un tentativo esplicito di rendere razionale l’agire — o quantomeno avviare discussioni fruttifere serie — prima che i dati siano consolidati ex-post. Il contesto, lo si ripete da mesi, è sempre uno in cui i modelli diventano progressivamente più capaci a cavallo di più domini nel giro di pochi mesi, il capex dei player principali sfiora i $700 miliardi, e soprattutto si parla con insistenza di recursive self-improvement, un loop in cui sono i sistemi AI stessi ad aiutare sempre di più nella progettazione dei propri successori;
• Attivare le istituzioni competenti — quelle esistenti e quelle che dovranno giocoforza nascere — è un imperativo che può e deve guidare le prossime scosse, spostando il baricentro da minaccia a occasione. I sistemi di oggi sono ancora complessivamente acerbi, motivo per cui non si vedono licenziamenti di massa; ma sono proprio questi segnali a dover far riflettere sul fatto che non potrebbe ragionevolmente non essere più così in tempi anche molto brevi. Da cui la (giusta) urgenza dell’appello degli economisti.

Adesso

• C’è sempre un delta tra la fattibilità tecnica (in questo caso di un’AI molto avanzata, al punto da poter rimpiazzare enormi fette del lavoro) e il potenziale impatto dirompente nell’economia reale;
• Il costo, ad esempio, perché servire un modello enorme resterà verosimilmente un lusso, almeno all’inizio; la regolazione, perché se un modello ancora acerbo è bastato a far scattare un blocco scomposto a Washington, uno capace di spostare l'economia non circolerà certo indisturbato; la robotica, che attende ancora il suo "momento ChatGPT" e sarà necessaria per impattare tutto ciò che riguarda il “mondo fisico”. Nessuna di queste, però, è una scusa per posporre;
• Che il documento non provi a indovinare e chieda invece gli strumenti per vedere è infatti la sua parte migliore. E visto che le istituzioni si costruiscono lentamente — e la curva non rallenta per aspettarle — l’urgenza dell’appello appare più che consona, nell’ottica di agire in maniera preventiva e non per reazione (purtroppo, come già abbiamo visto, tendenzialmente scomposta).