di Gioacchino Toni James Muldoon, Mark Graham, Callum Cant, Nutrire la macchina. Come alimentiamo l’intelligenza artificiale, traduzione del Gruppo Ippolita, Mimesis, Milano-Udine 2026, pp. 290, € 22,00 «Se pensiamo all’intelligenza artificiale come a una macchina estrattivista, allora noi siamo la materia prima». «La macchina vuole il tuo lavoro, le tue idee, la tua arte, la tua acqua, la tua energia, i tuoi dati e i minerali rari del tuo paese.

Tutti questi input vengono alimentati nel fuoco che li trasforma in output, potere e profitti. C’è un nome semplice per il sistema che ha creato questa macchina.

Si chiama capitalismo». Questa, in estrema sintesi, la convinzione espressa da James Muldoon, Mark Graham e Callum Cant nel volume Nutrire la macchina (2026) uscito in lingua inglese nel 2024 e ora tradotto in italiano dal Gruppo Ippolita per Mimesis edizioni.

Il testo «racconta le storie delle persone il cui lavoro rende possibile l’esistenza dell’intelligenza artificiale, descrivendo i sistemi di potere che alimentano le disuguaglianze globali nell’accesso al capitale, alle reti e alle opportunità professionali. Lo studio porta alla luce la forza lavoro nascosta che contribuisce all’intelligenza artificiale e rivela come questo aspetto essenziale venga deliberatamente occultato» (p.

13). L’ammaliante narrazione di macchine portentose, capaci di apprendere da sole sfruttando quantità sterminate di dati e di fornire risposte alle più diverse richieste che vengono loro sottoposte, nasconde un universo di lavoro umano mal pagato e massacrante, non riconducibile soltanto ai dannati della terra destinati all’estrazione dei materiali utili alla loro realizzazione materiale e a coloro che assemblano le macchine, ma anche all’attività di tantissimi «annotatori di dati, moderatori di contenuti, ingegneri di machine learning, esperti di etica dell’IA, magazzinieri, organizzatori del lavoro e figure di spicco del settore» (p.

13). A questi occorre poi aggiungere quanti forniscono gratuitamente dati e prendono parte all’addestramento delle macchine semplicemente utilizzandole quotidianamente.

Le oltre 200 interviste realizzate dagli autori del volume lungo un decennio di inchiesta sul campo fanno emergere il mondo nascosto della produzione dell’intelligenza artificiale rivelando non solo come questa venga utilizzata per intensificare e dequalificare i processi lavorativi attraverso subdole pratiche di sorveglianza e il suo impiego in ambito militare, ma anche l’eredità coloniale che caratterizza queste innovazioni tecnologiche che contribuiscono all’estrema concentrazione di potere, ricchezza e capacità di plasmare il futuro. Gli autori hanno individuato sette soggetti a testimonianza di altrettante attività inerenti l’universo della IA: “l’annotatore”, “l’ingegnere”, “il tecnico”, “l’artista”, “l’operatore”, “l’investitore” e “l’organizzatore”.

Il lavoro di ciascuno di questi si intreccia con il lavoro degli altri incidendo sulla vita di tutti. Muldoon, Graham e Cant evidenziano come l’IA sia di fatto una “macchina estrattivista”, visto che «attinge input fondamentali quali capitale, potere, risorse naturali, lavoro umano, dati e intelligenza collettiva e li trasforma in previsioni statistiche, che le aziende a loro volta trasformano in profitti» (p.

15). Anziché guardare alla IA come ad una sorta di tecnomagia decontestualizzata, sottolineano gli autori, occorre pesarla come a una macchina dotata di una storia bene precisa, costruita da soggetti in carne, ossa e pensiero in un determinato momento per svolgere compiti specifici, strettamente «integrata nei sistemi politici ed economici esistenti e quando classifica, discrimina e fa previsioni lo fa al servizio di coloro che l’hanno creata.

L’IA è espressione degli interessi dei ricchi e dei potenti che la utilizzano per rafforzare ulteriormente la loro posizione. Rafforza il loro potere e allo stesso tempo incorpora i pregiudizi sociali in nuove forme di discriminazione digitale» (p.

15). Dotata di un corpo materiale, fatto di chip, server e cavi la macchina IA necessita continuamente di nutrirsi di elettricità, di acqua per raffreddare i server e del lavoro invisibile e sottopagato di esseri umani sparsi in tutto il mondo, tenuti a lavorare anch’essi come macchine per compensare i limiti della tecnologia e far sì che essa replichi l’essere umano potenziandolo.

La macchina estrattivista non solo richiede risorse fisiche e manodopera, ma vive dell’intelligenza umana contenuta nei suoi dataset di addestramento. L’IA cattura la conoscenza degli esseri umani e la codifica in processi automatici attraverso modelli di apprendimento precostituiti.

È un sistema che deriva e dipende dai suoi dati di addestramento, attraverso i quali impara a svolgere una data gamma di attività: […] tutto si basa su un progetto di raccolta della storia della conoscenza umana in enormi dataset costituiti da miliardi di voci di riferimento. […] Le aziende di IA hanno intrapreso una forma di privatizzazione dell’intelligenza collettiva, chiudendo questi insiemi di dati e utilizzando un software proprietario per creare nuovi output basati sulla loro manipolazione. La macchina estrattivista richiede tali risorse intellettuali tanto quanto quelle materiali (p.

17). Si può parlare della IA come di una “macchina estrattivista”, sottolineano gli autori, non solo per il suo saccheggiare risorse, lavoro umano e intelligenza collettiva, ma anche perché i sistemi di IA intensificano «l’estrazione dello sforzo dai lavoratori, che sono costretti a lavorare più duramente e più velocemente dai sistemi di gestione, i quali centralizzano la conoscenza del processo lavorativo e riducono il livello di abilità richiesto per svolgere un lavoro, routinizzandolo e semplificandolo» (p.

17). Nutrire la macchina mostra chiaramente «che noi esseri umani siamo la forza invisibile che alimenta l’intelligenza artificiale, sia fisicamente con il nostro lavoro, sia intellettualmente attraverso l’assimilazione e la sintesi da parte dell’intelligenza artificiale della nostra intelligenza collettiva» (p.

278). La macchina utilizza con logica estrattiva i lavoratori malpagati – e gli utenti non pagati – a seconda della posizione che occupano nel capitalismo globale con lo scopo di arricchire gli azionisti delle aziende tecnologiche e concentrare il potere nelle mani di una élite.

Coloro che sono occupati nell’annotazione dei dati, ad esempio, oltre ad essere trattati come macchine destinate a compiti ripetitivi monitorate nei loro movimenti e nelle prestazioni, fungono da carburante necessario per far funzionare l’intelligenza artificiale. Che si alimenti direttamente la macchina estrattivista (sul lavoro) o indirettamente (nel ricorrere a queste tecnologie), in qualche modo tutti si viene consumati nella forsennata ricerca di prestazioni.

Muldoon, Graham e Cant intrecciano l’analisi economica e politica dei sistemi di lavoro che producono l’intelligenza artificiale e la vita di chi lavora in tale contesto mostrando tanto gli elementi di novità quanto quelli che riprendono le modalità produttive e di sfruttamento del passato. Nel far emergere i percorsi di produzione dell’IA riecheggia la storia coloniale dell’estrazione e dello sfruttamento per mezzo del saccheggio sistematico e di accordi commerciali asimmetrici. […] La colonizzazione fa parte della logica strutturante dell’intelligenza artificiale, sia nel modo in cui viene implementata che in quello in cui opera.

L’IA è costruita attraverso una divisione internazionale del lavoro digitale, in cui i compiti sono distribuiti tra una forza lavoro globale con i lavori più stabili, ben pagati e desiderabili, situati nelle città chiave degli Stati Uniti, e i lavori più precari, poco pagati e pericolosi, esternalizzati verso località periferiche del Sud globale. I minerali chiave che risultano indispensabili per l’IA vengono estratti e lavorati in queste aree geografiche e trasportati in zone di assemblaggio speciali per essere trasformati in prodotti tecnologici, come ad esempio i chip di ultima generazione necessari per i grandi modelli linguistici.

Queste pratiche riproducono schemi coloniali ben collaudati, in cui i paesi occidentali fanno leva sul loro dominio economico e si arricchiscono estraendo minerali e manodopera dai territori periferici. I risultati dell’IA generativa rafforzano le gerarchie coloniali poiché molti dei dataset e dei benchmark comuni su cui vengono addestrati i modelli privilegiano le forme di conoscenza occidentali e possono riprodurre, attraverso gli stereotipi contenuti nei dati, pregiudizi nei confronti di gruppi subalternizzati che sono già mal rappresentati e discriminati (pp. 25-26).

Tra le storie raccolte nel volume si trovano i racconti degli abominevoli video a cui sono sottoposti quanti si occupano di moderazione dei contenuti, dell’alienante lavoro di chi deve annotare dati od opera in un data center e di chi si ritrova a da essere replicato dall’intelligenza artificiale. Oltre a documentare lo sfruttamento, il volume mostra anche l’emergere di conflittualità, come nel caso di chi si trova a fronteggiare le implicazioni etiche della tecnologia che sta contribuendo a costruire, o di chi, per ottenere un aumento salariale, si prodiga nell’organizzazione di uno sciopero selvaggio o nel mettere in piedi un’organizzazione sindacale nel settore in cui lavora.

Gli autori tratteggiano anche la nascita di movimenti transnazionali di lavoratori e lavoratrici determinati a lottare per migliorare le condizioni di lavoro e ripensare l’uso delle tecnologie. Nelle ultime pagine del volume, dopo le testimonianze di chi – tra il Kena, l’Uganda, l’Islanda, l’Inghilterra e diverse altre località sparse per il mondo – si trova a lavorare per la macchina estrattivista del nuovo millennio, gli autori riportano le parole pronunciate il 2 dicembre 1964 da Mario Savio, uno studente attivista dell’Università di Berkeley in California, per denunciare il malessere provato nel sentirsi relegato a ingranaggio di una dannata macchina di sfruttamento ed esprimere il desiderio di ribellarsi ad essa.

All’epoca la macchina estrattiva IA non esisteva, ma le parole pronunciate oltre sessant’anni fa restano spendibili ancora oggi: C’è un momento in cui il funzionamento della macchina diventa ripugnante, ti fa stare così male che non puoi più farne parte; non puoi nemmeno partecipare passivamente, e devi mettere il tuo corpo sugli ingranaggi, sulle ruote, sulle leve, su tutto l’apparato, e devi farlo smettere (cit. p.

281). We are not robots – serie completa