Non si tratta soltanto di tecnologia. L’intelligenza artificiale sta ridefinendo il modo in cui lavoriamo, il valore che attribuiamo alle competenze maturate nel tempo e perfino la percezione del ruolo umano nei processi decisionali e creativi.

Eppure, nel dibattito pubblico, la discussione continua a muoversi tra due estremi ovvero tra entusiasmo messianico e allarmismo apocalittico.

Da una parte c’è chi immagina un futuro di abbondanza automatizzata, produttività senza precedenti e lavoro alleggerito. Dall’altra chi intravede la fine di intere professioni, se non una progressiva marginalizzazione dell’essere umano. Al centro di questa polarizzazione prende forma un concetto tanto evocativo quanto ambiguo, la cosiddetta singolarità, l’ipotesi di un momento in cui le macchine supererebbero definitivamente l’intelligenza umana, generando un’accelerazione autonoma e imprevedibile del progresso tecnologico

La costruzione di un immaginario

Lungo le autostrade della Silicon Valley compaiono cartelloni che annunciano che “la singolarità è qui” o che “l’umanità ha fatto una bella corsa”. Non sono soltanto provocazioni pubblicitarie. Sono il segnale di un’operazione simbolica più ampia, attraverso cui alcune grandi aziende tecnologiche contribuiscono a costruire un immaginario collettivo in cui la macchina non è più uno strumento avanzato, ma il nuovo centro di gravità dell’intelligenza.
Come ha osservato Nate Silver nel suo blog Silver Bulletin, la narrazione sull’intelligenza artificiale tende spesso a oscillare tra hype e catastrofismo, contribuendo a rafforzare aspettative estreme che non sempre trovano riscontro nell’analisi empirica.

Ad oggi, la maggior parte della comunità scientifica concorda sul fatto che né l’Intelligenza Artificiale Generale (AGI) né la singolarità rappresentino traguardi raggiunti o imminenti.

Restano ipotesi teoriche, spesso accompagnate da interessi economici e da una retorica che tende ad amplificare le aspettative ben oltre le capacità attuali della tecnologia.

Forse è più utile ricondurre l’intelligenza artificiale dentro la storia lunga delle innovazioni che hanno trasformato la società, dalla stampa alla macchina a vapore, dall’elettricità a Internet. Ogni svolta tecnologica ha ridefinito equilibri di potere, modelli produttivi e relazioni sociali senza assumere per questo una dimensione metafisica. Considerare l’IA una tecnologia “normale” non significa ridimensionarne l’impatto, ma sottrarla alla mitologia.

Ciò che rende questa trasformazione diversa dalle precedenti è piuttosto il suo oggetto. Non interviene soltanto sul lavoro manuale o sulla circolazione dell’informazione. Interviene su ciò che per secoli è stato considerato il tratto distintivo dell’umano, la capacità cognitiva, linguistica e creativa.

L’automazione non si limita più a sostituire il braccio, ma entra nei territori della mente, dunque la questione non è se le macchine pensino davvero, ma è capire che cosa stiano riflettendo quando sembrano farlo.

L’IA come specchio dell’umano

Esperimenti come Moltbook le piattaforme in cui agenti artificiali interagiscono tra loro, spesso presentati come indizi di una coscienza emergente delle macchine, si rivelano rielaborazioni di contenuti culturali prodotti dagli esseri umani, poiché i modelli linguistici su cui si basano non fanno che aggregare e ricombinare dati, narrazioni e rappresentazioni esistenti.

Come ha sottolineato Samuel Woolley in un articolo pubblicato sul The Guardian, quando questi sistemi discutono di religione, di potere o di scenari distopici, essi non manifestano le proprie intenzioni, ma riflettono l’immaginario collettivo che li ha addestrati, dimostrando così che la loro “voce” è una proiezione delle nostre stesse tensioni culturali.

Se dunque la singolarità non è un evento già compiuto, ciò non significa che la trasformazione in corso sia irrilevante; al contrario, il cambiamento più significativo riguarda il modo in cui l’automazione cognitiva interviene sul lavoro, inteso non soltanto come fonte di reddito ma come elemento di riconoscimento sociale e di costruzione identitaria, poiché attraverso il lavoro l’individuo non si limita a produrre valore economico, ma acquisisce status, appartenenza e una narrazione coerente di sé.

Le precedenti rivoluzioni industriali hanno colpito prevalentemente il lavoro manuale, generando conflitti durissimi ma anche nuovi equilibri tra capitale e lavoro; l’attuale ondata tecnologica, invece, investe professioni intellettuali e creative, mettendo in discussione quella parte di persone che avevano interiorizzato l’idea di essere relativamente al riparo dall’automazione, e producendo così un senso diffuso di vulnerabilità che non si esaurisce nella paura della disoccupazione, ma si estende alla percezione di una possibile irrilevanza delle competenze accumulate nel tempo.

Amazon, ha annunciato circa 16.000 nuovi licenziamenti dopo un precedente taglio di 14.000 posizioni corporate, collegando la riorganizzazione interna alla necessità di competere nel campo dell’intelligenza artificiale.

Come riportatato da diverse testate econonimche internazionali tra cui il Wall Street Journal, il CEO Andy Jassy ha esplicitamente attribuito la riorganizzazione all’impatto degli agenti IA e dei sistemi generativi, sostenendo che alcune mansioni saranno progressivamente automatizzate mentre emergeranno nuove funzioni ad alta specializzazione.

In questo quadro, in settori specifici come quello giornalistico, la trasformazione non riguarda soltanto la riduzione dei costi o l’ottimizzazione dei processi, ma la ridefinizione stessa del lavoro. L’intelligenza artificiale non si limita a sostituire alcune attività: ne modifica la struttura, automatizza compiti ripetitivi, accelera le fasi decisionali e sposta il baricentro del valore verso competenze strategiche, interpretative e relazionali.

La vera differenza non è più tra occupazione e disoccupazione, ma tra chi è in grado di integrare l’IA nei propri flussi operativi e chi rischia di subirla come fattore esterno, perdendo progressivamente centralità professionale.

Non si tratta di un episodio isolato, ma di un indicatore. L’automazione cognitiva non elimina soltanto posti di lavoro: ridisegna le catene del valore, comprime i livelli intermedi, concentra competenze strategiche in nodi altamente specializzati.

In questo contesto, la narrazione di una “singolarità gentile”, secondo cui l’intelligenza artificiale si limiterebbe a potenziare l’essere umano senza generare fratture sociali significative, appare eccessivamente ottimistica, poiché trascura il fatto che le transizioni tecnologiche tendono a redistribuire il potere in modo asimmetrico, favorendo inizialmente coloro che controllano le infrastrutture e i capitali necessari allo sviluppo dei nuovi strumenti.

Il rischio non è tanto l’immediata scomparsa di intere categorie professionali, quanto una progressiva polarizzazione tra chi possiede competenze e accesso ai sistemi avanzati e chi ne subisce passivamente gli effetti.

Oltre la tecnologia, la questione del senso

La questione assume una dimensione propriamente sociologica, infatti, non si tratta di stabilire se le macchine diventeranno più intelligenti degli esseri umani, ma di comprendere come la diffusione di sistemi automatizzati modifichi le relazioni sociali, la distribuzione delle opportunità e la percezione del valore umano.

Se una società finisce per misurare la dignità esclusivamente in termini di produttività, allora ogni innovazione che aumenti l’efficienza tecnica potrà tradursi in una svalutazione simbolica di coloro che risultano sostituibili, generando frustrazione, disaffezione politica e conflitti.

In questa prospettiva, governare l’intelligenza artificiale significa riconoscere che essa non è un destino inevitabile ma una costruzione sociale, plasmata da decisioni normative, investimenti pubblici e privati, orientamenti culturali e pressioni collettive.

La singolarità non è un punto di arrivo tecnologico già raggiunto, né un evento imminente, ma una potente metafora che rischia di distogliere l’attenzione dalla questione centrale, ovvero quale tipo di società vogliamo costruire in un’epoca in cui l’intelligenza artificiale amplifica capacità, accelera processi e riorganizza il lavoro.

Finché questa domanda resterà irrisolta, il futuro non sarà scritto dalle macchine, ma probabilmente sarà il risultato fragile, conflittuale, sempre reversibile delle scelte che gli umani sapranno, o non sapranno, compiere.

All’epoca, il suo intervento al festival si intitolava “Teaching the fish how to walk: five things old media can learn from new media”  (“Insegnare al pesce a camminare: cinque cose che i vecchi media possono imparare dai nuovi media”) e spiegava a giornalisti ed editori, attraverso l’individuazione di cinque punti fondamentali, come cambiare il giornalismo  e renderlo “digital friendly”: era anche una non tanto velata critica a quegli attori che si ostinavano ad utilizzare le tecniche di scrittura e di informazione del cartaceo nel mondo digitale.

Sembra passato un secolo, in realtà poco più di dieci anni, eppure è cambiato tutto. Il giornalismo è solo digitale (la carta è un “fatto” residuale), travolto da un processo costante ed inarrestabile di cambiamento, che oggi si materializza nella problematica “intelligenza artificiale”.

Ingram, oggi su CJR, pone una questione fondamentale (anzi dieci) sul rapporto tra giornalismo ed IA, sintetizzando una serie di incontri organizzati dall’Aspen Institute, in una conferenza di inizio maggio, per discutere del ruolo dell’intelligenza artificiale (AI) nell’industria delle notizie.

Ingram innanzitutto rappresenta le preoccupazioni e le ansie, emerse in quegli incontri, che questa nuova tecnologia pone all’ecosistema dell’informazione: preoccupazioni che spaziano dall’uso degli strumenti AI per rastrellare contenuti protetti da copyright, sostituendo il traffico di riferimento con risultati basati su ricerche, fino al timore che contenuti generati dall’AI possano inondare internet e sopraffare il giornalismo basato sui fatti con testi, immagini e video sintetici.

Preoccupazioni fondate perché ogni nuova tecnologia comporta rischi, e la gestione di tali rischi determina il successo nel trasformare l’ecosistema dell’informazione.

Quindi Ingram riporta le dieci tematiche fondamentali dibattute, in forma di domande e risposte, che qui sintetizziamo brevemente:

1. Cosa stiamo cercando di salvare? Gina Chua di Semafor ha sollecitato i partecipanti a riflettere su cosa vogliano preservare: il settore giornalistico e i posti di lavoro, o l’impatto del giornalismo sulla società?
2. Suing o licensing? Alcuni editori, come il New York Times e The Intercept, hanno scelto di fare causa per violazione del copyright, mentre altri, come News Corp e Associated Press, hanno optato per accordi di licenza con le aziende AI.
3. La disintermediazione è il futuro? La preoccupazione è che le aziende AI possano sostituire gli editori e i giornalisti più di quanto abbiano fatto i social media, fornendo ai consumatori tutte le informazioni necessarie senza visitare i siti degli editori.
4. Qual è la tua Stella Polare? Definire i principi fondamentali che guideranno il rapporto con l’AI, come il mantenimento di standard etici o la trasparenza nell’uso dell’AI, è essenziale.
5. Cosa necessita il pubblico? È fondamentale capire come l’AI stia influenzando il comportamento del pubblico e sperimentare nuovi modi per soddisfare le sue aspettative, come interfacce di chat o modelli linguistici personalizzati.
6. Quali sono i frutti a portata di mano? Alcuni esperimenti AI a basso rischio possono essere implementati immediatamente, come la personalizzazione delle notizie, la traduzione istantanea e la sintesi degli articoli per i social media.
7. Come adattarsi continuamente? L’industria deve mantenere un atteggiamento di adattabilità continua piuttosto che vedere ogni sfida tecnologica come un problema isolato da risolvere.
8. Cosa significa l’AI per la fiducia? Il contenuto generato dall’AI spesso non è preciso. Le organizzazioni giornalistiche possono sfruttare l’opportunità di promuovere la qualità delle loro informazioni basate sulla fiducia del pubblico.
9. Quali sono i tuoi punti di forza? Le aziende devono identificare e valorizzare i loro punti di forza unici, utilizzando l’AI per approfondire le loro competenze specifiche piuttosto che cercare di imitare altre forme di contenuto.
10. L’AI può aiutare le notizie locali? L’AI ha il potenziale per aiutare le redazioni locali con risorse limitate, ad esempio annotando e riassumendo riunioni pubbliche e documenti governativi o traducendo storie in diverse lingue.

Ingram conclude che la risposta corretta alla crescente sofisticazione dell’AI, secondo gli esperti, non è né l’adozione acritica di una tecnologia non provata né il rifiuto impulsivo degli strumenti che potrebbero aiutare il settore. Giornalisti ed editori devono utilizzare ogni strumento disponibile per raggiungere il loro obiettivo di portare notizie al pubblico nel modo più efficiente e tempestivo possibile, indipendentemente dalla curva di apprendimento.