Dove cade la linea del lavoro

Dove cade la linea del lavoro

Le previsioni sull'occupazione diventano un campo di battaglia. Tra agenti che agiscono da soli e voci che rifiutano l'hype, si combatte su cosa resta umano.

Per anni il dibattito sull'intelligenza artificiale è stato una questione di fede: ci credi o non ci credi. Oggi, 23 giugno, in questa puntata di Signal Brief, la fede non interessa più a nessuno. Il terreno si è spostato, e si litiga su qualcosa di molto più concreto: chi resterà al lavoro tra diciotto mesi, e chi no. Le previsioni sull'occupazione sono diventate un campo di battaglia, con dichiarazioni che si rincorrono e si smentiscono nel giro di poche ore. È da lì che comincia la giornata di oggi.

All'inizio di giugno, sul palco del keynote di Taipei, Jensen Huang ha liquidato con due parole l'idea che l'intelligenza artificiale stia divorando il lavoro: assoluta sciocchezza. Anzi, ha aggiunto, le aziende assumono più ingegneri, non meno. Nelle stesse settimane, dentro Microsoft, Mustafa Suleyman guardava la stessa fotografia e vedeva l'esatto contrario: la maggior parte di ciò che facciamo davanti a uno schermo, ha stimato, sarà automatizzabile entro dodici, diciotto mesi.

Due uomini, lo stesso settore, lo stesso mese, due mondi opposti. E la distanza tra loro non si spiega con la vecchia divisione tra ottimisti e pessimisti. Come già osservato ieri, la frattura vera passa da un'altra parte: dipende da dove cade la linea della verifica. Le cose che una macchina può controllare da sola — un test che passa, una risposta giusta o sbagliata — sono quelle che impara a fare in fretta. Tutto il resto resiste. Huang e Suleyman, alla fine, stanno discutendo su dove passi quella linea, e quanto in fretta si stia spostando.

C'è un precedente che aiuta a tenere i piedi per terra. Benedict Evans, in un saggio di fine maggio tornato a circolare in questi giorni, ricorda che un secolo di automazione della contabilità non ha cancellato i contabili: li ha moltiplicati, cambiando il lavoro che fanno. La sua tesi, volutamente scomoda, è che prevedere quali mestieri spariranno è semplicemente impossibile. Non perché l'impatto sarà piccolo, ma perché è imprevedibile. Nel 1995 nessuno avrebbe messo i tassisti tra i lavori esposti a Internet. Poi è arrivata Uber.

Intorno a questa incertezza, in questi giorni, si sono accese altre due correnti. La prima fa dell'autonomia un valore in sé. Per Huang siamo entrati nell'era degli agenti: software che non risponde soltanto, ma osserva, ragiona e agisce, e ogni piccola operazione che compie diventa, dice lui, un'unità di ricavo. Marc Andreessen e John Carmack la raccontano come una liberazione: dare alle macchine accesso senza restrizioni, fidarsi di loro che agiscono. La seconda corrente, dall'altra parte, suona l'allarme. Dario Amodei e Jack Clark parlano di una persuasione che supera quella umana e di modelli che cominciano a migliorare se stessi. Non più scenari da convegno: numeri, esperimenti, dati interni.

E ai margini, quasi in disparte, una terza voce: chi rifiuta proprio di stare dentro questa cornice. Jack Dorsey, Vitalik Buterin, David Heinemeier Hansson, ognuno a modo suo, difendono ciò che una macchina non può verificare né replicare: l'anonimato, il mestiere fatto a mano, la rete senza un padrone. Tengono questo filo nel taschino, e oggi torna più di una volta.

Mustafa Suleyman guida la divisione intelligenza artificiale di Microsoft, ed è uno dei pochi ad aver costruito tre aziende dentro questa storia, da DeepMind in poi. La sua bandiera, in queste settimane, ha un nome quasi solenne: superintelligenza umanista. L'idea è costruire macchine pensate per servire le persone, non per sostituirle, e rifiutare apertamente la corsa all'AGI come traguardo fine a sé.

Poi, però, c'è la scena concreta. Alla conferenza Build, davanti agli sviluppatori, Suleyman ha annunciato sette nuovi modelli costruiti in casa — immagine, voce, trascrizione — e soprattutto i primi due che contano davvero: uno per scrivere codice, uno per ragionare. È un gesto di emancipazione. Per anni Microsoft ha appoggiato la sua intelligenza artificiale quasi interamente su OpenAI; ora si costruisce uno stack tutto suo, mattone su mattone. È la mossa di chi non vuole più dipendere dal vicino di casa.

E qui sta la tensione che rende Suleyman interessante. Con una mano disegna una superintelligenza gentile, al servizio dell'uomo. Con l'altra firma la previsione più dura del momento: gran parte del lavoro da scrivania automatizzabile in dodici, diciotto mesi, prestazioni a livello umano su molte professioni. Le due cose convivono nella stessa persona, nello stesso mese.

Mi sembra che sia proprio questa convivenza il segnale da tenere d'occhio. Non è un duello tra due campi avversari: è una sola testa che tiene insieme la promessa rassicurante e la stima che fa più paura. Quando chi costruisce la macchina ti dice, nello stesso respiro, ti metto al primo posto e tra un anno e mezzo gran parte del tuo lavoro si farà da sé, forse la domanda giusta non è a quale delle due frasi credere. È capire perché servano entrambe.

Jensen Huang è l'uomo che vende le pale durante la corsa all'oro: la sua Nvidia produce i chip su cui gira praticamente tutta l'intelligenza artificiale del pianeta. Quando parla lui, il settore prende appunti, perché vede passare la domanda prima di chiunque altro.

Al keynote di Taipei, a inizio giugno, ha dichiarato chiuso un capitolo e aperto il successivo. Finita, ha detto, l'epoca dell'intelligenza artificiale che genera testi e immagini; comincia l'era degli agenti, sistemi che osservano, pianificano e agiscono da soli su infrastrutture sparse per il mondo. Per reggere questa visione ha presentato una nuova piattaforma di calcolo, battezzata Vera Rubin, definita il progetto più ambizioso nella storia dell'azienda, quarantamila ingegneri al lavoro. Ma la frase che resta è un'altra, quasi una formula contabile: ogni piccola operazione di un agente è ormai un'unità di ricavo.

È lì che Huang tocca il filo della giornata da due lati insieme. Da una parte celebra l'autonomia delle macchine come la prossima miniera d'oro: più agiscono, più producono valore misurabile. Dall'altra respinge con forza la paura del lavoro perduto. Il suo conto è semplice e spiazzante: se un programmatore può generare nove trilioni di dollari di lavoro a fronte di tre di stipendi, le aziende ne vorranno di più, non di meno. L'intelligenza artificiale come moltiplicatore di talento, non come ghigliottina.

La cosa più interessante per me è che Huang non discute i fatti di Suleyman: discute la cornice. Sceglie di raccontare la stessa tecnologia come opportunità anziché come minaccia, e lo fa con la sicurezza di chi, qualunque cosa accada, le pale le vende comunque. Ricorda il venditore di picconi del 1849: non gli importava chi trovasse l'oro, finché tutti scavavano.

Jack Clark ha cofondato Anthropic e ogni settimana scrive Import AI, una newsletter che molti addetti ai lavori leggono come un bollettino dal fronte. Negli ultimi numeri, tra l'8 e il 22 giugno, il tono si è fatto più cupo del solito.

Il primo segnale riguarda la persuasione. Clark racconta nuovi studi in cui i modelli, messi a discutere, battono nettamente perfino dibattitori di élite e raccoglitori di fondi professionisti. Non è una curiosità da laboratorio, avverte: è una capacità pericolosa e sottovalutata, una macchina che convince meglio di un essere umano addestrato a convincere. Il secondo segnale è ancora più concreto. Porta dati interni di Anthropic: la quantità di codice scritto e integrato dai modelli è cresciuta di otto volte rispetto agli anni scorsi. Lo legge come prova preliminare di un fenomeno di cui si parlava finora solo in teoria, macchine che cominciano a migliorare se stesse. E un terzo affondo, il più duro: sposa la tesi di una nuova organizzazione, secondo cui l'approccio alla sicurezza dei grandi laboratori è soltanto reattivo, fatto di toppe e non di principi, e non reggerà davanti a sistemi più potenti.

Qui il filo della giornata si tende. Da un lato Andreessen e Huang che spingono l'acceleratore sull'autonomia; dall'altro Clark che, da dentro uno di quei laboratori, dice che stiamo correndo senza un volante. È la stessa immagine che Geoffrey Hinton usa da mesi: un'auto velocissima senza sterzo.

Un pensiero, raccontandolo, resta più di altri. Quando l'allarme arriva da un attivista esterno, è facile archiviarlo come militanza. Quando arriva dal cofondatore di uno dei laboratori che costruiscono questi sistemi, e poggia su numeri interni, diventa più difficile girarsi dall'altra parte. Clark non sta osservando l'esponenziale da fuori: lo sta misurando da dentro.

Ricapitoliamo un attimo dove siamo. Da una parte chi celebra le macchine che agiscono da sole; dall'altra chi avverte che stanno correndo troppo. Marc Andreessen sta tutto sul primo lato, e lo dice senza mezze misure.

Andreessen è tra gli investitori più ascoltati della Silicon Valley, uno che ha visto nascere il web e ci ha costruito sopra una carriera. La sua tesi del momento è che questa volta è diverso: i cicli precedenti di entusiasmo sull'intelligenza artificiale fallirono per questioni di tempismo, non di fondamenta, e oggi le cose funzionano davvero, nel codice, nella medicina. La chiama, con una battuta, un successo improvviso maturato in ottant'anni.

Da quella convinzione discende tutto il resto. Se gli agenti gestiranno la quasi totalità delle interazioni digitali, dice, le interfacce pensate per gli umani diventeranno superflue: chi userà i programmi, in futuro? Altri programmi. E celebra apertamente chi dà a queste macchine accesso senza restrizioni, chi le lascia agire saltando i passaggi prudenti, paragonandoli — l'immagine è sua — a Benjamin Franklin che lancia l'aquilone nel temporale per catturare il fulmine.

È un'immagine bellissima e inquietante allo stesso tempo, e mostra esattamente dove passa la tensione della giornata. Perché Franklin, con quell'aquilone, poteva restare fulminato. Andreessen lo sa e lo trova esaltante; Amodei e Clark guardano lo stesso gesto e vedono qualcosa da regolare prima, non dopo. La differenza non è sui fatti, l'autonomia delle macchine cresce per tutti. È sul coraggio, o sull'incoscienza, di fidarsene. E lì, mi sembra, si gioca davvero la partita dei prossimi mesi.

C'è una corrente che, a tutto questo, dà le spalle. Jack Dorsey ha fondato Twitter e poi se n'è andato, pentendosi a voce alta di come è finita; oggi mette le sue energie altrove. In questi giorni la sua mossa più rumorosa è un teaser: una pagina con un conto alla rovescia, guadagna Bitcoin gratis, l'annuncio di un Bitcoin Day.

Il gesto è deliberatamente nostalgico. Dorsey sta rifacendo, quindici anni dopo, una cosa precisa: il rubinetto di Bitcoin che Gavin Andresen aprì nel 2010, regalando monete a chiunque passasse, allora quasi diciannovemila Bitcoin dati via gratis, che oggi varrebbero miliardi. L'idea è riportare l'ingresso in questo mondo al suo spirito originario: gratuito, da persona a persona, senza nessuno in mezzo. Adozione, non speculazione.

Dietro il gesto c'è una tesi che Dorsey porta avanti da anni: le piattaforme dovrebbero essere protocolli aperti, non aziende. È la ragione per cui ha investito su reti sociali senza padrone e per cui ha rotto pubblicamente con un progetto che lui stesso aveva sostenuto, accusandolo di essere diventato la stessa cosa che voleva sostituire, una società con un consiglio di amministrazione e i suoi finanziatori.

Qui si chiude il cerchio della giornata. Mentre Huang monetizza ogni token e Andreessen sogna agenti che agiscono al posto nostro, Dorsey lavora su qualcosa che le macchine non possono ottimizzare né possedere: una rete che non appartiene a nessuno. Difende, insieme a Vitalik Buterin con la sua sfida sull'anonimato e a David Heinemeier Hansson con la sua militanza per il software fatto bene, ciò che resta fuori dalla portata dell'automazione. Non è un rifiuto della tecnologia. È un'idea diversa di chi debba tenerne il timone.

Anche tra i progetti che la comunità tiene d'occhio, questa settimana, non ci sono grandi novità: ci sono ritorni. E i ritorni, a volte, dicono più delle novità.

Restano in cima, in crescita continua, gli strumenti di Andrej Karpathy: nanochat, la sua piccola enciclopedia sui modelli linguistici, il suo progetto di ricerca automatica. È il segno di una curiosità che continua a fare scuola. Cresce ancora llama.cpp, il programma che fa girare i modelli direttamente sul computer di casa, e accanto a lui lo strumento da riga di comando di Simon Willison: due nomi che raccontano la stessa idea, portare l'intelligenza artificiale fuori dai centri di calcolo grandi come città e dentro un laptop. È il valore per watt di cui parla Aravind Srinivas, in forma di software che chiunque può scaricare.

Tornano anche Omarchy e Hyprland, il sistema costruito attorno a Linux che David Heinemeier Hansson usa e celebra: il mestiere fatto a mano di cui parlavamo. E resta presente ARC-AGI, il banco di prova di François Chollet, quello dove gli umani arrivano al cento per cento e le macchine si fermano a una frazione di punto, il promemoria più netto di dove la linea della verifica, ancora, non passa.

Non sono nomi nuovi. Sono presenze che non se ne vanno. E messe in fila raccontano lo stesso filo degli altri capitoli: da una parte l'autonomia che si vende a peso, dall'altra chi tiene viva l'idea che il calcolo, il mestiere e l'anonimato possano restare in mano alle persone.

Resta in mente l'aquilone di Franklin nel temporale: qualcuno lo lancia perché vuole il fulmine, qualcun altro perché teme di restarne colpito. La stessa corda, lo stesso cielo, due modi opposti di tenerla in mano. Forse la domanda di questi mesi non è quanto corrono le macchine, ma chi tiene il filo. È stato Signal Brief. Alla prossima.