Michela Arricale, avvocata del Foro di Avellino e co-Presidente del CRED – Centro di Ricerca ed Elaborazione per la Democrazia. Dottoranda del XLI ciclo Univ. Vanvitelli – Santa Maria Capua Vetere (CE)
Da qualche parte nel mondo, proprio adesso, c’è una persona che mentre svolge le mansioni proprie del suo lavoro è costretta ad indossare una telecamera che possa catturare ogni singolo suo gesto da una prospettiva soggettiva, e proprio quelle immagini serviranno ad addestrare il robot che le sostituirà. Non può toglierla mai, tranne che per andare in bagno e durante i pasti. E’ il suo datore di lavoro che la costringe a farlo, e nessuna remunerazione ulteriore è prevista.
Altrove ci sono persone costrette a visionare -tutto il giorno e tutti i giorni- immagini e video di violenza estrema, per poi etichettarli ad uno ad uno e così insegnare all’AI che cosa è la violenza, con produttività monitorata ora per ora, per meno di 2 dollari al giorno chiusi nei capannoni oppure ognuno a casa sua a cottimo per le piattaforme. Poi ci sono quelli fortunati, che passano la giornata a indicare cosa è un’auto o cosa è un cane, a trascrivere audio di conversazioni ordinarie, fare foto ad oggetti e descriverli.
Questi luoghi sono ovunque nel mondo, ovunque ci sia disoccupazione e lavoro povero, dove le leggi sul lavoro sono deboli, o ancora dove salari troppo bassi invogliano ad arrotondare con lavoretti facili da casa. Si chiama microtasking, ed è la nuova frontiera della frammentazione del lavoro: il processo produttivo è frammentato in minuscole schegge alla portata di chiunque abbia una connessione internet.
Un esercito di milioni di persone, sfruttate e sottopagate, il cui compito è quello di preparare la materia prima del processo produttivo dell’IA: la raccolta dei dati e la loro preparazione. I dati, infatti, non sono una materia prima che si raccoglie pronta all’uso, ma devono essere controllati, etichettati, resi idonei alla computazione, e solo allora potranno essere destinati ad alimentare il processo produttivo.
Osserviamo dunque una doppia estrazione necessaria a mettere in moto la macchina dell’IA: da una parte l’estrazione del dato grezzo dall’azione sociale che lo produce, dall’altra l’estrazione di valore dal lavoro del lavoratore che quel dato deve preparare, classificare, annotare e rendere computabile. Se il primo processo è abbondantemente studiato — per prima, e in modo sistematico, da Zuboff nel suo Capitalismo della sorveglianza e poi da tanti altri appresso— il secondo rimane ancora largamente sottovalutato nell’analisi del capitalismo digitale occidentale.
L’estrazione dei dati non basta, serve lavoro umano per avviare la produzione.
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Quando pensiamo ai lavoratori della filiera dell’IA, tendiamo a immaginarci ingegneri e scienziati strapagati, in uffici super illuminati con tanto di poltrona massaggiante e flipper in sala relax. È l’immagine che l’industria tecnologica ha sapientemente costruito di sé, dipingendosi come una fucina di geni solitari; una narrazione chiaramente funzionale agli interessi del capitale -nascondere lo sfruttamento e giustificare i profitti- che vuole farci credere che il valore del prodotto finale venga interamente generato dai codici e non dalla fatica di chi etichetta e annota.
Esistono due grandi gruppi di lavoratori in questo settore: quelli assunti e quelli che lavorano su piattaforma. Quelli assunti sono quelli fortunati –se così si può dire- che hanno un minimo di tutele contrattuali, tanto quanto il loro Paese ne garantisce. Lavorano per le grandi compagnie big tech, ma sempre attraverso una catena di subappalti che consentano di allontanare da queste e scaricare su altri biasimo sociale e responsabilità legali. Sempre assunti al minimo delle tutele e garanzie possibile, ed infatti li troviamo soprattutto nei luoghi dove il costo del lavoro è molto basso e i diritti al minimo: in Madagascar, in Kenya, in India, nelle Filippine.
Parte del loro lavoro consiste nell’insegnare all’IA a riconoscere il male e, per farlo, il software deve ingurgitare migliaia di esempi di ogni tipo cosa violenta e moralmente deplorevole sia mai stata commessa sulla terra, omicidi, stupri, decapitazioni, torture. Il loro compito è etichettare queste immagini raccapriccianti ad una ad una nei minimi dettagli perché la macchina possa imparare. Tutti i giorni, per otto ore al giorno, esposti alla violenza senza aver avuto nessuna preparazione psicologica né tantomeno sostegno. Quando non ce la fanno più, vengono sostituiti ed abbandonati a loro stessi con disturbi da shock post traumatico persistenti, depressioni, tentativi di suicidio.
I secondi, invece, sono i lavoratori delle piattaforme: non hanno un contratto, non hanno tutele, sono pagati a cottimo, e possono essere sospesi da un momento all’altro senza preavviso né spiegazione. Lavorano da casa con i propri dispositivi, e competono con milioni di altri lavoratori sparsi per il mondo per accaparrarsi i microtask più semplici: etichettare immagini di cani e gatti, trascrivere audio di conversazioni ordinarie, descrivere foto di oggetti.
Un compito decisamente alienante e scarsamente retribuito. Le piattaforme che adottano questo modello di organizzazione sono tante e si moltiplicano: Appen, Clickworker, Remotask, Scale AI, Mercor, le più famose. Sono piattaforme globali, chiunque nel mondo può iscriversi e guadagnare, ma la competizione globale tra gli iscritti allinea le retribuzioni verso il basso, e così il prezzo più basso a livello globale viene assunto come standard di paga universale. SI viene pagati a cottimo, ed anche lavorando 8 ore al giorno a ritmo serrato si faticano a superare i 3-5 dollari al giorno lordi, poi c’è la commissione che trattiene la piattaforma, sia che tu lavori da Seattle che da Nairobi.
Senza il lavoro di queste persone non esisterebbe alcuna intelligenza artificiale.
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In realtà i clickworkers non lavorano esclusivamente allo sviluppo dell’IA, ma vengono da tempo impiegati per la moderazione delle piattaforme, ed il loro numero è aumentato esponenzialmente in uno con i contenuti pubblicati, ad ulteriore riprova che da sempre l’industria digitale ci vende una storia di automazione e liberazione, mentre in realtà – come sempre- si tratta di estrazione di valore e sfruttamento dei lavoratori, come in ogni storia capitalista di successo.
Il lavoro umano alla base della catena è la voce di bilancio che assorbe più risorse, fino al 70% delle spese dedicate ad ogni singolo progetto, ed è per questo che è proprio il settore a cui vengono dedicati i maggiori sforzi di compressione, ovviamente a discapito dei lavoratori.
Non è certo un fenomeno nuovo, il modello di organizzazione scientifica del lavoro che Taylor per primo teorizzò ci ha spiegato come sia necessario separare la concezione dall’esecuzione, scomporre il processo produttivo in singole e semplici operazioni, ognuna delle quali da affidare ad un lavoratore diverso, da sostituire all’occorrenza senza necessità di lunghi periodi di formazione. E se si divide il lavoro in pezzettini abbastanza piccoli, il lavoratore non avrà necessità di sapere nemmeno che tipo di prodotto finale sta contribuendo a costruire.
Prima si spezzetta il lavoro all’interno della fabbrica, poi si sposta la fabbrica dove il lavoro costa meno, poi si frammenta ulteriormente il processo produttivo tra più fabbriche, ognuna specializzata in un piccolo pezzettino, con il prodotto messo insieme ancora altrove. Il microtasking è un’evoluzione di questo stesso fenomeno, che grazie al digitale esce dalla fabbrica e si disperde per il mondo, con il vantaggio di evitare ogni contatto tra i lavoratori e rendere più complicato qualsiasi tentativo di organizzazione sindacale.
Si dice che la divisione del lavoro aumenti la produttività, ma che questa è limitata dall’estensione del mercato. Oggi, di fronte ad un mercato universale e globale com’è quello digitale, la divisione del lavoro diventa atomistica per funzioni e geografia. Milioni di lavoratori che non si conoscono tra loro, che non sanno cosa stanno producendo, alienati da un lavoro ripetitivo e sottopagato al limite della sussistenza, tutti coordinati da un unico centro che estrae tutto il valore e lo trasforma in profitto e potere per se. A tale disseminazione geografica dell’organizzazione del lavoro corrisponde la tendenza opposta del potere economico a concentrarsi sempre di più intorno a quei pochi attori proprietari dei mezzi di produzione necessari all’estrazione di questa materia prima che sono i dati.
Alla massima frammentazione del lavoro, insomma, oggi corrisponde una massima concentrazione di capitali.
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Non esiste ancora nessun frame work normativo per questi lavoratori, nemmeno l’IA act europeo –che pure ha la pretesa di costruire una IA “più giusta” – ha speso una parola al riguardo, e questo silenzio sembra essere una precisa strategia di occultamento. Si alimenta con scienza e coscienza la narrazione che il punto di partenza della catena del valore sia l’algoritmo, nascondendo le fasi estrattive sotto il tappeto del silenzio. Eppure, lo ripeto per la terza volta, senza il loro lavoro non esisterebbe alcuna IA.
Ed è forse proprio questo il motivo del silenzio: l’invisibilizzazione del lavoro è una condizione della sua stessa sfruttabilità, non bisogna in alcun modo far capire a questi lavoratori quanto siano indispensabili al processo. Perché se lo scoprissero, se prendessero coscienza del loro potere, potrebbero organizzarsi. E se si organizzassero, il castello di carta della narrazione tecnologica crollerebbe, e con esso i profitti ed il potere delle Big Tech.
CENSIMENTO DATACENTER ITALIA e Scheda di lettura e licenza (disponibili per download)
Come si sta posizionando l’Italia in questa nuova rivoluzione industriale? Se l’IA è davvero un processo produttivo materiale, allora bisogna guardare a dove si stanno costruendo le infrastrutture che lo rendono possibile, a chi appartengono e a quali condizioni energetiche e territoriali vengono realizzate. In altre parole: quanti data center ci sono in Italia, quanti sono realmente operativi, quanti ne vogliono costruire, quanto consumano, dove sono dislocati, a chi appartengono e che cosa fanno? Di seguito il Censimento dei data center in Italia, punto di partenza di un lavoro collettivo. Sentitevi liberi di scaricarlo, modificarlo, discuterlo e condividerlo. Se avete informazioni, segnalazione di errori, stati di avanzamento, qualsiasi notizia rilevante, segnalatela, anche in forma anonima, all’indirizzo: censimentodatacenter@proton.me Allo stesso indirizzo scrivetemi per commenti o qualsiasi tipo di interlocuzione sul tema. Se siete un gruppo, un’associazione, un collettivo, un partito che si occupa di questi temi, mettiamo insieme le forze per studiare ed organizzarci su questi temi insieme.
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