Barricate cognitive

Nelle ultime due settimane abbiamo discusso di come il proletariato sintetico venga creato e stratificato nell'ordine dei media digitali, dominato dall'intelligenza artificiale (IA) e dagli algoritmi. Abbiamo parlato di un proletariato sintetico stratificato che spazia dai lavoratori fantasma in Kenya ai moderatori di Reddit, dal "cliente-lavoratore" che paga un tributo sotto forma di abbonamento per accedere ai dati che egli stesso produce, fino all'accademico che perde silenziosamente la propria competenza professionale. La situazione indica un'operazione di espropriazione guidata da un capitale monopolistico ad alta intensità di dati, che va ben oltre il classico capitalismo della sorveglianza. La storia non finisce qui. Perché, lungo una linea che va dagli Stati Uniti all'Europa, dalle industrie creative alle comunità di software, sono emerse concrete contro-mosse contro lo sfruttamento algoritmico.

SABOTAGGIO TECNICO: AVVELENARE I DATI E IL COLLASSO DEL MODELLO

I sistemi di IA sono strutture statistiche e algoritmiche che si nutrono dei nostri dati e imparano da essi. Il dato è il punto più fragile e fondamentale del sistema. Partendo da questo presupposto, gli artisti statunitensi hanno utilizzato attivamente strumenti come Nightshade e Glaze, sviluppati all'Università di Chicago, per avvelenare i modelli. Mentre il contenuto rimane normale per l'essere umano, per il modello si trasforma in un dato distorcente. In alcuni casi, il modello ha persino imparato a identificare un "gatto" come un'"auto". Gli artisti, usando le parole di McQuillan (2022), hanno diffuso dati corrotti come pratica di autodifesa tecnica. Queste azioni di disturbo possono, a lungo termine, causare il collasso del modello, che finirebbe per soffocare all'interno dei propri output sintetici (AI slop) (Jacobsen, 2023).

SABOTAGGIO TEMPORALE: SPEZZARE IL RITMO DELL'ALGORITMO

Il capitalismo algoritmico si nutre di velocità e interazione in tempo reale. Eppure, uno dei più antichi atti di resistenza sociale umana è il rallentamento del lavoro. Il rifiuto dei creatori di contenuti di sottostare alla pressione quotidiana di like e commenti, il fatto che gli esperti non rispondano istantaneamente nei forum, o comportamenti che riducono deliberatamente le metriche di "utente attivo" sulle piattaforme, abbassano la velocità e i margini di profitto. Le azioni di blocco, rallentamento e oscuramento dei contenuti avvenute su Reddit e Stack Overflow nel 2023, in seguito all'annuncio che Reddit avrebbe venduto i propri dati alle aziende di IA, sono orientate in questo senso. Queste azioni hanno preso di mira la dipendenza dell'IA dai dati di competenza organica, dalla velocità e dal senso.

RITIRARE IL LAVORO EMOTIVO, INTERROMPERE IL FLUSSO DI DATI ORGANICI

Le emozioni e le reazioni umane come il gradimento, la rabbia, l'empatia e l'ironia sono la materia prima di "umanizzazione" utilizzata dal modello per apprendere. Non partecipare consapevolmente alle discussioni o non reagire non va visto come passività, ma come uno sciopero del senso. Ad esempio, durante lo sciopero degli sceneggiatori di Hollywood (WGA) nel 2023, il rifiuto degli autori di fornire dati qualificati, dichiarando che "i nostri dati non possono essere addestrati senza consenso", rappresenta l'uso collettivo di opzioni di opt-out contro le piattaforme.

SINDACALISMO DEI DATI: LO SCUDO COLLETTIVO DELLA COMPETENZA

L'utente individuale è impotente; i dati organizzati, invece, generano potere contrattuale. Cooperative di dati come MIDATA in Svizzera e il progetto DECODE, sostenuto dall'UE, cercano di sottrarre la proprietà collettiva al capitale tecnologico per restituirla alla società. Per medici, avvocati e accademici, il sindacalismo dei dati è la protezione sindacale della proprietà cognitiva. Mentre MIDATA è un modello in cui i membri decidono come e a chi vendere i dati sanitari raccogliendoli sotto l'egida di una cooperativa, il progetto DECODE offre un approccio in cui i dati dei cittadini sono gestiti tramite licenze collettive.

DISTINGUERE L'UMANO: RIVELARE IL CONTENUTO SINTETICO

Man mano che il diluvio di dati sintetici rende invisibile la produzione umana, la riconoscibilità del lavoro umano è diventata una richiesta politica. Le dichiarazioni sull'origine dei contenuti e le firme resistenti al reverse engineering sono strumenti di resistenza. Mentre negli Stati Uniti artisti ed editori premono affinché l'etichetta "human-made content" diventi uno standard, nelle bozze dell'AI Act dell'Unione Europea sono state aperte discussioni sugli obblighi di etichettatura dei contenuti sintetici e sulla trasparenza dei dati di addestramento.

RIFUGI COGNITIVI: SPAZI FUORI DALL'ALGORITMO

Sono iniziati a nascere spazi al di fuori dell'algoritmo, con blog chiusi ai motori di ricerca, archivi, comunità Discord private e piattaforme di pubblicazione che rifiutano l'indicizzazione algoritmica.

EROSIONE GIURIDICA: RALLENTARE IL SISTEMA

Il capitale tecnologico globale ama la narrazione della "necessità inevitabile" quando commercializza la tecnologia. La legge, invece, anche se al momento non può fermare il sistema, può renderlo più gravoso. Le cause legali per violazione del copyright, dei dati personali, del segreto professionale o del consenso potrebbero non chiudere i modelli, ma interrompono i cicli di addestramento, creano opinione pubblica e causano perdite finanziarie alle aziende. Le iniziative sindacali sull'IA in Canada e in Europa hanno dimostrato che la legge è un meccanismo di pressione costante, capace di rallentare i cicli di addestramento.

Quelle elencate sopra sono azioni e forme che si sono già "verificate". E l'intelletto e la creatività umana troveranno molte altre vie d'azione. Tutto ciò rappresenta sforzi e appelli volti a cambiare il regime di proprietà dei dati. La resistenza digitale non deve mirare alla tecnologia e alla sua intelligenza, ma alla gerarchia della conoscenza e al regime di proprietà su cui essa è costruita.