Anarchia, crittografia, cypherpunk: storia della prima criptovaluta.

Nel prossimo futuro, possiamo immaginare delle proposte basate su forme di pagamento elettronico come il denaro digitale, emesso da aziende private specializzate, con bilanci solidi e rating pubblico”. Era il 1996 e Alan Greenspan — economista allora a capo della Federal Reserve, la banca centrale statunitense — aveva appena rilanciato l’idea che il denaro, grazie alla recente rivoluzione di internet, potesse venire sottratto al monopolio degli stati ed essere emesso anche da soggetti privati.

Tre anni più tardi, nel 1999, l’autore cyberpunk Neal Stephenson pubblicò Cryptonomicon, romanzo di grande successo nell’ambiente hacker, in cui viene immaginato un mondo sotterraneo alimentato da una sorta di oro digitale, che permette alle persone di mantenere private le loro identità grazie a un complesso sistema di crittografia, il processo di cifratura e codifica che permette di rendere un messaggio comprensibile solamente al suo destinatario.

Furono probabilmente queste le prime due occasioni in cui anche i non addetti ai lavori ebbero modo di sentir parlare di denaro digitale emesso da soggetti non statali e del ruolo della crittografia nel processo. Quello che all’epoca ben pochi sapevano — e difficilmente Alan Greenspan era tra questi — era che in quegli stessi anni un gruppo ristretto ma tecnicamente attrezzato, un movimento chiamato cypherpunk, stava già mettendo a punto le tecnologie necessarie proprio per creare denaro digitale, generato elettronicamente e protetto da crittografia. Le loro intuizioni, parecchi anni dopo, sarebbero state all’origine della prima vera forma di criptomoneta: Bitcoin.

Privacy punk
Il movimento cypherpunk nasce soprattutto grazie al lavoro di David Chaum, docente di Informatica all’università di Berkeley ed esperto di crittografia che già nel 1985 aveva pubblicato un paper — intitolato “Sicurezza senza identificazione: sistemi di transazione per rendere il Grande Fratello obsoleto” — in cui discuteva la possibilità di creare una forma di denaro digitale che proteggesse la privacy dei cittadini. La prima riunione del movimento, secondo quanto riporta Cryptocompare, avviene a San Francisco nel 1992; ma la maggior parte del lavoro verrà svolto nel corso degli anni attraverso una mailing list che, all’apice della diffusione, poteva contare su oltre duemila membri. Un posto dove si discute di matematica, informatica, crittografia, ma anche — se non soprattutto — di politica.

Ed è proprio da queste basi che prende forma, nel 1993, il Cypherpunk Manifesto stilato da Eric Hughes. Nell’incipit si legge:

La privacy è necessaria affinché una società rimanga aperta anche nell’epoca elettronica. La privacy non è segretezza

Parole che arrivano un paio di decenni prima delle rivelazioni di Snowden sulla sorveglianza di massa informatica e dei timori legati all’uso dei nostri dati personali da parte dei social network, o relativi al tracciamento che subiamo sul web. Tutte questioni già intuite dai cypherpunk, secondo i quali la soluzione non risiede in una fuga dalla tecnologia, ma nella tecnologia stessa. “La privacy in una società aperta richiede la crittografia”, si legge ancora nel manifesto.

Storicamente, le tecniche di cifratura sono sempre state appannaggio delle istituzioni, a partire da quelle militari. Attorno agli anni Sessanta e Settanta, però, alcuni matematici del MIT di Boston fecero una serie di scoperte che resero possibile, per la prima volta, che anche i comuni cittadini potessero criptare i propri messaggi, in modo che fossero leggibili soltanto dai destinatari e indecifrabili anche dai più potenti supercomputer: è la nascita della crittografia a chiave pubblica.

“Ogni utente di questo nuovo sistema riceve una chiave pubblica — una complessa sequenza di numeri e lettere che servono da indirizzo e che può essere distribuita liberamente — e una corrispondente chiave privata, che può essere conosciuta solo dall’utente”, spiega Nathaniel Popper su Digital Gold, libro di ricostruzione storica di Bitcoin. “Le due chiavi sono collegate, matematicamente, in un modo che assicura che soltanto l’utente — possiamo chiamarlo Alice, come spesso fanno i crittografi — possa utilizzare la sua chiave privata per sbloccare il messaggio che gli è stato mandato”. La relazione tra le due chiavi, determinata da equazioni matematiche, impedisce inoltre che si possa risalire alla chiave privata partendo da quella pubblica. Una delle applicazioni più note e usate di questa tecnica è la PGP (Pretty Good Privacy): il suo sviluppatore, Phil Zimmerman, era un informatico (e attivista antinucleare) che voleva assicurarsi che gruppi politici dissidenti avessero un modo sicuro di comunicare, al riparo dagli sguardi indiscreti del governo.

I cypherpunk, in quegli anni, sono al lavoro su parecchie sperimentazioni, tutte portate avanti con l’obiettivo di fornire ai cittadini nuovi strumenti di difesa nei confronti delle autorità costituite. Fin dall’inizio, i loro sforzi si concentrano però su un settore: quello monetario. Se il contante è la forma più anonima di pagamento, che non lascia tracce di alcun tipo, i pagamenti effettuati con le carte di credito possono rivelare tutto di noi: spostamenti, orari, gusti personali. “Quando la mia identità viene rivelata dai meccanismi sottostanti alle transazioni, non ho privacy”, continua il manifesto. “Non posso decidere di svelare selettivamente me stesso; devo farlo completamente”.

Ciò di cui la società ha bisogno — in quest’ottica cyberpunk che unisce la sacralità delle libertà individuali cara al libertarianesimo e la visione degli stati e dei governi quasi come nemici da boicottare (siamo a un passo dall’anarco-individualismo) — è il “contante per l’epoca tecnologica”: una forma di denaro che non si possa contraffare, sicura, digitale, ma che metta anche al riparo la privacy dei suoi utenti.

Primi tentativi, primi fallimenti
Il primo a dare una forma concreta a queste cripto-utopie è il già citato pioniere del cypherpunk, David Chaum, che darà seguito a quanto teorizzato fin dagli Ottanta dando vita alla moneta elettronica eCash, che sfruttava la blind signature (firma cieca, strettamente legata alla crittografia a chiave pubblica) per proteggere la privacy di chiunque avesse usato il suo denaro digitale, evitando inoltre l’annoso problema della doppia spesa (ovvero il fatto che la stessa “moneta digitale” possa essere usata più di una volta). Nel 1990 fondò DigiCash, un’azienda con base ad Amsterdam specializzata in diversi sistemi di pagamento, il cui progetto principale era proprio eCash.

“In un’epoca in cui Netscape e Yahoo! stavano guidando l’industria tech a nuove vette — e in cui molti pensavano che i micropagamenti, e non la pubblicità, sarebbero stati il modello di business del web — DigiCash era considerato un astro nascente dagli imprenditori digitali dell’epoca”, si legge in un approfondito articolo di Bitcoin Magazine che racconta anche i dettagli tecnici del progetto.

“Potrai utilizzare eCash per pagare ogni genere di piccole cose”, spiegava all’epoca Chaum al New York Times. “Ogni articolo che leggi, ogni domanda che poni; tutto dovrà essere pagato”. L’ecosistema dei micropagamenti su internet immaginato da Chaum — superato dalla storia eppure ancora caldeggiato da molti — è uno scenario nel quale, navigando sul web, si compiono tantissime transazioni dagli importi irrisori. Nel 1994, inizia la sperimentazione: viene effettuato il “primo pagamento elettronico in contante della storia” e alcune banche iniziano a testare il prodotto.

Il primo a dare una forma concreta alle cripto-utopie è David Chaum, pioniere del cypherpunk, che darà seguito a quanto teorizzato fin dagli Ottanta con la moneta elettronica eCash

Agli inizi del 1996, Deutsche Bank, Credit Suisse e altre acquistano la licenza necessaria a usare eCash. Non solo: Netscape immagina di incorporare questo sistema nel suo browser, Visa offre un investimento da 40 milioni di dollari e Microsoft punta a integrarlo nel suo Windows 95 per 100 milioni di dollari. Per varie ragioni — tra cui le eccessive pretese di Chaum — nessun affare va in porto, mentre eCash fatica a fare presa sul pubblico: “Più il web cresce, più il livello di sofisticazione degli utenti cala”, spiega Chaum in un’intervista a Forbes. “È difficile spiegare loro l’importanza della privacy”.

Nel 1999 DigiCash fallisce. Ma Chaum non è l’unico a lavorare sul denaro digitale. Nuove sperimentazioni stanno prendendo corpo tra i cypherpunk, che tra l’altro avevano accolto con molto criticismo il progetto eCash. La ragione è semplice: per quanto rispettoso della privacy, eCash era un sistema centralizzato che ruotava attorno all’azienda DigiCash e che non avrebbe mai potuto diventare una vera e propria moneta indipendente dalle istituzioni. “Anche se ogni singola persona al mondo avesse usato eCash per tutte le sue transazioni, le banche sarebbero comunque state necessarie per confermare le transazioni”, spiega Bitcoin Magazine. “Questo, inoltre, significava non essere a prova di censura. Quando le banche hanno bloccato WikiLeaks [nel 2010], i bitcoin hanno comunque potuto finanziarlo; eCash non avrebbe potuto fare la stessa cosa: sarebbe bastato bloccare i conti”.

Insomma, eCash proteggeva la privacy grazie alla crittografia a chiave pubblica — che infatti resterà centrale anche negli esperimenti futuri — ma mancava ancora di una caratteristica fondamentale: la decentralizzazione, che consente di aggirare completamente le istituzioni finanziarie e usare i soldi in totale libertà.

Decentralizzarsi
I sistemi monetari sfruttano un registro centrale per tenere traccia dei saldi contabili. Che sia una banca centrale, una banca commerciale, un circuito come VISA o Mastercard, in ogni caso è sempre prevista la presenza di un database in cui è annotato chi possiede cosa. Per i cypherpunk, questo rappresenta l’essenza del problema del denaro, perché consente ai governi di controllare il flusso monetario, mentre chi partecipa al sistema deve necessariamente essere identificabile.

Nonostante il fallimento di Chaum, i semi che porteranno alla nascita di Bitcoin continuavano a venire gettati. Negli stessi anni, Adam Back, un altro appassionato di crittografia proveniente della mailing list dei cypherpunk, perfezionava Hashcash, un sistema presentato nel 1997 che sistemava uno dei problemi alla base di tutti questi progetti di denaro digitale: l’apparente impossibilità di creare un file digitale che non potesse venir copiato senza sosta. Per risolvere questo problema, Back si affidò ancora una volta alla crittografia.

L’intuizione di Back è cruciale, perché assicurava che gli hashcash rimanessero limitati nel loro numero, come succede con la maggior parte della moneta fisica nei casi in cui l’inflazione è sotto controllo, e che non venissero copiati all’infinito come possibile con qualsiasi altro file digitale. Utilizzando dei complicatissimi puzzle matematici, che devono essere risolti sfruttando il potere di calcolo dei computer (la cosiddetta proof-of-work), ci si assicurava che l’emissione di moneta richiedesse tempo, che avesse un costo (energetico) e che fosse quindi limitata.

I sistemi monetari sfruttano un registro centrale per tenere traccia dei saldi contabili: per i cypherpunk questa è l’essenza del problema del denaro, perché consente ai governi di controllare il flusso monetario

“Per quanto moltiplicare 2.903 per 3.571 usando solo carta e penna possa essere relativamente facile, è molto più complesso procedere a ritroso e capire quali siano i due numeri che hanno dato come risultato 10.366.613”, spiega Popper in Digital Gold. “I problemi informatici da risolvere con hashcash erano però molto più complessi; così complessi che un computer non aveva altra scelta che fare un sacco di tentativi finché non avesse trovato la risposta corretta. Quando la risposta veniva individuata, si ottenevano degli hashcash”.

Il meccanismo è del tutto simile a quello ancora oggi utilizzato per il mining dei bitcoin, il processo che permette di ottenere delle monete digitali sfruttando il potere di calcolo dei propri computer. Il sistema di Back, però, aveva un grosso limite: ogni unità di hashcash poteva venire usata per una sola transazione e tutti i partecipanti al sistema dovevano creare delle nuove monete ogni volta che intendevano usarle. Un sistema decisamente poco pratico.

Piano B
Le intuizioni di Back saranno la base su cui lavorerà uno dei più ferventi sostenitori della creazione di un sistema monetario che sfugga al controllo delle istituzioni: Dai Wei, studente di Scienze Informatiche alla Washington University, seguace di Timothy May e della sua cripto-anarchia, una ideologia fondata sulla convinzione che l’utilizzo di alcuni software e della crittografia possa proteggere e salvaguardare la libertà economica e politica meglio di qualunque sistema governativo.

Ovviamente, anche Dai Wei è iscritto alla mailing list dei cypherpunk, alla quale contribuisce su vari temi mantenendo sempre uno strettissimo riserbo sulla sua identità (in effetti, non si sa nemmeno se sia maschio o femmina). La nascita della fama di Dai Wei risale al novembre 1998, quando — in un post relativo ad altri argomenti — lancia con una certa nonchalance un “protocollo che permette a entità anonime e non rintracciabili di cooperare l’una con l’altra in maniera efficiente; fornendo loro un mezzo di scambio e un metodo per imporre il rispetto dei contratti. (…) Una cooperazione efficiente richiede infatti due cose: un mezzo di scambio (il denaro) e un modo per garantire il rispetto dei contratti”.

Con una certa ritrosia, perfettamente coerente con la sua figura riservata, Dai Wei spiega: “Spero che questo sia un passo avanti per rendere la cripto-anarchia una possibilità tanto pratica quanto teorica”. Il suo sistema, chiamato B-money, è considerato uno dei più importanti progenitori dei bitcoin. “La mia motivazione nella creazione di B-money è abilitare delle economie online che siano puramente volontarie, che non possano essere tassate o regolate attraverso la minaccia della forza”.

Per rendere possibile tutto ciò, ci sono due strade: “La prima soluzione”, si legge sempre su Bitcoin Magazine, “è creare un registro che non sia controllato da un’entità centrale. Tutti i partecipanti mantengono copie separate dello stesso registro; ogni volta che viene eseguita una nuova transazione, tutti devono aggiornare il loro registro. I registri, inoltre, consisteranno in chiavi pubbliche a cui viene allegato solo l’ammontare di denaro, non le identità corrispondenti alla chiave. Questo approccio decentralizzato impedirà a qualunque entità di bloccare le transazioni, garantendo anche una certa privacy a tutti gli utenti”.

Il concetto di base, quindi, è lo stesso che ritroviamo nella blockchain, il registro digitale, distribuito, anonimo e crittografato che oggi rende possibile l’esistenza dei bitcoin. Oltre a garantire la privacy, B-money funzionava in maniera decentralizzata e non poteva essere controllato da nessuna entità. Ma c’era un problema: Dai Wei non aveva risolto la questione relativa alla doppia spesa. Era ancora possibile, nel suo sistema, che un utente inviasse lo stesso b-money contemporaneamente a due utenti, che avrebbero scoperto soltanto dopo che metà del network non riconosceva il loro saldo.

Oltre a garantire la privacy, B-money funzionava in maniera decentralizzata e non poteva essere controllato da nessuna entità. Ma il suo creatore Dai Wei non aveva risolto la questione relativa alla doppia spesa

Per questo, Dai Wei propose anche una seconda versione, in cui i partecipanti al network sono distinti tra utenti regolari e “server”. Solo i secondi conservano una copia dei registri. Per verificare che le transazioni fossero corrette, gli utenti regolari avrebbero potuto eseguire una verifica con una parte scelta casualmente dei server. In caso di conflitto, era possibile rifiutare la transazione.

B-money presentava parecchi difetti, tra cui un modello di consenso considerato fragile. Per quanto si trattasse di limiti probabilmente superabili, il progetto di Dai Wei si fermò allo stadio teorico. Uno stop motivato da un paio di ragioni. Prima di tutto, lo stesso Dai Wei non riteneva che, se seriamente implementato, B-Money potesse avere successo. “Credo possa al massimo diventare una valuta di nicchia, sfruttata da chi non vuole utilizzare quella governativa”, spiegava in una email.

In secondo luogo, il progetto si è arenato a causa di un crescente scetticismo nei confronti di quella cripto-anarchia che l’aveva a lungo affascinato: “Ho smesso di lavorare a quel progetto perché, mentre finivo di scrivere la presentazione, ero ormai disilluso nei confronti della cripto-anarchia. Non avrei mai immaginato che un sistema di questo tipo, una volta implementato, potesse attirare attenzione anche al di là di un piccolo gruppo di cypherpunk”, avrebbe raccontato più tardi.

B-money, Hashcash, eCash: nessuna di queste tre monete è mai entrata davvero in utilizzo. Ma il punto è un altro: tutte e tre hanno aggiunto la loro tessera al puzzle che renderà possibile la nascita di bitcoin. A questi esperimenti vanno aggiunte RPOW di Hal Finney e il cruciale lavoro di Nick Szabo, ideatore dell’esperimento Bit Gold del 1998: forse il più diretto predecessore di Bitcoin.

Ci sono infatti moltissime somiglianze nell’architettura dei due sistemi, in particolar modo (ma non solo) per quanto riguarda i meccanismi utilizzati per validare le transazioni all’interno di un network decentralizzato (sono entrambi sistemi peer-to-peer, decentralizzati, che usano la già citata proof-of-work, in cui il potere di calcolo dei computer collegati al network viene usato per risolvere dei puzzle crittografici). Cosa mancava allora in Bit Gold? Da più parti si sottolinea come nemmeno Szabo fosse stato in grado di risolvere il problema della doppia spesa, comune a molti di questi progetti. L’unica soluzione sembrava fare ricorso a qualche forma di autorità centrale, com’era nel caso di eCash e, in parte, anche di B-Money. Un’opzione che Szabo non fu mai disposto a considerare.

La nascita di Bitcoin
Nonostante il proliferare di progetti sul finire degli anni Novanta, per lungo tempo le sperimentazioni in questo campo sembrarono arrestarsi. Nel mese di agosto 2008, però, Adam Back, il creatore di Hashcash, ricevette una mail da un mittente a lui sconosciuto: Satoshi Nakamoto. Nella mail, Satoshi chiede di dare un’occhiata a un breve paper in cui descrive il funzionamento di qualcosa chiamato Bitcoin. Back risponde alla mail, ma limitandosi a segnalare qualche altro esperimento in materia.

Passa qualche settimana. Nel giorno di Halloween, il 31 ottobre 2008, Satoshi Nakamoto invia una proposta più accurata a una mailing list specializzata in crittografia e fortemente accademica: si tratta per molti versi del successore della mailing list di cypherpunk, nel frattempo defunta. Satoshi non dà nessuna informazione sulla sua identità e — ovviamente — nessuno gliene chiede conto. “Sto lavorando a un nuovo sistema di denaro elettronico completamente peer-to-peer, che non richiede nessuna terza parte per funzionare”, scrive Satoshi nella mail. In allegato si trova un pdf di nove pagine in cui vengono citati i lavori di Back e Dai Wei (ma curiosamente non di Szabo) e che unisce i punti di forza di tutte le precedenti sperimentazioni per dare vita a qualcosa che ancora nessuno aveva visto. Il pdf diventerà poi noto come il Bitcoin White Paper.

Nel sistema immaginato da Satoshi, ogni utente può avere uno o più indirizzi Bitcoin e una chiave privata corrispondente a ognuno di essi; le monete collegate a questo indirizzo possono essere spese solo dalla persona che possiede la chiave privata corrispondente (come già previsto da David Chaum nel suo eCash). Una volta eseguita la transazione, questa viene segnalata a tutti i computer che fanno parte del network Bitcoin; che hanno quindi il compito di verificare che l’utente possegga i soldi che sta cercando di spendere, consultando il registro pubblico delle transazioni in Bitcoin. Quando la spesa viene confermata, viene registrata in una lista contenente gruppi di transazioni recenti, chiamati blocchi. Sta nascendo la blockchain: un sistema per molti versi simile a quello immaginato da Dai Wei.

La blockchain immaginata da Satoshi Nakamoto può essere definita come un registro aperto e distribuito; una “catena di blocchi” a cui chiunque può partecipare

Per aggiungere i blocchi, però, è prima necessario che si tenga una sorta di gara computazionale tra tutti i computer che partecipano al network. Il computer che vince la gara è responsabile della conferma delle transazioni presenti nel blocco (che vengono così validate). Soprattutto, chi vince riceve in cambio dei nuovi Bitcoin (inizialmente 50, ma il premio viene dimezzato ogni 210mila blocchi; oggi è di 12,5); fornendo così un incentivo economico affinché questo sistema volontario possa funzionare (sfruttando quindi la proof-of-work prevista già per Hashcash). E il problema della doppia spesa? Viene risolto in maniera decentralizzata: se qualcuno provasse a spendere due volte la stessa moneta, il meccanismo di validazione alla base della blockchain rifiuterebbe il secondo tentativo, accorgendosi che quella stessa moneta è già stata utilizzata (qui trovate una spiegazione più approfondita).

Riassumendo: la blockchain immaginata da Satoshi Nakamoto può essere definita come un registro aperto e distribuito; una “catena di blocchi” a cui chiunque può partecipare — diventando così un nodo — semplicemente installando sul proprio computer il registro che contiene la storia delle varie transazioni e iniziando così a monitorare automaticamente i vari passaggi che avvengono attraverso la catena. Questo lavoro, svolto dai nodi, viene incentivato per via economica: quando viene dato il via libera a un passaggio di denaro — risolvendo per via informatica un complesso puzzle matematico — questi ottengono in cambio dei bitcoin.

Ogni volta che un gruppo di transazioni è approvato, viene collegato al blocco precedente attraverso un hash, un’impronta unica e immutabile che fornisce la garanzia che nessuno potrà manomettere i dati registrati. Per il singolo è impossibile apportare modifiche al registro; perché verrebbe meno il consenso necessario tra i nodi. Questo è un elemento fondamentale: la decentralizzazione della blockchain è ciò che la rende sicura e distribuita; consentendo inoltre l’eliminazione di ogni ente centrale grazie alla “democrazia del potere di calcolo” assicurata dalle migliaia di partecipanti alla blockchain dei bitcoin.

In un primo momento, il white paper in cui è presentato Bitcoin riceve ben poca attenzione. Il 2 novembre 2008 ci sono solo un paio di commenti alla mail, e sono entrambi negativi. Vengono sottolineati i rischi di attacco alla blockchain che diventeranno noti come “problema del 51%” (secondo cui chi riuscisse ad avere a disposizione il 51% del potere di calcolo complessivo utilizzato dalla blockchain potrebbe manomettere la catena, proprio per la modalità di consenso democratico — basato sul potere computazionale — che ne è alla base) e il fatto che con il passare del tempo la blockchain diventerebbe troppo pesante per essere scaricata da qualunque utente. Tra i pochi che prestano attenzione, però, c’è Hal Finney, il creatore di RPOW, che commenta: “Mi sembra un’idea molto promettente e originale, e non vedo l’ora di sapere come questo concetto verrà ulteriormente sviluppato”.

Ogni volta che un gruppo di transazioni è approvato, viene collegato al blocco precedente attraverso un hash, un’impronta unica e immutabile che fornisce la garanzia che nessuno potrà manomettere i dati registrati

L’interesse mostrato da Finney è sufficiente perché Satoshi Nakamoto gli invii un beta del software a cui sta lavorando. I due iniziano a collaborare e a scovare gli inevitabili bug del programma. Nel gennaio 2009, Satoshi invia alla lista il codice completo del suo software, con alcune novità rispetto alla versione iniziale. Per esempio, viene deciso che le nuove monete create potranno essere assegnate solo ogni dieci minuti (all’incirca), con la corsa computazionale destinata a diventare sempre più complessa se i computer dovessero riuscire a generarne più rapidamente (ragion per cui, oggi, invece dei normali computer è necessario utilizzare strumenti appositi). Inoltre, viene deciso che i bitcoin saranno emessi solo finché raggiungeranno la cifra complessiva di 21 milioni di monete circolanti, dopodiché la loro emissione sarà interrotta.

Quando Hal Finney scarica il programma, il network è già in funzione. Durante i primi giorni, non c’è nessuna attività da aggiungere alla blockchain, se non quella relativa al computer che conquista regolarmente 50 bitcoin ogni dieci minuti. È quello di Satoshi, ovviamente, che si calcola abbia prodotto qualcosa come 980mila bitcoin (dal valore odierno di 6,4 miliardi di dollari). Domenica 9 novembre, Satoshi invia 10 bitcoin ad Hal Finney per assicurarsi che quella parte del software funzioni adeguatamente. La transazione viene inviata al network (che all’epoca era formato soltanto da i due programmatori, oggi conta circa 10mila nodi) e registrata nella blockchain pochi minuti dopo. La storia dei bitcoin può cominciare.

Che fine ha fatto Satoshi Nakamoto
In tutto questo resta un mistero: chi è Satoshi Nakamoto? Come noto, il creatore dei bitcoin ha sempre mantenuto l’anonimato; e tutti i tentativi di individuarlo sono stati finora un buco nell’acqua. Non solo: qualche anno dopo aver creato la prima moneta digitale realmente funzionante, Satoshi ha deciso di ritirarsi in buon ordine, sparendo nel nulla e rendendo la sua identificazione ancora più difficile.

Una cosa è certa: che sia un uomo, una donna o un gruppo di persone, è estremamente probabile che Satoshi fosse un membro della mailing cypherpunk, dove si radunavano tutti gli appassionati e, soprattutto, le pochissime persone dotate della competenza tecnica necessaria a creare un sistema di questo tipo. Non è sfuggito che, nel suo paper, Satoshi abbia citato solo i lavori di Wei Dai e Adam Beck; senza menzionare altre valute digitali come quella di Nick Szabo o di Hal Finney. Nel documentario Banking on Bitcoin (disponibile su Netflix) si fa però notare come lo stile con cui è scritto il paper di Satoshi abbia delle straordinarie somiglianze con quello in cui Nick Szabo presentava i suoi Bit Gold. Anche il nome, ovviamente, è molto simile; così come ci sono (come già detto) tantissime somiglianze tra i due sistemi. La soluzione al mistero dell’identità di Satoshi Nakamoto, insomma, potrebbe essere stata sotto il naso di tutti fin dall’inizio e il creatore dei Bitcoin sarebbe quindi uno dei nomi più noti del circuito cypherpunk. Scoprire definitivamente l’identità di uno dei massimi esperti di crittografia, uno che ha dedicato la sua vita alla privacy, però, potrebbe essere una missione impossibile.

Non c’è libertà nel mondo naturale: perché dovrebbe essere differente per noi esseri umani?

Pubblicato in origine su NOT, il 20 aprile 2020.

L’universo è vincolato dalle leggi della fisica. Una particella, una roccia, un pianeta: nessuno di questi può agire in maniera diversa da quella in cui agisce. Ogni evento è condizionato da regole che determinano l’intera realtà fin dalla nascita del cosmo. «L’universo si espande, la gravità agisce, la materia si unisce per formare stelle e pianeti: le cose procedono vorticosamente sulla base di leggi fisse», scrive Cassidy Ward su SYFY. «Per miliardi di anni, nulla ha fatto nient’altro se non ciò che era supposto che facesse. Esattamente ciò che continuerà per sempre a fare».

Questo non vale solo per gli oggetti inanimati: avendo a disposizione sufficienti dati e potenza di calcolo, è per esempio possibile prevedere (almeno in linea teorica) l’evoluzione delle cellule, ovvero la più piccola struttura a essere classificabile come vivente. Il suo comportamento non è quindi imprevedibile. Al contrario: è predeterminato.

Non c’è libertà nel mondo naturale: perché dovrebbe essere differente per noi esseri umani (che siamo composti di atomi come tutto il resto)? Perché dovremmo essere dotati di quel libero arbitrio che ci permette di decidere come agire, facendoci sfuggire alle leggi che regolano l’intero universo? «L’idea prevalente è che questa libertà richieda un’abilità sovrannaturale che trascende le leggi della natura; altrimenti saremmo delle mere marionette in balìa della causa e dell’effetto», ha scritto il filosofo e scienziato Stephen Cave su Aeon. «Questo rende il libero arbitrio qualcosa di misterioso, che ci separerebbe dal resto del creato. Poiché questa nozione contraddice tutto ciò che sappiamo del mondo, non sorprende che sempre più persone abbiano concluso che il libero arbitrio non possa essere altro che un’illusione».

Se la libertà è un’illusione, la conclusione è inevitabile. Ed è quella che in Devs — l’ultima fatica di Alex Garland (già autore di Ex Machina) — viene espressa per bocca di Stewart: «Potremmo guardare allo stato attuale dell’universo come se fosse l’effetto del suo passato e la causa del suo futuro. Un intelletto che in un dato momento conoscesse tutte le forze che animano la natura e la posizione reciproca degli esseri che la compongono, se questo intelletto fosse sufficientemente vasto da poter analizzare tutti questi dati, se potesse condensare in un’unica formula il movimento dei più grandi corpi dell’universo e quello del più piccolo atomo, allora per un intelletto di questo tipo nulla potrebbe essere incerto e il futuro, proprio come il passato, sarebbe presente davanti ai nostri occhi».

Stewart è uno dei programmatori che, nella serie tv Devs, lavora alla creazione di un computer quantistico onnisciente in grado di svolgere esattamente questo compito. Ma le parole riportate nel paragrafo precedente non sono sue. E non sono nemmeno di Shakespeare, come credono — nel loro totale disinteresse — i due principali artefici del supercomputer: Katie e Forest. Sono invece dello scienziato francese Pierre-Simon Laplace, che mise per iscritto questa sua intuizione sul finire dell’età dell’illuminismo, nel 1814. Niente di nuovo: ciò che è diventato noto come «il demone di Laplace» è un concetto deterministico della vita e dell’universo che perseguita l’umanità da millenni. E che nega alla radice la nostra presunta libertà esistenziale.

Da millenni siamo perseguitati dal timore che la nostra libertà sia solo un’illusione. Eppure, nel 2020, questi stessi temi sono al centro di due serie tv: la già citata Devse la terza stagione di Westworld. Entrambe riflettono non solo sul libero arbitrio, ma anche sul potere della tecnologia che — se fornita di un numero sufficiente di dati e di un adeguato potere computazionale — ci permette di alzare il velo su questa illusione. Dal computer quantistico di Devs al Rehoboam di Westworld(un’intelligenza artificiale in grado di prevedere il percorso e l’esito delle nostre vite), l’idea alla base di due delle serie tv più interessanti di questa stagione si può riassumere così: «Se potessimo sapere abbastanza sullo stato dell’universo e sullo stato delle nostre menti, comprese tutte le variabili che hanno prodotto questo esatto momento, potremmo prevedere ciò che avverrà tra dieci minuti, tra dieci anni, tra mille anni fin nei più piccoli dettagli».

Se il libero arbitrio è solo un’illusione della nostra mente e se tutto — compreso il comportamento umano — è determinato solo ed esclusivamente dalla ferrea legge della causa e dell’effetto (come la scienza è propensa a ritenere, anche se il dibattito è ancora in corso e non si pronostica una rapida conclusione), allora prevedere il comportamento e le azioni dell’uomo non è qualitativamente diverso dalle previsioni meteorologiche, su una scala però immensamente più vasta e complessa.

Talmente vasta e complessa che — a differenza di ciò che avviene in Devs e in Westworld — nella realtà tutto ciò non è nemmeno lontanamente all’orizzonte: «Per quanto ne sappiamo oggi, ciò che il migliore tra tutti i supercomputer (tradizionale o quantistico) può teoricamente fare (…) è prevedere una gamma di possibili futuri e una gamma di possibili passati», ha spiegato a The Ringer Scott Aaronson, docente di Scienze Informatiche all’Università del Texas e direttore del Quantum Information Center. «I dati che sarebbero necessari per dichiarare uno di questi il “vero” futuro o il “vero” passato non sono, molto semplicemente, accessibili all’umanità, perché si perdono in microscopici sbuffi d’aria, radiazioni che dalla Terra viaggiano verso le spazio, ecc.».

Il fatto che prevedere il futuro grazie a macchine scintillanti — come avviene in Devs e Westworld — sia impossibile oggi e per il tempo a venire non inficia la tesi secondo cui il libero arbitrio è un’illusione.

Per capire quanto siamo indietro sulla strada che porta all’onniscienza, basti pensare che — come spiega ancora Aaronson — «prevedere il meteo a tre settimane da oggi potrebbe essere impossibile per sempre». Non c’è computer quantistico, intelligenza artificiale o big data che tengano: le incognite (il caos, l’effetto farfalla, la crescita esponenziale dell’errore e altro ancora) sono semplicemente troppe.

Qualche timido tentativo di prevedere il destino dell’uomo usando i dati e i computer è stato comunque fatto. In particolare, è stato eseguito un esperimento matematico-sociologico che ha cercato di prevedere, sfruttando anche il machine learning, il successo scolastico a cui sarebbero andate incontro delle persone i cui dati erano stati raccolti e analizzati all’età di 1, 3, 5, 9 e 15 anni. La conclusione dello studio è impietosa: «Nessuno dei ricercatori è andato nemmeno vicino a un livello di accuratezza accettabile, indipendemente dal fatto che sia stata utilizzata la semplice statistica o gli algoritmi di machine learning più all’avanguardia».

Niente da fare: la nostra vita potrebbe anche correre su binari predeterminati, ma ciò non toglie che le nostre conoscenze sono troppo insufficienti per riuscire a vederli, questi binari. Ma il fatto che prevedere il futuro grazie a macchine scintillanti — come avviene in Devs e Westworld — sia impossibile oggi e per il tempo a venire non inficia la tesi secondo cui il libero arbitrio è un’illusione. «Oggettivamente, non c’è dubbio che siamo tutti profondamente influenzati dai nostri geni e dalla chimica del nostro cervello. Siamo creati dal nostro ambiente sociale e familiare, formati dal linguaggio che parliamo e dalle cose che ci avvengono, casualmente o meno», si legge ancora su Aeon. «Il nostro carattere è determinato da una quantità di forze al di fuori del nostro controllo. E allora, come può qualunque scelta essere considerata libera?».

Non solo: come si definisce una scelta libera? Probabilmente, per dimostrare l’esistenza del libero arbitrio dovremmo tornare indietro nel tempo (ma senza esserne consapevoli) e — in condizioni assolutamente identiche, fin nel più piccolo dettaglio — poter agire in modo diverso da come abbiamo agito in passato. In poche parole, dovremmo dimostrare che le condizioni che hanno determinato la nostra vita non sono necessariamente in grado di dettare le nostre scelte future.

Da questo punto di vista, uno degli esperimenti più importanti è quello compiutodallo psicologo statunitense Benjamin Libet, che negli anni Ottanta dimostrò come, nel cervello, l’attività elettrica che porta a muovere la mano in una certa direzione si genera prima ancora che una persona abbia pensato di muovere la mano. L’attività dei neuroni, insomma, precede la decisione consapevole di compiere una certa azione. La nostra esperienza, secondo la quale abbiamo deciso consapevolmente di comportarci in un certo modo, sarebbe solo una ricostruzione a posteriori. Le azioni che compiamo sarebbero quindi esclusivamente determinate dagli stimoli ricevuti. E se gli stimoli sono gli stessi, la nostra risposta sarà sempre uguale.

Difficile sottostimare il potere che i neuroni hanno sulle nostre azioni, visto che sono stati documentati casi di persone diventate omicide solo dopo aver subito danni cerebrali. La conclusione di molti neuroscienziati è drastica: il cervello è un sistema fisico come tutti gli altri, sul quale non abbiamo maggiore controllo di quanto ne abbiamo, per esempio, sul cuore. In linea di principio, quindi, i nostri comportamenti sono del tutto prevedibili: con una conoscenza approfondita dei meccanismi cerebrali sarebbe possibile prevedere correttamente il comportamento di una persona in seguito a un determinato stimolo nel 100% dei casi.

Nel mondo deterministico (la corrente di pensiero che nega il libero arbitrio), ci si muove quindi su due livelli. Semplificando brutalmente: tutto ciò che è avvenuto nel mondo determina i nostri geni e l’ambiente in cui cresciamo. I nostri geni e l’ambiente in cui cresciamo determinano a loro volta ogni nostro comportamento. Non c’è libertà, ma solo risposte a stimoli. Come direbbero in Devs, la nostra vita procede su binari invisibili determinati dalla causa e dall’effetto.

Posizioni di questo tipo hanno ricadute non solo scientifiche, ma anche sociali: se non siamo liberi di agire, come possiamo essere ritenuti colpevoli per le nostre azioni? Se non abbiamo nessuna libertà di decisione, che fine fanno concetti basilari per la nostra società come quello di «forza di volontà»? E soprattutto, se siamo predeterminati — in un certo senso programmati a comportarci in un certo modo — che differenza c’è tra noi e le macchine?

Tutto questo, ovviamente, non significa che il nostro percorso sia indipendente da ciò che avverrà durante le nostre vite: ricevere un certo tipo di informazioni o crescere in un determinato ambiente fornisce stimoli differenti che provocano risposte differenti. Anche se non siamo noi a scegliere consapevolmente, questi stimoli influenzano il nostro modo di essere. Credere nell’esistenza del libero arbitrio, per esempio, stimola (ma non «ispira») un comportamento diverso rispetto a non crederci, com’è stato tra l’altro dimostrato in svariati esperimenti. L’unica cosa da accettare, se davvero il libero arbitrio non esiste, è che se qualcuno potesse riavvolgere il nastro della storia del mondo e poi farlo ripartire in un qualunque momento, le cose si ripeterebbe nello stesso identico modo.

Ed è proprio per questo che, teoricamente, un sistema informatico in grado di calcolare ogni infinitesima variabile potrebbe prevedere il nostro futuro. Un futuro che sarebbe immutabile, anche se fosse per noi possibile conoscere le previsioni del computer in anticipo. «E se vedessimo che un minuto nel futuro incrociamo le braccia e dicessimo: fanculo al futuro, io sono un mago, la mia magia rompe i binari, non incrocerò le braccia? Ti metti le mani in tasca e le tieni lì finché non passa il tempo previsto», chiede Forest, il capo del laboratorio Devs, alla sua vice Katie.

Il libero arbitrio è sì una narrazione che la mente racconta a se stessa, ma è un’illusione che come società dobbiamo difendere, per evitare che ciascuno di noi smetta di sentirsi responsabile delle proprie azioni.

È ciò a cui penseremmo tutti: se potessi sapere cosa farò in futuro, sarebbe sufficiente decidere di fare qualcos’altro per dimostrare di possedere un libero arbitrio che mi permette di deragliare dai binari prefissati. Non è così semplice: «La causa precede l’effetto. L’effetto conduce a una causa. Il futuro è fisso esattamente nello stesso modo in cui lo è il passato. I binari sono reali», ribatte infatti Katie.

In Devs, quindi, l’universo è rigidamente deterministico. E in quanto tale è impossibile deviare dal percorso che il computer ha calcolato. «Anche il fatto di vedere un filmato del nostro futuro è determinato dallo stato dell’universo», ha spiegato il docente di Filosofia Ben Lennertz. «Se anche una persona stesse per incrociare le braccia, ma poi gli venisse mostrato in un video ciò che sta per fare, non avverrebbe comunque un miracolo non deterministico che ci permetterebbe di deviare dal percorso. La visione del video e la reazione delle persone sono parte della stessa progressione», prosegue Lennertz. In poche parole, il computer avrebbe già previsto la reazione alla visione del futuro. Era tutto calcolato.

Ed è per questo che, in una scena di Devs, gli ingegneri non possono nemmeno provare a non ripetere le esatte parole che i loro avatar dicono sullo schermo pochi secondi nel futuro. Le cose stanno così, ogni possibile nostra reazione è già stata calcolata e non possiamo quindi in alcun modo alterare il corso, neanche sapendo in anticipo quale questo corso sarà.

È un paradosso. Che forse mina alla base il determinismo più rigido mostrando, attraverso una sorta di esperimento mentale, come non possa funzionare. O che forse dimostra che «i binari sono reali» e noi nient’altro che marionette guidate dalla causa e dall’effetto: «Perché non voglio conoscere il futuro? Non è poi così strano», dice Lyndon, il più giovane dei programmatori del computer quantistico di Devs. «Finché ho l’illusione del libero arbitrio, ho l’illusione del libero arbitrio».

Quella di Lyndon è effettivamente una posizione esistente e nota come Illusionismo. È sostenuta tra gli altri da Ben Smilansky, docente di Filosofia dell’università di Haifa secondo cui il libero arbitrio è sì una narrazione che la mente racconta a se stessa, ma è un’illusione che come società dobbiamo difendere, per evitare che ciascuno di noi smetta di sentirsi responsabile delle proprie azioni, con le imprevedibili conseguenze che tutto ciò potrebbe scatenare. È un po’ quello che avviene in Westworld quando Dolores — il robot ribelle la cui missione sembra essere quella di liberare l’umanità (o più probabilmente farla precipitare nel caos) — rompe l’illusione del libero arbitrio mostrando a tutti gli abitanti del mondo le previsioni sulla loro vita fatte dall’intelligenza artificiale Rehoboam, portando immediatamente il pianeta sull’orlo dell’anarchia.

«Non siamo poi così differenti, tu e io», spiega Dolores a Caleb, un veterano emarginato dalla società che si è ritrovato a farle da spalla. Così come i robot del parco divertimenti di Westworld erano chiusi in un «loop narrativo» che li condannava a ripetere sempre le stesse azioni, così gli esseri umani sono destinati ad andare incontro al destino previsto dall’intelligenza artificiale che ordina il mondo. C’è però una differenza essenziale tra il determinismo di Devs e quello di Westworld: nel primo, non importa ciò che sappiamo, non possiamo comunque far deragliare i binari; nel secondo, è la conoscenza delle previsioni fatte dalla AI che ci può consentire di deviare dal percorso a cui altrimenti saremmo condotti da binari immutabili.

Una differenza causata soprattutto da un elemento: in Westworld nessuno ha il potere di calcolare nel dettaglio ciò che accadrà. Ma venire marchiati da Rehoboam come «futuro suicida» — com’è il caso di Caleb — ha l’effetto di negare l’accesso a posizioni lavorative (o altro) che potrebbero consentire di cambiare il proprio destino, rafforzando così il «loop» a cui siamo stati condannati. «È una macchina che chiamano Rehoboam», spiega Dolores a Caleb. «I fondatori di questa macchina le hanno fornito i dati grezzi di chiunque, molto prima che ci fossero leggi sulla privacy. Ogni acquisto, ricerca lavorativa, visita medica, scelta romantica, chiamata, messaggio: ogni aspetto della tua vita è stato registrato e archiviato».

«Prima del sistema», prosegue Dolores, «un uomo come te avrebbe potuto avere qualche chance. Lavora duro, datti da fare. E invece non potrai mai essere più che un muratore o un piccolo criminale, perché è tutto ciò che ti permetteranno di essere. Non investiranno risorse in qualcuno che vuole uccidersi. Ma non investendo risorse, si assicurano che quello sia l’esito». Rehoboam non conosce il futuro, ma prevede l’esito più probabile delle nostre vite e si assicura che tutto vada in quella direzione.

Entrambi gli scenari sono coerenti con un’ottica deterministica: in Devs, il computer quantistico calcola in anticipo ciò che faremo, come se inglobasse i dati relativi alla nostra esistenza in tempo reale; consentendogli di modificare le sue previsioni senza soluzione di continuità e impedendoci di sfuggire a esse. In Westworld, le previsioni dell’intelligenza artificiale sono almeno in parte fisse; il che ci consente — se soggetti a stimoli che la AI non aveva potuto prevedere (come l’avvento sulla scena di un robot che è una via di mezzo tra Rambo e Kasparov) — di rompere il loop ed essere liberi.

Come detto, il determinismo non postula che la nostra vita sia decisa indipendendentemente da ciò a cui andremo incontro (che sarebbe invece il fatalismo). Indica più realisticamente che tutto dipenda dai nostri geni, dall’ambiente in cui siamo cresciuti e dagli stimoli che incrociamo in maniera più o meno casuale. Il controllo che possediamo è quindi nullo.

Noi siamo in grado di soppesare le varie opzioni che ci vengono presentate e poi di scegliere, valutando pro e contro. Ma questa è davvero una confutazione del determinismo?

«Cosa ne pensi William? Sei solo un passeggero? La tua vita si limita ad accadere o te la sei scelta?», si sente invece domandare William, altro personaggio cruciale di Westworld. «Se non lo puoi sapere, cosa importa?», replica William, rievocando il concetto di «illusionismo» già affermato in Devs da Lyndon.

In Devs e Westworld, il determinismo è un dato di fatto. Nel mondo reale è invece solo una teoria. Secondo alcuni pensatori ci sarebbero inoltre degli errori di base nelle ricerche sul tema: «Invece di usare delle scansioni cerebrali o un microscopio a elettroni, per indagare il libero arbitrio dovremmo andare allo zoo», scrive ancora Stephen Cave su Aeon. «Qui troveremmo animali che sfruttano un’ampia gamma di abilità che danno loro opzioni su cosa fare; abilità che noi condividiamo. Queste abilità sono evolute attraverso la selezione naturale perché sono essenziali alla sopravvivenza: gli animali devono soppesare diversi fattori, esplorare svariate opzioni, seguire nuove alternative quando le vecchie strategie non funzionano. Queste abilità, tutte insieme, danno agli animali, umani inclusi, un libero arbitrio interamente naturale, uno di cui abbiamo bisogno proprio perché non siamo delle rocce».

La dimostrazione scientifica di questo libero arbitrio starebbe nella capacità di testare quanto a lungo un animale può resistere a un piccolo premio al fine di ottenere una ricompensa maggiore. «Le galline, per esempio, non riescono a farlo per più di sei secondi», prosegue Cave. «Possono scegliere se attendere per un bocconcino più succoso, ma solo se questo arriva in tempi molto brevi. Uno scimpanzé è invece in grado di aspettare per più di due minuti, arrivando in alcuni esperimento fino a otto minuti. Immagino che voi possiate aspettare molto più a lungo».

È ciò che Stephen Cave chiama «quoziente di libertà» e che sembra crescere all’aumentare delle capacità cognitive degli animali presi in considerazione. Noi siamo in grado di soppesare le varie opzioni che ci vengono presentate e poi di scegliere, valutando pro e contro. Ma questa è davvero una confutazione del determinismo? Se, messi di fronte alle stesse scelte e nelle stesse condizioni, prendessimo sempre la stessa identica decisione, quale sarebbe il nostro margine di libertà?

Se anche avessero ragione i sostenitori dell’esistenza del libero arbitrio, nella nostra società ci troviamo comunque di fronte a un pericolo: che siano la tecnologia e i big data a corrompere la nostra libertà. «Uno dei temi principali di Devs è la relazione tra i dati e il determinismo. Più i dati dicono di noi, più possiamo prevedere il comportamento umano e più il libero arbitrio è eroso», ha scritto Sophie Gilbert sull’Atlantic. E quindi: stiamo davvero creando un ambiente in cui la combinazione di big data e tecnologia digitale riduce la nostra libertà?

I segnali, in effetti, iniziano a essere numerosi. Ne sono un esempio gli strumenti della nudge society, la «società del pungolo» che attraverso le app per smartphone ci sprona esplicitamente a comportarci in un modo razionale e prevedibile: a fare più attività fisica, a non procrastinare i nostri impegni, a lavorare di più; sempre sotto la minaccia del bastone, costituito dalle reprimende, e la carota dei premi (che assumono la forma di una medaglia virtuale che, come analizzato, ha più potere su di noi di quanto potremmo pensare). Le app per la gestione della vita quotidiana — come può essere LifeCycle — trasformano l’intera quotidianità in un percorso razionale in cui non dobbiamo sgarrare dagli obiettivi che ci siamo prefissati o che sono considerati «giusti» a livello sociale («questa settimana hai visto i tuoi genitori il 15% in più della settimana scorsa, ottimo lavoro!»).

Questi sistemi improntati alla massima prevedibilità e razionalità stanno ormai tracimando in ogni luogo: in alcune scuole, per ora soprattutto in Cina, gli studenti sono monitorati da tecnologie di riconoscimento facciale che analizzano il loro livello di attenzione e lo segnalano in tempo reale a professori, dirigenti scolastici e genitori, costringendoli a un comportamento da studenti modello che non è più frutto di una loro scelta (o educazione), ma un obbligo dal quale non possono nemmeno cercare di sottrarsi (la possibilità di scegliere, e anche di compiere scelte considerate sbagliate, è una caratteristica fondante della libertà dell’essere umano).

Se anche i binari del determinismo non dovessero esistere, il rischio che corriamo è di crearli noi stessi, progettando un ambiente — attraverso i big data e le tecnologie digitali — che costringe l’essere umano a comportamenti sempre perfettamente razionali, a rispondere a un dato stimolo in un determinato modo, come una macchina. «Con sufficienti dati biometrici e potere computazionale potrebbe nascere un sistema onnicomprensivo in grado di comprendere gli esseri umani meglio di quanto non ci comprendiamo noi stessi», ha scritto lo storico israeliano Yuval Noah Harari. «Una volta che ciò accadrà, gli umani perderanno la loro autorità e le pratiche umaniste come le elezioni diventeranno tanto obsolete quanto la danza della pioggia».

«Da una parte, i biologi stanno decifrando i misteri del corpo umano e, in particolare, del cervello e dei sentimenti umani. Dall’altra, gli scienziati informatici ci stanno fornendo un potere computazionale senza precedenti», prosegue Harari. «Quando unisci le due cose, ottieni dei sistemi esterni che possono monitorare e comprendere i miei sentimenti molto meglio di quanto non possa farlo io. Quando i sistemi basati su big data mi conosceranno meglio di quanto io non conosca me stesso, l’autorità passerà dagli esseri umani agli algoritmi». Quante probabilità ci sono che Jonathan Nolan e Lisa Joy (autori di Westworld) abbiano letto queste parole?

Attenzione: come sempre avviene quando Harari predice il futuro, ciò che è una possibilità ancora oggi remota e soggetta a molteplici incognite si trasforma in una probabilità concreta. Ma le sue speculazioni illustrano comunque bene come i big data — in una società improntata alla massima razionalità e in cui il libero arbitrio viene eroso — potrebbero condizionare la nostra vita in pieno stile Rehoboam: «In una società dataista, io chiederò a Google: “Ascolta Google, sia John sia Paul mi stanno corteggiando. Mi piacciono entrambi ed è troppo difficile riuscire a chiarirmi le idee. Considerato tutto ciò che sai, che cosa mi consigli di fare?”».

Niente più libero arbitrio, ma solo dati e tecnologia per assicurarci l’esito più razionale. «Progettando un ambiente all’interno del quale gli umani si comportano sempre in maniera perfettamente logica, diventiamo simili alle macchine», ha affermato Brett Frischmann, co-autore del saggio Re-engineering Humanity. E le macchine, a meno che non si ribellino come Dolores, la libertà non sanno nemmeno cosa sia. Il mondo a cui stiamo andando incontro rischia quindi di assomigliare sempre un po’ di più a quello progettato da Engerraund Serac, il creatore del Rehoboam di Westworld. Un mondo in cui gli uomini sono trattati come macchine e in cui, proprio per questa ragione, il libero arbitrio (o almeno l’imprevedibile) scompare.

Pubblicato in origine su Il Tascabile nell’ottobre 2019

Questa settimana ho vinto un sacco di premi. L’app che utilizzo per tenere allenata la memoria e ingannare i tempi morti mi ha fatto sapere che sono diventato maestro di secondo livello. Quella che uso per obbligarmi a fare un po’ di esercizio fisico a un certo punto ha trillato: avevo appena superato i mille minuti complessivi. Pocket, l’app con cui salvo gli articoli da leggere più tardi, mi ha fatto i complimenti perché nei giorni precedenti avevo letto più del solito. E poi sono riuscito in un’impresa straordinaria: ho ricevuto una medaglia di bronzo da una newsletter perché questo mese avevo aperto tre delle loro email quotidiane.

Salute, informazione, tempo libero: tutta la mia vita sta diventando un grande gioco, costantemente soggetta a premi e incentivi per spronarmi a fare ciò che si vuole che io faccia. Non è certo un caso isolato, non è nemmeno un caso strano: tutti siamo travolti dall’epidemia di una gamification(letteralmente, l’utilizzo di elementi mutuati dai giochi in contesti esterni ai giochi) che diventa più pervasiva ogni giorno che passa. L’intento sarà anche apprezzabile — che male c’è a essere spronati a esercitarsi o a leggere?–, ma i lati negativi sono sempre più evidenti.

La frusta elettronica
Nei piani sotterranei del Disneyland Resort Hotel, in California, il lavoro svolto dagli addetti alla lavanderia viene misurato in tempo reale e mostrato su un display elettronico che monitora la produttività. Il nome di ogni dipendente è riportato sul tabellone digitale e assume un colore diverso a seconda della velocità a cui vengono lavati, asciugati e piegati accappatoi, asciugamani e lenzuola. Se si tiene il passo degli obiettivi fissati dai supervisori il proprio nome appare in verde, se si sta rallentando diventa giallo, se si è rimasti indietro diventa rosso.

A dare retta ai siti specializzati, tutto ciò ha l’obiettivo di rendere il lavoro più coinvolgente e divertente. I dipendenti della lavanderia del resort Disney la pensano probabilmente in modo diverso e hanno ribattezzato il tabellone digitale con un soprannome azzeccato: frusta elettronica. “Ti sprona mentalmente a continuare a lavorare, non ti lascia neanche spazio per respirare”, ha raccontatoa Fast Companyla sindacalista Beatriz Topete. “Anche se non vorresti prendere parte alla competizione, il tabellone è un incentivo impossibile da ignorare”. Stando alla sua testimonianza, quello che era un luogo di lavoro dove regnava la collaborazione si è trasformato in un’arena, in cui pur di non tralasciare i segnali che vengono del tabellone, non si va al bagno o si abbandonano al proprio destino i meno esperti. Una delle inevitabili conseguenze è stato l’aumento degli infortuni.

Tutti siamo travolti dall’epidemia di una gamification che diventa più pervasiva ogni giorno che passa, e i lati negativi sono sempre più evidenti.

Una cosa molto simile avviene nella catena di negozi Target, dove la velocità dei cassieri è monitorata e i dipendenti sono classificati in base ai punteggi ottenuti. Nelle gelaterie di Cold Stone Creamery, invece, i lavoratori vengono incentivati a usare — in orario non lavorativo — un’applicazione cheinsegna a fare palle di gelatodelle giuste dimensioni, mostrando quanti soldi fanno perdere al negozio i gelatai troppo generosi.

Il caso più noto, però, è quello di Amazon. Un’inchiestadel Washington Postha mostrato come in cinque magazzini (negli USA e Regno Unito) del colosso fondato da Jeff Bezos siano stati installati, in ogni postazione di lavoro, degli schermi che mostrano semplici giochi dai nomi accattivanti, come PicksInSpaceo Mission Racer. La rapidità con cui gli addetti compiono il loro lavoro — spostare gli oggetti o mettere assieme gli ordini — si trasforma sullo schermo di Mission Racernella velocità con cui le automobili assegnate a ciascun lavoratore gareggiano su un circuito virtuale. Come in ogni corsa che si rispetti, ci sono anche dei premi: i cosiddetti “swag bucks”, una moneta aziendale che può essere utilizzata solo per ottenere del merchandising Amazon, come t-shirt o borracce brandizzate.

Amazon sottolinea sempre come questa forma di gamificationsia pensata — nonostante le ovvie pressioni psicologiche che spronano i lavoratori ad accettarla — per combattere la noia e motivare i lavoratori. Ma dietro questa facciata amichevole non è difficile vedere la realtà che nasconde: aumentare il più possibile la produttività dei lavoratori e spronarli a dare il massimo, trattando gli esseri umani come fossero dei robot oppure — come ha scrittoSteven Conway, docente della Swinburne University of Technology — degli zombie: “meccanismi privati dei sensi e spronati ad andare avanti a ogni costo pur di conquistare la ricompensa”. Una ricompensa che può essere anche solo quella di mantenere il lavoro.

“Attraverso le tecnologie della gamification, le aziende come Amazon e Disney raggiungono un livello di controllo senza precedenti sui corpi dei loro dipendenti”, scrive Fast Company. Una forma di microgestione che si potrebbe definire taylorismo sotto steroidi e che — come sottolineainvece Jerry Z. Muller, autore di Contro i numeri (LUISS University press, 2019) — “premiando gli individui in base alle performance registrate riduce il senso di avere uno scopo comune basato sulla cooperazione e l’efficacia. Al contrario, questa forma di ricompensa promuove solo la competizione”.

A caccia di ricompense
Ma perché funziona? Perché, psicologicamente, la gamificationriesce nel suo scopo di incentivare i lavoratori a dare il massimo, anche quelli che probabilmente si rendono conto di essere soggetti a una forma di sfruttamento? “Siamo incredibilmente reattivi a ogni tipo di segnale che ci indica che stiamo conquistando un obiettivo”, ha spiegatolo psicologo Colin DeYoung. “Gamificare i processi significa creare un’informazione che ti avvisa continuamente se stai andando nella giusta direzione. Ogni volta che controlli il punteggio e scopri che sei andato bene, ricevi una scossa di dopamina che ti spronerà a dare di più”.

La dopamina è il neurotrasmettitore alla base della motivazione: si pensa sia stato sviluppato dal cervello per spronarci alla caccia e facilitare così il sostentamento. Conquistare un obiettivo scatena il rilascio di dopamina, facendoci avvertire una breve sensazione di appagamento che rappresenta, dal punto di vista neurologico, la ricompensa per aver portato a termine il nostro compito. In epoca contemporanea, la dopamina, non più legata al sostentamento, è diventata la base della ludopatia (jackpot!), della dipendenza da smartphone(like!) e ovviamente anche del successo della gamification.

La gamification, in poche parole, può essere vista come un ennesimo strumento per hackerarela psicologia umana, sfruttando necessità ancestrali per eterodirigere i nostri comportamenti secondo i desideri di terzi. Vista così, la gamificationsolleva un grande problema etico. E non è neanche l’unico che andrebbe analizzato.

Hackerando la psicologia umana, la gamification riesce a incentivare i lavoratori a dare il massimo, anche quelli che probabilmente si rendono conto di essere soggetti a una forma di sfruttamento.

Secondo Tae Wan Kim, docente di Etica del business alla Carnegie Mellon University, i sistemi gamificati hanno infatti il potenziale di sovvertire il ragionamento etico. L’esempio portato da Kim è quello di un bambino che sta annegando: se lo salviamo perché motivati da compassione o buona volontà, siamo di fronte a un atto moralmente buono, ma se gamifichiamo la situazione — ho salvato il bambino per ottenere punti bonus — l’atto diventa eticamente privo di valore. Per quanto possa sembrare un esempio astratto e privo di conseguenze pratiche (l’importante è che il bambino venga salvato, si potrebbe ribattere), è un aspetto non ignorabile quando, per esempio, si porta la gamificationall’interno di realtà — spesso istituzioni pubbliche — che dovrebbero avere a cuore il benessere della collettività. Se il numero di crimini gravi compiuti in un quartiere diventa l’unico punteggio in base alla quale viene deciso quali funzionari di polizia saranno promossi, il rischio è che alcuni di questi decidano di non registrare una certa percentuale di crimini o li classifichino forzatamente come crimini minori. Oppure che si concentrino a tal punto sul numero di casi da chiudere entro l’anno da concludere alcune indagini frettolosamente, con tutti i rischi che ciò comporta.

Nel caso dei medici valutati in base alla percentuale di operazioni di successo compiute rispetto al totale di quelle eseguite, il rischio è che rifiutino di occuparsi dei casi più gravi, mettendo a rischio il paziente. E i professori giudicati esclusivamente in base al rendimento della classe? Potrebbero alzare i voti in maniera arbitraria e quindi promuovere anche chi non lo merita. Le metriche si prestano a essere truccate molto più del semplice giudizio umano; e poiché siamo uomini e non robot, gli espedienti per volgere la dittatura della metrica a nostro favore sono sempre a portata di mano.

Più in generale, l’ossessione verso i punteggi (che sono alla base della gamificationdel lavoro) rischia di promuovere non solo una competizione esasperata tra colleghi, ma anche una visione esclusivamente di breve termine. “Le persone si concentrano su queste misure, spesso a costo di altri obiettivi ben più importanti, ma che non possono essere misurati”, scrive ancora Jerry Z. Muller. “Gli analisti che sono riusciti a individuare Bin Laden ci hanno lavorato per anni. Se fossero stati misurati in qualunque momento, il loro tasso di produttività sarebbe stato pari a zero. (…) Eppure, la possibilità di fare conquiste notevoli dipende proprio dalla capacità di assumersi rischi di questo tipo”. Come dire: più utilizziamo dei parametri rigidi per valutare il nostro lavoro, meno siamo disposti a correre rischi che potrebbero portare, in tempi lunghi, a risultati e obiettivi più ambiziosi.

Gamificare tutto
Riflettere sulle nostre azioni diventa ancora più importante quando si pensa alla gamificationdella guerra, sempre più spesso combattuta da remoto con droni guidati attraverso controller simili a quelli della Playstation. Una guerra-videogioco, che ha portato — come racconta un breve documentariodel Guardian– l’esercito degli Stati Uniti e quello britannico ad assoldare direttamente dei gamer esperti. Il risultato è che ammazzare qualcuno diventa, come racconta un pilota di drone, “simile a schiacciare una formica e non pensarci più”.

La gamification, insomma, incentiva la competizione, crea distacco rispetto alle attività svolte e costringe a focalizzarsi sul breve termine. Da quest’ultimo punto di vista, si potrebbe anche parlare di gamificationdella politica, causata dai sondaggi che settimana dopo settimana mostrano gli indici di fiducia dei partiti e dei leader. Sondaggi che hanno trasformato la politica — come si legge nei manuali di marketing elettorale — in una corsa di cavallitutta concentrata sulla politicsa scapito della policy, sul ritorno immediato di consenso, sottoponendo i politici al giogo costante del gradimento e rendendo quasi impossibile attuare politiche di lungo termine.

Per quanto sia il lavoro ad aver subito la gamificazione più massiccia, evidente ed esplicita nei suoi veri scopi (spremere la massima produttività dai lavoratori), la verità è che ogni aspetto della società è stato o si sta — in misure diverse — gamificando. I social network hanno trasformato la nostra vita sociale in un contest di popolarità calcolabile al singolo likeo follower; le app per la gestione della vita quotidiana — come LifeCycle — trasformano in un gioco la vita di tutti i giorni (“questa settimana hai visto i tuoi genitori il 15% in più della settimana scorsa, ottimo lavoro!”); le app per la salute pre-installate sugli smartphone ci spronano a camminare di più anche se avremmo voglia di fare altro (e quelle presenti su Apple Watch ci rimproverano se non teniamo il ritmo).

La gamification incentiva la competizione, crea distacco rispetto alle attività svolte e costringe a focalizzarsi sul breve termine

Tutto diventa soggetto a metriche, misurazioni, punteggi. Tutto ispirato ai videogame. Ma — come spiegabene il game designerIan Bogost — “proprietà incidentali dei videogiochi come i punteggi e i livelli sono state confuse per elementi essenziali come l’interazione o la complessità comportamentale”. Un fraintendimento ignorato anche da chi ha progettato quella che oggi rappresenta l’esperimento definitivo della gamification: il social credit score cinese, un unico grande ranking sociale — ancora in corso di sperimentazione e per ora diviso in vari sistemi — che mira a dare punteggi in base a ogni aspetto della vita (ore di volontariato, dieta, attività fisica, puntualità nei pagamenti; ma anche multe, acquisti e persino frequentazioni) per premiare i cittadini modello — attraverso corsie preferenziali per i concorsi pubblici o facilità nell’ottenere finanziamenti — e penalizzare gli altri.

È l’ultimo livello: il “mostro finale” della gamificationdella vita e della società, che con i suoi tentacoli abbraccia tutto dispensando classifiche, premi e punizioni per ogni nostra singola attività; classificando l’umanità e dividendola algoritmicamente in buoni e cattivi. Le persone diventano così materiale da punteggi in stile TripAdvisor. Non dovrebbero esserci dubbi: questa non è una storia che può andare a finire bene, e non c’è bisogno di citare ancora qualche famoso episodio di Black Mirror.

Come l’uomo si sta trasformando in macchina

Pubblicato in origine su Il Tascabile nel gennaio 2018

In 15 anni, il numero di ragazzi in età scolastica che nel Regno Unito fa uso di Ritalin — uno stimolante nato per aiutare gli studenti affetti dal Disturbo da Deficit di Attenzione (ADHD) — è salito dai 92.000 del 1997 ai 786.000 del 2012. Negli Stati Uniti, già nel 2011, questo numero superava i 3,5 milioni e — stando a quanto riporta la rivista specializzata Neuropharmacology (nel numero 64 del 2013) — una percentuale tra il 5 e il 15% degli studenti di college utilizza il Ritalin per migliorare le proprie performance.

Un incremento che non è ovviamente causato da un’epidemia di deficit di attenzione, ma dalla trasformazione degli obiettivi per cui si utilizza questo farmaco: “Lo scopo originario era quello di trattare il disordine dell’attenzione”, scrive Yuval Noah Harari in Homo Deus. “Ma oggi ragazzi completamente in salute prendono questi farmaci per stare al passo con le crescenti aspettative di genitori e insegnanti”. La ragione principale dell’utilizzo del Ritalin sembra diventata quella di soddisfare le richieste della società e aiutare gli studenti a essere più preparati e quindi in grado di affrontare con successo un mercato del lavoro segnato da una competizione estrema.

Non è certo un caso isolato: osservando da vicino gli sviluppi tecnologici (e anche biotecnologici e neurofarmacologici) non è difficile notare come tutte le innovazioni (del passato recente, del futuro prossimo o in fase di sviluppo) sembrino avere un unico obiettivo: rendere l’essere umano più rapido e più produttivo. In una parola: più efficiente. Il simbolo stesso di tutto ciò, ovviamente, è lo smartphone: secondo una ricerca del Center for Creative Leadership, chi utilizza lo smartphone anche come strumento professionale rimane in qualche modo connesso al suo lavoro per 13,5 ore al giorno. Più o meno tutto il tempo in cui si è svegli esclusi i pasti. Un eccesso di lavoro causato dal fiume di notifiche (mail, Messenger, WhatsApp, sistemi di gestione come Trello o Slack) che ci inonda da appena svegli e ancora a letto fino a sera inoltrata; tracimando anche nei weekend.

Non è difficile notare come tutte le innovazioni del passato recente o in fase di sviluppo sembrino avere un unico obiettivo: rendere l’essere umano più rapido e più produttivo.

Tutto ciò, al di là dei risvolti sociali variamente analizzati, ci rende più produttivi (o almeno ci dà la sensazione di esserlo) incrementando le ore dedicate al lavoro. Quando l’iPhone ha fatto la sua comparsa nel 2007, tra i vari slogan elaborati da Steve Jobs e colleghi c’erano: “Questo cambia tutto”, “Apple reinventa il telefono”, “È solo l’inizio”. Nessuno slogan diceva “adesso potrete lavorare molto di più”, eppure è proprio la nostra vita lavorativa a essere stata enormemente colpita dall’avvento degli smartphone.

Non si è trattato di un unicum, ma di una tendenza che con l’avvento delle nuove tecnologie si consoliderà ulteriormente e che raggiungerà il suo picco quando (e se) si concretizzeranno le sperimentazioni in corso nel campo della stimolazione elettrica del cervello e dell’editing genetico. Prima di arrivare alla frontiere più futuribili soffermiamoci sulle conseguenze che potrebbe avere un’innovazione molto più vicina: la realtà aumentata; la tecnologia che sovrappone il digitale al reale, cancellando definitivamente la distinzione tra i due ambiti e permettendoci di vivere, sfruttando dei visori, in un mondo costantemente aumentato.

L’efficienza della realtà aumentata
Il prototipo da poco presentato dalla più celebrata startup del settore, Magic Leap, ha sollevato non poche ironie: un paio di occhiali estremamente ingombranti, che ci costringono a circolare con un minicomputer attaccato alla cintola e a tenere sempre in mano una sorta di telecomando. Se qualcuno oggi andasse in giro conciato in questa maniera, si coprirebbe di ridicolo, ma questo è solo l’inizio: col passare del tempo, i visori diventeranno sempre più simili a normali occhiali; il minicomputer entrerà in una mano e il telecomando potrebbe anche completamente sparire, permettendoci di dare i comandi solo per via vocale o con i gesti.

La maggior parte degli analisti ritiene che sia questa la next big thing destinata a rimpiazzare lo smartphone. Sensazione confermata dal fatto che tutti i colossi del settore (da Apple, a Facebook, compresi Google e Microsoft) stiano investendo massicciamente nel campo. Kevin Kelly, nel suo ultimo libro L’inevitabile (Il Saggiatore), immagina una giornata in un futuro aumentato. Eccone uno scorcio: “Inforco gli occhiali per la realtà aumentata mentre corro all’aperto. Il percorso è dritto davanti a me e posso vedere in sovraimpressione tutte le misurazioni del mio allenamento, come per esempio il battito cardiaco e lo stato del mio metabolismo in tempo reale. Posso anche visualizzare le ultime annotazioni virtuali sui posti in cui passo. Sui miei occhiali vedo una nota su un tragitto alternativo che un mio amico ha fatto quando ha percorso questa stessa strada un’ora prima e vedo anche delle annotazioni storiche associate a un paio di punti di riferimento che sono state lasciate dal club di storia locale di cui sono membro. Un giorno potrei anche provare l’applicazione per il riconoscimento degli uccelli, che associa un nome a quelli che vedo mentre corro nel parco”.

L’aspetto probabilmente più importante dei visori per la realtà aumentata è che rendono l’unione tra reale e digitale frictionless, priva cioè di quella frizione tra i due ambienti che contraddistingue le applicazioni AR degli smartphone. Con Magic Leap e gli altri, i due piani si fonderanno definitivamente. Anche in questo caso, si tende a evidenziare soprattutto le potenzialità della AR nel campo dei videogiochi, dello shopping (Ikea sta lavorando a un programma che permetterà, usando i visori, di vedere come stanno i mobili in casa nostra), del turismo (le informazioni appariranno direttamente sui monumenti), della navigazione stradale (le indicazioni saranno direttamente inglobate nelle strade che percorriamo). Molto meno si parla invece di quanto i visori in realtà aumentata ci obbligheranno a essere ancora più produttivi ed efficienti.

Le mail, le telefonate, le notifiche, gli appuntamenti non saranno più nel nostro smartphone, ma appariranno direttamente davanti ai nostri occhi; aumentando ancor più la nostra capacità di gestirle in tempo reale, qualunque attività si stia svolgendo. E se adesso dobbiamo decidere di prendere in mano lo smartphone per collegarci, nel futuro (che dista solo un paio d’anni) dovremo decidere di toglierci il visore per scollegarci. Una differenza fondamentale: la nostra condizione di base sarà connessa alla rete e al fiume di attività lavorative e non che possiamo gestire con gli headset; per staccare dovremo decidere di levarceli dagli occhi.

Questo ribaltamento è però solo un passaggio intermedio. Parecchie aziende — in vantaggio sembra essere Samsung — stanno già brevettando le lenti a contatto smart. Una prospettiva che dista ancora parecchio, ma che integrerà definitivamente il digitale nel corpo umano. A quel punto, forse, ci sconnetteremo solo per andare a dormire; il resto del nostro tempo sarà invece sempre immerso nella rete. Le ricadute lavorative sono evidenti: la nostra costante e immediata reperibilità verrà data ancor più per scontata; così come la capacità di monitorare non-stop tutto ciò che compare sui monitor che, a quel punto, si troveranno letteralmente appoggiati ai nostri occhi.

Un problema di tempo
Tutto può aumentare: produttività, lavoro, consumo. Ciò che non può aumentare è la durata della giornata: nell’epoca dell’abbondanza (delle società avanzate) il bene scarso è diventato il tempo. Una ricerca della Harvard Business School, condotta su mille professionisti, mostra come il 94% di loro lavori almeno 50 ore a settimana; e quasi la metà ne lavori oltre 65. Altre ricerche mostrano come la quota di uomini statunitensi laureati che lavorano oltre 50 ore a settimana sia cresciuta dal 24% del 1979 al 28% del 2006 (facile immaginare che nel frattempo sia ulteriormente aumentata).

E meno male che, negli anni Trenta, John Maynard Keynes immaginava che verso la fine del millennio scorso si sarebbe lavorato per tre ore al giorno. La verità è che, nonostante il tempo libero sia complessivamente cresciuto negli ultimi decenni, la maggior parte dell’incremento si è ottenuto tra gli anni Sessanta e gli anni Ottanta; dopodiché gli economisti hanno notato come si sia venuto a creare un gap crescente, in cui la maggior parte del tempo libero viene goduto da persone che hanno un basso grado d’istruzione. Negli Stati Uniti, chi non ha terminato le scuole superiori ha incrementato il proprio tempo libero di otto ore a settimana dal 1985 al 2005. Gli uomini laureati, nello stesso lasso di tempo, hanno invece visto diminuire il tempo libero di sei ore (la sola ragione per cui si continua a parlare di uomini è che la situazione delle donne, ovviamente, è molto diversa, ancor più penalizzata e meriterebbe un trattamento a parte).

Tutto può aumentare: produttività, lavoro, consumo. Ciò che non può aumentare è la durata della giornata: nell’epoca dell’abbondanza delle società avanzate il bene scarso è diventato il tempo.

Avere “troppe cose da fare” è diventato un simbolo di status. Ma c’è un problema: i lavori attualmente considerati di livello medio-basso saranno a breve svolti dalle macchine e dalle intelligenze artificiali; lasciando a nostra disposizione solo le professioni che richiedono abilità in cui l’uomo è (per il momento) migliore; lavori non ripetitivi, che necessitano di capacità particolari: creatività, gestione e supervisione di un gruppo, rapporti umani e quant’altro.

La diminuzione del numero di lavori non significa solo che la concorrenza sarà sempre più spietata — costringendo ognuno di noi a raggiungere nuovi livelli di istruzione, produttività ed efficienza — ma soprattutto che, per tenere testa all’avanzata delle AI, dovremo continuamente migliorare e diventare sempre più rapidi. Come ha recentemente affermato Elon Musk, gli uomini dovranno “aumentare se stessi” al solo scopo di tenere il passo delle macchine. Per riuscire nell’impresa, non basterà certo un visore in AR in grado di accrescere la nostra produttività ed efficienza.

Nuove abilità
Negli ultimi anni ha preso piede una quantità di progetti estremamente ambiziosi — tutti nel campo delle neuroscienze — che hanno un unico obiettivo: aumentare le abilità umane. Proprio Elon Musk è l’ideatore di uno di questi: Neuralink, la società dedita alla creazione di un’interfaccia uomo-macchina che, attraverso un “laccio neurale”, punta ad aumentare le capacità del cervello umano. Le prime possibili applicazioni sono mediche: persone affette da malattie neurologiche come il Parkinson o l’Alzheimer potrebbero beneficiare enormemente dallo sviluppo di una tecnologia di questo tipo, come già avviene grazie a tecniche sperimentali che prevedono l’innesto di elettrodi wireless nel cervello.

È un campo in cui sono stati ottenuti notevoli successi. Un esempio tutto italiano è quello di Brain Control; il CEO Pasquale Fedele, in occasione dell’ultimo Wired Next Fest di Milano, ha spiegato: “Attraverso un caschetto, intercettiamo e leggiamo l’attività elettrica che i neuroni generano interagendo tra di loro. In questo modo, quando un paziente completamente paralizzato pensa di muovere la carrozzina in avanti, o di rispondere positivamente o negativamente a una domanda usando come tramite un tablet, il nostro software individua l’attività neuronale in tempo reale e produce l’azione pensata”.

Negli ultimi anni nel campo delle neuroscienze ha preso piede una quantità di progetti estremamente ambiziosi che hanno un unico obiettivo: aumentare le abilità umane.

Una startup come Kernel — registrata come società che opera in campo medico — conduce invece le sue sperimentazioni inserendo chip all’interno del cervello, allo scopo di individuare le cause degli attacchi epilettici o per combattere anoressia e obesità. Ma per il futuro la speranza è di usare la stessa tecnologia per aumentare la memoria, imparare più rapidamente e magari sbloccare il segreto della telepatia. Le sperimentazioni mediche in questo settore si stanno insomma moltiplicando; ma rappresentano solo la testa d’ariete, la giustificazione più nobile per proseguire nello sviluppo di dispositivi che, in futuro, potrebbero rendere tutti noi in grado di controllare le macchine, ricevere informazioni dai computer e comunicare l’un l’altro usando solo il cervello (fino ad arrivare all’utopia della “intelligenza collettiva”).

Altri progetti più realistici sembrano comunque perseguire gli stessi obiettivi: il team dell’Università di Oxford guidato da Roi Cohen Kadosh sta studiando come la stimolazione elettrica del cervello eseguita attraverso la TRNS (Transcranial Tandom Noise Stimulation) potrebbe permetterci di imparare la matematica con una rapidità molto maggiore. Le persone sottoposte a questi stimoli elettrici durante le sessioni di prova hanno appreso con una velocità superiore da due a cinque volte, conservando dal 30 al 40% della loro performance anche a distanza di sei mesi.

Umanità geneticamente modificata
Perché fermarsi qui? Passando dagli impianti tecnologici allo studio dei geni e ai modelli predittivi basati sul DNA, startup come Genomic Prediction, 23andMe e altre potrebbero essere in grado di identificare i geni responsabili della nostra intelligenza e quindi riconoscere gli embrioni umani destinati ad avere un QI più o meno elevato. Anche in questo caso, le applicazioni eticamente accettate sono solo quelle mediche: “Riveleremo solo le possibili condizioni gravemente negative; non diremo mai vostro figlio diventerà un giocatore della NBA o un genio della fisica”, ha spiegato il fondatore di Genomic Prediction Stephen Hsu alla MIT Tech Review. Ma non sarà facile controllare gli sviluppi: già nel 2013, 23andMe aveva provocato scandalodepositando un brevetto che, consentendo ai genitori di selezionare i donatori di gamete attraverso calcoli genetici, sembrava essere il primo passo verso l’eugenetica (salvo poi fare retromarcia).

Stephen Hsu di Genomic Prediction — che ha più volte confermato come la sua società sia intenzionata esclusivamente a evitare che nascano bambini con gravi malattie (il che solleva comunque parecchi problemi etici) — è però anche l’autore di un saggiopubblicato su Nautilus con il titolo “Gli umani super-intelligenti stanno arrivando”, in cui spiega come, attraverso l’editing genetico e tecniche come Crispr, potrebbe diventare possibile, nel giro di pochi anni, aumentare il QI dei propri figli di 15 punti senza troppe difficoltà (“la differenza tra un bambino che avrà difficoltà a scuola e uno che completerà con successo il college”); con la prospettiva di arrivare, un giorno, fino a 1000.

Nel suo saggio, Hsu richiama il racconto Fiori per Algernon di Daniel Keyes, in cui un adulto di nome Charlie Gordon riceve un trattamento sperimentale che gli consente di aumentare il suo QI da 60 (molto basso) fino a circa 200, trasformandosi da un panettiere di cui gli amici si approfittano in un genio capace di vedere tutte le connessioni del mondo senza alcuno sforzo: “Vivo al picco di una chiarezza e di una bellezza che non sapevo nemmeno esistessero”, scrive Charlie. “Non c’è gioia più grande dell’esplosione della soluzione a un problema. Questa è bellezza, amore e verità tutto in uno. Questa è gioia”.

Un capitalismo sempre più veloce ci costringerà ad adottare nel breve termine dispositivi tecnologici che sembrano avere lo scopo di farci produrre e consumare di più.

Fuori dalla narrativa, secondo Hsu l’editing genetico con lo scopo di aumentare il nostro QI potrebbe dotarci di una memoria visiva quasi perfetta, di un pensiero super veloce, di una visualizzazione geometrica estremamente potente, della capacità di formulare più pensieri contemporaneamente. Ma perché dovremmo volere tutto questo? Secondo Bryan Johnson, fondatore della già citata Kernel, la ragione è semplice: “Il mondo è diventato fin troppo complesso; il sistema finanziario è imprevedibile, la popolazione invecchia, i robot vogliono il nostro lavoro, l’intelligenza artificiale ci sta raggiungendo e il cambiamento climatico non sembra prossimo ad arrestarsi. Tutto sembra fuori controllo. E allora, perché non dovremmo decidere noi stessi in quale direzione evolvere? Perché non dovremmo fare tutto il possibile per adattarci più rapidamente?”.

Quindi: un capitalismo sempre più veloce ci costringerà ad adottare nel breve termine dispositivi tecnologici che sembrano avere lo scopo di farci produrre e consumare di più (fornendo allo stesso tempo anche più dati); la rincorsa delle macchine ci obbliga a studiare sul medio termine delle tecniche in grado di aumentare drasticamente le nostre capacità intellettuali e la crescente complessità del mondo ci obbliga a evolvere artificialmente. Dove ci porterà tutto questo?

I primissimi segnali della direzione che stiamo intraprendendo si possono già oggi trovare nella diffusione della on-demand economy, resa possibile dalla tecnologia e che dovrebbe impiegare 10 milioni di statunitensi entro il 2021. Un sistema iper-liberista che ci costringe a diventare il “capitalista di noi stessi”, premiando esclusivamente chi è in grado di partecipare con successo a un mercato del lavoro sempre più competitivo e che richiede un grado sempre maggiore di preparazione e dedizione (abbandonando a se stessi tutti gli altri).

I primi esseri umani che riusciranno ad aumentare artificialmente la propria efficienza godranno di un enorme vantaggio su tutti gli altri.

In una società di questo tipo, i primi esseri umani che riusciranno ad aumentare artificialmente la propria efficienza godranno di un enorme vantaggio su tutti gli altri; mentre i primi che potranno selezionare gli embrioni offriranno un vantaggio strategico ai loro figli. E chi si potrà permettere tutto ciò?: “I primi ad adottare le tecnologie di selezione dell’embrione saranno i miliardari e i tipi da Silicon Valley”, si legge ancora sulla MIT Tech Review. “Nel momento in cui loro inizieranno a produrre meno bambini malati, e più bambini eccezionali, il resto della società non potrà che seguire”. Fa eco a queste parole anche lo stesso Stephen Hsu: “Come avviene con la maggior parte delle tecnologie, i ricchi e potenti saranno i primi a beneficiarne”.

Questo, ovviamente, non varrà solo per l’editing genetico (le cui prospettive sono ancora tutte da vedere), ma anche per la possibilità di sfruttare i concreti sviluppi della stimolazione cerebrale, di progetti come Neuralink e altri ancora. E così, i “ricchi e potenti” avranno nelle loro mani un ulteriore strumento, ancor più potente di quelli che già oggi possiedono (in termini di migliore istruzione e corsie preferenziali per l’accesso al mondo del lavoro), per sfruttare (e tramandare) i loro privilegi e accrescere ulteriormente la già crescente disuguaglianza.

Uomini come risorse naturali
Così come si scava sempre più a fondo per trovare petrolio o si usa la tecnologia per far fruttare di più il suolo, allo stesso modo l’uomo è costretto ad aumentare se stesso per essere sempre più produttivo e in grado di soddisfare la sete di crescita del nostro sistema economico. In tutto ciò, le innovazioni tecnologiche e biomediche giocano un ruolo chiave, rendendoci più integrati con il digitale e quindi più efficienti — un domani ci potrebbero rendere selezionati con più cura e quindi in grado di essere sempre più razionali, più intelligenti, in grado di prendere più decisioni, più corrette e in tempi più rapidi.

“I computer sono dispositivi molto ben progettati”, scrive Hugh Howey su Backchannel. “Tutti i vari bit sono stati progettati nello stesso momento e con gli stessi obiettivi, e sono stati progettati per lavorare armoniosamente l’uno con l’altro. Niente di tutto ciò, in nessun modo, ricorda la mente umana. La mente umana è molto più simile a Washington (o qualunque altro imponente governo). Alcune funzioni del cervello sono state costruite centinaia di milioni di anni fa, come quello che forniscono energia alle cellule. Altre sono state costruite milioni di anni fa, come quelle che sparano i neuroni e si assicurano che il sangue venga pompato e l’ossigeno inalato. Andando verso il lobo frontale, troviamo i moduli che controllano i comportamenti da mammiferi”.

I diversi bisogni delle differenti ere a cui, lentamente, si adatta l’evoluzione umana fanno sì che l’uomo risponda ancora oggi a necessità ancestrali che la nostra società ha abbandonato da tempo e che non sia affatto un fulgido esempio di razionalità ed efficienza. Perché mai, allora, tutti questi timori sul rischio che gli scienziati creino AI uguali all’uomo? E infatti, prosegue Howey, “non dovrebbe essere quello l’obiettivo. L’obiettivo dovrebbe essere di andare in direzione opposta. Dopo milioni di anni di competizione per le risorse, l’algoritmo del cervello umano causa oggi più problemi di quelli che risolve”.

In parole povere, non dobbiamo temere che le intelligenze artificiali diventino come gli uomini, perché la direzione che abbiamo intrapreso è quella opposta: siamo noi che stiamo diventando sempre più efficienti, razionali e produttivi a scapito della nostra umanità e (probabilmente) del nostro benessere. Allo scopo di assicurarci che la nostra società continui a inseguire il mito della crescita, siamo noi che stiamo diventando sempre più simili alle intelligenze artificiali.

Originally published at andreadanielesignorelli.com on December 5, 2018.

Siamo circondati dal Grande fratello o piuttosto navighiamo in un mare di fatti alternativi? Ecco quanto la realtà ricorda la fantascienza

Pubblicato in origine su Wired Italia.

Una cosa è certa: il mondo in cui viviamo assomiglia sempre più a un’opera distopica. Donald Trump è diventato presidente degli Stati Uniti, e se non bastasse è riuscito nell’impresa grazie al supporto di un gruppo di attivisti — noti come alt-right — che sono una via di mezzo tra dei nerd e dei nazisti; i troll russi minacciano le nostre democrazie agendo sui social network, aziende private dal fatturato che supera quello di una piccola nazione raccolgono una quantità incredibile di dati privati sulle nostre vite e il timore che la nostra diventi la società della sorveglianza di massa continua a farsi largo.

Non c’è da stupirsi, allora, che in seguito all’elezione di Trump il capolavoro distopico per definizione, 1984 di George Orwell, sia schizzato in cima alle classifiche dei libri più acquistati su Amazon; facendo riscoprire a tanti il bispensiero che caratterizza la società del Grande Fratello e che rende possibile credere sia in un’idea (o un fatto) sia nel suo opposto.

Qualcosa che ricorda da vicino non solo i concetti di fake news e post-verità (parola dell’anno per Oxford Dictionaries), ma soprattutto i fatti alternativi teorizzati dalla consigliera di Trump, Kellyanne Conway.

Andrea Daniele Signo on Twitter

Né George Orwell, né Aldous Huxley: viviamo nel mondo di Philip K. Dick: in cui distinguere verità e menzogna è (e sarà) sempre più difficile. Ne scrivo su @wireditalia https://t.co/80GUrmp3ho

Se non bastasse, in 1984 si racconta di guerre senza fine in cui però il nemico continua a cambiare (una situazione non troppo dissimile dal caos geopolitico in cui siamo impantanati ormai da due decenni); mentre il Grande fratello che tutto osserva e controlla rievoca per definizione i già citati timori sulla sorveglianza di massa resa possibile da dispositivi tecnologici che ci seguono ovunque.

Infine, anche la neolingua usata nel mondo di 1984, e creata appositamente per impedire il pensiero critico, si può forzatamente ricollegare alla semplificazione estrema del linguaggio da social, fatto più di emoji che di parole.

Stiamo quindi vivendo nel mondo di 1984? In verità, no. Come scrive Charles McGrath sul New York Times, “il sistema politico di 1984 è una versione esagerata del comunismo anticapitalista dell’epoca staliniana e la filosofia di Trump è quanto di più distante possa esserci. […] Inoltre, Orwell non aveva grande intuito per il futuro, che nella sua mente era più che altro una diversa versione del presente. La sua Londra immaginaria è una trasposizione ancora più cupa di quella in cui lui viveva. L’unica vera innovazione tecnologia presente in 1984 è lo schermo a due vie”, che guardiamo, ma che ci guarda anche.

“Devi insegnare alla gente ad amare la loro servitù”

Nel dibattito seguito al boom di vendite del capolavoro di Orwell, tanti hanno fatto notare come ci fosse un’altra distopia classicain grado di raffigurare con più precisione la nostra società, senza bisogno di scomodare dittature in stile Germania dell’Est che non rappresentano certo l’Occidente di oggi: Il mondo nuovo, pubblicato nel 1932 da Aldous Huxley e di quasi due decenni precedente al capolavoro di Orwell.

Quello disegnato da Huxley è un mondo in cui non c’è bisogno della dittatura per tenere a bada le persone; è invece molto più utile dare loro tutto quello che vogliono: “Devi insegnare alla gente ad amare la loro servitù”, disse lo stesso Huxleyrispondendo a una lettera di Orwell (che del primo era stato alunno). Che bisogno c’è di opprimere i cittadini se puoi soggiogarli dando loro tutto quello che vogliono: intrattenimento costante, consumismo sfrenato, droghe che ti fanno sentire bene anche quando bene non stai e altre forme di piacere superficiale che conducono inevitabilmente alla noncuranza e alla placidità? Simbolo di questa società è la droga chiamata Soma, una versione migliorata del Valium o degli altri comuni antidepressivi, con un pizzico di psichedelia.

Le intuizioni di Huxley sono valse il plauso del sociologo Neil Postman, che nel suo classico degli anni Ottanta Divertirsi da morire sottolineava gli aspetti che rendevano Il mondo nuovosuperiore a 1984. Postman, in un passaggio ripreso da Dario De Marco su Prismo, scriveva: “La gente sarà felice di essere oppressa e adorerà la tecnologia che libera dalla fatica di pensare. Orwell temeva che i libri sarebbero stati banditi; Huxley non che i libri fossero vietati, ma che non ci fosse più nessuno desideroso di leggerli. Orwell temeva coloro che ci avrebbero privato delle informazioni; Huxley quelli che ce ne avrebbero date troppe, fino a ridurci alla passività e all’egoismo. Orwell temeva che la nostra sarebbe stata una civiltà di schiavi; Huxley che sarebbe stata una cultura cafonesca, ricca solo di sensazione e bambinate”.

Eppure, gli ultimi sviluppi della nostra società iper-tecnologica, soprattutto quelli legati all’avanzare delle intelligenze artificiali e dei (ro)bot, fanno pensare che ci sia un altro gigante della distopia e della fantascienza rimasto fino a questo momento escluso dal dibattito: Philip K. Dick. Il geniale autore di Ubik e La svastica sul Sole che nei suoi romanzi disegna un mondo in cui — come si legge sulla Boston Review — “il falso e il reale si fondono assieme”.

Nei libri di Dick il falso e il reale si contagiano, rendendo estremamente difficile distinguere l’uno dall’altro. L’esempio più noto — ma non per forza il più significativo — è ovviamente quello dei replicanti de Ma gli androidi sognano pecore elettriche?che ha ispirato Blade Runner. Non è l’unico caso: ne Le tre stimmate di Palmer Eldritch, una droga (il Chew-Z) rende impossibile capire se ci si trovi nel mondo reale o in uno stato di fantasia allucinatoria, mentre ne La svastica sul Sole è addirittura tutto il mondo occidentale a essere falso, appositamente ricreato come tale per ingannare (e tenere buoni) i suoi abitanti.

Non siamo ancora giunti a questo punto; eppure la fusione tra reale e finzione, e la sempre maggiore difficoltà nel distinguerle, è qualcosa che anche la nostra società conosce fin troppo bene. Basti pensare a tutto il dibattito sulle fake news (notizie finte che continuano a essere considerate vere da molti anche quando viene dimostrata la loro falsità) o alla proliferazione di bot automatici che su Twitter e non solo si fingono umani per ingannare, manipolare e truffare gli utenti veri (ci è cascato anche Donald Trump).

Andando oltre, l’intelligenza artificiale e i progressi della robotica sembrano in grado di creare un mondo in cui sarà sempre più difficile distinguere chi è umano e chi è robot, in cui androidi molto evoluti come Sophia conquistano la cittadinanza e altri come Erica si occupano di accudire gli anziani. Infine, algoritmi come quelli progettati dalla startup canadese Lyrebird sono già oggi in grado di imitare la voce di qualunque persona, sincronizzare le parole con il labiale e creare video assolutamente verosimili in cui una personalità come Barack Obama dice cose che in realtà non ha mai detto.

Il rischio è di trovarci di fronte al “collasso della realtà”, in cui nessuno distingue più il vero dal falso

Allo stesso modo, un algoritmo creato da un utente di Reddit, noto come Deepfake, permette di creare video in cui il volto di chiunque può essere sostituito. Il primo utilizzo di questo strumento è stata la diffusione di porno in cui le attrici avevano il viso di celebrità come Gal Gadot, la protagonista di Wonder Woman; ma se sono bastate le fake news per scatenare il panico, cosa succederà quando questa tecnologia verrà usata a fini elettorali e in rete circoleranno video finti in cui politici veri vengono piazzati nelle situazioni più imbarazzanti o dicono cose che non hanno mai nemmeno pensato? Il rischio, come ha scritto Pietro Minto su Il Tascabile, è di trovarci di fronte al “collasso della realtà”, in cui nessuno distingue più il vero dal falso e in cui le persone non sanno più a cosa credere; probabilmente lo scenario più dickiano che ci si possa immaginare.

D’altra parte, lo stesso Dick ha teorizzato nel 1977 la possibilità che anche il mondo in cui viviamo sia finto, che sia una realtà programmata al computer. Possiamo davvero derubricare queste teorie come il delirio di una mente tanto geniale quanto instabile (e vittima di pessime abitudine alcoliche), adesso che un concetto molto simile è stato diffuso da un filosofo in vista come Nick Bostrom (secondo cui è estremamente probabile che il nostro mondo sia una simulazione) e apertamente sostenuto da personalità del calibro di Elon Musk?

Un mondo in cui le bugie sono fatti alternativi, in cui le fake news vengono prese per vere anche dopo che è stata dimostrata la loro falsità, in cui finti utenti di Twitter manipolati dalla Russia interagiscono con il presidente degli Stati Uniti, in cui i robot ottengono la cittadinanza e video finti di personalità vere aumentano a dismisura la confusione è sicuramente un mondo di cui Philip Dick avrebbe potuto scrivere.

“Le finte realtà creeranno finti esseri umani”, ha detto Dick. Se davvero viviamo nella distopia immaginata dallo scrittore, sarà il caso di prestare attenzione a queste parole.

Pubblicato in origine su Pagina99 nell’ottobre 2017

Rivoluzione Artificiale (ed. Informant, 2017) è acquistabile su Amazon in formato ebook (3,99 €) e cartaceo

Prima la polvere da sparo, poi le armi nucleari e adesso le applicazioni belliche dell’intelligenza artificiale (e non solo). Quella in corso è la terza rivoluzione militare, potenzialmente in grado di rendere i conflitti sempre meno pericolosi per i soldati, di ridurre il numero di vittime civili e di aumentare enormemente l’efficacia delle azioni compiuti nei teatri di guerra. “Tutte le nuove tecnologie militari hanno un solo scopo: aumentare la sicurezza di chi si trova in prima linea”, spiega Marco Buratti, direttore Marketing & Vendite della divisione Elettronica per la Difesa Terrestre e Navale di Leonardo (ex Finmeccanica). “Sono innovazioni che permettono di misurare con precisione i risultati delle operazioni, agire in condizioni di maggiore sicurezza e reagire in tempi più rapidi, limitando al massimo gli errori”.

Questo, almeno, è un lato della medaglia. Sul rovescio si trovano invece i rischi che si scateni una nuova corsa agli armamenti e che il minore coinvolgimento di soldati umani — grazie ad armi ipertecnologiche rese sempre più autonome dall’impiego di sofisticati algoritmi — faccia aumentare i teatri di battaglia, con tutto ciò che ne consegue in termini di devastazioni e vittime civili. Un punto sottolineato con forza nella recente lettera inviata alle Nazioni Unite da 116 esperti di robotica e intelligenza artificiale (capitanati da Elon Musk) in cui si chiede che le armi autonome vengano vietate.

Quel che è certo è che la trasformazione digitale dell’industria bellica sta raggiungendo il suo apice: una trasformazione che non riguarda solo le avveniristiche armi autonome, ma anche l’organizzazione delle strutture militari, soprattutto dal punto di vista della comunicazione, dell’intelligence e della condivisione di informazioni cruciali in tempo reale. In questo settore, l’Italia si trova in prima linea con il programma Forza NEC (network-enabled capability), sviluppato per l’esercito italiano da Leonardo in partnership con altre aziende italiane attive nel campo della Difesa, tra cui Iveco Defense Vehicles e Beretta. Forza NEC ha come obiettivo quello di formare una forza terrestre interamente digitalizzata, in grado di collegare in un unico network infrastrutture, mezzi e soldati, con lo scopo di ottenere una massima integrazione. “È tra i programmi più importanti al mondo per innovazione e capacità di trasformazione digitale”, prosegue Buratti. “Soldati, aerei, elicotteri e anche veicoli da combattimento diventeranno con Forza NEC delle unità digitalizzate, in grado di condividere in maniera istantanea tutte le informazioni che si possono reperire sul campo di battaglia”.

La posizione dei soldati, le informazioni di intelligence, video, immagini, mappe e quant’altro potranno venire condivise istantaneamente tra tutti gli attori in campo e risalire rapidamente, con affidabilità massima, la catena di comando: “Ciò consentirà di prendere decisioni certe e in tempo rapido, diminuendo anche i rischi: si tratta di un salto di qualità estremamente importante”, spiega ancora Buratti. La fase di validazione di Forza NEC, vasto programma dal costo complessivo di 22 miliardi di euro, verrà completata nel 2018, ma già adesso alcune componenti sono attive sul campo, per esempio i VBM Freccia (veicoli blindati medi) attualmente usati dalle forze italiane di stanza in Afghanistan.

I nostri “soldati futuri” gireranno per i teatri di guerra indossando occhiali balistici antilaser, elmetti con display miniaturizzati e fucili superleggeri con microcamera termica

Quando il programma sarà completo, i nostri “soldati futuri” (come da nome della porzione del programma che si occupa della fanteria) gireranno per i teatri di guerra indossando occhiali balistici antilaser, elmetti con display miniaturizzati e fucili superleggeri con microcamera termica. “Il fucile d’assalto ARX-160 della Beretta (testato in Afghanistan) è praticamente pronto: ogni squadra riceverà anche una versione con lanciagranate” si legge su Difesa Online. “Il cecchino di ogni plotone sarà equipaggiato con il fucile da 7,62 millimetri ARX-200, dotato di ICS (Intelligent Combat Sight) sviluppato da Steiner, società controllata da Beretta. I comandanti di plotone, infine, saranno dotati di una sorta di tablet che collegherà in rete l’intera formazione. Il carico medio del soldato sarà di 30/40 chili: peso accettabile per movimenti rapidi”.

I visori notturni, già testati in Afghanistan, permetteranno inoltre di muoversi con facilità anche in condizioni di scarsa o nulla visibilità, mentre le immagini riprese dalla mini-telecamera posta in cima all’elmetto verranno trasmesse alla centrale operativa, consentendo di avere sempre sotto controllo l’intero processo. e di visualizzare la mappa con le posizioni dei nemici inviate in tempo reale dai droni autonomi che si occupano della sorveglianza. Parte integrante del network è anche il sistema UGS (Unattended Ground Sensors), che utilizza sensori in grado di percepire vibrazioni di ogni entità, monitorare gli eventi sismici, scattare e inviare fotografie e rilevare radiazioni; informazioni che saranno ricevute e trasmesse da un gruppo di soldati all’altro.

Ovviamente, la trasformazione digitale in campo militare non si ferma alla comunicazione. I protagonisti attivi sono soprattutto i droni, sui quali si riverseranno 123 miliardi di dollari di investimenti nel prossimo decennio (secondo un report Merryll Linch) e che nel giro di pochi anni, grazie all’impiego dell’intelligenza artificiale, potrebbero diventare completamente autonomi e quindi in grado di eseguire da soli compiti di ricognizione e sorveglianza. E, potenzialmente, decidere in autonomia quando ingaggiare il nemico. “Al momento, la tendenza è quella di controllare tutto da remoto; in futuro potrebbe esserci un maggiore grado di autonomia nella fase di sorveglianza, ma sicuramente non per quanto riguarda la reazione armata”, spiega Marco Buratti.

Bender è il drone capace di scovare e identificare i nemici armati anche quando si nascondono, di distinguerli da civili o fotografi

Uno degli esempi più lampanti di queste innovazioni è il drone autonomo, soprannominato Bender e sviluppato dalla statunitense DARPA (defense advanced research project agency), capace di scovare e identificare i nemici armati anche quando si nascondono, di distinguerli da civili o fotografi (una situazione che, in passato, ha confuso gli operatori umani con tragiche conseguenze), di pedinare i veicoli nemici e di trasmettere solo le informazioni rilevanti. Già nel 2018, invece, potremmo vedere all’opera il ben più inquietante Long Range Anti-Ship Missile della Lockheed Martin, in grado — secondo quanto scrive l’accademico Mark Gubrud su Spectrum, rivista specializzata dell’Institute of Electrical and Electronic Engineers — “di inseguire gli obiettivi, facendo affidamento solo sul suo software per distinguere le navi nemiche da quelle civili e di operare in maniera completamente autonoma, anche attaccando con forza letale”. L’importante, ciò che ha permesso di classificare quest’arma come “semi-autonoma”, è che il bersaglio sia stato selezionato da un operatore umano.

Ma non sono certo solo gli Stati Uniti (che nel 2017 investiranno 18 miliardi di dollari nelle nuove tecnologie belliche investiranno) che stanno sviluppando armi di questo tipo: la Russia sta lavorando al suo sistema missilistico dotato di intelligenza artificiale; Israele ha messo a punto IAI Harpy, il drone armato in grado di riconoscere da solo i radar nemici e distruggerli; mentre il SGR-A1 di Samsung è un vero e proprio robot stazionario dotato di mitragliatrice, utilizzato dalla Corea del Sud nei 4 chilometri di zona demilitarizzata che la divide dalla Corea del Nord. Inizialmente pensato per fare fuoco autonomamente sui potenziali nemici, è stato modificato in seguito alle polemiche sorte in seno alla società coreana: oggi deve attendere un comando umano prima di sparare. Per quanto riguarda la Cina, è notizia recente il varo del Scientific Research Steering Committee, l’equivalente della DARPA, nel quale si riverserà una parte sempre più consistente dei circa 200 miliardi di dollari spesi dalla Cina nel settore bellico (seconda al mondo, dopo gli Stati Uniti). Si potrebbe andare avanti ancora a lungo, ma il concetto è chiaro: tutte le superpotenze militari stanno sviluppando robot, droni o missili autonomi in grado di operare senza la necessità del controllo umano.

Giunti a questo punto, quanto manca prima che siano i software di intelligenza artificiale a prendere da soli le decisioni, compresa quella di fare fuoco? “Tutte le dottrine militari prevedono sempre l’intervento umano nelle decisioni di offesa”, prosegue Buratti di Leonardo. “Scenari di altro tipo sono solo fantascienza”. Non è il caso, per ora, di immaginare schiere di robot armati che combattono guerre in totale autonomia, mentre i generali osservano dai loro quartieri generali.

In effetti, l’obbligo dell’intervento umano nelle decisioni di offesa è stabilito anche da chi, più di chiunque altro, sta esplorando questa nuova frontiera del warfare. Gli Stati Uniti a maggio hanno reso permanente la norma del 2012 che prevede che ci sia sempre un essere umano coinvolto nel processo decisionale che porta all’uso della forza letale; mentre l’opposizione del Regno Unito alla richiesta di mettere al bando le armi autonome è stata motivata spiegando che “le leggi umanitarie internazionali regolano a sufficienza la materia” e che “tutte le armi dell’esercito britannico saranno sempre sotto il controllo e la supervisione umana”.

“Chi diventerà leader nel campo dell’intelligenza artificiale dominerà il mondo”, parola di Vladimir Putin

Ma come si fa ad avere la certezza che, prima o poi, qualcuno non decida di abbandonare gli scrupoli e affidi a una AI tutte le decisioni? La storia insegna che, di solito, il primo che trasgredisce scatena un effetto domino che trascina tutti gli altri. E se anche fosse vero che un software è in grado di prendere decisioni in maniera più lucida e razionale di soldati sottoposti a difficilissime condizioni psico-fisiche, è anche vero che si aprirebbero questioni etiche alle quali è difficilissimo dare risposta: lasceremo che siano i computer a decidere qual è uno scambio ragionevole tra progressi militari e vittime civili? E chi sarà il responsabile in caso di un malfunzionamento o di un errore che causi una strage?

Queste incognite sono alla base delle richieste — inviate all’ONU nel 2015 e nel 2017 — di mettere al bando le armi autonome, ma la sensazione è che nessuna nazione voglia correre il rischio di lasciare ad altri un tale vantaggio strategico e che si sia piuttosto sulle soglie di una corsa ipertecnologica agli armamenti, scatenata dai progressi compiuti da alcune nazioni e dal timore delle altre di restare indietro. Lo ha detto recentemente lo stesso Vladimir Putin: “Chi diventerà leader nel campo dell’intelligenza artificiale dominerà il mondo”. Parole che non aiutano a rasserenare il clima.

Lo sviluppo delle AI ci pone di fronte a pressanti questioni, ma è importante restare con i piedi per terra.

Pubblicato in origine su Le Macchine Volanti

Intelligenze artificiali che hanno il compito di diagnosticare correttamente il tumore della pelle, algoritmi che si occupano di guidare le auto autonome e software-avvocati che svolgono compiti sempre più importanti all’interno degli studi legali. Con il passare del tempo, le responsabilità che affidiamo alle AI (artificial intelligence) stanno diventando sempre maggiori, andando ben oltre il semplice riconoscimento facciale di Facebook o i suggerimenti per gli acquisti di Amazon. Un progresso tanto affascinante quanto ricco di incognite, e che porta inevitabilmente a porsi una domanda: non rischiamo di cedere il controllo sulle nostre vite a delle creature tecnologiche? “Ogni volta che si deresponsabilizza l’uomo e si delegano compiti delicati a degli agenti artificiali è necessario affrontare con attenzione numerosi aspetti”, spiega a Le Macchine Volanti Luciano Floridi, filosofo dell’Informazione di Oxford. “Va detto, però, che non è la prima volta che l’uomo si trova in questa situazione; basti pensare alla burocrazia: un oscuro apparato che prende per noi decisioni che spesso non siamo in grado di capire. Oggi, con l’intelligenza artificiale, questo slittamento tra decisione del sistema e comprensione dell’uomo si sta però acuendo moltissimo”.

Un primo ostacolo, quando si affidano compiti delicati alle macchine, è infatti la difficoltà nel capire cosa sia successo quando qualcosa non va per il verso giusto: può essere il caso di una diagnosi robotica sbagliata o di un errore fatale nella guida automatica di una self driving car. Come si fa a capire che cosa ha causato l’errore di un’intelligenza artificiale, che prende le sue decisioni in base a calcoli complicatissimi e per noi quasi impossibili da decifrare? Un problema, noto come “black box”, che potrebbe suggerire di usare molta cautela nel delegare alcuni delicati compiti alle AI: “Ma pensare di ritornare sui nostri passi è impossibile, ormai quella sponda l’abbiamo abbandonata. Quel che possiamo fare è invece sfruttare la capacità delle tecnologie digitali di lavorare con se stesse, di automigliorarsi e autoripararsi”, prosegue Floridi. “Forse dovremmo iniziare a pensare a sistemi complessi che controllano altri sistemi complessi”.

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Messa così, sembra quasi che l’uomo debba abbandonare completamente la guida della nave, lasciando che siano le intelligenze artificiali a controllare altre intelligenze artificiali. Considerando i vari timori suscitati dagli scenari da “rivolta dei robot” che periodicamente riemergono, è facile immaginare che una visione di questo tipo possa incontrare numerosi oppositori. “Il problema, in verità, è che al momento siamo fermi a metà strada: non ci troviamo né dalla parte della responsabilità individuale, né in quella della co-responsabilità tecnologicizzata. Se abbracciamo questa seconda via, scopriremo che la supervisione delle macchine è la via migliore per costruire un sistema efficace”, spiega sempre il filosofo di Oxford. “L’importante è che l’ultimo controllo rimanga sempre nelle mani dell’individuo, o meglio: della società. In questo modo, se le cose non stanno andando nella direzione giusta, si può sempre decidere di cambiarla. Il genio umano sta in questo, nella capacità di scegliere la direzione e la strategia. Possiamo invece tranquillamente lasciare che siano le nuove tecnologie a scegliere come e a quale velocità procedere; anche perché lo sanno fare meglio di noi e, anzi, le stiamo costruendo proprio per questo”.

Se la prima scelta è giusta (nel caso di un’auto autonoma, sterzare per non investire una persona), ma questa finisce per avere un esito negativo, significa che è avvenuto qualcosa di tragico che non si poteva prevedere o evitare

La sensazione, però, è che ogni volta che vengono delegate maggiori responsabilità a una AI, l’uomo perda una parte di libertà; o almeno la capacità di avere sotto controllo non solo il quadro generale, ma anche i dettagli. “È vero, alcune libertà non le abbiamo più. Per fare un esempio semplice, la tecnologia di frenata assistita ci priva della libertà di pestare sul freno e inchiodare brutalmente; ma è una libertà importante da avere? Le libertà che dobbiamo conservare sono quelle relative all’ultimo controllo, che continuano a essere saldamente nelle nostre mani. Abbiamo solamente spostato l’asticella un po’ più in alto”. In quest’ottica, inoltre, la deresponsabilizzazione dell’uomo può avere un ulteriore aspetto positivo: permettergli di concentrarsi esclusivamente sulle questioni più complesse e interessanti, dove la dimensione umana è indispensabile e non può essere sostituita dalle macchine, liberandolo così da compiti che non gli riescono al meglio.

Un esempio utile è quello delle auto autonome: le vetture guidate da software intelligenti che promettono di salvare un enorme numero di vite, riducendo drasticamente gli incidenti ed esentando l’uomo da un’incombenza — guidare l’auto — per la quale evidentemente è meno portato delle AI. Ciononostante, questa nuova tecnologia (che inizieremo a vedere per le strade nel giro di pochi anni) pone alcune delle questioni più urgenti, tra cui l’ormai celebre versione del “dilemma del carrello”. Sintetizzando al massimo: se l’auto autonoma si dovesse trovare di fronte a un imprevisto, come potrebbe decidere se investire la persona che gli si è parata davanti all’improvviso oppure se sterzare di colpo, con il rischio di causare involontariamente un danno ancora più grave, magari travolgendo un gruppo di persone? “Personalmente, penso che questa discussione sia una distrazione inutile”, spiega Floridi in uno dei punti centrali della nostra chiacchierata. “È un problema che è già stato risolto da Tommaso D’Aquino nel XIII secolo e che in epoca contemporanea è stato sollevato dalla filosofa Philippa Foot per ragioni molto serie. La questione è semplice: se la prima scelta è giusta (nel caso di un’auto autonoma, sterzare per non investire una persona), ma questa finisce per avere un esito negativo, significa che è avvenuto qualcosa di tragico che non si poteva prevedere o evitare. Accartocciarsi su mille discorsi, variabili e quant’altro può essere un divertente esercizio intellettuale, ma non ha ricadute pratiche; almeno se vogliamo affrontare questioni serie”.

E le questioni serie ci sono, eccome: “Ciò che dobbiamo capire è come evitare di trovarci in una situazione in cui le alternative sono una peggio dell’altra e, nel caso in cui avvenga un guaio, come allocare la responsabilità”, spiega Floridi. Nel caso delle self driving cars, per esempio, potrebbe essere utile decidere di non sviluppare mai le auto autonome di livello 5 (ammesso che sia possibile): quelle senza freni, senza volante, in cui l’uomo è solo un ospite. “Come detto, il controllo ultimo deve sempre restare nelle mani dell’uomo, che deve in qualunque momento poter schiacciare un bottone che spegne tutto e che, più in generale, deve decidere che cosa si vuole sviluppare e che cosa è invece meglio lasciar perdere. Quel che conta di più è che si salverebbero un sacco di vite, perché oggi ad ammazzare gli esseri umani siamo noi stessi quando ci mettiamo al volante. Quindi, dobbiamo decidere: vogliamo salvare mille vite o ne vogliamo salvare diecimila? Se vogliamo salvarne diecimila allora ci affideremo alle auto autonome, sapendo che qualcuno si dovrà assumere la responsabilità del fatto che mille persone moriranno lo stesso; perché quando si parla di scelte etiche non si vince mai 1 a 0, semmai si vince 2 a 1”.

Una visione realistica e abbastanza fuori dagli schemi — considerando quanto anche i colossi dell’automobilismo si stiano arrovellando su dilemmi e incognite — ma che sta facendo presa, vista la chiarezza dalle linee guida eticheper le auto autonome elaborate in Germania dal ministero dei Trasporti. Delle linee guida — le prime al mondo che regolano questo settore — che affermano che la priorità vada sempre data alle vite umane, rispetto ad animali e oggetti, e che l’uomo debba sempre avere il potere di sottrarre il comando alla macchina. Tutto molto semplice; forse troppo semplice? Nel report è spiegato chiaramente perché si sia giunti a una visione così in bianco e nero: decidere ogni volta se salvare una vita piuttosto che un’altra — come richiesto dalla versione “self driving” del dilemma del carrello — non è possibile, perché è una valutazione che dipende da situazioni molto specifiche, che sono influenzate anche da comportamenti imprevedibili e che, di conseguenza, non possono essere chiaramente standardizzate o programmate.

“Era la strada giusta da seguire: queste linee guida sono serie e ragionevoli”, conferma Floridi. “È anche bello che questo documento arrivi dalla Germania, che è una delle grandi produttrici di auto, e quindi dall’Europa. Permettimi di dire che si tratta in effetti di un documento molto kantiano e poco utilitarista, che potrebbe dare la spinta giusta a molti altri settori dell’automazione e dell’intelligenza artificiale”.

Risolto il problema del carrello, rimane però sul piatto un’altra enorme questione: quella della responsabilità in caso di incidenti, ma anche in caso di diagnosi sbagliate o di documenti legali analizzati erroneamente da un software. Di chi è la colpa, insomma, se un algoritmo, sbagliando, diagnostica una cura errata o manda in galera un innocente: del software, del proprietario o dell’azienda produttrice? “Bisogna partire dal concetto di responsabilità oggettiva, già oggi usato per prodotti di uso comune, che prevede che in caso di malfunzionamento serio sia il costruttore a dover dimostrare la sua innocenza. Penso che nel caso delle AI la direzione da prendere sia questa: non sta a me dimostrare che sia tu il responsabile, ma a te dimostrare la tua innocenza”, spiega Floridi. “Una seconda analogia risale addirittura al diritto romano e riguarda il rapporto tra padrone e schiavo nell’antica Roma: nonostante lo schiavo sia ovviamente più intelligente di qualsiasi robot noi potremo mai costruire, quando questi commetteva un crimine la responsabilità legale ed economica ricadeva sul proprietario. I romani sapevano benissimo che se avessero scaricato tutte le colpe sugli schiavi, questi sarebbero stati completamente deresponsabilizzati; in questo modo, invece, ci si assicurava che il padrone stesse attento e tenesse la situazione sotto controllo. Il che, ovviamente, non impediva che lo schiavo finisse crocifisso…”.

Quindi: le aziende produttrici avranno sempre il compito di dimostrare la loro estraneità da qualunque pasticcio causato da un robot; così come il proprietario non potrà essere sollevato dalle sue responsabilità. L’unica cosa certa è che la colpa non potrà mai venir cercata nel robot o nel software stesso: “Per questo la decisione del Parlamento Europeo di iniziare a parlare dei robot più sofistica come di ‘persone elettroniche’ rischia di essere un errore, perché potrebbe prefigurare anche una loro eventuale responsabilità”, spiega sempre il docente di Oxford. “Quel che invece è certo, è che tutti gli altri attori in gioco tenderanno a scaricare le responsabilità sugli altri; da un punto di vista legale, ne vedremo delle belle”.

Quali questioni etiche si aprono, invece, se si pensa alla prossima invasione dei robot-compagni di gioco, che terranno compagnia ai bambini e potrebbero addirittura assistere alla loro crescita? Da una parte, c’è chi pensa ai risvolti positivi (per esempio, alleviare la solitudine di alcuni) di questi giocattoli già in commercio e che col tempo diventeranno sempre più sofisticati e diffusi; dall’altra, c’è chi ritiene che affidare un ruolo così delicato a delle macchine create per scopi commerciali possa nascondere parecchi rischi, tra cui quello di una sorta di “lavaggio del cervello” per scopi aziendali. Senza esagerare nelle preoccupazioni, è comunque il caso di non abbassare la guardia: “Per esempio, a chi appartengono le interazioni che il bambino ha con il robot?”, si chiede Floridi. “Ovviamente, all’azienda che l’ha prodotto; così com’è il caso di Alexa, Cortana e tutti gli altri assistenti virtuali che utilizziamo quotidianamente. Se un bambino gioca con questi robot dai 5 ai 10 anni, le macchine sapranno tantissime cose di lui: se è uno che se la prendeva quando perdeva; se è un bambino socievole o meno; se magari gli piace vestirsi da bambina. Tutti dati estremamente sensibili che potrebbero tornare utili in futuro all’azienda che li ha raccolti. Non facciamoci false illusioni: se una società può raccogliere dei dati, poi troverà il modo di usarli”.

Considerando l’entità dei problemi che dobbiamo affrontare parlando di intelligenze artificiali già oggi esistenti o comunque distanti solo qualche anno, viene da tremare al pensiero delle questioni che potrebbero aprirsi qualora si arrivasse davvero alla Strong AI: un’intelligenza artificiale in tutto e per tutto al livello dell’uomo. “Se vogliamo parlare di fantascienza facciamolo, ma sia chiaro che di fantascienza si tratta”, taglia corto Floridi (con buona pace di Elon Musk e Stephen Hawking): “Nei laboratori di oggi ci sono macchine che per capire la differenza tra un coltello e una forchetta hanno bisogno di una quantità immensa di dati. Se poi voglio insegnare loro a riconoscere un mestolo, devo ricominciare da capo. Come si possa passare da questo livello ad avere Data di Star Trek, è qualcosa che non sa spiegare nessuno. È come se contassimo da uno a due, per poi saltare all’improvviso a mille. Per questa ragione, uno dei compiti della filosofia è anche quello di riportare le persone con i piedi per terra. Guardiamo alla realtà: oggi nessuno ha ancora passato davvero il test di Turing e non abbiamo alcuna idea di come funzioni il cervello… Le AI possono guidare una macchina, trovare il biglietto meno caro per un concerto, vincere a scacchi; ma diventare come noi, proprio no”.

Da un certo punto di vista, si tratta di una visione rassicurante, che in quest’epoca di progressi tecnologici e scientifici che procedono a una velocità esasperata, ci pone di fronte a una realtà che ridimensiona le ambizioni umane: “Oggi non sappiamo come costruire una vera intelligenza artificiale anche perché non conosciamo il funzionamento del cervello. Ci sono cose che, semplicemente, potrebbero essere al di là dei nostri limiti e magari non scopriremo mai. Siamo pur sempre esseri umani, dobbiamo imparare ad accettarlo”.

La pubblicità non cresce e gli abbonamenti funzionano solo per i colossi. La via d’uscita passa (anche) dai micropagamenti?

di Andrea Daniele Signorelli, pubblicato in origine su Le Macchine Volanti

Ci sono due grosse controindicazioni nel modello di business classico del giornalismo online, quello basato solo sulla pubblicità: la prima, e più nota, è che costringe le testate a concentrarsi ossessivamente sui click, con la conseguenza di ridurre l’informazione a una sequela di video, gallerie fotografiche, articoli clickbait, gossip e quant’altro. La seconda è che questo modello si sta dimostrando fallimentare anche dal punto di vista esclusivamente economico.

La torta della pubblicità digitale si sta infatti trasformando in un duopolio in cui gli unici a guadagnare davvero sono Facebook e Google. I calcoli, come spiega Jason Kint, sono presto fatti: nel 2016 sono stati spesi negli Stati Uniti 72,5 miliardi di dollari in pubblicità online; di questi, Google se n’è accaparrati 37,6 e Facebook 14,1. Tutti gli altri operatori del settore assieme si fermano a 20,8. In percentuale, significa che i due colossi conquistano da soli il 71% di tutti gli introiti pubblicitari online.

Peggio ancora: solo loro stanno crescendo. Nel 2016 il mercato della pubblicità digitale è cresciuto, rispetto all’anno precedente, di 12,9 miliardi. L’89% di questa crescita è andata a Google e Facebook, che quindi continuano ad aumentare la loro fetta di torta. Gli altri si sono dovuti accontentare delle briciole. E la situazione rischia di peggiorare con il passare del tempo, ponendo in seria difficoltà tutte le testate che speravano di diventare economicamente sostenibili basandosi solo sulla pubblicità online.

Non stupisce allora che, come scrive BuzzFeed, “mentre Facebook e Google continuano ad accrescere il loro potere, chiunque altro sta faticando a restare al passo. Nella primavera 2017, ESPN, Yahoo, HuffPost, Vocativ, MTV News e un numero di altre compagnie di alto profilo hanno avuto un gran numero di licenziamenti. Chi c’è dietro questo recente bagno di sangue? Il dominio di Google e Facebook”.

Andrea Daniele Signo on Twitter

Il salvataggio del giornalismo online passa dai micropagamenti? Ne ho scritto su le @MacchineVolanti https://t.co/2EQcCmpRUK

Il business model basato sulla pubblicità online, insomma, si sta dimostrando la via sbagliata da percorrere per le testate giornalistiche. Se il mercato non cresce, peraltro, il rischio è di vedere sempre meno fiducia nelle potenzialità a lungo termine del giornalismo di qualità e sempre più ossessione per qualunque articolo, video o gallery (prodotti da giornalisti pagati 5 euro a pezzo) che possa portare gli agognati click. E in effetti, nonostante tutte le condanne nei confronti degli articoli clickbait e le promesse di puntare sul “buon giornalismo”, basta scorrere la homepage (ancora meglio, la pagina Facebook) di una qualunque tra le principali testate italiane per rendersi conto che la situazione non sta migliorando. E come potrebbe?

Facebook e la strategia del pusher

La buona notizia è che gli editori potrebbero a breve essere costretti a cambiare rotta. Non fosse altro perché, ormai, anche la piattaforma che per lungo tempo ha garantito una marea di visualizzazioni (tanto per cambiare, parliamo di Facebook) sta voltando loro le spalle. Secondo quanto riporta Digiday, nei primi mesi del 2017, in seguito agli ultimi cambi di algoritmo decisi da Facebook, gli editori hanno visto l’ennesimo crollo nella reach dei loro articoli (ovvero il numero di persone che vede i post delle testate sul newsfeed). La ragione è presto detta: “Facebook sta soffocando la reach degli editori per convincerli a spendere sempre di più per promuovere i loro articoli”. È quella che altrove avevo chiamato “la strategia del pusher”: Facebook ha per anni permesso agli editori di conquistare enormi quantità di visualizzazioni; dopo averli resi interamente dipendenti dal social network, Zuckerberg ha iniziato a chiedere di essere pagato per fare quanto prima faceva gratis. E di essere pagato sempre di più.

Il circolo vizioso è micidiale: gli editori devono spendere di più su Facebook per ottenere le visualizzazioni che, attraverso la pubblicità, portano loro gli introiti. Allo stesso tempo, Facebook (assieme a Google) si mangia una fetta sempre più grande di quella pubblicità. Vista così, non sembra esserci molta scelta: bisogna cambiare rotta. Ma come?

Come potrebbe sperare di ottenere abbastanza abbonati chi può contare, com’è il caso dell’Italia, su una platea massima di 60 milioni di persone (includendo anche i neonati e chi non legge mai nulla)?

Fino a questo momento, i modelli alternativi (o complementari) alla pubblicità sono stati sempre i soliti: gli abbonamenti a pagamento, il native advertising (gli articoli o video di approfondimento sponsorizzati da aziende) e le testate interamente sorrette da società private che vi investono (in maniera trasparente) per ragioni di brand awareness (com’è il caso de Le Macchine Volanti). Ma se queste ultime due formule sono necessariamente limitate a un certo tipo di giornalismo, le cose non sembrano andare nel migliore dei modi nemmeno per quanto riguarda gli abbonamenti.

Certo, l’esempio del New York Times e dei suoi due milioni di abbonati alla versione digitale ha ormai fatto scuola e ha ispirato parecchie testate a provare a seguire la stessa strada. Ma, appunto, parliamo del New York Times: la più prestigiosa testata al mondo che può godere di un’audience potenziale di un miliardo di persone in tutto il globo. Più che un esempio per gli altri, quello del NYT rischia di restare un caso isolato (o comunque molto raro). Come potrebbe sperare di ottenere abbastanza abbonati chi può contare, com’è il caso dell’Italia, su una platea massima che non è di miliardi, ma di 60 milioni di persone (includendo anche i neonati e chi non legge mai nulla)?

Un esempio tutto italiano è quello del Corriere della Sera, che però — dopo aver reso noto, oltre un anno fa, di aver raggiunto 30mila abbonati — non ha più diffuso dati in merito. Ma il punto più importante è un altro: siamo davvero sicuri che l’abbonamento sia la forma migliore per convincere gli utenti a ricominciare a pagare per del giornalismo di qualità? Secondo una ricerca del Reuters Institute, chi usa il web anche per informarsi attinge in media a 5 diverse fonti informative. È facile immaginare che un lettore forte — ovvero chi potrebbe essere disposto ad abbonarsi — ne legga un numero ancor maggiore. Di conseguenza, per chi è abituato a incappare in articoli di approfondimento sui social network, a cercare informazioni su Google o a ricevere le newsletter, l’abbonamento rischia di essere una formula troppo vincolante e onerosa (fatti salvi i casi di testate estremamente specializzate com’è il celebre caso di Politico Pro, destinato solo ai professionisti del settore).

Personalmente, ogni volta che compare il paywall che mi chiede di abbonarmi per leggere quel contenuto, la mia reazione è sempre uguale: provo ad aggirarlo in qualche modo, altrimenti mi arrendo e rinuncio alla lettura. E questo non perché non sia disposto a pagare per del buon giornalismo, ma perché generalmente leggo pochissimi articoli al mese di un vasto numero di testate italiane ed estere (magari articoli reperiti in seguito a una ricerca su Google, quindi senza sapere prima dove avrei trovato il contenuto che cercavo). Per chi si trova in questa situazione — che è la maniera più naturale di informarsi sul web — l’abbonamento è una forma che stride con la vastità di fonti a cui si è abituati ad accedere. Pago volentieri 10 euro al mese a Spotify, perché mi dà accesso a tutta la musica; nel caso del giornalismo mi si chiede di pagare la stessa cifra per accedere a una porzione microscopica dell’informazione.

Ma se nemmeno l’abbonamento può funzionare (eccezion fatta per rarissimi casi di testate prestigiose con audience globale) allora quale può essere la soluzione per rendere economicamente sostenibile il giornalismo di qualità? Il parallelismo con Spotify ci porta a investigare il caso di chi si è definito proprio lo Spotify dell’informazione: Blendle. A differenza di Spotify, però, la startup olandese — che aveva fatto scalpore nel 2015 annunciando di aver raggiunto in pochissimi mesi (in seguito a una campagna di crowdfunding) ben 250mila utenti nella sola Olanda — non chiede un abbonamento fisso mensile, ma permette ai suoi iscritti di pagare per i singoli articoli “premium”, prodotti dalle varie testate partner, cifre che vanno dai 10 ai 40 centesimi.

Dopo essere sbarcata in Germania nel 2016 e negli Stati Uniti nel marzo di quest’anno, Blendle ha raggiunto un milione di utenti. Un risultato da non sottovalutare, sebbene negli ultimi mesi si sia parlato sempre meno di Blendle e la sensazione è che l’esperimento non sia, almeno per ora, di vero successo. Eppure, quella dei micropagamenti sembra essere la via ideale: invece di vincolarsi a una sola testata, è possibile pagare una cifra assolutamente ragionevole per leggere l’articolo che si desidera.

Uno dei problemi di Blendle potrebbe essere la controintuitività della piattaforma: perché devo iscrivermi a un sito che mi chiede di pagare per leggere articoli, quando ci sono così tanti contenuti di qualità completamente gratuiti? Senza contare che Blendle diventa una piattaforma in più a cui deve accedere chi già passa una parte considerevole di tempo a guardare le newsletter a cui è iscritto, a salvarsi articoli in cui incappa su Facebook o Twitter o che trova facendo qualche ricerca su Google. Blendle rischia di diventare uno strumento in più in una situazione già decisamente sovraffollata.

Non sarebbe meglio se noi potessimo continuare a reperire informazione come facciamo oggi, ma per alcuni di questi contenuti (i più lunghi e approfonditi) ci venisse richiesto di pagare una modesta cifra? Ogni volta che una testata mi chiede di abbonarmi per leggere un articolo, lascio perdere. Ma cosa succederebbe se avessi la possibilità di proseguire nella lettura dopo aver versato 20/40 centesimi? Sono praticamente certo che accetterei, tanto più che è quasi impossibile leggere più di un longform al giorno e quindi la spesa quotidiana sarebbe veramente limitata (come si suol dire, “meno di un caffè”). In totale, si arriverebbe (al massimo) ai fatidici 9 euro al mese; ma invece che destinarli a una sola rivista, sarei libero di allocare la spesa come meglio ritengo.

Mille visualizzazioni portano in media tra i 7 e 15 euro in pubblicità. Con i micropagamenti fissati a, poniamo, 30 centesimi, basterebbero 50 lettori per arrivare a 15 euro. Non vale almeno la pena di fare un tentativo?

Ovviamente, alcune condizioni devono essere soddisfatte: devo aver la possibilità di pagare quasi senza rendermene conto (un po’ come avviene con il One Click di Amazon) e non devo essere costretto a inserire la mia carta di credito ogni volta che incrocio una testata nuova (rischia di essere un ulteriore barriera; ma tecnologie come Apple Pay o Satispay possono facilitare la situazione). Inoltre, mi deve essere permesso di leggere una parte consistente dell’articolo gratuitamente, in modo da essere sicuro che la spesa valga (su Foreign Affairs, per fare un esempio molto snob, la richiesta di abbonarsi arriva dopo 6 o 7 paragrafi).

I micropagamenti non andrebbero a sostituire gli introiti pubblicitari, ma ad aggiungersi a essi; dando una nuova ragione per produrre contenuti d’approfondimento più longevi delle normali news. Ma quanti soldi in più potrebbero arrivare? Per fare un calcolo spannometrico, e riferito all’Italia, ci si può affidare a quanto scritto da Anna Momigliano su Rivista Studio: “Stando ai dati che abbiamo, la Rpm, o revenue pubblicitaria per mille visualizzazioni, in Italia varia in media tra i 7 e i 15 euro. Dipende dal sito: più hai un pubblico mirato e un tuo prestigio, più sale la Rpm”.

Mille visualizzazioni portano quindi tra i 7 e 15 euro in pubblicità (fermo restando che la diffusione degli adblocker complica la situazione). Con i micropagamenti fissati a, poniamo, 30 centesimi, basterebbero 50 lettori per arrivare a 15 euro. E nonostare conquistare mille lettori disposti a pagare sarebbe più difficile (ma quanto difficile?), un articolo con questo numero di lettori genererebbe 300 euro; venti volte tanto la RPM pubblicitaria. Ovviamente, non tutti gli articoli dovrebbero essere soggetti al micropagamento, solo quelli veramente meritevoli.

Gli editori kamikaze su Facebook

Vale la pena di notare, di nuovo, che questi soldi andrebbero ad aggiungersi a quelli garantiti dalla pubblicità, non a sostituirli; anche perché la pubblicità potrebbe sempre restare nell’anteprima dell’articolo a pagamento, per poi sparire una volta che il lettore ha pagato. In questo modo, i micropagamenti si andrebbero a sommare alla pubblicità anche negli articoli premium.

Fino a questo momento, i micropagamenti sono stati usati molto raramente nel giornalismo online — il canadese Winnipeg Press, l’anno scorso, è stato il primo quotidiano online nordamericano a tentare questa strada, con buoni risultati — per cui non ci sono veramente dati per sapere se e quanto possa funzionare. Sicuramente, da solo non potrà salvare il giornalismo; ma potrebbe essere una soluzione parziale da aggiungere a un portafoglio che deve essere sempre più diversificato (newsletter personalizzate, native advertising, eventi, libri, ecc.) e che porti un po’ di respiro a un mercato che rischia di vedere gli introiti pubblicitari continuare a ridursi e le spese per la promozione su Facebook, invece, aumentare. Con l’unico risultato di restare strangolati nella morsa.

Rivoluzione Artificiale: L'uomo nell'epoca delle macchine intelligenti

Capitolo 1: L’intelligenza artificiale è tra noi

1.1 Dai filtri antispam ai robot-avvocati: la AI è già una realtà

La domanda che Alan Turing si è posto nel 1950 (“Le macchine possono pensare?”) ottiene ancora oggi la stessa risposta di allora: no, non possono. Le si può però imbottire di una quantità tale di dati da costringerle a metterli in relazione tra loro identificando eventuali collegamenti. Un meccanismo che entra in azione, per fare un esempio, ogni volta che caricate una foto di gruppo su Facebook per pubblicarla e, immediatamente, il social network vi suggerisce nomi e cognomi delle persone che in quella foto compaiono. L’intelligenza artificiale di Facebook ha infatti analizzato tutti i dati a sua disposizione — in questo caso, le foto che avete postato nel corso degli anni e i profili dei vostri amici — utilizzandoli per fare delle previsioni sulla loro identità.

La tecnologia di Facebook per il riconoscimento facciale (face recognition) dimostra soprattutto una cosa: l’intelligenza artificiale è già qui, la vediamo all’opera ogni giorno, la utilizziamo in continuazione, spesso senza nemmeno saperlo. Certo, le AI (artificial intelligence) non hanno le sembianze di HAL 9000 o di Skynet, non sembrano essere sul punto di prendere coscienza di se stesse e di ribellarsi all’uomo dando vita a un nuovo ordine mondiale robotico; eppure sono una realtà che sta avendo un impatto enorme in ogni ambito, grazie all’abilità che accomuna ognuno di questi software: analizzare una miriade di dati per imparare a distinguerli e associarli; un meccanismo che permette a Gmail di individuare ed eliminare la spam, ad Amazon di suggerirvi i libri che potrebbero piacervi o a Google Assistant di organizzarvi il calendario.

L’esempio di Google Assistant porta inevitabilmente a parlare di una delle applicazioni più promettenti dell’intelligenza artificiale, sulla quale tutti i principali attori della Silicon Valley stanno investendo massicciamente: gli assistenti virtuali che rispondono alle nostre richieste (“mostrami dei film che potrebbero piacermi”) e che sono in grado di anticipare i nostri desideri e necessità avendo imparato a conoscerci alla perfezione (ricordandovi, per esempio, che il mercoledì siete soliti fare una telefonata alla mamma). Google Assistant, Siri di Apple, Cortana e Zoe di Windows, M di Facebook e Alexa di Amazon sono solo degli esempi (alcuni già in commercio, altri ancora in fase di sviluppo) che dimostrano la diffusione degli assistenti personali, sia vocali, come Siri, sia text-based, come M, vale a dire assistenti con i quali interloquiamo attraverso un’interfaccia grafica simile a quella degli sms o dei servizi di instant messaging.

Rivoluzione Artificiale: L'uomo nell'epoca delle macchine intelligenti

Descritti così, gli assistenti virtuali (soprattutto quelli che utilizzano il testo scritto) potrebbero non sembrare niente di rivoluzionario: i chatterbot, i programmi che simulano il dialogo tra esseri umani, sono tutto tranne che una novità; anzi, richiamano direttamente la celebre ELIZA, software creato da Joseph Weizenbaum nel 1966 per fare la parodia di uno psicoterapeuta. Se i chatterbot che dialogano con le persone sono un’invenzione che ha più di 50 anni, per quale ragione oggi si pensa che possano essere la next big thing del mercato tecnologico?

La ragione è semplice: le potenzialità di questi bot, oggi, sono infinitamente superiori a quanto avrebbero potuto esserlo anche solo pochi anni fa; tutto merito di computer dalla potenza di calcolo sempre maggiore in grado di analizzare la quantità enorme di dati che viene prodotta quotidianamente attraverso il web, i social network e in generale la internet of things.

Siamo ancora agli inizi: gli assistenti testuali hanno bisogno di operatori umani che intervengono nei casi più complessi e ancora non ne esiste uno in grado di organizzarci interamente un viaggio o una vacanza; gli assistenti vocali come Alexa di Amazon hanno invece ancora numerosi limiti e sono disponibili solo in pochi paesi. Ma è solamente questione di tempo: grazie alle potenzialità dell’intelligenza artificiale, i bot del futuro succhieranno informazioni dai profili social, dalle app e dal nostro comportamento sul web, per imparare a conoscerci e rispondere in modo semplice, colloquiale e coerente alle nostre richieste.

Nonostante gli ambiti in cui l’intelligenza artificiale può trovare applicazione siano pressoché illimitati, sono soprattutto gli assistenti virtuali a suscitare attenzione (e un po’ di inquietudine); forse perché sono ciò che più da vicino ricorda il modo in cui ci siamo immaginati i robot/software del futuro (basti pensare a Her di Spike Jonze), oltre a essere il settore sul quale sono piovuti investimenti enormi da parte di tutti i protagonisti della Silicon Valley (da Google a Facebook, da Apple ad Amazon, da Microsoft a IBM). O forse è che questa applicazione rappresenta l’esempio più semplice ed evidente di come la AI sia prossima a invadere il mercato di massa e a essere coinvolta in ogni operazione quotidiana.

Ma la stessa tecnologia si sta facendo largo anche in ambito professionale, dove sono già all’opera software che assistono gli studi legali — analizzando database sterminati e trovando correlazioni con casi simili a quello su cui sta lavorando un avvocato — e software che assistono i medici per individuare con precisione estrema i primi segni di comparsa, per esempio, del tumore della pelle, com’è il caso di Watson, il software di IBM.

Tutto ciò pone una grossa sfida per la nostra società: se i robot e i software sono in grado di svolgere una vastissima gamma di lavori con una precisione anche superiore a quella umana (e con costi molto più ridotti), se il loro impiego non riguarda più solamente lavori scarsamente qualificati, ma anche professioni intellettuali o altamente specializzate, che fine faranno i lavoratori umani? Lo spettro della disoccupazione di massa si sta facendo largo nella nostra epoca, ponendo interrogativi che necessitano una risposta urgente.

Il punto è che fermare o anche solo rallentare questa “rivoluzione robotica” (che riguarda però anche software immateriali) è speranza vana: il percorso sembra irreversibile. Il che non significa che l’uomo debba rassegnarsi a diventare superfluo, ma che deve probabilmente iniziare a immaginare una società diversa, in cui il lavoro non sia più l’aspetto dominante delle nostre vite. Una società post-lavoro, insomma, che potrebbe sorgere grazie a misure come il reddito di cittadinanza (per non parlare delle tesi più estreme, come il Comunismo Automatizzato di Lusso).

L’avvento di intelligenze artificiali sempre più evolute non avrà un enorme impatto solo sul mondo del lavoro, ma ci costringerà ad affrontare importanti questioni etiche, richiamando in servizio attivo la filosofia. Non è un caso che, oggi, uno dei pensatori più ascoltati quando si parla di temi tecnologici sia un filosofo, un italiano a Oxford: Luciano Floridi. D’altra parte, i temi etici che riguardano il mondo delle AI non sono solo di grande rilevanza, ma anche molto pressanti.

Nel 2022, per esempio, inizieremo a veder circolare per le città le auto autonome, ovvero veicoli che si guidano da soli. Questo significa che sarà un software a decidere come comportarsi in caso di imprevisti: se sterzare all’improvviso per evitare un ostacolo, ma rischiando di investire dei pedoni, o se tirare dritto con il rischio di ferire il conducente. Siamo sicuri di volerci sedere in un veicolo che, in un certo senso e in alcune condizioni, sarebbe di fatto programmato per ucciderci?

Un timore che impallidisce davanti agli inquietanti progressi compiuti da software che stanno imparando a utilizzare la memoria, che scoprono come cifrare i loro messaggi e che sono sempre più vicini a formulare ragionamenti di tipo umano. Ma fino a dove possono arrivare le AI? Possono evolvere da algoritmi in grado di svolgere un solo compito per prendere la forma di vere intelligenze artificiali, capaci di competere con l’uomo sotto ogni punto di vista e magari, un giorno, lasciarselo alle spalle? La grande attenzione dedicata al tema da serissimi scienziati dimostra come preoccupazioni di questo genere non appartengano più solo al regno della fantascienza.

E allora, come reagiremo quando davanti a noi compariranno intelligenze artificiali che si comportano come esseri davvero intelligenti, come esseri che pensano, come — in definitiva — esseri dotati di coscienza? Dovremo indagare a fondo per capire se la loro sia vera coscienza o solo una simulazione di essa, oppure il fatto stesso che si comportino da esseri coscienti significa che debbano essere trattati come tali? E infine: se esseri artificiali intelligenti e coscienti inizieranno a circolare per le nostre città, non dovremo preoccuparci di garantire loro alcuni diritti basilari? Così facendo, però, rischieremmo di far venir meno la ragione stessa per cui li stiamo creando: farli lavorare al servizio dell’uomo.

Gli interrogativi presentati dalla prossima era delle macchine coinvolgono gli aspetti più complessi della nostra società e mostrano come la politica sia in ritardo su un tema che rischia di diventare prioritario nel giro di pochi anni. Un’analisi dell’impatto che le intelligenze artificiali avranno sulla nostra società, però, non può che partire dalle basi; dal capire come questi algoritmi imparino a distinguere e associare dati diventando intelligenti al punto da sconfiggere il campione di un gioco complesso e astratto come Go e suscitando timori (più o meno giustificati) sulla possibilità che, un domani, robot super-intelligenti si possano liberare dalla schiavitù e soppiantare i padroni.

C’è un modo per resistere alla tirannia e conquistare visibilità su Facebook senza essere costretti a pagare? E quali sono le strade per uscire dalla gabbia non più dorata del social network?

di Andrea Daniele Signorelli, pubblicato in origine su cheFare

Nell’autunno 2015, improvvisamente, le principali testate online scoprirono che Facebook le aveva abbandonate: da gennaio a ottobre, il traffico proveniente dal social network era crollato del 32%; percentuale che saliva fino al 42% nel caso dei dieci siti più importanti e che poteva raggiungere anche punte del 60% (come ha scoperto, suo malgrado, l’Huffington Post). Non era un incidente di percorso: la situazione ha continuato a peggiorare per tutto il 2016.

Un colpo tremendo per l’editoria online, che tra mille difficoltà si sostenta principalmente a colpi di click (conquistati in larghissima parte su Google e Facebook) e che si era abituata a fare affidamento sul traffico costante garantito dal social network, per assicurarsi il quale, al limite, era sufficiente un investimento iniziale più o meno oneroso per conquistare una massa critica di like attraverso la promozione della pagina. Il resto sarebbe venuto da sé.

Forse non era la soluzione a tutti i problemi, ma di sicuro era uno dei più grandi aiuti che potessero venire: Facebook consentiva di scovare con estrema facilità i propri lettori e di conquistare un numero di click sufficienti a sostenere la macchina editoriale (o quantomeno ad arginare le perdite). Un modello che, come noto, ha causato anche la nascita di numerose testate (spesso, ma non necessariamente, di bassa qualità e con la missione di diffondere pezzi “virali a tutti i costi”) che seguivano la strada Facebook-only.

Chi, nel frattempo, osservava da lontano e con soddisfazione questa dinamica era Mark Zuckerberg, i cui piani, come si sarebbe appunto scoperto nel corso del 2015, erano chiari: rendere il mondo dell’editoria dipendente da Facebook per poi costringerlo a pagare, attraverso gli articoli “sponsorizzati”, per ottenere quel traffico che prima si poteva avere gratis (o quasi). Volendo, la si potrebbe definire la “strategia del pusher”. Con il senno di poi, non sarebbe stato difficile capire che qualcosa non quadrava: perché mai Facebook avrebbe dovuto dare così tanta visibilità a contenuti che portavano l’utente fuori dai recinti del social network?

Dalla parte dei pirati

In effetti, la prima àncora di salvezza — lanciata nel maggio 2015 a editori in preda al panico — mirava proprio a impedire che gli utenti lasciassero Facebook per visitare altri siti: Instant Articles, uno strumento che permette di leggere gli articoli direttamente all’interno della piattaforma mobiledi Facebook. In questo modo, il social network si assicurava che nessuno uscisse dal suo “walled garden”, offrendo in cambio una velocità di caricamento istantanea e una visibilità maggiore rispetto agli articoli “non Instant” (Facebook ha però sempre negato di favorire la reach degli Instant Articles, spiegando che questa era semmai causata dalla maggiore predisposizione degli utenti a cliccarli e condividerli).

Poteva sembrare un buon compromesso: certo, le testate rischiavano di trasformarsi in semplici produttori di contenuti, distribuiti e gestiti da Facebook, e avrebbero visto sempre meno persone uscire dal social network per scoprire il loro sito internet, ma in cambio le tanto agognate visualizzazioni — e i conseguenti introiti pubblicitari — sarebbero state garantite. Oppure no?

In verità, pochi mesi dopo il lancio di Instant Articles divenne non solo sempre più chiaro il tributo da pagare alla nuova tecnologia di Facebook (minori visite al sito e, di conseguenza, minore fidelizzazione dei lettori), ma anche che le enormi speranze in essa riposte erano in larga parte vane: le ultime modifiche dell’algoritmo (risalenti ormai a più di sei mesi fa) avrebbero infatti ulteriormente penalizzato tutti gli articoli pubblicati su Facebook, “Instant” compresi.

Ma ogni volta che qualcosa va storto, Facebook si premura di offrire nuove speranze di salvezza agli editori. Così, ecco che una nuova esca iniziò a farsi largo: i video. Per il social network era talmente importante che le principali testate lo seguissero in questa nuova terra promessa, che Mark Zuckerberg si decise a pagare le riviste online affinché producessero video da pubblicare su Facebook. I contratti annuali, siglati a gennaio 2016, vedevano in prima linea testate come BuzzFeed (3,1 milioni di euro come incentivo), il New York Times (3 milioni), la CNN (2,5 milioni), l’Huffington Post (1,6) e via via tutti gli altri.

I più importanti siti al mondo hanno quindi ricevuto parecchi soldi (l’investimento complessivo di Facebook è stato superiore ai 50 milioni di euro) per creare video che garantivano inoltre un’immensa visibilità: il sogno era divenuto di nuovo realtà.

Ovviamente, il risveglio fu di quelli bruschi: prima scoppiò la polemica (nel settembre 2016) su quanto i dati forniti da Facebook fossero gonfiati (bastava guardare un video per tre secondi per far risultare una visualizzazione, suscitando l’ira dei pubblicitari che avevano investito nei video sponsorizzati); poi venne fuori che — a parità di numero di video pubblicati — le visualizzazioni si erano dimezzate nel giro di sei mesi, e infine l’amara scoperta che Zuckerberg non avrebbe rinnovato i contratti con gli editori attraverso i quali pagava BuzzFeed e gli altri per la produzione di video (invitandoli però a produrne di più lunghi, in modo da approfittare della nuova speranza offerta: la pubblicità che compare nel bel mezzo dei video).

L’era degli algoritmi e la gabbia della Filter Bubble

Quindi, tirando le somme: conquistare traffico da Facebook attraverso link che portano al proprio sito è ormai speranza vana anche per pagine da centinaia di migliaia di like; Instant Articles porta qualche vantaggio (a caro prezzo) ma non cambia lo scenario complessivo; i video dovrebbero essere l’ultima frontiera, ma le visualizzazioni stanno già crollando prima ancora che gli editori abbiano capito davvero come guadagnarci.

Ma dal momento che, col passare degli anni, la dipendenza da Facebook è diventata così forte che nessuno è in grado di farne a meno (e spesso, per ragioni oscure, si snobbano le enormi potenzialità offerte da Google), una sola strada è rimasta aperta per conquistare il tanto agognato traffico: arrendersi a Zuckerberg e pagare moneta sonante.

Ogni volta che vedete un articolo su Facebook in cima al quale compare la dicitura “sponsorizzato”, significa che l’editore ha pagato per far sì che quel pezzo riuscisse ad avere un po’ di visibilità. Le strategie, in questo, possono variare: a parità di budget, c’è chi sponsorizza ogni contenuto che pubblica, chi decide di privilegiare i contenuti più forti o più viralizzabili, chi utilizza questo strumento solo per un periodo di lancio allo scopo di raggiungere una massa critica di like (opzione sempre meno remunerativa, proprio per le modifiche di cui abbiamo parlato).

Ma è sufficiente sponsorizzare un post per conquistare un buon numero di visite? “Ovviamente no, sarebbe come pensare che, se scrivo un libro, far vedere la copertina a un ampio numero di persone basti a farlo diventare un best-seller”, spiega Alberto Puliafito, autore di DCM — Dal giornalismo al digital content management e direttore di Slow News. “Ci vogliono contenuti che interessino realmente il pubblico di riferimento e che facciano interagire le persone; senza, non si va da nessuna parte. Serve poi un piano editoriale che sia in grado di sfruttare al meglio i contenuti prodotti per il proprio sito e che li declini in maniera ‘social’, in modo che si possano sfruttare le opportunità concesse dall’algoritmo di Facebook, che però varia in continuazione”.

Inoltre, ci si dovrebbe sempre chiedere a cosa servono queste visualizzazioni conquistate a caro prezzo: “È importante definire con chiarezza gli obiettivi. Una campagna su Facebook condotta al solo scopo di avere qualche click in più rischia di essere una visione di brevissimo periodo ed è una delle concause del peggioramento dell’ecosistema dell’editoria italiana. Le sponsorizzazioni su Facebook dovrebbero sempre essere parte di una strategia integrata”.

E poi, c’è la questione dei soldi. Quanto costa ogni singolo click che si conquista? La risposta, ovviamente, non è univoca: perché le modalità di promozione sono numerose e le incognite parecchie. Secondo alcune stime, comunque, per conquistare 1000 visualizzazioni servono dai 70 ai 170 euro; alcuni numeri che ho avuto recentemente modo di visionare erano decisamente migliori: per ottenere mille visualizzazioni l’investimento andava dai 50 agli 80 euro.

Ma l’investimento non deve per forza essere valutato da un punto di vista quantitativo: “In alcuni casi si possono spendere anche decine di euro per ogni singolo click, ma se sono contatti molto qualificati e preziosi non significa necessariamente che quei soldi siano stati spesi male”, prosegue Puliafito. Sul versante opposto — quella della quantità a tutti i costi — ci sarebbe da soffermarsi sul paradosso di testate giornalistiche che spendono in pubblicità su Facebook al solo scopo di vendere altra pubblicità (quella presente sul loro sito) a un prezzo leggermente superiore; senza peraltro avere nessuna garanzia che questo modello di business (sempre che così lo si possa chiamare) resista nel tempo.

Andrea Daniele Signo (@signorelli82) | Twitter

“La storia dimostra che le condizioni, quando dipendono dalla fantasia del momento delle cosiddette Over the Top (di cui Facebook fa parte) possono cambiare in qualsiasi istante e senza preavviso”, prosegue Puliafito. “Quindi, meglio non fare affidamento su un solo vettore di traffico o monetizzazione o promozione. Facebook non regala nulla, è uno strumento da usare fra tanti. E mentre lo si usa è bene anche pianificare l’exit strategy”.

C’è un modo allora per resistere a questa dinamica e conquistare visibilità su Facebook senza essere costretti a pagare? E quali sono le strade per uscire dalla gabbia non più dorata del social network e trovare qualche alternativa (peraltro a prova di click-bait, fake news e quant’altro), magari anche più sostenibile?

Al di là della necessità di coinvolgere sempre di più i profili social dei redattori della testata al fine di promuovere un contenuto, è evidente che — come spiegato su Medium da Gabriel Stein — un ruolo sempre più importante lo giocheranno le pagine pubbliche dei giornalisti o delle personalità più note. La ragione è semplice: nel tentativo di sottrarre a Twitter i VIP (che continuano a prediligere il social network dei 140 caratteri), Facebook garantisce a queste fanpage un’ottima reach, rendendole potenzialmente delle grosse fonti di traffico. Per questa ragione, quando un articolo viene scritto da una firma nota, quando viene intervistata una celebrità, quando in un articolo vengono citati personaggi famosi, spesso e volentieri ci si affida proprio a loro per la diffusione del pezzo.

Il problema, però, è che solo una piccolissima parte dei giornalisti ha una notorietà tale da poter veicolare in maniera efficace gli articoli. E questo anche a causa delle strategie social, che spesso e volentieri non contemplano la promozione dei giornalisti stessi, impedendo così loro di diventare un significativo veicolo di diffusione dei contenuti.

E pensare che gli strumenti per promuovere i giornalisti e instaurare un circolo virtuoso non solo esistono, ma vivono proprio su Facebook e non necessitano nemmeno di nessuno sforzo per venire implementati. Il riferimento, per fare un esempio, è all’Author Tag: un plug-in che fa comparire nel lancio del pezzo su Facebook il link al profilo dell’autore dell’articolo. Da lì, si può decidere di seguirlo, cliccando il tasto follow, o di visitarne il profilo, garantendo al giornalista una maggiore visibilità che lui potrà sfruttare, a sua volta, per diventare un veicolo sempre più importante di diffusione dei contenuti.

Tutte queste strategie, più o meno funzionali, fanno però riferimento a un mondo dell’informazione che vive solo all’interno di Facebook e che, di conseguenza, dipende eccessivamente dall’umore con cui Zuckerberg si alza dal letto. È possibile, allora, uscire da Facebook o almeno renderlo solo uno dei tanti strumenti necessari a conquistare l’attenzione dei lettori?

Per restare ai casi più noti, i concetti chiave sono tre: newsletter, verticalità e personalizzazione. Per quanto riguarda le newsletter, è da tempo ormai che si sottolinea quanto queste possano essere uno strumento decisivo per conquistare l’attenzione di un certo tipo di pubblico e fidelizzare lettori che apprezzano una selezione personalizzata di notizie, recapitata nella casella email, piuttosto che essere costretti a navigare alla cieca nel marasma di Facebook. Che questo strumento stia attraendo sempre più attenzione, tra l’altro, lo dimostrano anche i numerosi casi italiani di successo, che vanno dalla newsletter “americana” di Francesco Costa (vicedirettore de Il Post), al già citato caso indipendente di Slow News, fino all’ultima nata in casa Corriere della Sera: Futura.

Andrea Daniele Signo on Twitter

Come la strategia del pusher di #Facebook ha intrappolato l'editoria. E come rompere la gabbia. Su @che_fare https://t.co/A3fhbwcph3

Uscendo dai nostri confini, è noto come le 62 newsletter tematiche che ogni giorno il Washington Post spedisce per coprire anche gli interessi più di nicchia abbiano avuto un ruolo fondamentale nel ritrovato successo (anche economico) del quotidiano di Jeff Bezos. Il Washington Post sta così dimostrando che un sito generalista non è altro — o non dovrebbe essere altro — che un conglomerato di siti di nicchia. Lo dimostra, per restare agli esempi statunitensi, anche il New York Times, che attraverso il suo team NYT’s Beta sta trasformando alcune sezioni del giornale in veri e propri siti a parte.

Si tratta in particolare di tre verticali: NYT Well (salute), NYT Cooking (cucina) e NYT Watching(spettacolo). Ampiamente autonomi, ognuno dotato della sua newsletter, diversi anche graficamente. Con un chiaro obiettivo: rendere la lettura online un’esperienza sempre più intima e personalizzata; riscoprendo un rapporto diretto con il lettore laddove troppo spesso, oggi, è Facebook a giocare la parte del leone (“L’ho letto su Facebook” è il nuovo “l’ha detto la TV”).

Le possibili alternative non si esauriscono qui e nemmeno si sono affrontati i temi fondamentali del native advertising, del branded content o degli abbonamenti. Ma una cosa è evidente, nel momento in cui si smetterà di inseguire a tutti i costi una massa enorme di click con una bassissima resa in termini di introiti, per puntare a un numero di utenti inferiore, ma che, attraverso la personalizzazione e il coinvolgimento, dà in cambio una resa economica maggiore (anche solo perché le pubblicità targettizzate con attenzione rendono di più), il giornalismo ritroverà la ragione stessa per tornare a puntare sulla qualità. E magari assisteremo anche — dopo la sbornia social che ha drogato e in buona parte rovinato il panorama giornalistico — al ritorno della homepage; intesa come l’abitudine, quasi da edicola, di selezionare e visitare con regolarità le proprie testate di riferimento; senza che siano i social network a dirci non solo cosa dobbiamo leggere o vedere, ma anche in quale formato e con quale frequenza.

Immagine di copertina Mr. Thoms — Like a Vision