Pillole

Puntata 25 di EM, settima del ciclo Estrattivismo dei dati, parliamo di Intelligenza Artificiale e lavoro.

Nella prima parte, la trasmissione affronta il tema dell’intelligenza artificiale dal punto di vista del lavoro nascosto che ne rende possibile il funzionamento. Ospite Antonio Casilli, che racconta come dietro ogni algoritmo, chatbot o app ci sia una vasta rete di lavoratori spesso invisibili e sottopagati, impegnati in attività di addestramento e moderazione dei sistemi di IA. La discussione esplora il legame tra sfruttamento digitale e automazione, mostrando come il lavoro umano venga semplicemente spostato e reso meno visibile, ma non eliminato.

Nella seconda parte, si approfondisce il concetto di "lavoro invisibilizzato" nell’era delle piattaforme e dell’intelligenza artificiale. Casilli descrive come molti lavoratori digitali, anche in Europa, restino fuori dal campo visivo pubblico, spesso vincolati da contratti di riservatezza e condizioni precarie.

Nella terza parte, il focus si sposta sulle possibili prospettive politiche e sindacali: si parla di nuove forme di organizzazione e tutela dei lavoratori digitali, dalle iniziative sindacali dal basso alle azioni legali collettive, fino all’ipotesi di cooperative di intelligenza artificiale.

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Puntata 5 di EM, prima del ciclo Estrattivismo dei dati, parliamo di IA nel costesto del consumo delle risorse e della guerra.

PRIMA PARTE - CONSUMO DI ENERGIA E DI RISORSE

• Crescente domanda di energia dell'IT negli ultimi 20 anni, forte accelerazione causata dalla corsa all'intelligenza artificiale
• L’espansione delle infrastrutture per AI, i data center, ha portato ad un aumento significativo delle emissioni di CO2
• Impatto di tale aumento, della domanda insaziabile di energia, sugli obiettivi climatici. A partire dalle grandi aziende tecnologiche che oltre a causarlo, si trovano nella condizione di dover ridurre le emissioni (Google e Microsoft: target di e+missioni nette zero entro il 2030 – capire quanto sia vincolante, quanto siano trasparenti le verifiche…)
• I data center, essenziali per l’addestramento e l’operatività dei modelli AI, consumano enormi quantità di energia, generando emissioni e richiedendo grandi quantità d'acqua. Con costi ambientali difficili da quantificare completamente. Vediamo qualche numero:
• Una recente ricerca dell'Università della California di Riverside. Premessa: ogni richiesta su un LLM come ChatGpt passa attraverso uno dei milioni di server di cui l’azienda OpenAI dispone, e questo server esegue migliaia di calcoli per determinare le parole migliori da usare nella risposta, consumando energia e generando calore, calore che poi deve essere smaltito usando altra energia nei sistemi di raffreddamento

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