Saggio a partire da «Intelligente per chi e per che cosa? IA, lavoro e lotta sulle misure della riproduzione (parte I)» di Massimo De Angelis
Premessa
Il saggio di De Angelis compie un’operazione preziosa: toglie all’intelligenza artificiale l’aura del destino e la restituisce alla storia. Le due apocalissi, quella del lavoro e quella dell’umanità, vengono ricondotte a una struttura competitiva in cui ogni attore riconosce il rischio e contribuisce a produrlo. La macchina viene aperta e dentro si ritrova la cooperazione sociale. E la domanda politica viene formulata con precisione: chi possiede il potere di disegnare il confine entro cui l’efficienza viene misurata.
Queste pagine partono da due punti che il saggio lascia in ombra. Il primo è lo Stato. Nell’analisi di De Angelis la competizione è soprattutto fra capitali, e lo Stato compare come possibile regolatore, chiamato in causa dalle stesse imprese che chiedono regole comuni. Ma nella fase che stiamo vivendo lo Stato non sta fuori dalla corsa: ne è uno dei motori, e la sua forma si sta trasformando proprio attraverso l’intelligenza artificiale. Il secondo è il lavoro. Aprendo la macchina, De Angelis vi ritrova il sapere sociale accumulato, il general intellect di cui parlava Marx. Dentro la macchina però non c’è soltanto il sapere del passato: c’è anche, ogni giorno, il lavoro vivo di milioni di persone, i lavoratori dei dati, che etichettano immagini, correggono risposte e filtrano l’orrore della rete perché i modelli sembrino intelligenti ed educati. È un lavoro pagato a cottimo, frammentato, disperso nelle periferie del mondo e quasi sempre invisibile.
Tenere insieme i due punti, la forma Stato e il lavoro nascosto, è la condizione per rispondere alla domanda che il saggio pone. Per farlo bisogna tornare alla tradizione operaista e, attraverso di essa, a Marx: non per recitarne le formule, ma perché alcuni suoi testi, letti oggi, descrivono con una precisione inquietante la catena che va dal clic di un lavoratore keniota a un sistema di pianificazione militare.
La forma Stato come problema: dallo Stato-piano allo Stato-crisi
Nel 1968, sul primo numero di Contropiano, Antonio Negri pubblicava il saggio sulla teoria capitalistica dello Stato nel ’29 e su Keynes. La tesi era che lo Stato keynesiano non fosse un arbitro neutrale fra le classi, ma la risposta del capitale alla forza operaia emersa con la Rivoluzione d’ottobre e con la crisi: lo Stato diventa piano, assume su di sé la gestione della domanda, del salario e dell’occupazione per integrare il conflitto dentro lo sviluppo.
Pochi anni dopo, con la crisi dello Stato-piano, Negri leggeva il passaggio successivo. Quando il conflitto rompe la programmazione, lo Stato non pianifica più lo sviluppo, governa la crisi: frammenta, disciplina, reprime, ristruttura. È la stagione in cui si è formata la generazione di chi scrive, e in cui il nodo fra tecnologia e comando era già al centro della riflessione.
Raniero Panzieri aveva aperto quel nodo nel 1961, sul primo numero dei Quaderni rossi, con il saggio sull’uso capitalistico delle macchine nel neocapitalismo. La tecnologia non è neutrale: l’organizzazione della macchina è già organizzazione del comando sul lavoro. Panzieri sapeva da dove veniva questa idea. Fu lui a proporre a Renato Solmi la traduzione del cosiddetto Frammento sulle macchine dei Grundrisse, che uscì sui Quaderni rossi nel 1964 e che per l’Italia fu una scoperta. In quelle pagine Marx descrive la scienza che non vive più nella coscienza dell’operaio e che invece agisce attraverso la macchina, «come un potere estraneo su di lui, come il potere della macchina stessa». È la formula più esatta che sia mai stata scritta su ciò che un modello linguistico rappresenta per chi ha contribuito ad addestrarlo.
Negli stessi anni Romano Alquati studiava la Olivetti di Ivrea e scriveva, sempre sui Quaderni rossi, di «informazione valorizzante». L’operaio della fabbrica elettronica produce informazione, sul processo, sui guasti, sui modi di fare meglio, e il capitale la raccoglie, la formalizza e gliela restituisce sotto forma di nuove macchine e nuove regole. Il valore nasce dall’informazione sottratta a chi lavora. Mezzo secolo prima dei data center, Alquati aveva individuato il meccanismo che oggi regge l’intera economia dei dati. Descriveva un’officina; noi abitiamo un pianeta organizzato come quell’officina.
Mario Tronti, con gli scritti poi raccolti in Operai e capitale nel 1966, aggiungeva un rovesciamento di prospettiva: non bisogna guardare prima allo sviluppo capitalistico e poi alle lotte, perché sono le lotte operaie a costringere il capitale a svilupparsi. Applicata all’intelligenza artificiale, l’intuizione spiega qualcosa che la retorica del progresso nasconde. L’automazione non nasce soltanto dall’avanzare della scienza: è anche la risposta al costo, alla lentezza e all’indisciplina del lavoro umano. Il sogno dell’industria dell’IA è un capitale che non ha più bisogno di lavoratori. La realtà, come vedremo, è un capitale che ha bisogno di lavoratori sempre più nascosti, sempre più dispersi e sempre meno capaci di organizzarsi.
Questa genealogia è utile perché mostra una costante. In ogni fase lo Stato non si limita a regolare l’economia: assume la forma che serve a governare il conflitto di quel momento. E in ogni fase la macchina incorpora il comando sul lavoro. La domanda è quale forma assumano oggi l’uno e l’altra, quando il conflitto passa sempre meno per la fabbrica e sempre più per i dati, le infrastrutture di calcolo e la guerra.
Impero e società di controllo
Nel 2000 Hardt e Negri hanno dato in Impero una risposta che ha segnato un’epoca. La sovranità moderna, legata allo Stato nazione, cedeva il posto a una sovranità imperiale senza centro: una rete di poteri nazionali, sovranazionali e privati, senza un fuori, che governa attraverso la produzione stessa della vita sociale. In Moltitudine, quattro anni dopo, gli stessi autori leggevano la guerra non più come eccezione ma come condizione permanente e generale dell’ordine globale.
Accanto a Impero va messo un testo breve e decisivo, il Poscritto sulle società di controllo che Gilles Deleuze pubblicò nel 1990. Deleuze descriveva il passaggio dalle società disciplinari, fondate sui luoghi chiusi della fabbrica, della scuola, della caserma, a società di controllo fondate sulla modulazione continua. Non più il corpo rinchiuso e sorvegliato, ma il profilo tracciato, il codice d’accesso, il dato che segue la persona ovunque vada.
Trentacinque anni dopo, la diagnosi di Deleuze si è realizzata quasi alla lettera. Quella di Impero va invece rivista su un punto essenziale. La rete senza centro descritta nel 2000 ha ritrovato dei centri.
Oltre Impero: lo Stato-piattaforma
I centri sono le piattaforme. Non soltanto i grandi operatori del cloud e dei modelli di intelligenza artificiale, ma le aziende che si sono costruite dentro gli apparati di difesa, intelligence e sicurezza, e che oggi ne costituiscono il sistema nervoso. Palantir è il caso più compiuto: nata con il finanziamento del fondo di venture capital della CIA, è diventata l’infrastruttura analitica dell’esercito americano, delle agenzie di frontiera, di servizi sanitari pubblici come quello inglese e, dal 2025, del comando NATO con il sistema Maven. Anduril costruisce armi autonome per lo stesso cliente. I fondi sovrani del Golfo comprano quote dell’industria della difesa europea.
Benjamin Bratton, nel 2015, ha parlato in The Stack di una sovranità di piattaforma che si sovrappone a quella territoriale. Oggi possiamo dire di più: la sovranità di piattaforma e quella statale non si sovrappongono, si fondono. Lo Stato fornisce domanda, finanziamento, legittimità e accesso ai dati delle popolazioni; la piattaforma fornisce l’infrastruttura che rende possibile governarle. Nessuna delle due può più fare a meno dell’altra.
Chiamo questa forma Stato-piattaforma. A differenza della sovranità imperiale diffusa, ha centri riconoscibili, proprietari e consigli di amministrazione. A differenza dello Stato-piano, non integra il conflitto attraverso il salario e il welfare, ma lo previene attraverso la previsione, la profilazione e, quando serve, la forza. Ha anche una propria ideologia esplicita. Peter Thiel, cofondatore di Palantir, scriveva nel 2009 di non credere più che libertà e democrazia fossero compatibili, e ha costruito un sistema di imprese, fondi e figure politiche coerente con quella convinzione.
Due elementi tengono insieme lo Stato-piattaforma. Il primo è la guerra. Le campagne militari degli ultimi anni sono diventate laboratori dell’intelligenza artificiale: a Gaza, secondo l’inchiesta pubblicata nel 2024 dal magazine israeliano +972, il sistema Lavender ha prodotto decine di migliaia di potenziali bersagli umani con una verifica umana ridotta a pochi secondi; in Ucraina la guerra è diventata una fabbrica di dati, con milioni di video del fronte usati per addestrare modelli di riconoscimento e puntamento. Il secondo è l’eccezione giuridica. L’AI Act europeo, la regolazione più ambiziosa al mondo sull’intelligenza artificiale, esclude esplicitamente dal proprio ambito i sistemi usati per scopi militari, di difesa e di sicurezza nazionale. La regola si ferma esattamente sulla soglia dove l’IA uccide.
L’Italia non è spettatrice. Leonardo, controllata al 30% dal ministero dell’Economia, vende sistemi d’arma all’Arabia Saudita e tratta con il fondo sovrano saudita la cessione di metà delle sue aerostrutture. Settecento militari italiani difendono da marzo il cielo del Golfo in una missione che il Parlamento non ha mai discusso per ciò che è. Il governo vuole riscrivere la legge 185 sull’export di armi. È lo Stato-piattaforma nella sua versione periferica: dipendente dalle piattaforme americane per l’infrastruttura, dai capitali del Golfo per l’industria, e allineato alla guerra come forma ordinaria della politica estera.
Le analisi della sovranità, compresa quella appena proposta, tendono però a guardare l’edificio dall’alto: i consigli di amministrazione, i contratti, le alleanze. Manca il piano terra, cioè il lavoro su cui l’intero edificio poggia.
Il lavoro dentro la macchina: i lavoratori dei dati
Secondo la Banca Mondiale, i lavoratori che trovano lavoro attraverso piattaforme online sono fra 154 e 435 milioni, fino al 12% della forza lavoro globale. Non tutti lavorano per l’intelligenza artificiale, ma una parte crescente di questa massa, i lavoratori dei dati, serve a costruirla e a mantenerla: annotazione di immagini e testi, trascrizione, moderazione dei contenuti, valutazione delle risposte dei modelli. È ciò che Mary Gray e Siddharth Suri hanno chiamato ghost work, il lavoro fantasma, e che Antonio Casilli in Schiavi del clic ha descritto come la condizione nascosta di ogni automazione. Jeff Bezos, presentando Mechanical Turk, la piattaforma di microlavoro di Amazon, la definì con candore «intelligenza artificiale artificiale». Il nome stesso è una confessione: il Turco meccanico era l’automa che nel Settecento batteva a scacchi le corti d’Europa, e dentro il quale si nascondeva un giocatore in carne e ossa.
Il Frammento sulle macchine letto dal basso
Nel Frammento Marx descrive il macchinario come «la forma più adeguata del capitale fisso», il luogo in cui si accumulano le «forze produttive generali del cervello sociale». Da queste pagine la tradizione operaista, da Virno a Negri, ha tratto soprattutto una promessa: se la ricchezza dipende ormai dal sapere sociale più che dal tempo di lavoro immediato, la misura del valore fondata sul tempo di lavoro entra in crisi, e con essa il fondamento stesso del comando capitalistico. L’intelligenza artificiale sembra il compimento di questa profezia. Mai il sapere sociale era stato incorporato così integralmente in una macchina.
Ma guardato dal basso, il quadro si rovescia. In cima alla catena il general intellect viene catturato e recintato come proprietà privata di poche imprese; in fondo alla catena la misura del tempo di lavoro non scompare affatto, sopravvive nella forma più brutale, il compenso a centesimi per singolo compito, cronometrato al secondo. Matteo Pasquinelli, in Nell’occhio dell’algoritmo, ha mostrato che l’intelligenza artificiale non imita il cervello umano: imita la divisione del lavoro. È la tesi che Charles Babbage aveva formulato nel 1832 e che Marx conosceva bene. Scomponendo un lavoro complesso in operazioni semplici, il capitalista compra per ciascuna esattamente la quantità di abilità che serve, e la paga al prezzo più basso possibile. Il microlavoro per l’IA è il principio di Babbage esteso al pianeta: ogni compito viene pagato al prezzo dell’abilità minima richiesta, acquistata nel luogo del mondo in cui quell’abilità costa meno.
Le quattro estraniazioni dei lavoratori dei dati
Nei Manoscritti economico-filosofici del 1844 Marx descrive il lavoro estraniato come un lavoro che «è esterno all’operaio, cioè non appartiene al suo essere», un lavoro che «sfinisce il suo corpo e distrugge il suo spirito». Le forme dell’estraniazione che il giovane Marx distingueva sono quattro, e i lavoratori dei dati le attraversano tutte in una versione estrema che il 1844 non poteva immaginare.
La prima è l’estraniazione dal prodotto. Per Marx l’oggetto prodotto dall’operaio gli si contrappone come una potenza estranea e indipendente. I lavoratori dei dati che annotano immagini a Nairobi o a Caracas non sanno a cosa serviranno: un’auto a guida autonoma, un filtro per un assistente virtuale, un sistema di sorveglianza. E il prodotto finale del loro lavoro è letteralmente la macchina che li sostituirà. Lo raccontano i venezuelani che dal 2018, con il bolívar ridotto a carta straccia, si sono riversati sulle piattaforme di annotazione: Appen pagava da 5 a 25 centesimi per compito, una lavoratrice è passata da circa 500 a circa 320 dollari al mese, e i compiti più semplici, quelli su cui avevano addestrato i modelli, ora li fanno i modelli. L’oggetto si è voltato contro chi lo aveva prodotto con una velocità che nessuna fabbrica dell’Ottocento aveva conosciuto.
La seconda è l’estraniazione dall’attività. Il lavoro non appartiene a chi lo compie, non esprime nulla, è soltanto un mezzo per vivere. Il microtask porta questa condizione al grado zero: un’operazione isolata, privata di ogni senso compiuto, ripetuta centinaia di volte per turno, valutata da un algoritmo che può rifiutarla senza spiegazioni. La catena di montaggio scomponeva il gesto; la piattaforma scompone il giudizio.
La terza è l’estraniazione dall’essere generico, cioè da ciò che rende umano l’essere umano: la capacità di lavorare in modo libero e cosciente. Qui il lavoro per l’IA produce un paradosso che merita di essere guardato fino in fondo. A chi lavora si chiede proprio la parte più umana di sé, il linguaggio, il giudizio morale, il senso del disgusto, perché la macchina possa sembrare umana; e intanto lo si tratta come una macchina. Nel gennaio 2023 TIME ha rivelato che OpenAI, attraverso la società Sama, pagava lavoratori kenioti fra 1,32 e 2 dollari l’ora per leggere descrizioni di abusi su minori, omicidi, torture e suicidi, in modo da insegnare a ChatGPT a riconoscerle e a rifiutarle. La sensibilità morale di quelle persone è stata estratta come una materia prima, e il prezzo l’hanno pagato le loro notti. Günther Anders, in L’uomo è antiquato, parlava della «vergogna prometeica» dell’uomo davanti alla perfezione delle macchine che ha costruito. Nel lavoro per l’IA la vergogna cambia segno: l’umano deve nascondersi perché la macchina appaia perfetta, come il giocatore chiuso nel Turco di legno.
La quarta è l’estraniazione dell’uomo dall’uomo. Il lavoratore dei dati non ha colleghi, non ha un luogo di lavoro, non ha una mensa né un cancello davanti al quale fermarsi. Lavora da solo, spesso di notte per seguire i fusi orari dei committenti, in concorrenza diretta con altri lavoratori di altri continenti che non vedrà mai, vincolato da accordi di riservatezza che gli impediscono perfino di dire per chi lavora. La fabbrica fordista ammassava gli operai e così, contro la propria volontà, li rendeva una classe. La piattaforma li disperde, e la dispersione è la sua prima forma di comando.
Il cottimo planetario
C’è un capitolo del primo libro del Capitale che la critica dell’IA non ha ancora messo al centro, e che sembra scritto per descriverla: il diciannovesimo, sul salario a cottimo. Marx vi sostiene, e qui riassumo il suo argomento, che il cottimo è la forma di salario più adeguata al modo di produzione capitalistico. Lo è per tre ragioni. Perché la qualità e l’intensità del lavoro vengono controllate dalla forma stessa del salario, rendendo in gran parte superflua la sorveglianza: chi è pagato a pezzo si sorveglia da solo. Perché il controllo della qualità del prodotto offre al padrone un pretesto permanente per decurtare il salario. E perché il cottimo permette di inserire fra il capitalista e il lavoratore una catena di intermediari che vivono della differenza fra il prezzo pagato dall’alto e quello pagato in basso: è quello che gli inglesi chiamavano sweating system, il sistema del sudore.
Ogni elemento di quella descrizione si ritrova oggi, con un secolo e mezzo di ritardo e su scala planetaria. In cima alla catena stanno i committenti: le grandi imprese dei modelli, le piattaforme, gli apparati pubblici. Sotto di loro i fornitori di dati, come Scale AI, Appen o Sama. Sotto ancora le piattaforme di reclutamento, come era Remotasks per Scale. In fondo, i lavoratori dei dati, pagati a compito. Il compito rifiutato non viene pagato, e a rifiutarlo è spesso un altro algoritmo o un revisore pagato a sua volta a cottimo. Il caporeparto è diventato un software, e nessuno può discuterci.
Nel tredicesimo capitolo, dedicato a macchine e grande industria, Marx descrive anche quella che chiama la moderna industria a domicilio: un reparto esterno della fabbrica, disperso nelle case dei lavoratori, dove lo sfruttamento è più feroce proprio perché la dispersione toglie ogni capacità di resistenza. La camera da letto di Nairobi, la casa di Caracas senza corrente per metà della giornata, il computer vecchio di un migrante a Bogotá: sono i reparti esterni della fabbrica dell’intelligenza artificiale, e la loro collocazione domestica è parte integrante del modello di affari.
L’esercito di riserva planetario
Il ventitreesimo capitolo del Capitale descrive l’esercito industriale di riserva: la popolazione eccedente rispetto ai bisogni di valorizzazione del capitale, che con la sua sola esistenza preme sui salari di chi lavora. Nell’Ottocento la riserva era nazionale, alimentata dalla rovina dei contadini e degli artigiani. Oggi la piattaforma pesca da una riserva planetaria, e le crisi nazionali le forniscono nuove leve. Il Venezuela ne è l’esempio più nitido: milioni di persone istruite, una moneta distrutta, un’emigrazione di circa sette milioni e mezzo di persone, e un’intera generazione di laureati che ha trovato sulle piattaforme di annotazione l’unico accesso al dollaro. Remotasks aveva perfino un programma dedicato ai venezuelani. La catastrofe di un Paese diventa il bacino di reclutamento dell’industria che promette di liberare l’umanità dal lavoro. La piattaforma sceglie, compito per compito, il luogo più disperato del pianeta in cui comprare lavoro.
Dal clic al bersaglio
Qui il lavoro nascosto si salda allo Stato-piattaforma. Nel giugno 2025 Meta ha investito circa 14 miliardi di dollari per il 49% di Scale AI, portando il suo fondatore, Alexandr Wang, alla guida del proprio laboratorio di superintelligenza. Pochi mesi prima la stessa Scale AI aveva ottenuto dall’unità per l’innovazione del Pentagono il contratto Thunderforge, per introdurre agenti di intelligenza artificiale nella pianificazione delle operazioni militari dei comandi americani nell’Indo-Pacifico e in Europa. Dentro la stessa impresa convivono il microlavoro pagato a compito nelle periferie del mondo e la pianificazione della guerra.
L’estraniazione dal prodotto raggiunge così il suo limite estremo. Nulla, nella struttura del lavoro di annotazione, permette ai lavoratori dei dati che etichettano un’immagine di sapere se stanno addestrando un sistema per riconoscere i pedoni o per riconoscere i bersagli. Il lavoratore keniota o filippino può contribuire a una macchina di guerra senza saperlo e senza poterlo sapere, e la sua ignoranza è organizzata, perché la frammentazione del compito è anche frammentazione della conoscenza. Lo Stato-piattaforma ha dunque un piano terra, e il piano terra è globale: i suoi muratori sono pagati a centesimi e non conoscono l’edificio che stanno costruendo.
Cosa cambia per la critica della misura
Riletta in questa luce, la proposta di De Angelis di distinguere efficienza ed efficacia riproduttiva acquista una precisione nuova. Il confine della misura non viene tracciato in astratto dal capitale in generale: viene tracciato da una forma Stato determinata, che ha interesse a escludere dalla misura proprio ciò che la rende possibile.
Quattro esempi lo mostrano. Nella guerra il confine coincide con il bersaglio: l’efficienza si misura in obiettivi generati per giorno, e tutto ciò che sta oltre, le famiglie, le case, le società distrutte, resta fuori dal calcolo. Nella sanità il confine passa fra il servizio e il dato: quando la piattaforma dei dati sanitari inglesi viene affidata a un’azienda che lavora per eserciti e agenzie di frontiera, i pazienti non stanno cooperando, sono governati. Qui la categoria del free labour non basta più: non siamo davanti a lavoro gratuito, ma a estrazione forzata. Nei territori il confine passa fra l’impianto e la pianura che lo ospita: per l’operatore il data center è efficiente, per le falde, la rete elettrica e l’agricoltura che lo circondano può essere un saldo negativo che nessuna statistica registra.
Il quarto esempio è il più elementare, ed è quello da cui tutti gli altri dipendono. Nel lavoro dei dati il confine della misura passa fra il compito accettato e il compito rifiutato. È la lotta sulla misura ridotta al suo atomo: un clic che decide se un’ora di lavoro vale due dollari o niente. Chi detiene il potere di rifiutare il compito detiene il potere di fissare il salario, e lo esercita senza contrattazione, senza appello e senza testimoni. Il cottimo di Marx ritorna come regola invisibile del capitalismo più avanzato.
In tutti e quattro i casi chi disegna il confine è la stessa alleanza fra apparati pubblici e piattaforme private. La lotta sulla misura, che De Angelis giustamente pone al centro, è quindi anche una lotta contro una forma Stato.
Esodo, crepe, comune: tre strategie davanti allo Stato-piattaforma
Resta la domanda strategica, che il saggio rimanda alla seconda parte: come si costruisce una capacità sociale di governare il general intellect quando il general intellect è stato incorporato in un’infrastruttura che fonde Stato e capitale? La tradizione da cui veniamo offre tre risposte, e conviene metterle a confronto.
La prima è l’esodo. Paolo Virno, nel saggio Virtuosismo e rivoluzione poi raccolto in Esercizi di esodo, e Hardt e Negri nei loro lavori successivi, hanno teorizzato la sottrazione: non la presa del potere statale, ma l’uscita, la costruzione di istituzioni autonome che rendono lo Stato superfluo. È una strategia potente quando l’esterno esiste. Ma lo Stato-piattaforma è costruito proprio per non lasciare un fuori: ogni transazione, ogni spostamento, ogni comunicazione passa per la sua infrastruttura. Davanti a esso l’esodo rischia di diventare un’uscita senza destinazione.
La seconda è quella delle crepe. John Holloway, in Crack Capitalism, tradotto in italiano come Crepe nel capitalismo, propone di partire dalle fratture: gli spazi e i momenti in cui le persone smettono di fare ciò che il capitale chiede e cominciano a fare altro. Le crepe dello Stato-piattaforma esistono già. Sono i comitati che si oppongono ai data center e costruiscono un sapere pratico sulla misura, quanti litri, quanti megawatt, quanta terra. Sono i portuali di Genova e Livorno che un anno fa hanno fermato i carichi di armi diretti in Israele. Sono i medici e gli infermieri inglesi scesi in piazza contro Palantir. E sono i lavoratori dei dati di Nairobi, che nel 2023 hanno fondato un sindacato dei moderatori di contenuti e nel febbraio 2025 la Data Labelers Association, con centinaia di iscritti nella prima settimana e una richiesta che avrebbe capito qualunque operaio del Novecento: contratti collettivi con gli intermediari che stanno fra loro e le grandi imprese tecnologiche.
La forza della strategia delle crepe è che agisce dove l’infrastruttura tocca terra: nei porti, negli ospedali, nelle campagne dove si costruiscono gli impianti, nelle stanze da cui si etichettano i dati. Il suo limite è la dispersione. E qui la tradizione offre uno strumento che vale la pena riprendere. Nel 1880 Marx pubblicò sulla Revue socialiste un’inchiesta operaia di cento domande, da far compilare agli operai stessi perché fossero loro a descrivere le proprie condizioni. In Italia quell’idea divenne la conricerca dei Quaderni rossi, di cui Alquati fu il principale teorico. Oggi ne raccoglie lo spirito, fin dal nome, il progetto Data Workers’ Inquiry promosso dal DAIR Institute, in cui i lavoratori dei dati, a cominciare da quelli di Nairobi, scrivono in prima persona l’inchiesta sul proprio lavoro. L’inchiesta è il contrario della frammentazione: ricompone una conoscenza che la piattaforma ha spezzato, e restituisce a chi lavora la visione dell’edificio intero.
La terza è quella del comune, che è la proposta dello stesso De Angelis: sistemi sociali che si riproducono da sé, crescono dentro il capitalismo e possono diventarne un’alternativa. Applicata all’intelligenza artificiale, significa rivendicare che ciò che è stato prodotto in comune, il sapere sociale su cui i modelli sono addestrati e il lavoro vivo che li ha resi utilizzabili, torni a essere governato in comune: modelli pubblici e aperti, capacità di calcolo destinata agli usi riproduttivi, sovranità collettiva sui dati delle popolazioni.
Credo che le tre strategie non vadano scelte l’una contro l’altra, ma ordinate. Le crepe sono il punto di partenza, perché è lì che il conflitto esiste già e che il confine della misura viene concretamente contestato. Il comune è la direzione, perché dà a quelle lotte un orizzonte che non sia solo difensivo. L’esodo, nella forma di istituzioni autonome, è la condizione per durare. Ciò che manca è il collegamento: oggi chi lotta contro un data center in Lombardia, chi blocca un carico d’armi a Genova, chi difende i dati sanitari a Londra e chi chiede un contratto collettivo a Nairobi non sa di contestare lo stesso confine. L’inchiesta, nella forma che Marx le aveva dato e che gli operaisti avevano trasformato in metodo politico, è lo strumento per farglielo sapere.
Proposte
Da questa analisi discendono alcune proposte concrete.
La prima riguarda l’eccezione militare. Fare dell’esclusione dei sistemi militari e di sicurezza dall’AI Act un terreno di lotta esplicito: registri pubblici dei contratti di intelligenza artificiale delle amministrazioni della difesa e dell’interno, divieto vincolante dei sistemi di selezione automatica dei bersagli umani, clausole di non uso militare per la ricerca finanziata con fondi pubblici civili.
La seconda riguarda i dati delle popolazioni. Nessun dato sanitario, fiscale o anagrafico affidato a piattaforme che lavorano per apparati militari o di sorveglianza; infrastrutture pubbliche per la loro gestione; consenso collettivo, attraverso organismi rappresentativi, per ogni nuovo uso.
La terza riguarda i territori. Una moratoria sui nuovi data center di grande taglia finché non esiste un piano nazionale con tetti di consumo idrico ed energetico per territorio, contabilità pubblica dei consumi reali, priorità agli usi pubblici della capacità di calcolo e un dibattito pubblico vincolante con le comunità coinvolte.
La quarta riguarda il lavoro, a entrambi i capi della catena. Nei Paesi in cui l’intelligenza artificiale viene adottata, il tempo liberato dalla macchina deve tornare a chi lavora come riduzione dell’orario a parità di salario, e la contrattazione sugli algoritmi deve diventare materia sindacale ordinaria. Nei Paesi in cui l’intelligenza artificiale viene addestrata, servono la responsabilità in solido dei committenti per salari e condizioni lungo l’intera catena di subappalto dei dati, un divieto di compensi a compito che scendano sotto il salario minimo orario locale, il supporto psicologico obbligatorio per chi modera contenuti violenti e il riconoscimento delle organizzazioni dei lavoratori dei dati come controparti contrattuali. E per tutti un obbligo di trasparenza: chi sviluppa un modello, e ogni amministrazione pubblica che lo acquista, deve dichiarare chi ha etichettato i dati, in quale Paese e a quale paga.
La quinta riguarda lo Stato azionista. In Italia lo Stato possiede quote decisive di Leonardo e Fincantieri: deve rendere conto in Parlamento di ciò che queste aziende vendono, a chi, e con quali partner, a cominciare dai fondi sovrani di regimi autoritari.
Conclusione
La domanda del saggio, intelligente per chi e per che cosa, va completata con una terza: contro chi. Nella forma che abbiamo chiamato Stato-piattaforma l’intelligenza artificiale non è soltanto l’incorporazione della cooperazione sociale sotto il comando del capitale. È lo strumento con cui un’alleanza fra apparati pubblici e piattaforme private governa le popolazioni, conduce le guerre e decide che cosa entra nella misura e che cosa ne resta fuori. E poggia su un lavoro che quella stessa alleanza ha bisogno di rendere invisibile, perché la sua visibilità smentirebbe il racconto su cui tutto si regge: che la macchina pensi da sola.
Nel capitolo sulla giornata lavorativa Marx paragona il capitale a un vampiro, lavoro morto che si rianima soltanto succhiando lavoro vivo, e che vive tanto più quanto più ne succhia. Per un secolo e mezzo l’immagine è stata letta come una metafora. Davanti all’intelligenza artificiale torna a essere una descrizione tecnica: un modello è lavoro morto, milioni di ore di annotazione, moderazione e correzione cristallizzate in pesi numerici, che per restare in vita ha bisogno ogni giorno di nuovo lavoro vivo, comprato a centesimi dove la vita costa meno.
Dallo Stato-piano allo Stato-crisi, da Impero allo Stato-piattaforma, la forma Stato ha cambiato pelle ogni volta che il conflitto ha cambiato terreno. Oggi il terreno è l’infrastruttura di calcolo, e i suoi lavoratori stanno a Nairobi, a Caracas, a Manila, nelle campagne lombarde dove sorgono gli impianti e nei reparti degli ospedali i cui dati vengono ceduti. Chi vuole contestare la misura dello Stato-piattaforma deve cominciare da lì, dal giocatore nascosto dentro l’automa: tirarlo fuori, dargli un nome, un contratto e una voce è il primo atto politico contro la macchina che lo ha reso invisibile.
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Fonte: https://kratologos.it/stato-piattaforma-lavoratori-dei-dati/ · Romano Dellamore, kratologos.it · Pubblicato il 14 Ottobre 2026
