In questa terza parte della mia serie sul futuro del lavoro, voglio affrontare l’impatto dell’automazione, in particolare dei robot e dell’intelligenza artificiale (AI) sui posti di lavoro. Ho già trattato questo problema del rapporto tra lavoro umano e macchine , inclusi robot e intelligenza artificiale. Ma c’è qualcosa di nuovo che possiamo trovare dopo il crollo del COVID?
Il principale esperto americano di mainstream sull’impatto dell’automazione sui lavori futuri è Daron Acemoglu, Institute Professor al MIT. In testimonianza al Congresso degli Stati Uniti, Acemoglu ha esordito ricordando al Congresso che l’automazione non era un fenomeno recente. La sostituzione del lavoro umano con le macchine iniziò all’inizio della rivoluzione industriale britannica nell’industria tessile e l’automazione svolse un ruolo importante nell’industrializzazione americana durante il 19° secolo. La rapida meccanizzazione dell’agricoltura a partire dalla metà del XIX secolo è un altro esempio di automazione.
Ma questa meccanizzazione richiedeva ancora il lavoro umano per avviarla e mantenerla. La vera rivoluzione sarebbe se l’automazione diventasse non solo macchinari controllati dall’uomo, ma anche robot nella produzione e automazione basata su software nei lavori d’ufficio che richiedono non solo meno lavoro umano, ma potrebbero sostituirlo totalmente. Questa forma di automazione iniziò a verificarsi a partire dagli anni ’80, quando i capitalisti cercarono di aumentare la redditività eliminando in massa il lavoro umano. Mentre la meccanizzazione precedente non solo ha perso posti di lavoro, spesso ha anche creato nuovi posti di lavoro in nuovi settori, come ha osservato Engels nel suo libro, La condizione della classe operaia in Inghilterra (1844) – si veda il mio libro sull’economia di Engels pp 54-57.
Acemoglu ritiene che l’automazione moderna, in particolare dopo la Grande Recessione e il crollo del COVID, sia ancora più dannosa per il futuro del lavoro. “In parole povere, il portafoglio tecnologico dell’economia americana è diventato molto meno equilibrato e in un modo che è altamente dannoso per i lavoratori e soprattutto per i lavoratori con un basso livello di istruzione”. Ha calcolato che più della metà, e forse fino a tre quarti, dell’aumento della disuguaglianza salariale negli Stati Uniti è legato all’automazione. “Ad esempio, gli effetti diretti della delocalizzazione rappresentano circa il 5-7% delle variazioni nella struttura salariale, rispetto al 50-70% dell’automazione. L’evidenza non supporta le opinioni più allarmistiche secondo cui i robot o l’intelligenza artificiale creeranno un futuro completamente senza lavoro, ma dovremmo essere preoccupati per la capacità dell’economia statunitense di creare posti di lavoro, in particolare buoni posti di lavoro con retribuzioni elevate e opportunità di costruzione di carriera per lavoratori con un diploma di scuola superiore o meno”. La sua analisi degli effetti dell’automazione negli Stati Uniti si applicava anche al resto delle principali economie capitaliste.
L’altra conclusione significativa a cui è giunto Acemoglu è che non tutte le tecnologie di automazione aumentano effettivamente la produttività del lavoro. “Quelli che riducono i costi e aumentano la produttività generano una serie di cambiamenti compensativi, ad esempio l’espansione dell’occupazione in attività non automatizzate. D’altra parte, se l’automazione è “così così” — il che significa che genera solo piccoli miglioramenti della produttività — allora crea tutti gli effetti di spostamento ma pochi vantaggi compensativi. In effetti, poiché l’economia statunitense si è spostata sempre di più nell’automazione, è andata sempre meno in tipi di automazione socialmente vantaggiosi. Acemoglu ritiene infatti che la spinta a profitti extra derivanti dall’automazione da parte di aziende leader possa ridurre la crescita della produttività. Questo perché le aziende introducono l’automazione principalmente in aree che possono aumentare la redditività, come il marketing, la contabilità o la tecnologia dei combustibili fossili, ma non aumentare la produttività per l’economia nel suo insieme o soddisfare i bisogni sociali.
Come ha spiegato Acemoglu al Congresso degli Stati Uniti : “La tecnologia americana e mondiale è plasmata dalle decisioni di una manciata di aziende tecnologiche molto grandi e di grande successo, con una forza lavoro minuscola e un modello di business basato sull’automazione”. E mentre la spesa pubblica per la ricerca sull’IA è diminuita, la ricerca sull’IA è passata a ciò che può aumentare la redditività di alcune multinazionali, non ai bisogni sociali: “La spesa pubblica per la ricerca è diminuita come una frazione del PIL e la sua composizione si è spostata verso crediti d’imposta e sostegno alle società. Le tecnologie trasformative del 20° secolo, come antibiotici, sensori, motori moderni e Internet, hanno le impronte del governo ovunque. Il governo ha finanziato e acquistato queste tecnologie e spesso ha stabilito l’agenda della ricerca. Questo è molto meno vero oggi”.
Negli Stati Uniti, software e apparecchiature sono tassati vicino allo zero e, in alcuni casi, le aziende possono persino ottenere un sussidio netto quando investono in tale capitale. Ciò genera un potente motivo di “automazione eccessiva” in cui le aziende possono risparmiare denaro quando installano macchinari per svolgere gli stessi lavori dei lavoratori e licenziano i loro dipendenti, perché il governo sovvenziona i loro investimenti e tassa quanto pagano in salari.
Il risultato dell’automazione negli ultimi 30 anni è stata la crescente disuguaglianza di reddito. Ci sono molti fattori che hanno determinato la disuguaglianza di reddito: le privatizzazioni, il crollo dei sindacati, la deregolamentazione e il trasferimento di posti di lavoro nel settore manifatturiero nel sud del mondo. Ma l’automazione è importante. Mentre la crescita tendenziale del PIL nelle principali economie è rallentata, la disuguaglianza è aumentata e molti lavoratori, in particolare uomini senza titolo di studio, hanno visto i loro guadagni reali diminuire drasticamente.
Anche il segretario al Tesoro degli Stati Uniti Janet Yellen ha ammesso che i recenti guadagni di produttività guidati dalla tecnologia potrebbero esacerbare piuttosto che mitigare la disuguaglianza. Ha sottolineato il fatto che, mentre riteneva che “l’impennata del telelavoro indotta dalla pandemia ” potrebbe alla fine aumentare la produttività degli Stati Uniti del 2,7%, quei guadagni andranno principalmente ai redditi alti, ai colletti bianchi, proprio come l’apprendimento online è stato meglio accessibile e sfruttato da studenti bianchi più ricchi. In effetti, l’aumento dell’apprendimento online è un altro cambiamento tecnologico indotto dalla pandemia che probabilmente amplierà il rendimento scolastico e il divario di produttività tra i bambini a reddito alto rispetto a quelli a reddito più basso e/o appartenenti a minoranze.
I lavori che richiedono meno competenze educative e tecniche scompariranno e saranno sostituiti da quelli che lo richiedono. Il Bureau of Labor Statistics (BLS) degli Stati Uniti prevede che ci saranno 11,9 milioni di nuovi posti di lavoro entro il 2030, un tasso di crescita complessivo del 7,7%. Ma mentre alcuni settori amplieranno i posti di lavoro, altri saranno decimati.
Nove dei primi 20 posti di lavoro in più rapida crescita sono nel settore sanitario o in settori correlati. Gli operatori sanitari domiciliari e di cura della persona che assistono nelle attività sanitarie di routine come il bagno e l’alimentazione rappresenteranno milioni di nuovi posti di lavoro nel prossimo decennio. Questo sarà quasi il 10% di tutti i nuovi posti di lavoro creati entro il 2030. Sfortunatamente, questi lavoratori sono i meno pagati.
Otto dei primi 20 posti di lavoro in declino si trovano negli uffici e nelle strutture di supporto amministrativo. Queste occupazioni attualmente costituiscono quasi il 13% dell’occupazione negli Stati Uniti, la più grande di qualsiasi categoria principale. Anche i lavori coinvolti nella produzione di beni e servizi, i lavori di vendita, stanno registrando un calo. In tutti i casi, l’automazione è probabilmente il principale colpevole. Ad esempio, il software che converte automaticamente l’audio in testo ridurrà la necessità di dattilografi. Diciassette dei primi 20 lavori in più rapida crescita hanno uno stipendio medio superiore a $ 41.950 per tutti i lavori in totale. La maggior parte richiede anche un’istruzione post-secondaria. Le opportunità stanno sostituendo lavori che richiedevano solo un diploma di scuola superiore.
Questo è un aspetto dell’impatto dell’automazione sul lavoro futuro. Il rovescio della medaglia è che l’automazione e i robot non riducono necessariamente il tempo di lavoro necessario per produrre le cose e i servizi di cui le società moderne hanno bisogno.
Nel marzo 2018, Flippy, un robot per hamburger, è stato lanciato nella sede di Pasadena della catena di fast food CaliBurger, in California, con grande clamore e numerosi titoli. Ma Flippy è andato in pensione dopo un giorno di lavoro. I proprietari di CaliBurger hanno incolpato il fallimento di Flippy sui loro dipendenti umani: i lavoratori, hanno spiegato, erano semplicemente troppo lenti nella preparazione degli hamburger, causando il fallimento di Flippy. Tuttavia, alcuni giornalisti perspicaci avevano precedentemente notato i numerosi errori di Flippy nel compito relativamente semplice che ha dato il nome al robot. Flippy non era molto bravo nel suo lavoro.
Indagando sul check-out automatico del negozio di alimentari, i ricercatori hanno scoperto che i clienti odiavano ed evitavano la tecnologia. In risposta, la direzione ha tagliato il personale per rendere le linee così insopportabili che i clienti si sono arresi e hanno invece utilizzato le macchine. Anche allora, i cassieri erano ancora tenuti ad assistere e monitorare le transazioni; quindi, anziché ridurre il carico di lavoro, le tecnologie stavano intensificando il lavoro del servizio clienti. Le casse automatiche sono un esempio di come l’automazione, anziché abolire il lavoro, lo proliferi. Isolando i compiti e ridistribuendoli ad altri che dovrebbero svolgerli gratuitamente, le tecnologie digitali contribuiscono al superlavoro.
In effetti, l’IA regolarmente fallisce in compiti semplici per un essere umano, come riconoscere i segnali stradali, qualcosa di piuttosto importante per le auto a guida autonoma. Ma anche i casi di successo dell’IA richiedono enormi quantità di lavoro umano a sostegno. Gli algoritmi di apprendimento automatico devono essere “addestrati” attraverso set di dati in cui migliaia di immagini vengono identificate manualmente dall’occhio umano.
Far funzionare senza intoppi i sistemi di intelligenza artificiale richiede quantità sorprendenti di “lavoro fantasma”: compiti svolti da lavoratori umani che sono tenuti lontani dagli occhi degli utenti e fuori dai libri contabili dell’azienda. Il lavoro dei fantasmi è “compito”, suddiviso in piccole attività discrete, “lavoro a cottimo digitale” che può essere eseguito da chiunque, ovunque per un piccolo compenso.
Big Tech ha un approccio particolare al business e alla tecnologia incentrato sull’uso di algoritmi per sostituire gli esseri umani. Non è un caso che aziende come Google stiano impiegando meno di un decimo del numero di lavoratori che le grandi aziende, come la General Motors, erano solite fare in passato. Questa è una conseguenza del modello di business di Big Tech, che non si basa sulla creazione di posti di lavoro ma sull’automazione degli stessi.
Questo è il modello di business per l’IA sotto il capitalismo. Ma con mezzi di produzione automatizzati di proprietà comune cooperativa, ci sono molte applicazioni dell’IA che invece potrebbero aumentare le capacità umane e creare nuovi compiti nell’istruzione, nell’assistenza sanitaria e persino nella produzione. Acemoglu ha suggerito che “piuttosto che utilizzare l’IA per la valutazione automatizzata, l’aiuto per i compiti e sempre più per la sostituzione di algoritmi per gli insegnanti, possiamo investire nell’utilizzo dell’IA per sviluppare metodi di insegnamento più individualizzati e incentrati sullo studente, calibrati sui punti di forza e di debolezza specifici di diversi gruppi di alunni. Tali tecnologie porterebbero all’impiego di più insegnanti, oltre ad aumentare la domanda di nuove competenze degli insegnanti, andando così esattamente nella direzione della creazione di nuovi posti di lavoro incentrati su nuovi compiti”.
C’è anche un aspetto più sinistro nell’IA. I datori di lavoro hanno sempre cercato di utilizzare i metodi del “fratello maggiore” per controllare e disciplinare la propria forza lavoro. Amazon sta installando telecamere ad alta tecnologia all’interno di veicoli di consegna di proprietà del fornitore. I lavoratori affermano che le telecamere sono un’invasione della privacy e un pericolo per la sicurezza. Ma Karolina Haraldsdottir, senior manager delle operazioni di consegna dell’ultimo miglio di Amazon, sottolinea che le telecamere sono intese “come misura di sicurezza, intese a ridurre le collisioni”. La società ha citato un lancio pilota delle telecamere dello scorso anno, che secondo loro ha visto un calo degli incidenti del 48%.
I lavoratori non sono d’accordo. L’installazione di Driveri è in linea con il lancio da parte di Amazon di telecamere di monitoraggio simili tra le sue operazioni di trasporto su camion a lungo raggio. “Ora vado in giro con una scatola nera imperscrutabile che mi sorveglia e determina se mantengo il mio lavoro”, dice un fattorino a Washington. Mentre dice di vedere come, in teoria, alcune delle metriche siano giustificabili — “non vuoi che i tuoi conducenti Tokyo vadanno alla deriva per i quartieri” — in realtà, aggregati in cima ai livelli di sorveglianza a cui i conducenti si sentono già soggetti, è “soffocante, non necessario e ridicolo”. “Siamo tutti qui fuori a cercare di fare del nostro meglio, ma dobbiamo anche fare i conti con il sapere che ogni settimana i computer ci sputano metriche che richiedono più pagine per essere visualizzate correttamente e un calo di quei numeri astratti potrebbe farci perdere lavori” , dice. “Tutto quello che voglio fare è consegnare i miei dannati pacchi e andare a casa, amico.”
L’automazione sotto il capitalismo significa perdite significative di posti di lavoro tra coloro che non hanno titoli di studio (l’istruzione è ora sempre più costosa) e colpisce il salario più basso. Sotto il capitalismo, l’obiettivo è aumentare la redditività (e nemmeno la produttività, poiché gran parte dell’automazione può effettivamente ridurre la produttività). E viene utilizzato per controllare e monitorare i lavoratori piuttosto che aiutarli a svolgere i loro compiti. Solo la sostituzione del movente del profitto potrebbe consentire all’automazione e alla robotica di offrire vantaggi reali in termini di orari di lavoro più brevi e maggiori beni sociali.
