Vivere le tecnologie come se fossero qualcosa che cade dall’alto ci rende passivi e ci limita a considerare “cosa fanno” senza concentrarci sul “perché lo fanno”. È il tema centrale del libro The Mechanic and the Luddite – A Ruthless Criticism of Technology and Capitalism, scritto dal ricercatore americano Jathan Sadowski, i cui studi si concentrano sulle dinamiche di potere e profitto connesse all’innovazione tecnologica. “Le nuove tecnologie possono catturare quantità di dati così vaste da risultare incomprensibili, ma quei dati sul mondo resteranno sempre incompleti. Nessun sensore o sistema di scraping può assorbire e registrare dati su tutto. Ogni sensore, invece, è progettato per raccogliere dati su aspetti iper-specifici. Ciò può sembrare banale, come un termometro che può restituire un numero sulla temperatura, ma non può dirti che cosa si provi davvero con quel clima. Oppure può essere più significativo, come un algoritmo di riconoscimento facciale che può identificare la geometria di un volto, ma non può cogliere l’umanità soggettiva e il contesto sociale della persona. I dati non potranno mai rappresentare ogni fibra dell’essere di un individuo, né rendere conto di ogni sfumatura della sua vita complessa. Ma non è questo lo scopo né il valore dei dati. Il punto è trasformare soggetti umani integrati in oggetti di dati frammentati. Infatti, ci sono sistemi che hanno l’obiettivo di conoscerci in modo inquietante e invasivo, di assemblare questi dati e usarli per alimentare algoritmi di targeting iper-personalizzati. Se questi sistemi non stanno cercando di comporre un nostro profilo completo e accurato possibile, allora qual è lo scopo? Ecco però un punto importante: chi estrae dati non si interessa a noi come individui isolati, ma come collettivi relazionali. I nostri modi di pensare la raccolta e l’analisi dei dati tendono a basarsi su idee molto dirette e individualistiche di sorveglianza e informazione. Ma oggi dobbiamo aggiornare il nostro modo di pensare la datificazione – e le possibili forme di intervento sociopolitico in questi sistemi guidati dai dati – per includere ciò che la giurista Salomé Viljoen chiama ‘relazioni “orizzontali’, che non si collocano a livello individuale, ma a scala di popolazione. Si tratta di flussi di dati che collegano molte persone, scorrono attraverso le reti in modi tali che le fonti, i raccoglitori, gli utilizzatori e le conseguenze dei dati si mescolano in forme impossibili da tracciare se continuiamo a ragionare in termini di relazioni più dirette e individualistiche. Leggi l'intervista completa , che ha molti altri spunti interessanti, sul sito di Guerre di rete

Meta ha usato anche LibGen, un database illegale online, per allenare la sua AI, scavalcando così il diritto d'autore e il lavoro di chi fa ricerca, che finisce sfruttato due volte. Ma il copyright non è la soluzione. Notizia di queste settimane è quella relativa all’utilizzo da parte di Meta di LibGen, un archivio online di materiali, anche accademici, piratati, per aiutare ad addestrare i suoi modelli linguistici di intelligenza artificiale generativa. La notizia è un paradosso, soprattutto, in particolare se letta dalla prospettiva della ricerca accademica. Chi scrive è l’opposto di un sostenitore del copyright: è un sistema che offre pochissima autonomia e un lievissimo sostegno ai piccoli, e dona, invece, un enorme potere ai grandi gruppi editoriali, oltre a essere un ostacolo alla libera circolazione della conoscenza e della cultura. [...] La razzia spregiudicata di questi contenuti è predatoria perché omette completamente l’esistenza di chi quei contenuti li ha creati, e non perché non ne rispetta il copyright, ma perché avanza una pretesa di possesso su quei contenuti come se non esista alcun livello ulteriore. È predatoria perché si rivolge, senza alcun ragionamento culturale, alla pirateria, che è stata creata per indebolire un sistema iniquo. Così facendo Meta crea un livello di sfruttamento ulteriore su quei contenuti, facendosi gioco di una strategia di resistenza, di fatto svuotandola. Il fatto che Meta si sia rivolta a un database illegale per questa operazione dimostra due cose: che il copyright è finito e non serve assolutamente a nulla (ma questo lo sapevamo già da molto) e, allo stesso tempo, che non esiste limite alcuno all’azione delle aziende tecnologiche e alle loro dinamiche estrattive. Non vi erano limiti all’estrazione di dati per la pubblicità targetizzata, perché dovrebbero esistere per l’AI generativa? Credere che questo contribuirà a indebolire il copyright o a finalmente mandarlo in soffitta è una favola che può funzionare solo in qualche narrazione determinista dove l’AI è un agente neutro, inevitabile e irrefrenabile, cui non è possibile, né giusto, porre limiti. È una narrazione tossica e di comodo, e molto pericolosa, ed è la stessa da decenni. La risposta non può certamente essere il copyright, ma nemmeno la resa incondizionata a questo pensiero che mischia linguaggio corporate a filosofia spiccia. Non abbiamo fatto e sostenuto le battaglie per la Rete libera, il fair use, le licenze creative commons e per la memoria di Aaron Swartz per fare finta che finire sfruttati da Meta una volta in più sia una cosa di cui essere contenti. Articolo completo qui

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 CONSUMO DI ACQUA: * Una richiesta ad un LLM di un’email di 100 parole consuma circa 519 ml di acqua (poco più di una bottiglia). * Una richiesta settimanale per un anno consuma 27 litri. * Una richiesta settimanale per un anno da parte del 10% dei lavoratori americani (circa 16 milioni di persone) richiederebbe 435 milioni di litri di acqua, equivalente al consumo d’acqua di tutte le famiglie del Rhode Island per 1,5 giorni. * I data center possono rappresentare il 6% del consumo d’acqua in alcuni distretti e fino al 25% dell’acqua disponibile in alcune città (ad esempio, il data center di Google a The Dalles, Oregon). CONSUMO DI ELETTRICITÀ: * I data center per l’IA richiedono grandi quantità di energia per mantenere i server freddi. In aree calde o con scarsità d’acqua, si usano condizionatori, aumentando il consumo energetico. * Se solo un decimo degli americani usasse ChatGpt per scrivere un'email una volta a settimana per un anno, il processo consumerebbe la stessa quantità di energia che ogni singola famiglia di Washington consuma in 20 giorni. EMISSIONI DI CARBONIO * L’impatto dell’IA ha fatto aumentare l’impronta di carbonio di Google del 48% nel 2023. * Google ha reintegrato solo il 18% dell’acqua che consuma, lontano dall’obiettivo del 120% fissato per il 2030. PROTESTE LOCALI E IMPATTI ECONOMICI In aree come la Virginia del Nord e West Des Moines (Iowa), i residenti si oppongono alla costruzione di data center, accusandoli di aumentare le bollette energetiche, ridurre il valore delle case e consumare risorse locali. Come viene prodotta l’energia? Gli investimenti nelle rinnovabili aumentano, ma i dati ci dicono che non crescono abbastanza rapidamente da sostenere l’espansione dell’AI→Spinta a utilizzare combustibili fossili (carbone, fracking ossia la fratturazione idraulica...) Non trova spazio l’idea di economizzare sull’energia, nonostante il costo crescente, perché i benefici del primato tecnologico spingono le aziende a spendere somme enormi per addestrare modelli avanzati. Com’è possibile? Dov’è il vantaggio economico? Il sistema capitalista ha investito in AI & Tech somme talmente elevate da far passare in secondo piano l’emergenza energetica. Follia. La finanza cancella la realtà, dribbla i problemi scommettendo su altro. Ascolta l'audio della trasmissione sul sito di Radio Onda Rossa SECONDA PARTE - FONTI DI ENERGIA E INVESTIMENTI IN ITALIA Paradosso di Jevons: descrive un fenomeno, implica che ogni risparmio porta semplicemente a un uso più ampio della tecnologia, aumentando il consumo complessivo di energia. Si sta lavorando su innovazioni che ottimizzano l’uso dell’energia, ma il risultato finale è l’aumento dei consumi, mai la riduzione. NUCLEARE: RIATTIVAZIONE CENTRALI * Gli USA hanno concesso un prestito di 1,5 miliardi di dollari a Holtec per riattivare la centrale nucleare di Palisades (805 MW) in Michigan, chiusa nel 2022. Questo per rispondere alla crescente domanda di elettricità spinta dall’IA, prevista in riattivazione per il 2025. * Il nucleare è e sarà sempre più scelto come fonte stabile e senza CO2 per alimentare i data center, garantendo un flusso energetico continuo e senza dipendenza dalle condizioni climatiche. * Microsoft ha un accordo ventennale per l’elettricità della centrale Three Mile Island (837 MW). Primo incidente della storia: mercoledì 28 marzo 1979, portò allo smantellamento * Amazon Web Services ha firmato per 960 MW dalla centrale nucleare di Susquehanna. * NextEra sta valutando la riapertura della centrale nucleare Duane Arnold in Iowa (622 MW), chiusa nel 2020. DOMANDA ENERGETICA * I data center rappresenteranno un terzo del nuovo fabbisogno energetico degli USA fino al 2026, con un consumo globale stimato a 1000 TWh nel 2026 (equivalente al consumo energetico del Giappone). * Si ipotizza che le Big Tech possano diventare anche produttori e venditori di energia per garantire la propria fornitura. Modello Tesla: offre veicoli elettrici, pannelli solari e sistemi di accumulo. Leggi tutto e ascolta l'audio della trasmissione sul sito di Radio Onda Rossa