Una diversa tempistica e una diversa modalità comunicativa avrebbero forse consentito di evitare l’impressione di una gestione burocraticamente corretta ma umanamente opaca e inadeguata – Di Fulvio Poletti
Di Antonio Dini, La Repubblica
Dietro ogni risposta di ChatGpt, Claude o Gemini esiste un esercito invisibile di lavoratori sottopagati, esposti a contenuti traumatici, privi di tutele e tenuti deliberatamente fuori dalla scena. Si chiamano “ghost worker”, operai fantasma. Operano dall’Africa, dall’Asia, dall’America Latina, e costruiscono, mattone dopo mattone, le cattedrali dell’intelligenza artificiale. Ne parla con precisione allarmante il libro Nutrire la macchina. Come alimentiamo l’intelligenza artificiale, scritto da Mark Graham, James Muldoon e Callum Cant.
I ghost worker, i fantasmi invisibili, gli schiavi del XXI secolo che lavorano per i faraoni delle grandi multinazionali tech, costruiscono letteralmente le piramidi dell’intelligenza artificiale. L’IA, l’ottava meraviglia del mondo, l’intelligenza automatica e immateriale che ci parla dalla rete, ma che ha bisogno di un esercito sterminato di lavoratori umani sottopagati e tenuti nascosti per poter funzionare.
Non hanno nomi, non hanno volto, se ne trovano tracce solo raramente sui social. In confronto, i milioni di operai che assemblano smartphone nei capannoni cinesi sembrano lavoratori super-tutelati di una fabbrica modello scandinava: almeno hanno una fabbrica, un dormitorio e un contratto. I ghost worker lavorano da casa (quando va bene) su pezzetti di informazioni frammentate, incomprensibili, a volte tossiche.
I loro datori di lavoro non sono OpenAI, Meta, Google o Anthropic, ma piattaforme online di micro-lavoro: Amazon Mechanical Turk, Clickworker, Appen o Scale AI per citarne alcune. Non sanno per chi lavorano o perché, e possono essere cancellati semplicemente cambiando un numero su un foglio di Excel. Oggi probabilmente anche da un agente IA.
Il dibattito pubblico sull’intelligenza artificiale ruota quasi sempre attorno a un equivoco fondamentale: che si tratti di qualcosa di autonomo, di autogenerato, di magico. Algoritmi che imparano da soli, modelli che ragionano, sistemi che evolvono senza intervento umano.
È una narrazione comoda, commercialmente utile ma radicalmente falsa. Mark Graham, professore di “geografia di internet” all’Oxford Internet Institute e direttore di Fairwork, progetto globale per i diritti dei lavoratori digitali attivo in oltre 37 Paesi, è uno degli autori di Nutrire la macchina. Il libro è costruito su oltre 200 interviste in Kenya, Uganda, Filippine, Irlanda, Islanda, Regno Unito e Stati Uniti. Graham ci spiega senza mezzi termini: «Il più grande malinteso è che l’IA venga ancora immaginata come un risultato tecnico autosufficiente. Le persone vedono l’interfaccia e non vedono il sistema di produzione che sta sotto. Quello che fa funzionare l’IA è una vasta infrastruttura umana fatta di annotazione dei dati, moderazione, valutazione, test, manutenzione e correzione continua. Non sono attività marginali: sono centrali al sistema».
Il termine stesso “intelligenza artificiale” è, in questo senso, un formidabile strumento di propaganda involontaria: evoca sostituzione della mente umana con la tecnologia e cancella dalla scena le persone che quella tecnologia la costruiscono pezzo per pezzo, dato per dato, ora dopo ora.
Basterebbe seguire la filiera per smontare l’illusione. In cima ci sono le grandi aziende, OpenAI, Meta, Google, Anthropic, che definiscono architetture e strategie commerciali. Subito sotto, una rete di appaltatori e subappaltatori che si occupano di annotazione dei dati, moderazione dei contenuti, feedback per l’addestramento, test di sicurezza. Molte di queste aziende hanno sede in hub di outsourcing come Kenya, India, Filippine o Europa orientale. Una classica rete globale di produzione: potere e profitti concentrati in cima, rischi e costi scaricati lungo la catena fino al punto di rottura.
Quello che rende l’IA diversa da altri comparti industriali non è la struttura dello sfruttamento, che è antica e riconoscibile, ma la velocità e la scala del sistema. Graham lo chiama “planetary labour market”: il lavoro digitale può essere spostato da un Paese all’altro quasi istantaneamente. Il giudizio umano viene scomposto in unità minuscole, standardizzato, misurato e acquistato con una precisione che le fabbriche tradizionali non hanno mai raggiunto.
Le piattaforme più note, come Amazon Mechanical Turk, Appen e le altre, servono per annotazione di immagini, valutazione di risposte IA, trascrizione, moderazione: tutto il lavoro che insegna alle macchine a sembrare intelligenti. I compensi partono da pochi centesimi per task e in molte aree del sud del mondo scendono sotto il dollaro e mezzo l’ora. In Kenya, lavoratori pagati tra 1 e 2 dollari l’ora leggono e classificano testi con abusi sessuali su minori e violenza estrema per rendere ChatGpt meno tossico. In India, donne di comunità rurali marginalizzate classificano contenuti violenti senza alcun supporto psicologico. Nella avanzatissima Finlandia, detenute lavorano per circa 2 euro al giorno. Il numero di persone coinvolte a livello planetario pare essere incredibilmente elevato. Stime elaborate da ricercatori europei sulla “gig economy” indicano in almeno 420 milioni le persone che svolgono forme di micro-lavoro digitale a livello globale. Quasi mezzo miliardo di individui, prevalentemente donne e concentrati nelle aree più vulnerabili del pianeta, un numero crescente impiegato ad annotare o etichettare i dati utilizzati per addestrare gli algoritmi. È la condizione che la rivista americana di analisi politica Jacobin definisce “sottooccupazione”: il lavoro esiste ma non garantisce né reddito stabile né tutele. Le piattaforme non offrono meccanismi reali di ricorso: il lavoratore resta invisibile sia al cliente finale sia al sistema che lo ha reclutato. La moderazione dei contenuti traumatici occupa un posto a parte tra le condizioni di lavoro descritte nel libro. Non è solo una questione di retribuzione inadeguata: è un problema di salute pubblica tenuto deliberatamente fuori dalla discussione.
Monsumi Murmu, una lavoratrice indiana intervistata dal Guardian, racconta che dopo i primi mesi non riusciva a dormire e che “quando chiudeva gli occhi vedeva ancora lo schermo”. Insonnia, ansia, pensieri intrusivi e dissociazione sono effetti frequenti tra chi lavora a filtrare contenuti per rendere i grandi modelli linguistici socialmente accettabili. È il paradosso più oscuro: i sistemi presentati come strumenti di progresso vengono bonificati da contenuti mostruosi grazie al sacrificio psicologico di lavoratori che non vengono né riconosciuti né protetti. Graham lo conferma: «Le aziende che vendono prodotti e servizi di IA fanno di tutto per nascondere l’enorme quantità di lavoro umano nelle loro catene di fornitura. Ma l’IA è letteralmente fatta da esseri umani». La scelta del verbo “nascondere” non è casuale: è la descrizione di una strategia aziendale consapevole. Il settore dell’intelligenza artificiale ha sviluppato un vocabolario specifico attorno al concetto di etica: IA responsabile, IA trasparente, IA giusta. Rapporti, commissioni, linee guida, certificazioni. Graham smonta questa architettura con un’efficacia che lascia poco spazio all’ottimismo: «Molto del linguaggio sull’IA etica funziona come un teatrino aziendale. Rassicura investitori, responsabili delle politiche e consumatori che qualcuno sta prestando attenzione al problema. Crea l’apparenza della responsabilità».
Le condizioni di lavoro cambiano solo quando l’etica si traduce in standard applicabili: retribuzione dignitosa, contratti sicuri, meccanismi reali di ricorso, trasparenza nei subappalti. «Se un’azienda può parlare all’infinito di intelligenza artificiale responsabile mentre i lavoratori nella sua rete di produzione restano sottopagati, sorvegliati eccessivamente e invisibili, allora il linguaggio dell’etica ha funzionato principalmente da scudo».
È in risposta a questo che Fairwork ha lanciato uno schema di certificazione per l’intelligenza artificiale, per lavorare con le aziende europee in anticipazione della direttiva sulla Corporate Sustainability Due Diligence. L’AI Act, precisa Graham, non tocca questo livello: si occupa dell’impatto dei sistemi di intelligenza artificiale sugli utenti, non delle condizioni di lavoro nelle catene globali che li producono.
In tutte le culture umane è presente una variazione sul tema del “patto col diavolo”: si ottiene un (piccolo) guadagno cedendo in cambio la propria anima. Adesso la tecnologia non solo lo ha aggiornato, ma lo ha portato su scala industriale. Milioni di persone cedono un pezzettino di loro stessi per sempre, firmando non più con il sangue, ma con le clausole di un contratto che nessuno legge fino in fondo. Il caso di Laura, uno dei sette ritratti al centro del libro, ne è un’immagine perfetta. Quasi vent’anni di carriera come doppiatrice di pubblicità, cartoni, videogiochi, teatro, e un giorno scopre che la propria voce è stata clonata e messa sul mercato a prezzi di svendita. In un contratto firmato anni prima, sepolto tra clausole oscure, aveva ceduto i diritti sulla propria voce “in perpetuo”. L’azienda aveva poi venduto le registrazioni a una società di IA. Tutto legale, tutto irrecuperabile. Graham inquadra il fenomeno: «Le persone spesso prendono queste decisioni sotto pressione economica, con informazioni molto limitate, per somme relativamente piccole, mentre il valore futuro del bene che forniscono può essere enorme».
Una volta che i dati sono online, l’individuo ha pochissima capacità di manovra. C’è qualcosa di sinistramente circolare nella vicenda dei ghost worker. L’industria degli algoritmi costruisce sistemi presentati come strumenti di liberazione dal lavoro ripetitivo e degradante. Per farlo, impiega milioni di persone in lavori ripetitivi e degradanti, tenute deliberatamente nell’ombra affinché la narrazione regga. I modelli linguistici che rispondono alle domande degli utenti in Europa e negli Stati Uniti vengono addestrati grazie al lavoro di chi in Kenya guarda immagini di torture, in India classifica video di violenza, nelle Filippine etichetta conversazioni che non capisce.
La ricercatrice olandese Claartje Ter Hoeven, dell’Università di Utrecht, ha condotto una survey indipendente su oltre 5mila micro-lavoratori europei e ha effettuato 136 interviste: ha così documentato una presenza significativa di lavoratori fantasma anche in Italia, Germania, Portogallo. Persone che non compaiono nei registri paga, invisibili pur essendo fondamentali, spesso studenti, disabili o lavoratori in cerca di flessibilità, che guadagnano meno di una soglia dignitosa per task singoli, senza benefit né sicurezza sociale. Come si combatte questo tipo di sfruttamento? Il punto di pressione giusto, secondo il professore oxoniense, non sono i subappaltatori ma le big tech in cima alla filiera: «Se i clienti e gli utenti finali chiedono standard credibili nelle catene di fornitura dell’intelligenza artificiale, le aziende avranno un motivo per agire. Senza quella pressione esterna, il discorso sull’intelligenza artificiale etica rischia di restare soltanto un discorso».
Graham chiude il ragionamento con una considerazione molto diretta: «Il dibattito si concentra sempre sui posti di lavoro che spariranno. Noi abbiamo voluto guardare a quelli che esistono già e che spesso non sono lavori dignitosi. Ma quasi nessuno ne parla». Il motivo è strutturale e conveniente per molti: finché l’intelligenza artificiale appare quasi magica, il costo umano della sua produzione resta invisibile. Però l’invisibilità, in questo settore, non è un effetto collaterale: è il prodotto.