*Questo articolo è un estratto da Medium Hot. Intelligenza artificiale e immagini ai tempi del riscaldamento globale (2025) di Hito Steyerl, edito da Timeo, che ringraziamo per la concessione.

 

Negli anni successivi alla Primavera Araba del 2010, gli effetti della disseminazione delle immagini di protesta attraverso i social media sono stati oggetto di accesi dibattiti. Le multinazionali dei social media hanno colto rapidamente l’occasione per presentarsi come catalizzatori della serie di insurrezioni e rivolte accadute nel 2010 in molti paesi. L’eredità di questo momento storico rimane, tuttavia, ambigua.

Nel suo libro Se noi bruciamo, il corrispondente estero Vincent Bevins analizza il decennio di proteste di massa in ​​Brasile, Turchia, Hong Kong, Egitto, Siria e Tunisia avvenute a partire dal 2010, e conclude che molte di queste situazioni siano sfociate in regimi ancora più autoritari[1].

Le proteste si diffusero rapidamente, per esempio in seguito all’auto-immolazione del venditore ambulante Mohamed Bouazizi in Tunisia, alla fine del 2010. In molti luoghi, tuttavia, alle rivolte seguì una forte reazione repressiva, se non più di una, come la consolidazione del regime religioso-autoritario di Recep Tayyip Erdoğan dopo le proteste turche del Gezi Park nel 2013, seguite dalle campagne contro i dissidenti e dalla guerra aperta contro le minoranze curde.

Secondo Bevins, molti fattori hanno avuto un ruolo determinante nel segnare l’esito ambiguo delle proteste che si sono susseguite dal 2010 per un decennio. Uno è stato il rifiuto da parte dei movimenti a rivendicare una rappresentanza politica, a creare piattaforme o a formulare richieste condivise. In molti casi, non esisteva alcun piano se non quello di far scoppiare una rivolta. Da quel momento in poi, si pensava che le cose si sarebbero evolute da sole. E questo effettivamente accadde in molti casi, ma non come previsto. Questa forma di rivolta populista e approssimativa fu rapidamente adottata anche da forze reazionarie, che si dimostrarono, alla fine, più efficaci.

Lo storico intellettuale Anton Jäger descrive questa situazione agitata come «una forma di politicizzazione senza chiare conseguenze politiche» che definisce «iperpolitica»:

 

La post-politica è stata definitivamente soppiantata negli anni 10 del Duemila. La sfera pubblica è stata ripoliticizzata e re-incantata, ma in termini più individualistici e a breve termine, il che rievoca la natura fluida ed effimera del mondo online. Si tratta di una forma di politica persistentemente «bassa»: bassa in termini di costi, bassa in termini di accesso, bassa in termini di durata e, troppo spesso, bassa in termini di valore. È diversa sia dalla post-politica degli anni Novanta, in cui pubblico e privato erano radicalmente separati, sia dalla politica di massa tradizionale del XX secolo. Ciò che ci rimane è un ghigno senza il gatto: una politica senza influenza politica o legami istituzionali[2].

 

Inoltre, il rifiuto da parte dei cosiddetti orizzontalisti dell’impegno nella rappresentanza politica ha avuto una conseguenza paradossale: è stato compensato da una forte spinta ad aumentare la rappresentanza simbolica dei gruppi emarginati nei media e nella cultura. Più veniva rifiutata la rappresentanza politica, più si attribuiva importanza alla rappresentanza culturale, contribuendo a un groviglio di rivendicazioni (spesso in competizione tra loro) di attenzione e riconoscimento e a una marginalizzazione della solidarietà a favore dell’identità. L’attenzione si è spostata sul linguaggio e sull’immaginario, o, in termini classici, sulla sovrastruttura; la base della sua produzione è stata data per scontata.

Nel corso di questo decennio, i media digitali, e in particolare, i social media, hanno contribuito a stabilizzare e agevolare i regimi e le tendenze autoritarie, e non viceversa. Hanno inoltre significativamente contribuito a dare adito a eventi come la persecuzione militare dei Rohingya in Myanmar a partire dal 2016 o l’assalto al Campidoglio degli Stati Uniti il 6 gennaio 2021. Il loro effetto sui movimenti progressisti è stato altrettanto ambivalente. Più di un decennio di proteste alimentate dai social media ha portato a una serie di insurrezioni instabili, non sincronizzate e ad alta intensità, con obiettivi ampiamente divergenti e risultati contrastanti. «Sebbene Internet abbia ridotto drasticamente i costi dell’espressione politica», osserva Jäger, «ha anche polverizzato il terreno della politica radicale, confondendo i confini tra partito e società e dando origine a un caos di attori online»[3].

Dal punto di vista delle infrastrutture e della produzione digitale, tuttavia, il groviglio delle proteste mondiali sembra di una semplicità sorprendente. Finora, la vasta mole delle comunicazioni digitali dei movimenti di protesta (e non solo) è rimasta saldamente gestita da poche piattaforme aziendali all’interno di diversi blocchi geopolitici.

Nel decennio successivo alla Primavera araba, questo fenomeno ha portato prima alla creazione di echo chamber e alla polarizzazione su piattaforme come Facebook, poi alla nascita di comunità chiuse e più piccole in luoghi come Discord e Telegram, creando gruppi di affinità frammentati e sempre più isolati, che si rifugiano nella cosiddetta foresta oscura. Nell’era di TikTok, questa atomizzazione va ancora oltre, o forse ha fatto un giro completo. TikTok sta introducendo una versione aggiornata della televisione, il «medium freddo» di McLuhan, con il suo stile di comunicazione dall’alto verso il basso, unidirezionale e un modo di relazionarsi che porta all’isolamento. Intanto, al di fuori della sfera mediatica occidentale, vari altri monopoli digitali creano le loro aree di influenza impenetrabili.

Non sono solo i media «caldi» a essere cambiati dalla classificazione confusa (e piuttosto casuale) di McLuhan, è accaduto anche a quelli «freddi». Inoltre, con l’avvento dei generatori di immagini statistici, l’entropia entra nella produzione di immagini in un modo molto diretto. Oggi è possibile riformulare la questione del caldo o del freddo in modo inequivocabile: qual è la temperatura di rendering delle immagini di protesta generate?

In molti modelli di IA esiste un numero preciso per questa variabile, che indica il grado di casualità dell’output. Che tipo di calore rilasciano questi modelli e in quale sistema? Le immagini generate dall’apprendimento automatico trasformano le particelle di rumore «caldo» e disordinato in rendering «freddi» e più ordinati. Utilizzano il disordine del rumore come materia prima, mentre lo «raffreddano» con un processo che ricorda l’aria condizionata, rilasciando come sottoprodotto ulteriore entropia in altre parti del sistema. Il medium freddo si trasforma in media raffreddati[4].

 Più sono dettagliate e immersive le immagini, maggiore è la potenza di calcolo necessaria, e di conseguenza, maggiore è il vero e proprio calore rilasciato nell’atmosfera. La generazione di immagini entra così nel regno della termodinamica, dell’informazione, della finanza e dell’entropia, del calore e dell’energia, del riscaldamento climatico e degli effetti meteorologici non lineari. 

 

[…]

 

Iniziamo con una delle prime e più note proteste contro i generatori di immagini basati sull’apprendimento automatico.

Il 5 dicembre del 2022, l’artista bulgaro Alexander Nanitchkov twittò: «L’attuale “arte” generata da IA è il frutto delle fatiche di centinaia di migliaia di artisti e fotografi che hanno realizzato miliardi di immagini, impiegando tempo, amore e dedizione, per poi vedere il loro lavoro spietatamente rubato e usato da persone egoiste a fini di lucro, senza la minima preoccupazione etica»[5].

Nanitchkov ha anche postato un logo contenente le lettere «AI» biffate in rosso. I membri della comunità di ArtStation hanno iniziato a condividerlo, prendendo possesso della trending page della piattaforma. Art Station ha risposto rimuovendo i loghi anti-IA, perché, a loro dire, violavano i termini di servizio. Come ha riportato un giornalista, «Le proteste nascevano dalla preoccupazione per il fatto che l’arte generata dall’IA sia il frutto del lavoro degli artisti umani, le cui opere vengono poi usate senza attribuzione o compenso»[6].

 

Azione che ha dato inizio a una prima ondata di proteste contro l’espropriazione di proprietà intellettuale individuale da parte delle multinazionali di IA. In una seconda ondata, invece, individui e società hanno iniziato a denunciarle. Nel 2023, si sono intentate almeno dieci cause legali contro Microsoft, OpenAI, Anthropic, Stability AI e altre compagnie per fermare il saccheggio di dati per l’addestramento dei large language model, con l’accusa di «furto sistematico su larga scala». Secondo il magazine The Week, «Oltre 9.000 autori hanno firmato una lettera aperta firmata dalla Authors Guild negli Stati Uniti, che denunciava l’“ingiustizia intrinseca” delle aziende di IA generativa che “sfruttano” il loro lavoro senza consenso né compenso. Tra gli autori figurano Margaret Atwood, James Patterson e Jodi Picoult»[7].

Questa esplosione cambriana di opposizione alla raccolta di dati legata all’IA, mette direttamente in luce le più significative fallacie (o cliché) sul progresso tecnologico, ovvero che il progresso tecnologico sia: (a) inevitabile, (b) automatico e (c) andrà a vantaggio di tutti. Tuttavia, il progresso non è automaticamente generato da questa o quella tecnologia, e tanto meno creato per tutti.

Come hanno mostrato gli economisti Daron Acemoglu e Simon Johnson, il progresso sociale e il progresso tecnologico si muovono su due binari distinti e non esiste alcun nesso causale tra i due. Nel loro recente libro Potere e progresso, affermano che i benefici derivanti dall’aumento della produttività grazie alla tecnologia non sono mai stati condivisi volontariamente dai loro cosiddetti proprietari o, più correttamente, da chi li privatizza[8]. Per farla breve, il progresso sociale è stato creato dai movimenti sociali, non dagli inventori o dalle aziende tecnologiche. Una combinazione di regolamentazione, tassazione, organizzazione dal basso (come quella dei sindacati), insieme a una spinta della società civile a riscrivere la narrazione del progresso automatico, hanno dovuto convergere, più e più volte, perché fossero raggiunti dei progressi in ambito sociale. E nel corso della storia, la popolazione ha sempre dovuto esigere che i monopoli tecnologici le riconoscessero i benefici che le spettavano. Senza questa lotta attiva, non avremmo mai goduto dei benefici della tecnologia né di altre imprese collettive.

 

Modelli per la redistribuzione

Per quanto riguarda il problema della ridistribuzione, ci sono tanti modi per risolverlo, così come tante proposte di azione. Cominciamo con il più complicato: il modello cooperativo.

In parole povere, tale modello si prefigge di riconfigurare il saccheggio di dati privatizzati in chiave cooperativa. Sia le raccolte di dati ottenute tramite scraping, sia i modelli che ne hanno usufruito per l’addestramento, verrebbero riclassificati come «data commons», amministrati collettivamente attraverso la partecipazione democratica e riconoscendo la collaborazione di tutti gli attori coinvolti. Modelli di questo tipo esistono già: la mia società vecchio stampo per i diritti degli artisti tedeschi, persegue un modello secondo il quale si rivendicano le royalties sulle fotocopie e sulla circolazione dei materiali sui social media. La società sostiene di rappresentare di default i diritti degli artisti, che abbiano acconsentito individualmente o meno. I proventi vengono poi redistribuiti tra i membri della società. Altri modelli organizzativi includono le cosiddette data union, una sorta di sindacato dei dati, sostenute dal computer scientist Jaron Lanier, e i cui prototipi sono stati sviluppati, tra gli altri, dall’economista Francesca Bria[9].

D’altra parte – tenendo presente che i modelli di distribuzione digitale delle royalty non hanno funzionato bene in passato e richiedono molta burocrazia aggiuntiva – forse esiste un metodo molto più semplice per promuovere il progresso sociale.

In uso sin dalla fine del Neolitico, la tassazione è una tecnologia ben collaudata. Che la società, dopo essere stata usata dalle aziende di apprendimento automatico come ambiente di prova di test e raccolte dati gratuiti, reclami i costi di tali sperimentazioni sociali su larga scala, è davvero il minimo. La regolamentazione è un’altra possibilità.

 

Ci si augura che questa era di proteste sia un passo avanti rispetto a oltre un decennio di dissenso mosso dai social media, in cui la circolazione di immagini di protesta ha creato una sorta di mappa termica di diffusione dell’influenza politica, ondate di manifestazioni, rivolte e un acceso rumore bianco politico, ma ha invece avuto ben pochi effetti in termini di infrastrutture sostenibili per organizzare un cambiamento strutturale. Un modo per cambiare la situazione è rendere ricorsiva persino la protesta, indirizzandola contro gli strumenti di generazione e diffusione delle immagini: i suoi immaginari finanziarizzati, le sue modalità di espropriazione e sfruttamento nonché l’impero estrattivo aziendale che si appropria dei dati e del lavoro delle persone per riconfezionarli come azioni subprime 

 

Protesta ricorsiva

 

La protesta ricorsiva non è affascinante solo in quanto fenomeno politico in generale. Se analizzata dal punto di vista termodinamico, rivela un altro aspetto: ovvero che le proteste e gli scioperi non provocano soltanto un atto disruptivo della routine e delle regolari procedure, ma hanno l’effetto di dirompere la distruzione. Sono un tentativo di creare ordine attraverso l’organizzazione, un atto attivo di ciò che il filosofo Bernard Stiegler chiama neghentropia[10]. Per le persone trattate come particelle isolate e sospese, sballottate violentemente da una sorta di tsunami finanziario, ecologico e sociale, il denoising – la rimozione del rumore – è un atto di organizzazione, di inversione parziale di un’entropia che non è solo un dato di fatto, è qualcosa che viene prodotto attivamente per poi sfruttarne le effettive conseguenze di instabilità. Sempre più spesso, i lavoratori delle industrie digitali assumono il ruolo di particelle di rumore: sono esausti, in burnout; si ritrovano dispersi o sbalzati senza criterio di posto in posto, il che li rende vulnerabili allo sfruttamento.

In questo caso, nel processo entropico inverso, o neghentropico, rientrerebbero i lavoratori che organizzano e recuperano la propria energia e le proprie composizioni sociali. Si tratterebbe della controparte materiale dell’evocazione di immagini a partire dal rumore casuale. In tal modo intere società potrebbero guarire da quella frammentazione politica che le ha spinte verso una forma di entropia dedicata al profitto. La neghentropia organizzativa si esprime sotto forma di coordinamento tra le entità che sono state atomizzate dall’identificazione targettizzata, la micro-etichettatura e la desolidarizzazione.

Una delle conseguenze più importanti delle proteste ricorsive è quella di ricostruire legami e coordinamento, non solo per condividere i benefici tecnologici (se ce ne sono), ma anche per stravolgere lo stravolgimento, per così dire; per annullare l’isolamento e l’esposizione all’ansia e allo sfruttamento legati alla tecnologia e prodotti artificialmente.

Si tratta di un processo che potrebbe sfuggire alle rappresentazioni statistiche della protesta. Il suo protagonista, la persona in sciopero, appare nell’assenza e nella negazione: come un buco nel tessuto dell’ingegneria entropica.

 

Note

[1] Bevins V., Se noi bruciamo. Dieci anni di rivolte senza rivoluzione, Einaudi, 2024.

[2] Jäger A., «Political Instincts?», Sidecar (blog), 19 marzo 2024, newleftreview.org.

 [3] Ibidem.

[4] Si veda Starosielski N., Media Hot and Cold, Duke University Press, 2022.

[5] Perrigo B., «150 African Workers for ChatGPT, TikTok and Facebook Vote to Unionize at Landmark Nairobi Meeting», Time, 1 maggio 2023; Billy Perrigo, «Inside Facebook’s African Sweatshop», Time, 17 febbraio 2022.

[6] Edwards B., «Artists Stage Mass Protest against AI-Generated Artwork on ArtStation», ArsTechnica, 15 dicembre 2022.

[7] Coleman T., «Creatives Are Fighting Back against AI with Lawsuits», The Week, 26 luglio 2023.

[8] Acemoglu D., Johnson S., Potere e progresso. La nostra lotta millenaria per la tecnologia e la prosperità, Il Saggiatore 2023.

[9] Si veda The Data Union, thedataunion.org; Blueprint: Governing Urban Data for the Public Interest, New Institute, ottobre 2023.

[10] Stiegler B., The Neganthropocene, Open Humanities Press, 2018, p. 41.

 

Bio

Hito Steyerlè una fra le più autorevoli voci della teoria critica dei media. Artista e teorica, il suo lavoro esplora le intersezioni fra arte, filosofia e politica. Ha tenuto mostre personali al MOCA di Los Angeles, al Reina Sofia di Madrid e all’ICA di Londra. Ha partecipato, fra le altre, alla Biennale di Venezia e alla Biennale di Shanghai., e delle alcune sue opere fanno parte della collezione permanente della Tate Modern. È autrice, fra gli altri, di Duty free art. L’arte nell’epoca della guerra civile planetaria (Johan & Levi 2018), tradotto in quattro lingue, e scrive per diverse riviste. Attualmente è docente di New Media Art presso l’Accademia di Belle Arti di Monaco.