Il progresso, compreso quello tecnologico, che abbiamo conosciuto ha portato con sé anche morte e distruzione, e noi abbiamo imparato ad accettarle mentre ne godevamo i vantaggi. Pratichiamo una sorta di longtermismo a debito: godiamo oggi dei benefici e impegniamo la vita di chi verrà per pagarne una parte del prezzo. Il futuro viene caricato di un debito che nessuno dei suoi abitanti ha sottoscritto, mentre altre comunità ne pagano già le conseguenze attraverso malattie, territori compromessi e risorse sottratte. Una disponibilità al sacrificio che dovremmo interrogare soprattutto quando disponiamo delle vite degli altri. Del resto l’Earth Overshoot Day ci ricorda ogni anno quando la domanda umana di risorse e servizi ecologici supera ciò che la Terra può rigenerare nell’anno: quel vivere a debito precede l’AI, che ora entra nello stesso conto.
Il longtermismo a debito attraversa da tempo le filiere energetiche, minerarie, agricole, tessili, culturali: godiamo di vantaggi il cui prezzo viene pagato anche altrove e più avanti nel tempo. Forse rivela anche una mancanza di misericordia, la nostra difficoltà a lasciare che la sofferenza degli altri metta in discussione il benessere di cui godiamo, soprattutto quando prenderla sul serio ci chiederebbe di rinunciare a qualcosa. L’intelligenza artificiale entra in questa storia con la possibilità di risolverne alcune contraddizioni e di aggravarne altre.
Leggendo Max Wilbert mi sono fermato sul suo calcolo di circa 350.000 morti future attribuite alle emissioni di un anno per far girare Internet. Wilbert parte da una stima di 1,544 miliardi di tonnellate annue di CO₂ e la divide per 4.434: le tonnellate che, secondo uno studio di Daniel Bressler su Nature Communications, corrispondono a una morte aggiuntiva attesa entro il 2100, per emissioni prodotte nel 2020 nello scenario considerato. Non sono dunque 350.000 decessi osservati ogni anno. È un’estrapolazione che dipende dalle ipotesi del modello e riguarda la mortalità legata alla temperatura, senza costituire un bilancio complessivo degli effetti del digitale.
Possiamo porre la stessa domanda all’AI non solo al modello ambientale, senza fingere di possedere già una contabilità completa. Uno studio di Alex de Vries-Gao su Patterns stima le sue emissioni operative mondiali nel 2025 fra 32,6 e 79,7 milioni di tonnellate di CO₂, escludendo la produzione dell’hardware e delle infrastrutture, e un’impronta idrica fra 312 e 765 miliardi di litri d’acqua. L’ampiezza degli intervalli riflette anche la scarsità dei dati resi pubblici dalle aziende. Convertire queste emissioni in un numero di morti mediante un coefficiente trasferito da un altro scenario produrrebbe una precisione apparente, che non voglio confondere con una previsione attendibile. Ma i morti ci saranno.
Esistono anche stime sanitarie specifiche. Una ricerca di Caltech e UC Riverside, presentata nel 2024, prospettava per l’inquinamento atmosferico associato ai data center statunitensi circa 1.300 morti premature e danni sanitari e sociali nell’ordine di 20 miliardi di dollari all’anno nel 2030. Sono proiezioni riferite agli Stati Uniti e all’insieme dei data center, non soltanto all’AI; non possono essere estese automaticamente al mondo né sommate al calcolo climatico di Wilbert. Rendono comunque visibile un costo che non compare nel prezzo di un abbonamento.
Anche sul lavoro bisogna distinguere ciò che sappiamo da ciò che temiamo. Il FMI stima che quasi il 40% dell’occupazione mondiale sia esposto all’AI: rapportato ai circa 3,5 miliardi di occupati, significa un ordine di grandezza di 1,4 miliardi di persone il cui lavoro può essere affiancato, trasformato o sostituito. L’ILO, concentrandosi sull’AI generativa, stima un’esposizione per un lavoratore su quattro e considera la trasformazione più probabile della completa sostituzione. Sono valutazioni con perimetri diversi, non conteggi di futuri disoccupati.
La creazione di nuove attività è possibile, anche se io ci credo poco, ma non garantisce che chi perde un reddito trovi in tempo un lavoro altrettanto dignitoso. Durante quel passaggio possono esserci affitti arretrati, mutui insoluti, cure rinviate, possibilità sottratte ai figli. L’OMS riconosce disoccupazione e insicurezza finanziaria fra i fattori di rischio per i tentativi di suicidio; il FMI avverte che l’AI potrebbe aggravare disuguaglianze e tensioni sociali. Non abbiamo un totale attendibile delle conseguenze attribuibili all’AI, ma abbiamo ragioni sufficienti per predisporre protezioni prima che si manifestino.
Il conto comprende anche ciò che accade quando l’AI entra nelle decisioni sulle persone: errori clinici, esclusioni discriminatorie dal lavoro o dai servizi, sorveglianza, frodi e ricatti costruiti usando la voce o l’immagine di qualcuno. Nelle relazioni più fragili, una risposta sbagliata può aggravare una sofferenza; nei luoghi di lavoro, l’automazione del controllo può aumentare la pressione e ridurre l’autonomia. Sono rischi da verificare nei singoli impieghi, ai quali si aggiunge un costo spesso ignorato: il tempo, il denaro e la forza necessari per ottenere la correzione di una decisione automatizzata. Anche la possibilità di difendersi è distribuita in modo diseguale.
Una valutazione deve comprendere anche ciò che l’AI permette di evitare. La AI può ridurre sprechi, migliorare una diagnosi o rendere più efficiente una rete energetica; rinunciarvi può avere un costo. Il confronto va fatto con le alternative concretamente disponibili, verificando se i benefici si realizzino e se la maggiore efficienza venga assorbita da un aumento dei consumi. L’IEA riconosce sia il potenziale di riduzione delle emissioni sia questi effetti di rimbalzo. Una cura futura ancora ipotetica, però, non può essere contabilizzata come una vita certamente salvata, così come un danno possibile non può essere presentato come una morte già avvenuta.
Un modo per governare l’AI potrebbe cominciare proprio da qui: includere nel calcolo, e soprattutto nella narrazione del bene che farà, anche i costi umani, sanitari, ambientali e sociali che può produrre. Valutare i singoli impieghi, i benefici attesi, i danni prevedibili e i costi della rinuncia con criteri espliciti e contestabili. Credo siamo tutti d’accordo che una promessa di crescita non basti a giustificare investimenti e trasformazioni sociali, mentre un possibile danno umano acquisti dignità politica soltanto quando si è già verificato.
Questa responsabilità riguarda anche chi racconta l’AI: imprese, consulenti, giornalisti, ricercatori, formatori e politica. Chi ne promuove le opportunità contribuisce a legittimarne l’espansione e deve rendere visibili anche i costi, chi li sostiene e gli eventuali interessi economici che lo legano a quella promessa.
E anche un saldo complessivamente positivo lascia aperta la distribuzione: il beneficio di qualcuno non risarcisce automaticamente la perdita di qualcun altro. Voglio sapere chi garantisce reddito e accesso alle cure durante le transizioni, chi risponde dell’inquinamento, chi può contestare una decisione e quali alternative vengono offerte alle comunità coinvolte.
Nessuno intende stare senza intelligenza artificiale, ma significa anche poter rinunciare a uno sviluppo, sapendo che una comunità può scegliere di fermarsi mentre altre proseguono e che i danni possono raggiungere anche chi ha rinunciato. Chi accetta un limite può sostenerne il costo senza ottenere la protezione cercata: per questo il discernimento deve diventare capacità di costruire accordi, vincoli condivisi e garanzie reciproche. Il rischio della competizione esiste, ma trasformarlo in un obbligo a proseguire comunque significa consegnargli ogni decisione. Chi finanzia l’AI rischia il proprio capitale ma non deve acquistare il diritto di mettere a garanzia la vita degli altri.
Immagine: Edward Burtynsky, Lithium Mines #1, Salt Flats, Atacama Desert, Chile (2017). Le vasche dell’estrazione del litio trasformano il deserto in una composizione geometrica, quasi astratta. La bellezza dell’immagine attira, poi il soggetto obbliga a interrogarsi sul costo materiale della tecnologia.
