Un po’ di rassegna stampa da questo triste mondo malato, poi, dolcemente accompagnatx dalla sudaticcia mano della latin core, entriamo in argomento: come la “manosfera” e l’alt right misogina si diffondono nel mondo del gaming online. Nel 2014 ci fu il Gamer Gate. Iniziò come una campagna di molestie contro una sviluppatrice di videogiochi, Zoe Quinn, accusata dal suo ex fidanzato di aver avuto rapporti intimi con giornalisti in cambio di recensioni positive sui suoi giochi. Quinn aveva realizzato un gioco chiamato “Depression Quest”. Il gioco era gratuito e ha avuto un buon riscontro, ma è diventato un bersaglio per gli utenti di 4chan e migliaia di persone della comunità online del gaming. Il fatto che la sviluppatrice fosse una donna (in seguito Quinn si definì non binaria), che la protagonista del videogioco fosse una donna e che l’argomento fosse la depressione risultò una combinazione particolarmente irritante per i maschi geek e gli incel. Le molestie ai danni di Zoe Quinn furono una campagna semi-coordinata che risultò in livelli di odio mai visti prima, soprattutto nella più ristretta comunità videoludica dell’epoca. Già aveva visto pubblicato dall’ex fidanzato materiale intimo che le apparteneva risalente a quando lx due stavano insieme, ma in più veniva costantemente doxata e minacciata di violenza, anche da perfetti sconociuti e veniva stalkerata da un gruppo online che cercava di convincerla a suicidarsi. Anche altre figure femminili associate al mondo del gaming furono prese di mira. Un’altra sviluppatrice di videogiochi, Brianna Wu, fu doxata dopo aver fatto una battuta sul Gamergate. L’attrice Felicia Day fu doxata e minacciata dopo aver scritto del suo senso di estraneità dalla comunità videoludica a causa del Gamergate. Con Matteo Lupetti, fumettista indipendente, membro del collettivo Warpo, che si occupa di critica di arte e scrive di arte digitale e videogiochi su Il Manifesto e alcune testate estere e ha da poco pubblicato il suo primo libro è “UDO. Guida ai videogiochi nell’Antropocene”, parliamo di Gamer Gate e dell’intersezione tra la comunità online del gaming, l’estrema destra e la manosfera. Citati nella puntata: Articolo di Franco Bifo Berardi sull’AI – Il Disertore Articolo sull’alt right e Nick Fuentes – Il Manifesto Woke e anti-woke: un’analisi su gaming e intrattenimento – Spacenerd

Un po’ di rassegna stampa da questo triste mondo malato, poi, dolcemente accompagnatx dalla sudaticcia mano della latin core, entriamo in argomento: come la “manosfera” e l’alt right misogina si diffondono nel mondo del gaming online. Nel 2014 ci fu il Gamer Gate. Iniziò come una campagna di molestie contro una sviluppatrice di videogiochi, Zoe Quinn, accusata dal suo ex fidanzato di aver avuto rapporti intimi con giornalisti in cambio di recensioni positive sui suoi giochi. Quinn aveva realizzato un gioco chiamato “Depression Quest”. Il gioco era gratuito e ha avuto un buon riscontro, ma è diventato un bersaglio per gli utenti di 4chan e migliaia di persone della comunità online del gaming. Il fatto che la sviluppatrice fosse una donna (in seguito Quinn si definì non binaria), che la protagonista del videogioco fosse una donna e che l’argomento fosse la depressione risultò una combinazione particolarmente irritante per i maschi geek e gli incel. Le molestie ai danni di Zoe Quinn furono una campagna semi-coordinata che risultò in livelli di odio mai visti prima, soprattutto nella più ristretta comunità videoludica dell’epoca. Già aveva visto pubblicato dall’ex fidanzato materiale intimo che le apparteneva risalente a quando lx due stavano insieme, ma in più veniva costantemente doxata e minacciata di violenza, anche da perfetti sconociuti e veniva stalkerata da un gruppo online che cercava di convincerla a suicidarsi. Anche altre figure femminili associate al mondo del gaming furono prese di mira. Un’altra sviluppatrice di videogiochi, Brianna Wu, fu doxata dopo aver fatto una battuta sul Gamergate. L’attrice Felicia Day fu doxata e minacciata dopo aver scritto del suo senso di estraneità dalla comunità videoludica a causa del Gamergate. Con Matteo Lupetti, fumettista indipendente, membro del collettivo Warpo, che si occupa di critica di arte e scrive di arte digitale e videogiochi su Il Manifesto e alcune testate estere e ha da poco pubblicato il suo primo libro è “UDO. Guida ai videogiochi nell’Antropocene”, parliamo di Gamer Gate e dell’intersezione tra la comunità online del gaming, l’estrema destra e la manosfera. Citati nella puntata: Articolo di Franco Bifo Berardi sull’AI – Il Disertore Articolo sull’alt right e Nick Fuentes – Il Manifesto Woke e anti-woke: un’analisi su gaming e intrattenimento – Spacenerd

Video of the seminar “AI and Water Justice: Data Centres as Sites of Struggle”, featuring our colleague Nicolas Diaz Bejarano who is working with DiPLab and the Pontificia Universidad Católica de Chile on our common project SEED: Social and Environmental Effects of Data connectivity: Hybrid ecologies of transoceanic cables and data centers in Chile and France. Nicolás Diaz Bejarano is an architect (Universidad de los Andes, Colombia), researcher, lecturer and PhD candidate in Architecture, Design and Urban Studies at UC Chile. Currently, Nicolas is a doctoral researcher at the Millennium Nucleus: Future of Artificial Intelligence Research (FAIR), where he studies hyperscale data centers exploring how society intertwines with digital data matter in local territories. In 2023, Nicolas won the CCA “Architecture as Public concern” 2023 fellowship with Marina Otero Verzier and Serena Dambrosio for exploring environmental justice of data centers in Quilicura, Chile. In 2025, he was co-curator of the Chilean Pavilion – Reflective Intelligences – at the 19th Venice Architecture Biennale with Linda Schilling and Serena Dambrosio and a member of the ECOS-ANID collaboration project SEED: Social and Environmental Effects of Data connectivity: Hybrid ecologies of transoceanic cables and data centers in Chile and France.

The European Trade Union Institute (ETUI) hosted the conference “Future of Work” in Brussels on February 10-11, 2026, bringing together researchers, policymakers, and practitioners to examine how contemporary transformations are reshaping the world of work. Among the contributions was a presentation by DiPLab’s Paola Tubaro, who offered crucial insights into the relationship between artificial intelligence and job quality. Tubaro’s presentation centered on a forthcoming chapter titled “What is AI doing to Job Quality? Platformization, Fissured Workplaces and Dispersion,” co-authored with Antonio Casilli. This work will appear in the new edited volume Job Quality in a Turbulent Era, edited by Janine Leschke and Agnieszka Piasna and published by Edward Elgar Publishing Ltd. The chapter’s key intervention challenges a common assumption in discussions about AI and work: that technology alone determines outcomes for workers. As Tubaro emphasized during her presentation, AI does not operate in a vacuum. Instead, its impacts on job quality emerge from the broader political economy and organizational contexts in which these technologies are introduced and deployed. The chapter explores three interconnected phenomena transforming contemporary work: * Platformization: The expansion of platform-based work arrangements that mediate labor through digital technologies, creating new forms of employment relationships and power dynamics. * Fissured Workplaces: The fragmentation of traditional employment structures, where work is increasingly outsourced, subcontracted, or restructured in ways that distance workers from the organizations that benefit from their labor. * Dispersion: The geographic and organizational scattering of work processes, enabled by digital technologies but shaped by strategic choices about how to organize production and manage labor. The conference featured a preview of the new book on job quality, with editors Leschke and Piasna exploring how AI, digitalisation, and decarbonisation are reshaping work organization and affecting core components of job quality—not through technological inevitability, but through deliberate choices made by organizations and policymakers. Dr. Funda Ustek Spilda complemented these discussions with concrete insights on datafication and surveillance practices at companies like Sama and Amazon UK, demonstrating how these dynamics transform work on the ground. Dr. Massimo Mensi, serving as discussant, reinforced a crucial theme: governance choices matter more than the technology itself. He also challenged the common framing of training as a cost, arguing instead that it should be understood as an investment in workers and work quality. --------------------------------------------------------------------------------

DiPLab’s Antonio Casilli interview with journalist Pierric Marissal was published in the French newspaper L’Humanité on Thursday, January 29, 2026, discussing a troubling trend: companies increasingly citing artificial intelligence and automation as rationale for large-scale layoffs, even as the reality behind these claims reveals a more complex—and often contradictory—picture. Huma Jan 2026 1Download ANTONIO CASILLI : « AVEC L’IA, CAPGEMINI TRANSFORME SON PLAN DE LICENCIEMENT EN ARGUMENT MARKETING » L’Humanité Pierric Marissal La multinationale du conseil vient d’annoncer 2 400 suppressions de postes en France, au prétexte de l’intelligence artificielle. Pour le sociologue Antonio Casilli, il s’agit d’un effet d’annonce : l’entreprise réduit ses coûts tout en mettant en avant l’efficacité des systèmes d’IA qu’elle vend dans le même temps. — Capgemini a annoncé la semaine dernière 2 400 suppressions de postes en France, prenant l’intelligence artificielle comme prétexte. Comment interprétez-vous cette annonce ? Les géants du conseil surfent aujourd’hui sur l’inquiétude qu’ils ont eux-mêmes éprouvée en découvrant, en 2023-24, l’ampleur de l’utilisation de l’IA générative par leurs propres équipes. Les collaborateurs de Capgemini, Accenture, McKinsey, EY et consorts se servaient déjà massivement de ces outils au quotidien. Cela a constitué une sorte de banc d’essai avant que les directions ne décident de transformer cette découverte en opportunité commerciale, amplifiant au passage les craintes du marché pour mieux se positionner comme solution. C’est dans leur ADN, finalement : identifier une tendance et la convertir en business. Parce que les GAFAM et OpenAI ne sont pas les seuls à commercialiser l’IA. Quand une entreprise du CAC 40 veut mettre en place une solution d’IA, elle ne s’adresse pas nécessairement directement au créateur de la technologie. Elle passe plutôt par un intermédiaire, Capgemini par exemple, qui lui promet de développer la solution idéale et de la personnaliser selon ses besoins spécifiques. Et c’est là que ces entreprises transforment leurs propres plans de licenciements en argument marketing, une manière de dire aux clients : « regardez, nos outils sont tellement bons, tellement disruptifs, que nous aussi nous avons pu réduire le coût de notre propre travail ». Un message qui passe tout à fait bien également auprès des actionnaires. — Ces derniers mois, il y a eu des licenciements similaires chez Accenture, Amazon, Microsoft, Meta, Tata Consulting Group… Tous relèvent de la même logique ? Certains sont en effet des effets d’annonce de ce type, pour d’autres, il s’agit plutôt d’un ajustement de la force de travail. Par exemple, pendant le Covid, Facebook a eu une politique de recrutement très agressive pour capter des ingénieurs et ne pas les laisser à ses concurrents. Puis le groupe a tout aussi massivement licencié, en laissant croire que l’IA en était la cause. L’an passé, Amazon a mis à la porte 30 000 personnes, toujours au même prétexte. Sauf que dans la foulée, un cadre dirigeant de la multinationale a expliqué qu’il n’y avait pas réellement d’automatisation ni de motif économique à ces suppressions de postes, mais qu’il s’agissait d’un « changement de culture ». Cela veut dire que chez Amazon notamment, l’intelligence artificielle devient aussi un moyen de discipliner la force de travail : les travailleurs doivent accepter d’être sous la menace permanente d’une épée de Damoclès, qui prend la forme d’une IA, mais qui reste au fond un chantage à l’emploi classique. Les entreprises ont compris que lorsqu’elles prétendent que c’est l’IA la cause des suppressions de postes, le législateur ne s’insurge pas, les corps intermédiaires pas vraiment non plus, donc elles peuvent licencier à tour de bras sans craindre de conséquences directes ou indirectes. — Pourquoi ces plans de licenciements ne soulèvent-ils pas plus de protestations ? Il y a une question culturelle : on ne pourrait pas aller contre le progrès. Voilà quelque chose qu’on a intégré depuis le XIXᵉ siècle. Aussi, et c’est spécifique à l’intelligence artificielle, il y a le fait qu’on ne la met jamais en doute. On ne questionne pas son efficacité ni l’existence même de cette technologie. C’est-à-dire que si on dit aux salariés « on va vous remplacer par de l’intelligence artificielle », on n’a pas le réflexe de demander « mais quelle IA ? Où est-elle ? » Nous avons un parfait exemple en France avec Onclusive. En 2023, la moitié des salariés apprend qu’ils vont être licenciés, remplacés par une IA. Mais petit à petit, ces travailleurs rassemblent tous les éléments pour démontrer qu’en réalité, leur travail est délocalisé dans un pays tiers, à bas coût. Et dans l’entreprise, la première brique d’intelligence artificielle est arrivée deux ans après les licenciements, en 2025. Cela illustre bien le fait que collectivement, on ne met pas assez en doute cette technologie. Même si depuis peu, des voix commencent à s’élever pour expliquer qu’il y a beaucoup d’exagération dans les promesses de l’IA, qu’elles relèvent dans certains cas du mensonge, de l’arnaque, voire d’un mythe quasi-religieux. — Est-ce que, dans le cas de Capgemini, il n’y a pas aussi une forme de délocalisation non dite ? Capgemini produit et vend de l’intelligence artificielle en utilisant les mêmes ficelles que les autres. Et derrière leur promesse de baisser le coût du travail, on retrouve aussi des petites mains. Fin 2025, le groupe a finalisé l’acquisition de WNS, un de leurs sous-traitants, pour 3,3 milliards de dollars. C’est une entreprise de plusieurs dizaines de milliers de travailleurs qui se présente comme une plateforme de producteurs de services pour l’intelligence artificielle. Souvent, ils ajoutent une mention du type « de l’IA alliée au savoir-faire humain ». Mais c’est tout simplement de l’IA faite par des humains, souvent littéralement à la main. Ces entreprises s’occupent de l’entraînement et de la vérification, en mettant au travail des ouvriers de la donnée un peu partout dans le monde. WNS a des équipes partout en Afrique, en Asie, mais aussi en Europe comme en Roumanie. Capgemini n’est pas la seule : Meta vient de payer 14,5 milliards de dollars pour racheter Scale AI, une entreprise qui s’appuie sur un réseau de plateformes dans de nombreux pays, de manière opportuniste, c’est-à-dire en cherchant la meilleure opportunité pour optimiser, voire minimiser les coûts de ce travail. Ce qui importe, c’est d’obtenir le résultat voulu dans des coûts maîtrisés et dans les temps impartis, qu’il faille 5 000 ou 200 000 personnes pour ce faire. Des entreprises comme Capgemini internalisent ou externalisent selon les exigences du moment. Lorsqu’il s’agit de développer des produits à haut niveau de confidentialité ou de type secret défense, il est préférable d’avoir le contrôle sur toute la chaîne de production. Et le même jour où Capgemini a annoncé le licenciement de 2 400 personnes, il a été révélé que l’entreprise avait aussi passé un contrat avec ICE, la force paramilitaire des services de l’immigration aux États-Unis. On peut ainsi expliquer cette tendance à l’internalisation de sous-traitants par le fait que ces dernières années, le secteur de la tech s’est largement réorienté vers le militaire, ou du moins le régalien. — Quand on les questionne sur ces petites mains de l’IA — qu’elles s’efforcent d’invisibiliser — ces entreprises disent qu’elles ne sont qu’un recours temporaire, le temps que la technologie s’améliore. Qu’en pensez-vous ? La première fois qu’on m’a posé la question, c’était en 2017. J’ai écrit En attendant les robots à ce sujet en 2019, et le livre est plus que jamais d’actualité. Non, je ne crois pas que ce soit un passage temporaire. Pour décrire le travail des ouvriers de la donnée, on parle d’entraînement de l’IA et cette métaphore est très parlante : pour rester en forme, il ne suffit pas de s’entraîner une fois, il faut s’entraîner régulièrement. Donc tant que nous utiliserons des systèmes d’apprentissages automatiques, il faudra des données mises à jour, conformes avec la réalité, donc travaillées par des data workers, qui réentraînent les IA pour toutes les tâches qui évoluent. Je dirais même, au contraire, que cette masse de travailleurs n’a jamais été aussi nombreuse. Ils sont d’ailleurs toujours très nombreux à se connecter depuis chez eux sur des plateformes de micro-tâches comme Outlier. D’autres travaillent de manière plus formalisée dans de grands centres d’appels transformés en centres de travail de la donnée. Mais ce n’est pas parce qu’ils sont rémunérés par de grosses entreprises qu’ils ont un contrat de travail en bonne et due forme : souvent, le seul document qu’ils ont à signer est une clause de confidentialité. — Avec votre groupe de recherche, le DiPLab (Digital Platform Labor), vous avez travaillé sur les travailleurs de la donnée au Venezuela et en Égypte. Pourquoi ce choix ? Dans la communauté scientifique s’est installée récemment la notion d’extractivisme numérique. Les pays du Nord extraient autant le travail humain que les ressources naturelles. Et parmi les travailleurs de la donnée d’Amérique latine qui triment pour les géants étasuniens, une proportion considérable est au Venezuela. Le coup d’État mené par les États-Unis est venu confirmer la pertinence de ce concept d’extractivisme, et ses liens avec l’impérialisme des puissances du Nord. Depuis 2017, et l’embargo imposé par la première administration Trump au Venezuela, le pays vit une vague d’appauvrissement progressif et d’émigration. Qu’ils soient restés ou en exil, les Vénézuéliens sont très nombreux à se connecter sur les plateformes pour effectuer des micro-tâches. C’est aussi un moyen pour eux d’être payés en dollars. En Égypte, la logique est assez différente. Disposant de moins de pétrole que ses voisins du Golfe, le pays est devenu économiquement dépendant de l’Europe, des États-Unis et de la Chine. Et le travail de la donnée fait office de baromètre de cette dépendance. Nous avons rencontré par exemple des travailleurs qui, depuis le Caire, sont rémunérés par des startups du Golfe pour entraîner des modèles chinois. Ils travaillent aussi avec des entreprises américaines comme Meta. Les Égyptiens représentent une force de travail nombreuse et stable, qui œuvre pour les trois blocs géopolitiques. On vient de produire un rapport à ce sujet avec Myriam Raymond : Data Work in Egypt: Who Are the Workers Behind Artificial Intelligence? Rapport DiPLab 2025-26. https://arxiv.org/abs/2601.06057

Antonio Casilli, professor and researcher at DiPLab, appeared in a recent episode of Le Iene, Italy’s well-known investigative television program, as part of an in-depth report on the working conditions of people who train artificial intelligence systems in Nairobi, Kenya. No Caption No Caption No Caption No Caption The report focuses on the human infrastructure behind AI technologies: men and women who label data, moderate content, and refine algorithms, often working for major multinational companies under precarious conditions. Casilli contributed his analysis to help contextualize this hidden economy and explain the structural dynamics that shape it. A significant part of the investigation takes place in Nairobi, Kenya, where many of these tasks are outsourced. The report documents how local workers are employed to train algorithms for low pay, performing repetitive and psychologically demanding work that makes AI systems appear more “intelligent.” Through on-the-ground reporting and interviews, journalist Nicola Barraco examines the economic and human costs embedded in today’s AI supply chains. Casilli’s intervention situates these testimonies within a broader critique of the global AI industry. The segment underscores a central question: as artificial intelligence becomes more powerful and profitable, who bears the real cost of its development? By bringing visibility to this hidden labor, Le Iene contributes to a growing international debate on ethics, accountability, and working conditions in the AI economy.

L’AI non è sostenibile da un punto di vista energetico, e quindi neanche da un punto di vista economico. Perché l’energia costa e se si deve comprare l’enorme quantità di energia che serve a tenere in funzione un data center, i ricavi delle vendite di prodotti AI non ripagano l’enorme cifra di investimento che negli ultimi anni ha gonfiato la bolla dell’AI. Questo uno dei problemi (o dei rischi, come amano definirli loro) che si trovano a fronteggiare le Magnificent 7, ovvero i sette colossi tecnologici statunitensi – Apple, Microsoft, Amazon, Alphabet (Google), Meta (Facebook), Nvidia e Tesla. Nella prima parte della puntata, insieme a Ginox, andiamo a leggere i dati che emergono da una serie di studi e testimonianze sul consumo di suolo, acqua e energia dei data centers e sui rischi alla salute delle persone che vivono nei territori in cui queste strutture sorgono. Nella seconda parte della puntata, andiamo a commentare le dichiarazioni del CEO di IBM, Arvind Krishna, che ha affermato che “non c’è modo” che gli ingenti investimenti delle aziende tecnologiche nei data center possano venire ripagati, visto che i data center richiedono enormi quantità di energia e investimenti. Con la crescita della domanda di intelligenza artificiale, secondo Goldman Sachs, il fabbisogno energetico del mercato dei data center potrebbe raggiungere gli 84 gigawatt entro il 2027. Eppure, costruire un data center che utilizzi solo un gigawatt costa una fortuna: circa 80 miliardi di dollari attuali, secondo Krishna. Se una singola azienda si impegnasse a costruire dai 20 ai 30 gigawatt, ciò ammonterebbe a 1,5 trilioni di dollari di spese in conto capitale, ha affermato Krishna. Si tratta di un investimento pressoché equivalente all’attuale capitalizzazione di mercato di Tesla. Secondo le sue stime, tutti gli hyperscaler messi insieme potrebbero potenzialmente aggiungere circa 100 gigawatt, ma ciò richiederebbe comunque 8 trilioni di dollari di investimenti e il profitto necessario per bilanciare tale investimento sarebbe immenso. “A mio avviso non c’è modo di ottenere un ritorno, perché 8 trilioni di dollari di spese in conto capitale significano che servono circa 800 miliardi di dollari di profitto solo per pagare gli interessi”, ha affermato. Inoltre, grazie al rapido progresso della tecnologia, i chip che alimentano il tuo data center potrebbero diventare rapidamente obsoleti. “Bisogna utilizzarlo tutto entro cinque anni, perché a quel punto bisogna buttarlo via e riempirlo di nuovo”, ha affermato. Krishna ha aggiunto che parte della motivazione dietro questa ondata di investimenti è la corsa delle grandi aziende tecnologiche per essere le prime a decifrare l’AGI, ovvero un’intelligenza artificiale in grado di eguagliare o superare l’intelligenza umana. Ma la sua conquista sembra, secondo Krishna, ancora lontana. Di fronte all’insostenibilità finanziaria, ambientale e di sfruttamento lavorativo dell’AI, il governo Trump sta cercando in tutti i modi di rendere l’AI strategica da un punto di vista militare, per renderla “too critical too fail”. Il Dipartimento dell’Energia ha dichiarato giovedì scorso di aver firmato accordi con 24 organizzazioni, tra cui giganti tecnologici per far avanzare la missione Genesis. La missione è un programma nazionale volto a utilizzare l’intelligenza artificiale per accelerare la ricerca scientifica e rafforzare le capacità energetiche e di sicurezza degli Stati Uniti. Il dipartimento ha detto che il programma è progettato per aumentare la produttività scientifica e ridurre la dipendenza dalla tecnologia straniera. I partecipanti includono i principali fornitori di cloud e chip come AWS, Oracle, Intel, AMD, insieme agli specialisti dell’IA OpenAI, Anthropic e xAI. Citati nella puntata: Studio sul consumo energetico dei data centers _ Yale Studio ul consumo di acqua e suolo legata al boom dell’AI _ Lincoln Institute Articolo sulla vita di fianco a un data center negli Stati Uniti _ BBC Puntata de Le dita nella presa “Non è siccità, è saccheggio!” _ Radio Onda Rossa Articolo sul processo di accaparramento delle risorse nelle Valli alpine _ Nunatak Libro Il rimosso della miniera. La nuova febbre dell’oro nell’Europa in guerra _ Collettivo Escombrera Diverse puntate di Happy Hour dedicate ai data centers (1, 2, 3) e con compagna del Collettivo Escombrera (4) _ Radio Blackout Genesis Mission – Dipartimento del Governo Stati Uniti

L’AI non è sostenibile da un punto di vista energetico, e quindi neanche da un punto di vista economico. Perché l’energia costa e se si deve comprare l’enorme quantità di energia che serve a tenere in funzione un data center, i ricavi delle vendite di prodotti AI non ripagano l’enorme cifra di investimento che negli ultimi anni ha gonfiato la bolla dell’AI. Questo uno dei problemi (o dei rischi, come amano definirli loro) che si trovano a fronteggiare le Magnificent 7, ovvero i sette colossi tecnologici statunitensi – Apple, Microsoft, Amazon, Alphabet (Google), Meta (Facebook), Nvidia e Tesla. Nella prima parte della puntata, insieme a Ginox, andiamo a leggere i dati che emergono da una serie di studi e testimonianze sul consumo di suolo, acqua e energia dei data centers e sui rischi alla salute delle persone che vivono nei territori in cui queste strutture sorgono. Nella seconda parte della puntata, andiamo a commentare le dichiarazioni del CEO di IBM, Arvind Krishna, che ha affermato che “non c’è modo” che gli ingenti investimenti delle aziende tecnologiche nei data center possano venire ripagati, visto che i data center richiedono enormi quantità di energia e investimenti. Con la crescita della domanda di intelligenza artificiale, secondo Goldman Sachs, il fabbisogno energetico del mercato dei data center potrebbe raggiungere gli 84 gigawatt entro il 2027. Eppure, costruire un data center che utilizzi solo un gigawatt costa una fortuna: circa 80 miliardi di dollari attuali, secondo Krishna. Se una singola azienda si impegnasse a costruire dai 20 ai 30 gigawatt, ciò ammonterebbe a 1,5 trilioni di dollari di spese in conto capitale, ha affermato Krishna. Si tratta di un investimento pressoché equivalente all’attuale capitalizzazione di mercato di Tesla. Secondo le sue stime, tutti gli hyperscaler messi insieme potrebbero potenzialmente aggiungere circa 100 gigawatt, ma ciò richiederebbe comunque 8 trilioni di dollari di investimenti e il profitto necessario per bilanciare tale investimento sarebbe immenso. “A mio avviso non c’è modo di ottenere un ritorno, perché 8 trilioni di dollari di spese in conto capitale significano che servono circa 800 miliardi di dollari di profitto solo per pagare gli interessi”, ha affermato. Inoltre, grazie al rapido progresso della tecnologia, i chip che alimentano il tuo data center potrebbero diventare rapidamente obsoleti. “Bisogna utilizzarlo tutto entro cinque anni, perché a quel punto bisogna buttarlo via e riempirlo di nuovo”, ha affermato. Krishna ha aggiunto che parte della motivazione dietro questa ondata di investimenti è la corsa delle grandi aziende tecnologiche per essere le prime a decifrare l’AGI, ovvero un’intelligenza artificiale in grado di eguagliare o superare l’intelligenza umana. Ma la sua conquista sembra, secondo Krishna, ancora lontana. Di fronte all’insostenibilità finanziaria, ambientale e di sfruttamento lavorativo dell’AI, il governo Trump sta cercando in tutti i modi di rendere l’AI strategica da un punto di vista militare, per renderla “too critical too fail”. Il Dipartimento dell’Energia ha dichiarato giovedì scorso di aver firmato accordi con 24 organizzazioni, tra cui giganti tecnologici per far avanzare la missione Genesis. La missione è un programma nazionale volto a utilizzare l’intelligenza artificiale per accelerare la ricerca scientifica e rafforzare le capacità energetiche e di sicurezza degli Stati Uniti. Il dipartimento ha detto che il programma è progettato per aumentare la produttività scientifica e ridurre la dipendenza dalla tecnologia straniera. I partecipanti includono i principali fornitori di cloud e chip come AWS, Oracle, Intel, AMD, insieme agli specialisti dell’IA OpenAI, Anthropic e xAI. Citati nella puntata: Studio sul consumo energetico dei data centers _ Yale Studio ul consumo di acqua e suolo legata al boom dell’AI _ Lincoln Institute Articolo sulla vita di fianco a un data center negli Stati Uniti _ BBC Puntata de Le dita nella presa “Non è siccità, è saccheggio!” _ Radio Onda Rossa Articolo sul processo di accaparramento delle risorse nelle Valli alpine _ Nunatak Libro Il rimosso della miniera. La nuova febbre dell’oro nell’Europa in guerra _ Collettivo Escombrera Diverse puntate di Happy Hour dedicate ai data centers (1, 2, 3) e con compagna del Collettivo Escombrera (4) _ Radio Blackout Genesis Mission – Dipartimento del Governo Stati Uniti

What does our relationship with work actually mean? This was the central question explored on France 24’s The Debate, where DiPLab’s own Antonio Casilli, Professor of Sociology at Institut Polytechnique de Paris, joined a panel of experts to dissect the evolving landscape of work in an age of AI, gig economies, and generational upheaval. Professor Casilli brought his extensive research on digital labor and platform economies to the conversation, offering crucial context on how technology is reshaping not just what work we do, but how we think about work itself. The debate, facilitated by journalist François Picard, brought together diverse perspectives including Dipty Chander (President of E-mma), Benjamin Chaminade (CEO of Reboot-inc), and economist Gilles Saint-Paul. Alongside Casilli, they explored whether humans should still define themselves by how they earn their keep, and what we can expect as inequality grows and technology accelerates.

We are pleased to announce that DiPLab co-director Paola Tubaro presented at the annual conference of the European Trade Union Institute (ETUI) on Occupational Safety and Health (OSH), dedicated to the age of artificial intelligence. In her presentation, she challenged common narratives of automation by revealing a fundamental truth: behind the “magic” of contemporary AI lies intensive human labor. This includes the often-invisible work of data annotators, content moderators, translators, voice actors, and numerous other workers who make AI systems function. Paola Tubaro’s research highlights how OSH issues in AI production arise directly from the organization of this work. The combination of outsourcing, offshoring, and digital intermediation creates precarious labor conditions that significantly affect workers’ mental health and well-being. Her presentation focused on three critical dimensions of occupational health risks: * Stress from uncertainty and long/unusual working hours: Data workers face unstable employment conditions, irregular schedules, and the constant pressure of uncertain income streams. * Social isolation: The digitally mediated nature of this work, often performed remotely and with little direct human contact, contributes to profound feelings of isolation among workers. * Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD): Content moderation workers, in particular, face severe psychological consequences from repeated exposure to disturbing, violent, or traumatic content. The ETUI annual conference on Occupational Safety and Health brought together researchers, trade union representatives, policymakers, and practitioners to examine the challenges and opportunities that artificial intelligence presents for workplace safety and health across Europe. -------------------------------------------------------------------------------- --------------------------------------------------------------------------------