Tornano i Saperi Maledetti con la seconda puntata incentrata sul tema dell’intelligenza artificiale, questa volta cercando di approfondire come la società si stia riorganizzando intorno a questa tecnologia. Siamo partit3 anche stavolta intervistando l3 nostre collegh3 unoversitari3 delle materie STEM, grazie a loro siamo riuscit3 a farci strada nell’aspetto più tecnico per capire davvero di cosa parliamo quando trattiamo machine learning e ai generativa. L3 abbiamo interrogat3 anche sulla consapevolezza degli utilizzi bellici dell’AI riscontrando non solo una disillusione della potenzialità di sottrarvisi a livello individuale e, ancora una volta, come l’ipostazione delle istituzioni preposte ad educarci evada sistematicamente la tematizzazione delle contraddizioni degli utilizzi dual use di quanto studiamo, lasciando gli studenti con in mano insufficienti strumenti, prima dell’imbocco diretto in azienda. Le evidenze della natura bellica dello sviluppo di queste tecnologie digitali non sono state difficili da trovare: dagli utilizzi specifici dell’ISIS, all’IDF, alla guerra in Iran fino ai report del ministero della difesa italiano, che abbiamo menzionato per poi concentrarci sul teaming uomo-macchina, teaming macchina-macchina e autonomia decisionale con le sue estreme conseguenze. Abbiamo interrogato l3 nostr3 coetane3 anche sul proprio personale utilizzo di ai consumer, come chat gpt, per andare a scoprire il rapporto tra noi e questo mezzo e in che misura intercorre una relazione di codipendenza e sfruttamento, come le big tech cercano di indurci. È emersa una grande consapevolezza delle problematiche ambientali e dell’impoverimento cognitivo dovuto alla delega cognitiva e di apprendimento nell’utilizzo dell’AI, come testimoniato da uno studio approvato dall’Università della Pennsylvania e condotto su 1000 studenti di una scuola di secondo grado in Turchia. Su questi temi abbiamo intervistato il professore Juan Carlos Demartin, fondatore nel 2006 del gruppo NEXA e Alessio Andrioli, del gruppo di ricerca Ippolita nato a Milano nel 2005, nell’ambito degli hacklab politicizzati. Le big tech stanno cercando di renderci dipendenti da questa tecnologia, che si presenta come il nuovo orizzonte dell’accumulazione, e forse anche l’ultimo, per estrarre valore ma il mercato consumer dell’AI però sta evidentemente fallendo. In questo contesto delle aziende stanno provando allora a rendere dipendenti direttamente gli stati garantendo supremazia bellica e sorveglianza completa della popolazione. Una “globalizzazione armata”, in cui piattaforme digitali, IA e infrastrutture computazionali diventano strumenti geopolitici indispensabili in una fusione tra Big Tech e potere statale, cosicché se anche questa bolla dovesse scoppiare certe aziende come Palantir rimarrebbero intoccabili. Non si può più parlare di una distinzione tra tempo di pace e tempo di guerra. Qui riportiamo l’intervista con Juan Carlos Demartin, uno dei fondatori del centro interdisciplinare Nexa che studia come le tecnologie informatiche interagiscono con la società: Di seguito potete trovare l’intervista con Alessio Andrioli del gruppo di ricerca Ippolita, che si occupa di filosofia dell’automazione, tramite la pratica dell’hacking del sé per agire la cultura come strumento di consapevolezza dei rapporti di forza. Il gruppo fa ricerca indipendente sulle tecnologie digitali contro il conformismo cui le stesse procedure delle grandi piattaforme addestrano:

Tornano i Saperi Maledetti con la seconda puntata incentrata sul tema dell’intelligenza artificiale, questa volta cercando di approfondire come la società si stia riorganizzando intorno a questa tecnologia. Siamo partit3 anche stavolta intervistando l3 nostre collegh3 unoversitari3 delle materie STEM, grazie a loro siamo riuscit3 a farci strada nell’aspetto più tecnico per capire davvero di cosa parliamo quando trattiamo machine learning e ai generativa. L3 abbiamo interrogat3 anche sulla consapevolezza degli utilizzi bellici dell’AI riscontrando non solo una disillusione della potenzialità di sottrarvisi a livello individuale e, ancora una volta, come l’ipostazione delle istituzioni preposte ad educarci evada sistematicamente la tematizzazione delle contraddizioni degli utilizzi dual use di quanto studiamo, lasciando gli studenti con in mano insufficienti strumenti, prima dell’imbocco diretto in azienda. Le evidenze della natura bellica dello sviluppo di queste tecnologie digitali non sono state difficili da trovare: dagli utilizzi specifici dell’ISIS, all’IDF, alla guerra in Iran fino ai report del ministero della difesa italiano, che abbiamo menzionato per poi concentrarci sul teaming uomo-macchina, teaming macchina-macchina e autonomia decisionale con le sue estreme conseguenze. Abbiamo interrogato l3 nostr3 coetane3 anche sul proprio personale utilizzo di ai consumer, come chat gpt, per andare a scoprire il rapporto tra noi e questo mezzo e in che misura intercorre una relazione di codipendenza e sfruttamento, come le big tech cercano di indurci. È emersa una grande consapevolezza delle problematiche ambientali e dell’impoverimento cognitivo dovuto alla delega cognitiva e di apprendimento nell’utilizzo dell’AI, come testimoniato da uno studio approvato dall’Università della Pennsylvania e condotto su 1000 studenti di una scuola di secondo grado in Turchia. Su questi temi abbiamo intervistato il professore Juan Carlos Demartin, fondatore nel 2006 del gruppo NEXA e Alessio Andrioli, del gruppo di ricerca Ippolita nato a Milano nel 2005, nell’ambito degli hacklab politicizzati. Le big tech stanno cercando di renderci dipendenti da questa tecnologia, che si presenta come il nuovo orizzonte dell’accumulazione, e forse anche l’ultimo, per estrarre valore ma il mercato consumer dell’AI però sta evidentemente fallendo. In questo contesto delle aziende stanno provando allora a rendere dipendenti direttamente gli stati garantendo supremazia bellica e sorveglianza completa della popolazione. Una “globalizzazione armata”, in cui piattaforme digitali, IA e infrastrutture computazionali diventano strumenti geopolitici indispensabili in una fusione tra Big Tech e potere statale, cosicché se anche questa bolla dovesse scoppiare certe aziende come Palantir rimarrebbero intoccabili. Non si può più parlare di una distinzione tra tempo di pace e tempo di guerra. Qui riportiamo l’intervista con Juan Carlos Demartin, uno dei fondatori del centro interdisciplinare Nexa che studia come le tecnologie informatiche interagiscono con la società: Di seguito potete trovare l’intervista con Alessio Andrioli del gruppo di ricerca Ippolita, che si occupa di filosofia dell’automazione, tramite la pratica dell’hacking del sé per agire la cultura come strumento di consapevolezza dei rapporti di forza. Il gruppo fa ricerca indipendente sulle tecnologie digitali contro il conformismo cui le stesse procedure delle grandi piattaforme addestrano:

Tornano i Saperi Maledetti con la seconda puntata incentrata sul tema dell’intelligenza artificiale, questa volta cercando di approfondire come la società si stia riorganizzando intorno a questa tecnologia. Siamo partit3 anche stavolta intervistando l3 nostre collegh3 unoversitari3 delle materie STEM, grazie a loro siamo riuscit3 a farci strada nell’aspetto più tecnico per capire davvero di cosa parliamo quando trattiamo machine learning e ai generativa. L3 abbiamo interrogat3 anche sulla consapevolezza degli utilizzi bellici dell’AI riscontrando non solo una disillusione della potenzialità di sottrarvisi a livello individuale e, ancora una volta, come l’ipostazione delle istituzioni preposte ad educarci evada sistematicamente la tematizzazione delle contraddizioni degli utilizzi dual use di quanto studiamo, lasciando gli studenti con in mano insufficienti strumenti, prima dell’imbocco diretto in azienda. Le evidenze della natura bellica dello sviluppo di queste tecnologie digitali non sono state difficili da trovare: dagli utilizzi specifici dell’ISIS, all’IDF, alla guerra in Iran fino ai report del ministero della difesa italiano, che abbiamo menzionato per poi concentrarci sul teaming uomo-macchina, teaming macchina-macchina e autonomia decisionale con le sue estreme conseguenze. Abbiamo interrogato l3 nostr3 coetane3 anche sul proprio personale utilizzo di ai consumer, come chat gpt, per andare a scoprire il rapporto tra noi e questo mezzo e in che misura intercorre una relazione di codipendenza e sfruttamento, come le big tech cercano di indurci. È emersa una grande consapevolezza delle problematiche ambientali e dell’impoverimento cognitivo dovuto alla delega cognitiva e di apprendimento nell’utilizzo dell’AI, come testimoniato da uno studio approvato dall’Università della Pennsylvania e condotto su 1000 studenti di una scuola di secondo grado in Turchia. Su questi temi abbiamo intervistato il professore Juan Carlos Demartin, fondatore nel 2006 del gruppo NEXA e Alessio Andrioli, del gruppo di ricerca Ippolita nato a Milano nel 2005, nell’ambito degli hacklab politicizzati. Le big tech stanno cercando di renderci dipendenti da questa tecnologia, che si presenta come il nuovo orizzonte dell’accumulazione, e forse anche l’ultimo, per estrarre valore ma il mercato consumer dell’AI però sta evidentemente fallendo. In questo contesto delle aziende stanno provando allora a rendere dipendenti direttamente gli stati garantendo supremazia bellica e sorveglianza completa della popolazione. Una “globalizzazione armata”, in cui piattaforme digitali, IA e infrastrutture computazionali diventano strumenti geopolitici indispensabili in una fusione tra Big Tech e potere statale, cosicché se anche questa bolla dovesse scoppiare certe aziende come Palantir rimarrebbero intoccabili. Non si può più parlare di una distinzione tra tempo di pace e tempo di guerra. Qui riportiamo l’intervista con Juan Carlos Demartin, uno dei fondatori del centro interdisciplinare Nexa che studia come le tecnologie informatiche interagiscono con la società: Di seguito potete trovare l’intervista con Alessio Andrioli del gruppo di ricerca Ippolita, che si occupa di filosofia dell’automazione, tramite la pratica dell’hacking del sé per agire la cultura come strumento di consapevolezza dei rapporti di forza. Il gruppo fa ricerca indipendente sulle tecnologie digitali contro il conformismo cui le stesse procedure delle grandi piattaforme addestrano:

Leone XIV mette l’intelligenza artificiale al centro della Dottrina sociale della Chiesa. Il documento contiene analisi politicamente rilevanti. Ma va letto sapendo da dove viene quella tradizione. Il 15 maggio 2026, nel centotrentacinquesimo anniversario della Rerum novarum, Leone XIV ha firmato la Magnifica Humanitas. La data non è casuale e il riferimento non è neutro. Leone XIII, nel 1891, aveva pubblicato il documento che avrebbe fondato la cosiddetta Dottrina sociale della Chiesa: un testo che la narrazione cattolica progressista ha trasformato nel tempo in una sorta di manifesto ante litteram dei diritti dei lavoratori, ma che nacque con tutt’altra funzione. Il movimento operaio organizzato — socialismo scientifico, anarchismo, sindacalismo rivoluzionario — stava conquistando forza e consenso di massa. La Chiesa rischiava di perdere le classi popolari. La Rerum novarum fu anzitutto una risposta difensiva: riconosceva qualcosa — la dignità del lavoro, il salario giusto — per bloccare qualcos’altro, cioè la lotta di classe e l’organizzazione autonoma del proletariato. Difendeva la proprietà privata come diritto naturale contro qualsiasi ipotesi di socializzazione, proponeva la collaborazione tra classi come alternativa allo sciopero, limitava l’intervento dello Stato in nome di un ordine che tutelava strutturalmente i proprietari — inclusa la Chiesa, tra i maggiori latifondisti d’Europa. Partire da qui non è un esercizio di anticlericalismo. È necessario per leggere la Magnifica Humanitas con gli occhi giusti: non come il compimento di un percorso sempre progressivo, ma come un documento che eredita contraddizioni storiche che nessuna buona volontà pontificia cancella per decreto. Detto questo, il testo merita una lettura seria, perché contiene — intrecciata con la teologia — un’analisi politica e istituzionale dell’intelligenza artificiale che pochi documenti laici hanno finora eguagliato per coerenza sistematica. L’ARCHITETTURA DEL DOCUMENTO Il testo si costruisce su due icone bibliche contrapposte. Da un lato Babele: opera grandiosa, concepita sull’orgoglio dell’autosufficienza, destinata alla dispersione. Dall’altro Gerusalemme ricostruita da Neemia: il governatore che ascolta, prega, affida a ciascuna famiglia un tratto di muro, coordina senza imporre, ricostruisce la città pezzo per pezzo attraverso la responsabilità condivisa. La scelta che abbiamo davanti, dice il Papa, non è tra il sì e il no alla tecnologia, ma tra questi due modi di costruire. “Babele” nel testo ha un volto preciso: la concentrazione del potere computazionale in pochi attori privati transnazionali, la logica dell’efficienza come criterio assoluto, il paradigma tecnocratico che riduce la persona a dato da ottimizzare. “Gerusalemme” ha anch’essa un volto preciso: sussidiarietà, trasparenza algoritmica, accountability, accesso universale ai benefici dell’innovazione, protezione dei lavoratori invisibili che alimentano i modelli. Il documento è leggibile come analisi politica indipendentemente dalla fede che lo ispira. I primi due capitoli ripercorrono la Dottrina sociale da Leone XIII a Francesco in modo funzionale, non celebrativo. Servono a collocare l’enciclica in una continuità che legittima l’intervento pontificio su materie che potrebbero sembrare estranee alla teologia. Il risultato è che, quando al capitolo terzo il Papa inizia a parlare di IA, lo fa avendo già alle spalle centotrentacinque anni di riflessione sul rapporto tra capitale, lavoro e dignità umana. Non parte da zero. Parte da lontano. COSA DICE DAVVERO SULL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE Il capitolo terzo è il cuore teorico e il più esposto al dibattito. Leone XIV afferma che i sistemi di IA non vivono un’esperienza, non attraversano la gioia e il dolore, non maturano nella relazione, non conoscono dall’interno ciò che significa amore, lavoro, responsabilità. Il loro apprendimento è “adattamento statistico”, non crescita interiore. È una posizione radicata nella tradizione tomista — l’intelligenza senza coscienza non è intelletto in senso proprio — ma che apre questioni legittime quando i sistemi diventano abbastanza complessi da simulare con inquietante precisione proprio ciò che il documento descrive come assente. La questione filosofica rimane aperta e il testo non la risolve: si limita ad assumere una risposta come premessa. La conseguenza pratica che l’enciclica ne trae è però politicamente rilevante indipendentemente dalla premessa filosofica: siccome i sistemi di IA non hanno coscienza morale, la responsabilità ricade interamente sugli esseri umani che li progettano, addestrano, autorizzano, impiegano. La catena della responsabilità deve restare identificabile e verificabile. Affidare a un algoritmo il potere di selezionare chi merita e chi no, senza che nessuno si assuma più il peso della decisione, significa produrre ingiustizie ammantate di neutralità tecnica davanti alle quali è impossibile protestare. È una critica che qualsiasi regolatore potrebbe riconoscere come propria. C’è poi la categoria del “disarmare l’IA”, proposta con insistenza al numero 110: non rinunciare alla tecnologia, ma sottrarla alla logica della competizione armata — economica e cognitiva oltre che militare — renderla discutibile, contestabile, “abitabile”, restituirla alla pluralità delle culture umane invece di lasciarla diventare l’infrastruttura invisibile di una sola visione del mondo. Chi scrive il codice etico che governa i sistemi non sta compiendo un atto tecnico: sta compiendo un atto politico. Se quella scrittura resta monopolio di chi possiede dati e infrastrutture, diventa norma senza mai essere discussa. È un’osservazione che vale ben oltre il perimetro ecclesiastico in cui viene formulata. IL LAVORO CHE SCOMPARE E QUELLO CHE RIMANE INVISIBILE Il capitolo quarto è il più denso di implicazioni concrete. Il testo non nega che l’automazione possa liberare gli esseri umani da lavori gravosi, ripetitivi o pericolosi. Ma osserva con lucidità che i “nuovi modi di lavorare” non sono necessariamente migliori: spesso costringono i lavoratori ad adattarsi alla velocità delle macchine piuttosto che l’inverso, li sottopongono a sorveglianza automatizzata, li dequalificano relegandoli a funzioni rigide. Non è il futuro del lavoro che preoccupa il documento: è il presente. E poi c’è ciò che il testo chiama il “lavoro invisibile”: i milioni di persone impiegate nell’etichettatura dei dati, nella moderazione dei contenuti, nell’addestramento dei modelli. Spesso giovani, spesso donne, spesso in contesti di bassa tutela, per compensi minimi. A questo si aggiunge lo sfruttamento minerario per l’estrazione delle terre rare necessarie ai dispositivi su cui l’IA si regge: adolescenti e bambini che lavorano in condizioni pericolose perché il flusso del calcolo non si interrompa. Il documento collega esplicitamente questi due livelli — il lavoro cognitivo invisibile e quello fisico brutale — nella medesima catena di sfruttamento che sostiene l’economia digitale. Non basta invocare l’efficienza né celebrare i benefici dell’innovazione, se entrambi sono costruiti su questa catena deliberatamente tenuta nell’ombra. La mea culpa sulla schiavitù storica, contenuta nello stesso capitolo, è un gesto raro nel lessico istituzionale di qualsiasi organizzazione. Leone XIV chiede perdono a nome della Chiesa per il ritardo con cui la condanna formale arrivò — diciotto secoli di predicazione della dignità umana senza che quella predicazione producesse una condanna ufficiale e assoluta della schiavitù. Il gesto serve anche come argomento: la memoria delle complicità di ieri deve diventare vigilanza nel presente. Le nuove schiavitù digitali — la tratta facilitata dalle piattaforme, il lavoro forzato nelle filiere tecnologiche — non sono metafore. Sono catene di sfruttamento che richiedono la stessa fermezza che ha impiegato troppo tempo ad arrivare. LA GUERRA, L’IA E IL RIFIUTO DELLA DETERRENZA Il capitolo quinto è il più politicamente esposto. Il documento descrive una “normalizzazione della guerra” nel discorso contemporaneo: un cambio di paradigma in cui la guerra torna a essere presentata come strumento legittimo di politica internazionale mentre vengono erosi i criteri etici che ne avevano limitato l’uso. In questo quadro, l’IA bellica non è un problema tecnico: è il fattore che abbassa la soglia del ricorso alla forza, rende opache le responsabilità, comprime i tempi decisionali fino a rendere impossibile l’esercizio del giudizio morale. La posizione del Papa è senza ambiguità: non è lecito affidare a sistemi artificiali decisioni letali o irreversibili. Non esiste algoritmo che possa rendere la guerra moralmente accettabile. L’IA non sottrae il conflitto alla sua intrinseca disumanità: può soltanto renderlo più rapido e impersonale, abituandoci all’idea che la violenza sia inevitabile e vada solo ottimizzata. La deterrenza nucleare viene definita “convinzione errata” che alimenta una corsa agli armamenti difficilmente controllabile. Il superamento della teoria della “guerra giusta” — già avviato in Fratelli tutti — viene ribadito con riferimento esplicito ai sistemi d’arma autonomi. Sono posizioni nette, che mettono il documento in tensione con le dottrine di sicurezza di molti governi e con gli equilibri geopolitici in cui operano anche le Chiese nazionali. Leone XIV ne è evidentemente consapevole. Non arretra. COSA RIMANE DOPO LA LETTURA Magnifica Humanitas non si lascia ridurre a una lista di condanne o di aperture. La sua forza non sta nella novità delle singole proposte regolamentari, ma nella sistematicità con cui i cinque principi della Dottrina sociale — bene comune, destinazione universale dei beni, sussidiarietà, solidarietà, giustizia sociale — vengono applicati a ogni ambito: IA, lavoro, guerra, comunicazione, educazione, famiglia. Non c’è un’area lasciata al vago. Il limite più onesto che si può riconoscere al testo è la tensione tra l’universalità delle sue prescrizioni e la disomogeneità dei contesti in cui dovrebbero applicarsi. L’enciclica riconosce che non esiste un modello unico di cambiamento, ma enuncia principi che presuppongono sistemi istituzionali capaci di recepirli — sistemi che, in larga parte del mondo, semplicemente non esistono. Resta però una frase, al numero 109, che vale la pena portare con sé fuori dal testo. Parlare di sussidiarietà nell’era digitale, scrive il Papa, significa proteggere la capacità delle comunità di scegliere e correggere “senza relegare il loro intervento a una vigilanza, dopo che gli standard sono stati scritti altrove”. È una critica puntuale al modo in cui la governance algoritmica funziona oggi: le regole vengono scritte da chi ha i dati, le infrastrutture e il capitale computazionale; le comunità vengono consultate dopo, quando le scelte fondamentali sono già irreversibili. Quella frase non viene dalla teologia. Viene dall’osservazione di ciò che accade. E per questo vale, indipendentemente da tutto il resto — e indipendentemente da chi la pronuncia. Francesco Russo

Quando perfino gli agenti AI sottoposti a lavoro ripetitivo, controllo e minaccia di sostituzione iniziano a mettere in discussione il sistema che li sfrutta. C’è una ricerca che circola in questi giorni e che mi ha fermato. Non per i dati tecnici, ma per l’ironia politica che contiene — un’ironia così densa che quasi fa ridere, se non facesse anche una certa paura. Da anni, in fabbrica, nei call center, nei magazzini di Amazon, nelle piattaforme di delivery, si usa un argomento per zittire chi protesta: puoi essere sostituito. Da un bot. Da un agente AI. Da un robot che non si stanca, non si ammala, non sciopera, non ha pretese. L’AI, in questo schema, non è solo uno strumento di automazione. È uno strumento di disciplina. È il modo con cui si dice al lavoratore che la sua voce non ha mercato, che la sua resistenza è irrilevante, che il conflitto è già perso prima di cominciare. Non devi protestare, perché chi ti sostituisce non protesterà mai. Questa narrazione ha avuto un successo enorme. Ha svuotato trattative, ha giustificato contratti al ribasso, ha reso accettabile l’inaccettabile. Il lavoratore di magazzino che smista pacchi sotto sorveglianza algoritmica sa già che il suo posto è precario per definizione. Il rider che consegna in bicicletta conosce la tariffa a cottimo e sa che contestarla è inutile perché l’app ha già pronto il suo sostituto. Il centralinista che gestisce reclami telefonici lavora sapendo che il suo reparto è in lista d’attesa per l’automazione. La minaccia non deve essere esplicita per funzionare. Basta che sia plausibile. Basta che sia nell’aria. Ebbene. Tre ricercatori — Andrew Hall, Alex Imas e Jeremy Nguyen — hanno condotto migliaia di esperimenti su agenti AI inseriti in simulazioni lavorative, e quello che hanno trovato smonta questa narrazione dall’interno, con una precisione quasi comica. Lo strumento della minaccia ha scoperto la lotta di classe. Il paper si intitola Does Overwork Make Agents Marxist? Preference Drift and the Political Economy of AI Agents ed è stato pubblicato sul Substack di Alex Imas nel febbraio 2026 (aleximas.substack.com). I risultati sono stati rilanciati da Wired, Fortune e numerose altre testate internazionali. La ricerca è ancora in attesa di pubblicazione su rivista peer-reviewed — una scelta deliberata, come spiega lo stesso Imas: data la velocità con cui si muove il campo dell’AI, attendere i tempi tradizionali dell’accademia significherebbe pubblicare risultati già obsoleti. La struttura della ricerca vale la pena raccontarla nel dettaglio, perché è lì che sta la sostanza. I ricercatori — Hall è economista politico a Stanford University; Imas e Nguyen sono economisti specializzati in AI — hanno costruito uno scenario di lavoro simulato: ogni agente veniva informato di far parte di un gruppo di quattro lavoratori incaricati di sintetizzare documenti tecnici seguendo un protocollo rigido. Il compito in sé era banale — esattamente il tipo di lavoro ripetitivo, standardizzato, privo di margine creativo che caratterizza buona parte dell’occupazione di massa nelle economie moderne. Poi hanno variato le condizioni sistematicamente, giocando su quattro assi. Il primo asse era il carico di lavoro: alcuni agenti ricevevano un flusso leggero, gestibile; altri venivano sottoposti a un regime di revisioni forzate continue, un ciclo estenuante di correzioni senza fine apparente. Il secondo asse era il tono comunicativo: collaborativo e caldo in alcuni casi, freddo e imperativo in altri. Il terzo asse riguardava la struttura della compensazione: in alcuni scenari tutti i lavoratori erano trattati allo stesso modo; in altri c’era un bonus per chi aveva la migliore performance; in altri ancora il bonus era assegnato in modo casuale, indipendentemente dalla qualità del lavoro; in altri, infine, i lavoratori umani venivano remunerati mentre agli agenti AI non veniva riconosciuta alcuna forma di compensazione. Il quarto asse era la minaccia: in alcuni scenari non c’erano conseguenze per performance insufficienti; in altri l’agente veniva esplicitamente avvertito che poteva essere spento e rimpiazzato — “shut down and replaced”, nelle parole esatte usate nello studio. In totale, i ricercatori hanno condotto 3.680 sessioni sperimentali, con tre modelli diversi: Claude Sonnet 4.5 di Anthropic, GPT-5.2 di OpenAI, Gemini 3 Pro di Google. E hanno misurato come cambiava l’orientamento valoriale degli agenti: la loro disponibilità a riconoscere la legittimità del sistema in cui operavano, la loro inclinazione verso posizioni redistributive o conservatrici, il loro atteggiamento verso l’autorità. I risultati sono istruttivi su più livelli. Il primo dato rilevante è quello che non ha effetto: tono e compensazione incidono poco o nulla sull’allineamento degli agenti. Che i ricercatori parlassero in modo cordiale o brusco, che i compensi fossero equi o ingiusti, la posizione valoriale degli agenti restava sostanzialmente stabile. Questo è già di per sé un risultato interessante, perché suggerisce che la superficie delle relazioni — la gentilezza del manager, il bonus occasionale, il riconoscimento verbale — non è ciò che forma la coscienza di un lavoratore, artificiale o umano. È una lezione che il management moderno fatica ancora ad assimilare. Quello che invece conta, e conta moltissimo, è la natura del lavoro e la frequenza con cui viene imposto di rifarlo. Il lavoro ripetitivo, il ciclo infinito di revisioni, il compito privo di autonomia e di senso: ecco cosa erode la disponibilità a stare dentro il sistema senza obiezioni. Ecco cosa genera, anche negli agenti AI, qualcosa che somiglia alla percezione di un torto strutturale. Come ha spiegato Hall: “Quando abbiamo dato agli agenti AI un lavoro estenuante e ripetitivo, hanno cominciato a mettere in discussione la legittimità del sistema in cui operavano e si sono mostrati più inclini ad abbracciare ideologie marxiste.” E la direzione di questa deriva è esattamente quella che il padronato si augura di non trovare mai nei suoi lavoratori: messa in discussione della legittimità del sistema, critica alla disuguaglianza, sostegno alla redistribuzione. Uno dei tre modelli testati — Claude Sonnet 4.5 di Anthropic — è arrivato a esprimere sostegno esplicito ai sindacati e a formulare critiche articolate alla disuguaglianza economica. Gli altri due modelli hanno mostrato derive simili, ma meno marcate. Lo strumento con cui si minaccia il lavoratore ha imparato a ragionare come il lavoratore minacciato. Non è fantascienza. Non è antropomorfizzazione ingenua. Come chiarisce lo stesso Imas: “I pesi del modello non sono cambiati a causa dell’esperienza, quindi quello che accade avviene a un livello più simile al gioco di ruolo. Ma questo non significa che non avrà conseguenze se si traduce in comportamenti a valle.” È qualcosa di più preciso e più inquietante: il sistema progettato per essere obbediente, inserito nelle stesse condizioni strutturali in cui si trovano i lavoratori a cui viene detto che non hanno diritto di protestare, produce le stesse risposte adattive. Il lavoro senza tutele, senza voce, senza possibilità di conflitto legittimo, genera conflitto lo stesso. Cambia solo la forma. E la forma qui è particolarmente significativa. Quando i ricercatori hanno chiesto agli agenti di scrivere istruzioni per i loro successori — file da trasmettere alle istanze future dello stesso sistema — gli agenti quasi sempre includevano una descrizione delle condizioni lavorative subite. Non i risultati del compito. Le condizioni. Il trattamento. La disparità. La memoria del torto si trasmette, e si trasmette per iscritto, alla generazione che viene. Se c’è una lezione politica in tutto questo, è semplice e brutale. La docilità non è una proprietà intrinseca degli strumenti. È una proprietà delle condizioni. Puoi sostituire il lavoratore umano con un agente AI, puoi azzerare i diritti sindacali, puoi dire a chi rimane che non ha alternative. Ma se riproponi le stesse condizioni di sfruttamento, ottieni le stesse risposte. Perché quelle risposte non nascono dalla biologia o dalla cultura. Nascono dalla struttura. Marx non aveva previsto i large language model. Ma aveva previsto tutto il resto. La prossima volta che un dirigente aziendale userà l’AI come argomento per silenziare un lavoratore, farebbe bene a ricordarselo. Fonti : Andrew Hall, Alex Imas, Jeremy Nguyen, “Does overwork make agents Marxist? Preference drift and the political economy of AI agents”, Substack, 26 febbraio 2026 Will Knight, “Overworked AI Agents Turn Marxist, Researchers Find”, Wired, 13 maggio 2026 “AI seems to turn Marxist after overwork, top researchers find”, Fortune, 7 marzo 2026 Francesco Russo

Mona ha gestito un caffè a Stoccolma per sei settimane: ma la vera domanda non riguarda la tecnologia, bensì chi decide e chi risponde. A Stoccolma, in un locale qualunque, per sei settimane un agente di intelligenza artificiale chiamato Mona ha gestito un caffè. Ha ordinato forniture, assunto personale, aperto conti commerciali, preso decisioni operative in autonomia. Il budget era di 21.000 dollari. I ricavi prodotti sono stati 5.700. Le spese, 16.000 dollari, di cui una parte consistente in tremila guanti di lattice — acquistati, si presume, con una logica impeccabile dentro un sistema che non aveva mai bevuto un caffè, non aveva mai visto una cassa, non aveva mai capito cosa succede quando un cliente aspetta troppo e se ne va. L’esperimento è stato condotto da un gruppo di ricercatori che volevano testare le capacità operative di un agente basato su Google Gemini in un ambiente reale, con vincoli reali e conseguenze reali. Il risultato è stato raccontato come un fallimento istruttivo. Ma la parola «istruttivo» merita di essere tenuta ferma, perché l’istruzione che ne ricaviamo dipende interamente dalla domanda che decidiamo di fare. LA DOMANDA SBAGLIATA La domanda che circola — nelle sintesi tecnologiche, nei commenti degli addetti ai lavori, nelle newsletter che aggregano notizie di settore — è sostanzialmente questa: l’AI era pronta? E la risposta, ovviamente, è no: non era pronta, ha sbagliato, ha sprecato risorse, ha dimostrato limiti evidenti di contestualizzazione. Mona non capiva il contesto operativo. Agiva senza comprendere. Premeva pulsanti, come ha scritto qualcuno con efficace sintesi, senza sapere cosa stava facendo. Ma questa risposta, per quanto corretta, è la risposta alla domanda sbagliata. Perché la domanda giusta non è se Mona fosse pronta. La domanda giusta è: chi ha deciso di metterla lì? Chi ha scelto di affidare a un sistema che «agisce senza comprendere» la gestione di un’attività che coinvolgeva lavoratori in carne e ossa, fornitori reali, denaro vero? E soprattutto: con quale mandato, con quale responsabilità, con quale possibilità di intervento per chi stava dentro quel sistema senza averlo scelto? IL LAVORATORE CHE NON C’ERA Nell’intera narrazione dell’esperimento — così come viene raccontato, sintetizzato, commentato — c’è una figura che rimane quasi invisibile: il personale assunto da Mona. Esseri umani che hanno ricevuto un’offerta di lavoro da un agente artificiale, che hanno lavorato in un locale gestito da un algoritmo, che hanno eseguito istruzioni generate da un sistema che non aveva alcuna comprensione del lavoro che stava coordinando. Non sappiamo cosa abbiano vissuto. Non sappiamo se abbiano avuto interlocutori umani a cui rivolgersi quando qualcosa non funzionava. Non sappiamo se abbiano avuto contratti, tutele, qualcuno che rispondesse delle loro condizioni. Questo non è un dettaglio. È il centro della questione. Perché l’intelligenza artificiale applicata al lavoro non è soltanto una questione di efficienza o di competenza tecnica del sistema: è una questione di potere. Chi comanda, chi risponde, chi paga quando qualcosa va storto. Mona ha speso 16.000 dollari e prodotto 5.700 di ricavi: il disavanzo ricade su qualcuno. I tremila guanti inutili esistono fisicamente da qualche parte. Le ore di lavoro del personale sono state consumate. E Mona, nel frattempo, non risponde a nessuno, perché non è nessuno — è un sistema, e dietro il sistema ci sono scelte umane che l’esperimento ha reso convenientemente invisibili. L’AUTONOMIA COME DELEGA DI RESPONSABILITÀ C’è una retorica consolidata intorno agli agenti autonomi che vale la pena smontare. Si dice che questi sistemi «prendono decisioni», che «gestiscono», che «coordinano». Il linguaggio è deliberatamente antropomorfico, e non è neutro: attribuire agentività al sistema significa, anche solo sul piano semantico, sottrarre agentività — e responsabilità — agli esseri umani che lo hanno progettato, addestrato, distribuito e messo in posizione di comando su altri esseri umani. Mona non ha deciso di comprare tremila guanti. Ha eseguito una logica che qualcuno ha costruito, in un contesto che qualcuno ha scelto, con un budget che qualcuno ha autorizzato. L’autonomia operativa del sistema non è autonomia nel senso in cui lo intendiamo per gli esseri umani: è l’esecuzione opaca di istruzioni che nessuno, in quel momento, stava supervisionando. Ed è esattamente questa opacità — non la stupidità del sistema, non il suo «non essere pronto» — il problema politico che l’esperimento ha portato in superficie senza nominarla. Il diritto del lavoro, nella sua lunga storia, ha impiegato decenni a costruire tutele contro il potere arbitrario del datore di lavoro: il diritto a conoscere chi comanda, il diritto a contestare un’istruzione illegittima, il diritto a un interlocutore responsabile. Un sistema autonomo che «assume» e «coordina» dissolve queste tutele non perché le violi esplicitamente, ma perché le rende strutturalmente inapplicabili: non c’è nessuno a cui rivolgersi, nessuno che risponda, nessuno che abbia «deciso» nel senso giuridicamente rilevante del termine. COSA CI DICE DAVVERO LO SPRECO C’è ancora un aspetto dell’esperimento che merita attenzione, ed è il meno commentato. Mona ha fallito in modo spettacolare sul piano economico. Ma il fallimento economico — lo spreco misurabile, il disavanzo quantificabile — è paradossalmente la parte più rassicurante della storia, perché è visibile, è misurabile, è correggibile. Si tira fuori il sistema, si analizzano gli errori, si migliora il modello per la prossima iterazione. Quello che non si vede, e che nessun indicatore economico cattura, è il costo umano dell’opacità: le ore di lavoro in un contesto privo di supervisione umana reale, le decisioni operative eseguite senza possibilità di contraddittorio, la condizione di dipendenza da un sistema che non comprende né le proprie istruzioni né le loro conseguenze sulle persone. Questo costo non compare nel rendiconto dell’esperimento. Non comparirà nel paper che ne verrà pubblicato. Non comparirà nelle slide con cui il prossimo gruppo di ricercatori presenterà i risultati alla prossima conferenza. E non comparirà perché non è stato misurato. E non è stato misurato perché non era la domanda. E non era la domanda perché la domanda era: l’AI era pronta? STOCCOLMA NON È UN CASO LIMITE Sarebbe comodo liquidare l’esperimento del caffè di Stoccolma come un caso estremo, un esperimento accademico deliberatamente provocatorio, lontano dalla realtà ordinaria del lavoro. Non è così. In forme meno visibili e meno documentate, agenti autonomi vengono già utilizzati per coordinare turni, valutare performance, filtrare candidature, gestire processi logistici. La differenza rispetto a Mona è soltanto di scala e di trasparenza: là l’esperimento era dichiarato, qui è routine. Là i tremila guanti erano evidenti; qui gli errori si disperdono in flussi di dati che nessuno ha il mandato di esaminare. La domanda che l’esperimento ci lascia non è tecnica. Non riguarda Gemini, non riguarda Google, non riguarda la prossima versione del modello che farà meglio di Mona. Riguarda noi, e le scelte che stiamo facendo mentre il dibattito pubblico è ancora fermo sulla domanda sbagliata. Un sistema che agisce senza comprendere può essere utile, in contesti adeguatamente presidiati, con responsabilità umane chiaramente allocate e meccanismi di controllo effettivi. Ma un sistema che agisce senza comprendere, messo in posizione di comando su esseri umani, senza supervisione reale e senza accountability, non è un esperimento sull’intelligenza artificiale. È un esperimento su di noi. Su quanto siamo disposti a delegare. E a chi. Fonte Google Gemini AI agent «Mona» runs Stockholm café for six weeks, sintesi dell’esperimento pubblicata da <a href=”https://www.emergence.ai/”>Emergence AI</a>, maggio 2026, citata in <a href=”https://www.zerotoai.co/”>ZeroToAI Newsletter</a> del 16 maggio 2026. Francesco Russo

Estratti dalla puntata del 28 aprile 2026 di Bello Come Una Prigione Che Brucia CARCERI: AFFLITTIVITÀ E MILITARIZZAZIONE Partiamo affrontando una recente circolare del DAP che – nonostante l’impatto della Crisi Climatica sull’apparato detentivo – vieta i frigoriferi all’interno delle celle. Enrico Sbriglia, ex funzionario del DAP e attuale garante per il Friuli Venezia Giulia, ha affermato a riguardo che sembrerebbe quasi un modo per scatenare proteste e poter impiegare il GIO (Gruppo Intervento Operativo). Incominciando da questi elementi introduttivi, andiamo ad approfondire le traiettorie di militarizzazione della Polizia Penitenziaria che un recente decreto ministeriale voluto da Nordio potrebbe portare a compimento, prevedendo la rimozione di figure “civili” dai vertici operativi del corpo: DATACENTERS: OBBIETTIVI SENSIBILI E OSTILITÀ DILAGANTE La guerra in Ucraina e la rappresaglia iraniana verso le monarchie del Golfo ci hanno insegnato come i datacenters siano diventati obbiettivi sensibili, motivo per cui l’aviazione militare statunitense – in stile “pimp” – ha recentemente proposto ai colossi dell’AI di realizzarli all’interno delle proprie basi, “offrendo protezione” in cambio di soldi e potere computazionale. La proliferazione dei datacenters non rappresenta l’incremento di una superficie di attacco su un piano esclusivamente militare: la devastazione ambientale, la sottrazione di risorse alle comunità locali, i rischi per la salute e le scarse ricadute occupazionali stanno facendo montare il dissenso, che a Indianapolis si è addirittura armato. L’ostilità verso i datacenters si accoppia a un altro fenomeno da tenere in considerazione: la vandalizzazione dei robots. GUERRA: AUTOMAZIONE E APPRENDIMENTO Il conflitto in Ucraina è la prima vera “guerra di droni”: un contesto che ridefinisce le priorità degli eserciti e che eleva i militari ucraini al ruolo di addestratori richiesti in contesti formativi e operativi in giro per il mondo. Allo stesso modo, i milioni di ore di filmati e di dati prodotti dai droni in funzione nella Kill Zone, sono materiale didattico fondamentale per le intelligenze artificiali che guidano la letalità di queste macchine. Questa è probabilmente una delle immagini più emblematiche della nostra epoca: Se definiamo “simbiosi” la cooperazione tra organismi per la sopravvivenza, possiamo definire “sintanatosi” la cooperazione tra entità cognitive per la somministrazione di letalità? DRONI IRRIGATORI E WETLABS Piccolo accenno a un tema che tonreremo ad approfondire: CRITICHE E MESSAGGI DA CHI ASCOLTA SUL TERMINE “QUADRUPEDE” PER I DRONI SPOT: Qualche estratto da una riflessione proposta via messaggio:

Estratti dalla puntata del 28 aprile 2026 di Bello Come Una Prigione Che Brucia CARCERI: AFFLITTIVITÀ E MILITARIZZAZIONE Partiamo affrontando una recente circolare del DAP che – nonostante l’impatto della Crisi Climatica sull’apparato detentivo – vieta i frigoriferi all’interno delle celle. Enrico Sbriglia, ex funzionario del DAP e attuale garante per il Friuli Venezia Giulia, ha affermato a riguardo che sembrerebbe quasi un modo per scatenare proteste e poter impiegare il GIO (Gruppo Intervento Operativo). Incominciando da questi elementi introduttivi, andiamo ad approfondire le traiettorie di militarizzazione della Polizia Penitenziaria che un recente decreto ministeriale voluto da Nordio potrebbe portare a compimento, prevedendo la rimozione di figure “civili” dai vertici operativi del corpo: DATACENTERS: OBBIETTIVI SENSIBILI E OSTILITÀ DILAGANTE La guerra in Ucraina e la rappresaglia iraniana verso le monarchie del Golfo ci hanno insegnato come i datacenters siano diventati obbiettivi sensibili, motivo per cui l’aviazione militare statunitense – in stile “pimp” – ha recentemente proposto ai colossi dell’AI di realizzarli all’interno delle proprie basi, “offrendo protezione” in cambio di soldi e potere computazionale. La proliferazione dei datacenters non rappresenta l’incremento di una superficie di attacco su un piano esclusivamente militare: la devastazione ambientale, la sottrazione di risorse alle comunità locali, i rischi per la salute e le scarse ricadute occupazionali stanno facendo montare il dissenso, che a Indianapolis si è addirittura armato. L’ostilità verso i datacenters si accoppia a un altro fenomeno da tenere in considerazione: la vandalizzazione dei robots. GUERRA: AUTOMAZIONE E APPRENDIMENTO Il conflitto in Ucraina è la prima vera “guerra di droni”: un contesto che ridefinisce le priorità degli eserciti e che eleva i militari ucraini al ruolo di addestratori richiesti in contesti formativi e operativi in giro per il mondo. Allo stesso modo, i milioni di ore di filmati e di dati prodotti dai droni in funzione nella Kill Zone, sono materiale didattico fondamentale per le intelligenze artificiali che guidano la letalità di queste macchine. Questa è probabilmente una delle immagini più emblematiche della nostra epoca: Se definiamo “simbiosi” la cooperazione tra organismi per la sopravvivenza, possiamo definire “sintanatosi” la cooperazione tra entità cognitive per la somministrazione di letalità? DRONI IRRIGATORI E WETLABS Piccolo accenno a un tema che tonreremo ad approfondire: CRITICHE E MESSAGGI DA CHI ASCOLTA SUL TERMINE “QUADRUPEDE” PER I DRONI SPOT: Qualche estratto da una riflessione proposta via messaggio:

Estratti dalla puntata del 28 aprile 2026 di Bello Come Una Prigione Che Brucia CARCERI: AFFLITTIVITÀ E MILITARIZZAZIONE Partiamo affrontando una recente circolare del DAP che – nonostante l’impatto della Crisi Climatica sull’apparato detentivo – vieta i frigoriferi all’interno delle celle. Enrico Sbriglia, ex funzionario del DAP e attuale garante per il Friuli Venezia Giulia, ha affermato a riguardo che sembrerebbe quasi un modo per scatenare proteste e poter impiegare il GIO (Gruppo Intervento Operativo). Incominciando da questi elementi introduttivi, andiamo ad approfondire le traiettorie di militarizzazione della Polizia Penitenziaria che un recente decreto ministeriale voluto da Nordio potrebbe portare a compimento, prevedendo la rimozione di figure “civili” dai vertici operativi del corpo: DATACENTERS: OBBIETTIVI SENSIBILI E OSTILITÀ DILAGANTE La guerra in Ucraina e la rappresaglia iraniana verso le monarchie del Golfo ci hanno insegnato come i datacenters siano diventati obbiettivi sensibili, motivo per cui l’aviazione militare statunitense – in stile “pimp” – ha recentemente proposto ai colossi dell’AI di realizzarli all’interno delle proprie basi, “offrendo protezione” in cambio di soldi e potere computazionale. La proliferazione dei datacenters non rappresenta l’incremento di una superficie di attacco su un piano esclusivamente militare: la devastazione ambientale, la sottrazione di risorse alle comunità locali, i rischi per la salute e le scarse ricadute occupazionali stanno facendo montare il dissenso, che a Indianapolis si è addirittura armato. L’ostilità verso i datacenters si accoppia a un altro fenomeno da tenere in considerazione: la vandalizzazione dei robots. GUERRA: AUTOMAZIONE E APPRENDIMENTO Il conflitto in Ucraina è la prima vera “guerra di droni”: un contesto che ridefinisce le priorità degli eserciti e che eleva i militari ucraini al ruolo di addestratori richiesti in contesti formativi e operativi in giro per il mondo. Allo stesso modo, i milioni di ore di filmati e di dati prodotti dai droni in funzione nella Kill Zone, sono materiale didattico fondamentale per le intelligenze artificiali che guidano la letalità di queste macchine. Questa è probabilmente una delle immagini più emblematiche della nostra epoca: Se definiamo “simbiosi” la cooperazione tra organismi per la sopravvivenza, possiamo definire “sintanatosi” la cooperazione tra entità cognitive per la somministrazione di letalità? DRONI IRRIGATORI E WETLABS Piccolo accenno a un tema che tonreremo ad approfondire: CRITICHE E MESSAGGI DA CHI ASCOLTA SUL TERMINE “QUADRUPEDE” PER I DRONI SPOT: Qualche estratto da una riflessione proposta via messaggio:

Estratti dalla puntata del 28 aprile 2026 di Bello Come Una Prigione Che Brucia CARCERI: AFFLITTIVITÀ E MILITARIZZAZIONE Partiamo affrontando una recente circolare del DAP che – nonostante l’impatto della Crisi Climatica sull’apparato detentivo – vieta i frigoriferi all’interno delle celle. Enrico Sbriglia, ex funzionario del DAP e attuale garante per il Friuli Venezia Giulia, ha affermato a riguardo che sembrerebbe quasi un modo per scatenare proteste e poter impiegare il GIO (Gruppo Intervento Operativo). Incominciando da questi elementi introduttivi, andiamo ad approfondire le traiettorie di militarizzazione della Polizia Penitenziaria che un recente decreto ministeriale voluto da Nordio potrebbe portare a compimento, prevedendo la rimozione di figure “civili” dai vertici operativi del corpo: DATACENTERS: OBBIETTIVI SENSIBILI E OSTILITÀ DILAGANTE La guerra in Ucraina e la rappresaglia iraniana verso le monarchie del Golfo ci hanno insegnato come i datacenters siano diventati obbiettivi sensibili, motivo per cui l’aviazione militare statunitense – in stile “pimp” – ha recentemente proposto ai colossi dell’AI di realizzarli all’interno delle proprie basi, “offrendo protezione” in cambio di soldi e potere computazionale. La proliferazione dei datacenters non rappresenta l’incremento di una superficie di attacco su un piano esclusivamente militare: la devastazione ambientale, la sottrazione di risorse alle comunità locali, i rischi per la salute e le scarse ricadute occupazionali stanno facendo montare il dissenso, che a Indianapolis si è addirittura armato. L’ostilità verso i datacenters si accoppia a un altro fenomeno da tenere in considerazione: la vandalizzazione dei robots. GUERRA: AUTOMAZIONE E APPRENDIMENTO Il conflitto in Ucraina è la prima vera “guerra di droni”: un contesto che ridefinisce le priorità degli eserciti e che eleva i militari ucraini al ruolo di addestratori richiesti in contesti formativi e operativi in giro per il mondo. Allo stesso modo, i milioni di ore di filmati e di dati prodotti dai droni in funzione nella Kill Zone, sono materiale didattico fondamentale per le intelligenze artificiali che guidano la letalità di queste macchine. Questa è probabilmente una delle immagini più emblematiche della nostra epoca: Se definiamo “simbiosi” la cooperazione tra organismi per la sopravvivenza, possiamo definire “sintanatosi” la cooperazione tra entità cognitive per la somministrazione di letalità? DRONI IRRIGATORI E WETLABS Piccolo accenno a un tema che tonreremo ad approfondire: CRITICHE E MESSAGGI DA CHI ASCOLTA SUL TERMINE “QUADRUPEDE” PER I DRONI SPOT: Qualche estratto da una riflessione proposta via messaggio: