L’intelligenza artificiale è intrinsecamente uno strumento neutro, il cui impatto economico e sociale dipende dal contesto di utilizzo: amplifica la competizione e le disuguaglianze quando è al servizio di logiche di profitto, ma favorisce la collaborazione e l’equità in ambienti di condivisione aperta.
Nelle dinamiche capitaliste, l’IA accelera l’automazione di posti di lavoro (ad esempio nel manufatturiero, nei servizi cognitivi), concentrando la ricchezza in poche mani: dal 2020 al 2026, Big Tech ha visto profitti esponenziali grazie a modelli come GPT, mentre il 40-60% della forza lavoro globale rischia la sostituzione, ampliando il divario Gini (misura della disuguaglianza) oltre i livelli pre-pandemia. Questo genera una sorveglianza capillare con algoritmi predittivi per le risorse umane e la pubblicità, con la polarizzazione sociale e la dipendenza da monopoli, eco del passaggio nel neolitico dall’abbondanza condivisa alla proprietà esclusiva.
In contesti comunitari l’IA diventa leva per la reciprocità: piattaforme come Hugging Face o Stable Diffusion permettono aa alcune comunità globali di co-sviluppare modelli per una agricoltura rigenerativa (predizione rese senza brevetti), una sanità partecipativa (diagnosi AI per aree remote) o un’educazione universale. Esempi concreti includono AI per micro-reti energetiche P2P o ottimizzazione di commons digitali, riducendo costi e barriere, allineandosi a modelli non-competitivi come quelli dei gruppi egualitari di cacciatori raccoglitori o a blockchain decentralizzate.
