L’AI è inevitabile. Parola di chi ce la vende

Da Del Toro a Nolan, artisti, sindacati e ricercatori stanno opponendo resistenze sempre più influenti all’uso dell’intelligenza artificiale, tuttavia un fronte anti-AI non basta a costruire il controcampo culturale che ancora manca all’inevitabilità industriale.

Per convertire in 3D Pan’s Labyrinth, Guillermo del Toro ha impiegato circa mille persone. Non mille prompt, mille persone. Al Comic-Con di San Diego del luglio 2026 il regista ha raccontato che ogni scelta di profondità è stata presa manualmente e che il procedimento, oltre a essere più lento, è costato sensibilmente più di una conversione automatizzata. La parte interessante è che Del Toro non se n’è scusato. Ha rivendicato la spesa come un investimento nella “linea genealogica dell’arte”: se si elimina una generazione di lavoratori, si cancellano anche gli artigiani esperti che quella generazione sarebbe diventata.

La frase vale più del consueto lamento sull’algoritmo senza anima, perché descrive un processo industriale. Un mestiere non è custodito soltanto nei capolavori, ma nella catena di incarichi minori, errori, correzioni e apprendistati che consente a qualcuno di impararlo; se la macchina assorbe il primo gradino, l’azienda risparmia oggi e scopre domani di aver segato la scala. Due giorni prima, il capo della multinazionale del lavoro interinale Adecco, Denis Machuel, aveva usato parole meno cinematografiche per dire quasi la stessa cosa: abolire i ruoli d’ingresso danneggia il vivaio dei talenti futuri. Il mostro di Del Toro, per una volta, indossava il badge delle risorse umane.

Christopher Nolan parte da un’altra inquadratura e non nega che l’intelligenza artificiale possa fornire strumenti utili per immagini ed effetti. Considera invece “priva di senso” l’idea che possa sostituire in blocco persone e creatività e giudica salutare la crescente insofferenza del pubblico verso l’“AI slop”. Nel luglio 2026 ha chiamato l’IA un “cavallo di Troia trasparente”: tutti vedono il cavallo, tutti sanno che cosa contiene, eppure chi lo spinge dentro le mura continua a presentarlo come una consegna obbligatoria. Già nel 2023 aveva individuato il rischio politico più concreto: dirigenti e imprese possono usare l’algoritmo per abdicare alla responsabilità, facendo passare una propria decisione per l’output neutrale di un sistema.

Il fronte anti-AI esiste nella cronaca, nelle cause, negli scioperi e nelle campagne pubbliche, ma non ancora come teoria comune: artisti che rifiutano la generazione artificiale, sindacati che ne contrattano l’uso, autori che chiedono licenze, interpreti che proteggono voce e volto, ricercatori che denunciano la concentrazione del potere, economisti che vorrebbero macchine capaci di aiutare il lavoro e scienziati convinti che i modelli di frontiera possano minacciare l’umanità.Alcuni rifiutano lo strumento, altri desiderano usarlo a condizioni migliori, altri ancora possono diventare soci dell’industria non appena ottengono consenso, compenso o una licenza.

Chiamarle tutte “alternativa” cancellerebbe proprio il conflitto che occorre vedere: esistono molti modi di opporsi all’IA, ma manca ancora una politica capace di sottrarre la trasformazione industriale al fatto compiuto.Un vero controcampo culturale dovrebbe mostrare il soggetto rimasto fuori dall’inquadratura e proporre un’altra direzione. Il fronte anti-AI può fermare una produzione, ottenere una clausola, vietare una replica o far pagare un catalogo; il controcampo all’inevitabilismo industriale dovrebbe spiegare perché la capacità di automatizzare non conferisce a un’impresa il diritto di decidere da sola che cosa automatizzare, con quali materiali, a spese di chi e per distribuire a chi i benefici.

Il grande fronte anti-AI combatte guerre diverse

La critica artistica più famosa all’IA nacque prima di ChatGPT e, tecnicamente, davanti a qualcosa di diverso. Nel 2016 a Hayao Miyazaki fu mostrata un’animazione sperimentale: una creatura artificiale si trascinava usando la testa come una gamba. Il regista, pensando a un amico disabile, disse di non riuscire a guardarla con interesse e la definì “un insulto alla vita stessa”. La sequenza è diventata una profezia universale sull’arte generativa, benché riguardasse una precisa dimostrazione di movimento corporeo. Il mito ha semplificato il fatto, ma ne ha conservato il nucleo: l’immagine non è innocente rispetto all’esperienza da cui proviene.

Tim Burton ha descritto lo stesso disagio in termini di identità. Dopo aver visto personaggi Disney ricreati nello stile dei suoi film, ha detto che il procedimento sembrava sottrarre qualcosa dall’anima o dalla psiche dell’artista. Non è una tesi giuridica, perché negli Stati Uniti lo stile non è protetto dal copyright come una singola opera, ma contiene una conseguenza economica ancora sottovalutata: se un sistema estrae gli elementi riconoscibili di una carriera e li offre come effetto immediato, trasforma una storia professionale in un filtro. L’autore resta celebre abbastanza da rendere il prodotto desiderabile, ma diventa superfluo al momento di produrlo.

Del Toro è più feroce e più preciso: nel 2024 liquidò le immagini generative come “screensaver semi-convincenti”, poi spostò il criterio dal risultato al rischio, sostenendo che il valore dell’arte dipenda dalla quantità di esperienza, memoria e vulnerabilità esposta dall’autore. La macchina può simulare i segni di quella esposizione senza averla vissuta, in una posizione umanista ma non nostalgica: Del Toro usa animatronica, effetti digitali e lavorazioni sofisticate, quindi non difende un cinema sigillato nel 1895. Difende il fatto che lo strumento resti dentro una relazione di responsabilità umana e che il risparmio non recida la trasmissione del mestiere.

Neppure il rifiuto artistico forma un blocco: nel 2023 Nick Cave aveva definito grottesca una canzone generata “nel suo stile”, ma due anni dopo è rimasto colpito dal video di Tupelo realizzato dal regista Andrew Dominik con immagini artificiali e ha ammesso che la sua posizione si era ammorbidita, avendo incontrato un autore che l’aveva usata per costruire una forma capace di sorprenderlo.

Nel film The Brutalist, il regista Brady Corbet ha impiegato Respeecher per correggere alcune vocali e consonanti ungheresi pronunciate da Adrien Brody e Felicity Jones. Dopo le polemiche, ha precisato che gli attori avevano lavorato per mesi con una dialect coach, che nessuna battuta inglese era stata alterata e che il processo, gestito dal reparto audio, mirava a preservare le interpretazioni, ritoccando una performance consensuale senza inventare un interprete.Sono posizioni accomunate dal rifiuto di giudicare l’arte soltanto dal file finale, come se processo, consenso, attribuzione e lavoro fossero impalcature da smontare prima dell’inaugurazione, ma non producono la stessa norma. Fra il divieto dell’immagine generata e il suo uso autoriale, dichiarato e consensuale resta una distanza che la parola “anti” può nascondere, non risolvere.

Chi può fermare la macchina preferisce contrattarla

Le dichiarazioni dei registi conquistano i titoli, ma le regole cambiano quando qualcuno può fermare la produzione. Per questo il centro più influente del fronte non è composto dalle star, bensì dai sindacati che hanno trasformato concetti nebulosi come creatività, dignità, e presenza, in parole da contratto: consenso, compenso, credito, preavviso, uso specifico, diritto di sciopero.

Lo sciopero degli sceneggiatori del 2023 non “sconfisse l’IA”, ma ottenne qualcosa di più sobrio e più importante. Secondo le regole della Writers Guild of America, l’IA non può essere considerata uno scrittore, il materiale prodotto da un sistema non diventa materiale letterario ai fini contrattuali, un’azienda non può obbligare uno sceneggiatore a usarla e lo scrittore conserva il diritto di contestare l’impiego delle proprie opere per l’addestramento. In questo modo il produttore non può abbassare compensi e crediti sostenendo che il testo di partenza sia stato scritto da una macchina e che l’essere umano abbia soltanto “risistemato” il materiale.

Nel 2026 il sindacato ha fatto un passo ulteriore con il nuovo accordo quadriennale, ratificato dal 90,38 per cento dei votanti, che conserva le tutele del 2023. Se un’impresa concede sceneggiature o progetti di iscritti per addestrare commercialmente sistemi generativi, deve inoltre informare per iscritto la WGA. La sintesi ufficiale dell’accordo prevede che il sindacato possa chiedere un confronto, compreso il tema della remunerazione: non è ancora una licenza collettiva obbligatoria, ma l’inizio di un diritto a sapere che cosa viene venduto e a discutere chi debba incassare.

La Directors Guild of America ha fissato un principio altrettanto netto: l’IA non è una persona e non può sostituire i doveri attribuiti ai membri, mentre i registi devono essere consultati sugli impieghi creativi dei sistemi nei film che dirigono. IATSE, che rappresenta molti lavoratori tecnici, ha ottenuto nel 2024 meccanismi di confronto sulle politiche aziendali, formazione e protezioni contro l’uso improprio. Questi accordi non congelano la tecnologia, ma impediscono che l’aggiornamento del software riscriva unilateralmente la descrizione di un mestiere.

L’accordo dell’American Federation of Musicians è forse il più istruttivo per chi riduce ogni cautela a luddismo. Il testo distingue esplicitamente l’IA generativa da MIDI, sintetizzatori, workstation audio, correzione dell’intonazione e altri strumenti digitali tradizionali. Se una registrazione musicale viene usata come prompt per generare musica destinata a una produzione, scattano obblighi economici verso i musicisti: il sindacato non ha chiesto di tornare al clavicembalo, ma ha separato l’attrezzo che modifica una prestazione dal sistema che la ingoia per produrne una sostitutiva.

SAG-AFTRA ha combattuto sul terreno più esposto, quello della persona replicabile, e le protezioni accumulate fra cinema, televisione, pubblicità e videogiochi impongono in varie forme consenso informato, descrizione dell’uso e compenso per le repliche digitali. Il contratto videoludico ratificato nel 2025 ha chiuso quasi un anno di sciopero e consente agli interpreti di sospendere durante uno sciopero il consenso alla generazione di nuovo materiale. È un dettaglio strategico enorme: senza quella clausola, l’impresa potrebbe usare il clone proprio quando il corpo che lo ha reso possibile incrocia le braccia.

Questi accordi mostrano anche i limiti della parola “anti”, perché i sindacati negoziano contratti con società di replica vocale; SAG-AFTRA, per esempio, ha concluso un’intesa con Replica Studios per permettere ai doppiatori di concedere licenze controllate. Non sta difendendo il diritto dell’attore a non avere mai un gemello digitale, ma quello di decidere se, quando, per quale opera, a quale prezzo e con quale possibilità di ritirare il consenso. È una resistenza efficace, ma compatibile con l’esistenza del mercato: una volta protetta la facoltà di scelta, la replica può essere venduta.

Likeness: il corpo, dopo il contratto

Per una comparsa, il conflitto può cominciare con una scansione. Le regole SAG-AFTRA prevedono che un attore di sfondo sia avvisato in anticipo, possa conoscere l’impiego previsto e venga pagato quando la replica è utilizzata fuori dalla prestazione originaria. La guida sindacale chiarisce che il produttore deve comunque assumere esseri umani entro i minimi di copertura: la folla digitale non può diventare il trucco con cui si svuota il set mentre si afferma di aver rispettato il contratto.

La differenza fra possedere una registrazione e possedere la persona è emersa fuori dagli studi nel caso di Scarlett Johansson. Nel 2024 l’attrice raccontò di avere rifiutato la proposta di prestare la voce a ChatGPT. Quando OpenAI presentò “Sky”, molti ascoltatori la trovarono simile a quella di Johansson nel film Her; l’amministratore delegato Sam Altman aveva persino accompagnato il lancio con una parola: “her”. OpenAI sostenne di aver ingaggiato un’altra doppiatrice prima di contattare l’attrice, negò l’imitazione e sospese comunque la voce. Non serve stabilire qui se Sky fosse una copia, perché la sequenza contiene già il problema: che valore ha un rifiuto, se il mercato può acquistare una somiglianza sufficiente?

La replica diventa ancora più ambigua quando il soggetto non può protestare. Nel documentario del 2021 Roadrunner: A Film About Anthony Bourdain, il regista Morgan Neville fece sintetizzare alcune frasi scritte ma mai pronunciate da Anthony Bourdain, senza che l’uso venisse segnalato allo spettatore. La voce non inventava parole, ma l’atto di averle dette; la controversia non riguardava quindi soltanto l’autorizzazione dell’eredità, sulla quale emersero versioni discordanti, bensì il patto documentario. Una lettera letta da un attore dichiara la propria mediazione, mentre il timbro del morto la nasconde.

In Alien: Romulus, invece, il regista Fede Álvarez ha ricreato volto e voce del defunto Ian Holm per il personaggio sintetico Rook. La vedova aveva approvato l’operazione e, secondo il regista, riteneva che Holm avrebbe voluto tornare in quell’universo. Il consenso dell’eredità rende il caso diverso da un’appropriazione clandestina, ma non lo rende semplice: chi interpreta il desiderio artistico di una persona morta, e per quanto tempo il suo volto deve restare disponibile all’industria che lo ha archiviato?

Il diritto americano offre oggi una protezione diseguale fra Stati. Per questo il NO FAKES Act, sostenuto da una coalizione bipartisan, punta a creare un diritto federale su voce e sembianze contro le repliche non autorizzate. Nel giugno 2026 il testo ha superato all’unanimità la commissione Giustizia del Senato, ma non è ancora legge. Organizzazioni come Public Knowledge temono definizioni troppo ampie e rischi per satira, espressione politica e libertà di parola. È una tensione reale: una tutela abbastanza forte da bloccare i cloni commerciali può diventare abbastanza larga da colpire parodie e opere trasformative.

Anche l’Academy ha scelto una linea di confine, non un bando generale. Le regole dei novantanovesimi Oscar ribadiscono che l’uso di strumenti generativi non favorisce né penalizza automaticamente un film e che conta il grado di autorialità umana. Per le categorie di recitazione, però, le performance devono essere di persone reali e consenzienti; per la sceneggiatura, il testo deve essere opera di esseri umani. L’algoritmo può entrare nel reparto, ma non accomodarsi sulla sedia vuota e chiedere una statuetta.

Il consenso, da solo, non risolve tutto, perché un giovane attore può “scegliere” di concedere una replica perpetua davanti a un contratto prendere-o-lasciare, mentre un’eredità può autorizzare ciò che l’artista non aveva previsto. Un sindacato può fissare minimi, ma soltanto dove esiste e riesce a farli rispettare. Il merito delle lotte hollywoodiane è aver trasformato il corpo digitale da sottoprodotto gratuito della giornata di lavoro a oggetto di negoziazione; il limite è che un diritto negoziabile può comunque essere comprato. Qui il fronte ottiene una protezione, mentre il controcampo dovrebbe ancora chiedere quali scelte non possano essere delegate al semplice potere d’acquisto.

Il copyright unisce le vittime, finché arriva il prezzo

Prima dei cloni vengono i dati. Nel 2021 Emily Bender, Timnit Gebru, Angelina McMillan-Major e Margaret Mitchell pubblicarono On the Dangers of Stochastic Parrots. Il saggio è ricordato per l’immagine dei “pappagalli stocastici”, ma la sua critica era già industriale: modelli sempre più grandi aumentavano costi ambientali e finanziari, incorporavano pregiudizi da raccolte di dati poco documentate e producevano forma linguistica senza comprensione. Soprattutto, la scala rendeva difficile sapere quali materiali fossero entrati nel sistema, così il prodotto appariva nuovo mentre la sua genealogia veniva resa irrintracciabile.

Tre anni dopo, l’ex dirigente di Stability AI Ed Newton-Rex lanciò una dichiarazione di una sola frase: addestrare sistemi generativi su opere senza licenza costituisce una grave minaccia per chi le ha create, e le adesioni hanno superato quota 48 mila. Nel 2025 più di mille musicisti britannici, fra cui Kate Bush e Damon Albarn, pubblicarono Is This What We Want?, dodici tracce di studi e sale da concerto vuoti, i cui titoli componevano la frase “The British government must not legalise music theft to benefit AI companies”. Il silenzio, almeno quello, era stato registrato con il consenso degli autori.

La disputa giuridica viene spesso presentata come se avesse già due risposte definitive: per le aziende ogni addestramento è “fair use”; per gli autori ogni apprendimento automatico è furto. Il rapporto dell’U.S. Copyright Office sull’addestramento generativo dice qualcosa di meno comodo, perché ammette che alcuni usi possano essere trasformativi e legittimi, ma considera possibile oltrepassare i limiti del fair use quando enormi quantità di opere protette vengono copiate per produrre contenuti commerciali concorrenti, soprattutto se i materiali sono stati acquisiti illegalmente. L’ufficio ritiene possibile lo sviluppo di mercati delle licenze e giudica un semplice sistema di opt-out poco coerente con il principio secondo cui l’uso richiede il consenso di chi detiene i diritti.

I tribunali hanno finora prodotto una mappa, non un verdetto universale. Nel caso Thomson Reuters v. Ross Intelligence, un giudice federale ha stabilito che copiare 2.243 massime redazionali di Westlaw per costruire un prodotto giuridico concorrente non era fair use. Era un sistema di ricerca, non un grande modello generativo, e proprio per questo la decisione non chiude il dibattito. Mostra però che la parola “AI” non trasforma automaticamente l’appropriazione commerciale in ricerca disinteressata.

Nel caso degli autori contro Anthropic, il giudice William Alsup ha separato due operazioni che l’azienda preferiva raccontare insieme. Addestrare un modello su libri acquistati legalmente poteva essere un uso trasformativo; costruire una biblioteca permanente con copie pirata non lo era. Nel luglio 2026 un tribunale ha approvato un accordo da 1,5 miliardi di dollari relativo a circa 482 mila libri. Grossolanamente, poco più di tremila dollari per titolo prima di spese e ripartizioni: abbastanza da rendere costosa la pirateria scoperta, non abbastanza da retrocedere agli autori una quota stabile del valore generato dal modello.

Nel procedimento Kadrey v. Meta, invece, gli autori hanno perso. Ma l’ordinanza del giudice Vince Chhabria ha sottolineato che la decisione dipendeva dalla debolezza delle prove sul danno di mercato presentate da quei ricorrenti e non dichiarava lecito ogni addestramento. Il giudice ha indicato proprio la possibile diluizione del mercato — la produzione massiva di opere capaci di competere con gli originali — come argomento più serio. La questione, dunque, non è se il modello conservi una pagina nella memoria come un copista. È se l’uso di milioni di pagine consenta di costruire un concorrente automatico di chi le ha scritte.

Questa distinzione spiega perché il fronte del copyright sia potente e insieme fragile: proteggere le opere può restituire potere a illustratori, musicisti e scrittori, ma anche consegnare il mercato ai soli gruppi abbastanza ricchi da comprare cataloghi giganteschi. Una licenza rende l’addestramento più legittimo senza garantire che il compenso arrivi alle persone che hanno creato i contenuti, né che un nuovo concorrente possa permettersela. Il diritto d’autore può diventare un argine all’esproprio o il casello autostradale dei grandi proprietari, a seconda di chi possiede il casello.

Vittime all’ingrosso, licenzianti al dettaglio

La contraddizione più istruttiva dell’industria culturale è visibile nei contratti di licenza. Mentre alcune imprese tecnologiche sostengono in tribunale che l’addestramento su contenuti accessibili sia consentito senza pagamento, firmano accordi milionari per assicurarsi quegli stessi contenuti. Nel 2024 OpenAI concluse con News Corp un’intesa che, secondo le fonti dell’Associated Press, poteva valere fino a 250 milioni di dollari in cinque anni. Nello stesso periodo Google concordò con Reddit l’accesso ai contenuti della piattaforma per circa 60 milioni di dollari l’anno. Il dato, evidentemente, è libero finché il proprietario non ha un ufficio legale abbastanza grande.

OpenAI ha stretto un accordo anche con Axel Springer per usare contenuti giornalistici e fornire riassunti con attribuzione; l’annuncio ufficiale lo presentava come una partnership fra IA e giornalismo. Runway ha scelto la via del modello su misura: la collaborazione con Lionsgate prevede l’addestramento sul catalogo proprietario dello studio. Nel 2026 Lionsgate ha poi aumentato il proprio investimento azionario nella società. La major non è diventata improvvisamente contraria all’automazione; ha ottenuto un posto dalla parte del capitale.

Queste intese sono preferibili al prelievo clandestino e dimostrano che il mercato delle licenze, dichiarato impraticabile quando a chiedere il permesso è un singolo autore, diventa perfettamente praticabile quando dall’altra parte del tavolo siede un conglomerato. Resta però da capire che cosa venga venduto, perché un catalogo cinematografico contiene sceneggiature, interpretazioni, scenografie, musiche e migliaia di decisioni creative regolate da contratti diversi. Il fatto che una società possieda il film non significa automaticamente che ogni lavoratore abbia ceduto il diritto di diventare materiale di addestramento per prodotti futuri.

È qui che il nuovo obbligo di informazione ottenuto dalla WGA assume valore. Se una major vende a un laboratorio le sceneggiature del proprio archivio, il sindacato deve almeno saperlo e può aprire il tema della remunerazione. Senza una simile forza collettiva, il creatore scopre la nuova vita economica dell’opera quando il modello è già sul mercato. Il copyright protegge il contenitore; il contratto decide chi partecipa alla rendita.

Le grandi campagne creative portano con sé la stessa ambivalenza: la Human Artistry Campaign riunisce associazioni della musica, dell’audiovisivo, dell’editoria e dello sport attorno ai principi di consenso, licenza e trasparenza. Nel 2025 oltre quattrocento personalità, fra cui Del Toro, Paul McCartney, Cate Blanchett e Mark Ruffalo, chiesero alla Casa Bianca di non concedere a OpenAI e Google un’eccezione speciale al copyright. È un fronte capace di mobilitare celebrità e associazioni, ma non coincide automaticamente con l’interesse del freelance, perché le major possono passare da vittime dell’appropriazione a fornitrici privilegiate non appena il sistema riconosce un prezzo ai loro archivi.

Esistono tentativi di costruire una filiera diversa: l’organizzazione Fairly Trained certifica modelli addestrati con dati concessi in licenza o disponibili legittimamente, mentre Adobe afferma che Firefly è addestrato soprattutto su contenuti autorizzati, di pubblico dominio o appartenenti al proprio catalogo e che i dati dei clienti non vengono usati per l’addestramento. Non sono prove che ogni output sia innocuo né soluzioni accessibili a chiunque, ma dimostrazioni più modeste e più utili del fatto che l’addestramento senza permesso non è una necessità tecnica, bensì una scelta di costo.

Un proprietario di cataloghi può opporsi all’esproprio, ottenere il pagamento e poi sostenere lo stesso modello che gli autori temevano, vincendo la sua battaglia senza cambiare la direzione della trasformazione. Il fronte può redistribuire una quota della rendita fra soggetti già forti; il controcampo culturale dovrebbe ancora chiedere se l’opera debba diventare materia prima, quali diritti restino agli autori e se la legittimità di un sistema possa dipendere soltanto dalla capienza del compratore.

La fabbrica nascosta e le due apocalissi

La parola “artificiale” fa sembrare il sistema più autonomo di quanto sia. Nel 2023 Time documentò che lavoratori in Kenya, incaricati di classificare testi su abusi sessuali, violenza e odio per rendere più sicuro ChatGPT, ricevevano in alcuni casi meno di due dollari l’ora. OpenAI pagava all’appaltatore Sama circa 12,50 dollari l’ora per lavoratore; dopo salari, costi e margini, a chi leggeva il materiale traumatico ne arrivava una frazione. La moderazione che permette al prodotto di parlare con tono rassicurante cominciava con persone costrette a guardare ciò che il cliente non vedrà.

Kate Crawford ha costruito attorno a questa rimozione il suo Atlas of AI: miniere, catene logistiche, server, classificatori, sorveglianza e lavoro estrattivo compongono l’infrastruttura materiale che il marketing presenta come una nuvola. L’intelligenza sembra una proprietà della macchina perché le persone che l’hanno addestrata vengono distribuite abbastanza lontano. Il miracolo industriale dipende spesso da un antico trucco di scena: mettere i macchinisti dietro il fondale.

Anche l’energia smentisce l’immaterialità, poiché l’International Energy Agency stima che il consumo elettrico mondiale dei data center possa superare i 945 terawattora nel 2030, più del doppio rispetto al 2022, con l’IA come principale motore della crescita. Negli Stati Uniti il Lawrence Berkeley National Laboratory ha calcolato che i data center consumavano il 4,4 per cento dell’elettricità nel 2023 e potrebbero arrivare fra il 6,7 e il 12 per cento nel 2028. La forchetta è ampia perché dipende da efficienza, domanda e ritmo delle nuove installazioni, ma l’incertezza non rende nullo il consumo: rende più urgente sapere chi decide dove costruire, chi paga la rete e quale altra domanda energetica viene compressa.

Non tutti gli usi hanno lo stesso peso: in uno studio guidato da Sasha Luccioni, la generazione di immagini ha consumato in media circa 2,9 kilowattora ogni mille richieste, contro circa 0,002 per classificare testi, oltre mille volte di più nel campione esaminato. I numeri cambiano con hardware, modello, risoluzione ed elettricità impiegata, quindi il risultato non giustifica il divieto di ogni immagine; mostra però che chiamare allo stesso modo una piccola classificazione e la generazione continua di video nasconde differenze materiali enormi, utili soprattutto a chi vende entrambe come un unico servizio inevitabile.

Sul lavoro, le stime migliori invitano a diffidare sia dell’euforia sia dell’apocalisse. Nel 2025 l’International Labour Organization ha calcolato che un’occupazione su quattro nel mondo presenta qualche grado di esposizione all’IA generativa, con i ruoli amministrativi più coinvolti e un impatto potenzialmente più alto sulle donne nei Paesi ad alto reddito. Lo scenario più probabile, secondo l’ILO, è la trasformazione delle mansioni, non la cancellazione integrale dei posti; “trasformazione”, tuttavia, non dice chi incassa il guadagno di produttività, chi perde autonomia, chi viene sorvegliato e chi finanzia la riqualificazione, perché è una descrizione statistica e non una politica sociale.

Nel luglio 2026 Adecco ha aggiunto un’altra cautela: a tre anni e mezzo dall’arrivo di ChatGPT non si vede un collasso generale dell’occupazione nelle economie OCSE. Quasi un quarto dei tagli di posti statunitensi annunciati quell’anno era stato attribuito all’IA, ma Machuel ha osservato che alcune imprese la usano come copertura narrativa per ristrutturazioni, risultati deboli o problemi precedenti: la macchina non licenzia nessuno, ma può rendere il licenziamento impersonale, moderno e apparentemente non negoziabile.

La fabbrica nascosta unisce tre estrazioni: opere prese come dati, lavoro umano mascherato da automazione, risorse fisiche occultate dall’interfaccia. Questa critica non chiede necessariamente di spegnere ogni modello, bensì di far ricomparire persone e costi nel prezzo e nelle decisioni. È già diversa dal rifiuto estetico, perché può accettare una funzione utile e contestarne la filiera, mentre il giudizio artistico può respingere l’output anche quando la filiera è autorizzata.

I rischi presenti e la fine del mondo

Nel fronte critico convivono inoltre due genealogie che il dibattito pubblico chiama entrambe “sicurezza dell’IA”. La prima guarda ai danni già distribuiti: discriminazione, sorveglianza, concentrazione industriale, sfruttamento del lavoro, appropriazione dei dati e opacità delle decisioni; mentre la seconda considera la possibilità che sistemi futuri, molto più capaci, sfuggano al controllo umano o facilitino catastrofi su larga scala. Possono dialogare senza indicare gli stessi responsabili, le stesse vittime né le stesse priorità.

Gebru, Bender, Crawford e Meredith Whittaker insistono sulla struttura presente. Il rapporto 2025 dell’AI Now Institute, Artificial Power, descrive l’integrazione dell’IA come un trasferimento di potere verso grandi aziende e oligarchi tecnologici e individua nell’organizzazione del lavoro una delle poche contromisure già disponibili. Whittaker, presidente di Signal ed ex dipendente Google, lega lo sviluppo dell’IA al modello economico della sorveglianza: la concentrazione dei dati e dell’infrastruttura non è un difetto laterale, ma la condizione che ha permesso a poche società di costruire sistemi tanto grandi.

Dall’altra parte, ricercatori come Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton e Stuart Russell temono sistemi capaci di perseguire obiettivi incompatibili con quelli umani. Nel 2023 una lettera del Future of Life Institute, firmata da oltre trentamila persone, chiese una pausa di almeno sei mesi per gli esperimenti più potenti di GPT. Nello stesso anno una dichiarazione del Center for AI Safety sostenne che ridurre il rischio di estinzione dovuto all’IA dovesse diventare una priorità globale. La firmarono scienziati autorevoli, ma anche amministratori delegati dei laboratori che stavano accelerando la corsa.

Il paradosso non rende immaginario il rischio futuro, come mostra l’International AI Safety Report 2026, che documenta progressi e incertezze reali su autonomia, manipolazione, cybercapacità e perdita di controllo. Bengio ha fondato LawZero per sviluppare sistemi orientati alla sicurezza invece che alla massima agentività, ma l’agenda esistenziale può produrre una politica molto diversa da quella del fronte sociale. Se la risposta è autorizzare soltanto laboratori enormi, capaci di sostenere costi di conformità giganteschi, le imprese dominanti ottengono una barriera all’ingresso e presentano il proprio potere come requisito di sicurezza.

La divergenza diventa evidente nella domanda temporale, perché chi classifica dati traumatici in Kenya non ha bisogno di aspettare la superintelligenza per essere sfruttato, così come un autore il cui libro è entrato in una biblioteca pirata non riceve conforto dal fatto che il modello sia ancora incapace di pianificare una guerra. D’altra parte, dimostrare danni presenti non esclude che capacità future possano introdurne di nuovi. Tenere insieme le due scale è necessario; fingere che indichino già una politica comune significa lasciare irrisolto chi governerà i controlli, chi sarà protetto per primo e chi continuerà a pagare mentre si discute della fine del mondo.

Dove finisce il fronte e comincia il problema

A questo punto la mappa contiene almeno cinque opposizioni differenti: gli umanisti difendono esperienza e autorialità; i sindacati contrattano lavoro e repliche; i titolari dei diritti rivendicano licenze; i critici materiali rendono visibili estrazione e infrastrutture; gli studiosi della sicurezza chiedono di limitare capacità future. Possono firmare la stessa lettera o apparire nello stesso titolo, ma nessuna firma, da sola, stabilisce che cosa debba sostituire il modello contestato.

La frattura più evidente riguarda il prezzo: una major può denunciare il prelievo dei propri film e diventare favorevole all’addestramento quando ottiene denaro o quote della società tecnologica; un interprete può accettare la replica se l’uso è descritto e remunerato; un editore può chiedere il rispetto del copyright senza trasferire agli autori una parte significativa della licenza. Queste transazioni correggono l’esproprio, ma non necessariamente la concentrazione del potere, rendendo il sistema contrattuale senza renderlo automaticamente alternativo.

La seconda frattura riguarda la scala, perché le tutele WGA e SAG-AFTRA sono conquiste concrete per lavoratori organizzati in una delle industrie più visibili del mondo, ma non proteggono con la stessa forza il freelance isolato, l’annotatore esternalizzato o il creativo di un Paese privo di contrattazione collettiva. Un fronte può vincere dove possiede leve; un controcampo dovrebbe spiegare come trasformare quelle vittorie in diritti non riservati a chi è già abbastanza forte da fermare un set.

La terza frattura riguarda la tecnologia stessa: diventa impossibile costruire un’alternativa finché il dibattito continua a chiedere soltanto se si è “a favore” o “contro” l’IA, come se una correzione audio consensuale e una replica perpetua fossero lo stesso oggetto morale.

Infine c’è il conflitto fra protezione e monopolio, poiché copyright più rigido, licenze costose e requisiti di sicurezza possono limitare abusi reali, ma anche consegnare il mercato ai pochi gruppi capaci di possedere cataloghi o sostenere l’adempimento. Il fronte sa indicare ciò che non vuole subire; bisognerebbe scegliere istituzioni, incentivi e diritti che non trasformino ogni argine in un nuovo vantaggio per chi domina già la filiera.

L’inevitabile ha un bilancio e un consiglio di amministrazione

Le tecnologie sembrano forze naturali soprattutto quando spariscono i soggetti che le finanziano, mentre l’IA generativa ha, ancora, proprietari, fornitori, bollette e un fabbisogno di capitale talmente umano da preoccupare perfino le agenzie di rating. A luglio 2026 Reuters ha riferito che UBS stimava in 673 miliardi di dollari gli investimenti annuali dei grandi operatori cloud, in crescita del 76 per cento; pochi giorni dopo Fitch ha inserito una possibile correzione del mercato dell’IA fra i maggiori rischi creditizi globali. L’evoluzione naturale dispone insomma di un ufficio tesoreria.

Quei capitali non dimostrano che i prodotti saranno inutili, ma che, dopo aver impegnato cifre simili, le imprese hanno un interesse formidabile a creare domanda, convertire clienti, assicurarsi dati e persuadere il mercato che ogni attività debba passare dai loro sistemi. L’inevitabilismo non è necessariamente un complotto; è anche la lingua razionale di chi deve rendere redditizio un investimento enorme. Se ogni azienda teme di rimanere indietro, tutte comprano la stessa assicurazione contro il futuro e contribuiscono a fabbricare il futuro che temono.

Il passaggio dall’offerta all’obbligo si vede bene nel lavoro: nell’aprile 2025 il fondatore di Shopify, Tobi Lütke, ha scritto ai dipendenti che l’uso efficace dell’IA sarebbe diventato un’aspettativa di base e che, prima di chiedere nuove assunzioni, i team avrebbero dovuto spiegare perché il lavoro non potesse essere svolto con l’IA. Non era la previsione di un meteorologo, ma una politica formulata da chi possiede l’azienda, destinata poi a diventare prova del fatto che “il mondo del lavoro sta cambiando”. Il futuro si autocertifica.

A Hollywood la profezia è stata ancora più esplicita: nel 2023 Jeffrey Katzenberg, già presidente dei Walt Disney Studios e cofondatore di DreamWorks, ipotizzò che un film d’animazione realizzato allora da cinquecento artisti avrebbe potuto richiedere meno del dieci per cento della forza lavoro nel giro di tre anni. Non disse che l’IA avrebbe consentito a cinquecento persone di produrre dieci volte più opere, ma scelse l’unità di misura che interessa all’industria: quanti esseri umani si possono togliere dal conto.

Nel 2024 l’allora responsabile tecnologica di OpenAI, Mira Murati, osservò che alcuni lavori creativi sarebbero potuti scomparire e che forse non avrebbero dovuto esistere. È una frase istruttiva non per la sua brutalità, ma per il cambio di competenza che contiene: chi costruisce uno strumento si attribuisce anche il diritto di giudicare quali mestieri meritino di sopravvivere. Nel frattempo Tyler Perry, dopo aver visto le capacità video di Sora, sospese un’espansione da 800 milioni di dollari dei suoi studi: non perché l’IA avesse già sostituito quei set, ma perché l’aspettativa di poterlo fare era sufficiente a congelare un investimento reale. L’unica libertà rimasta sembra adattarsi a un futuro che altri hanno già acquistato.

L’inevitabilismo compie così tre rimozioni: cancella il decisore, perché “la tecnologia” prende il posto dell’impresa; cancella le alternative, perché ciò che è finanziato appare tecnicamente necessario; cancella infine la distribuzione, perché l’aumento di produttività viene presentato come beneficio collettivo prima di stabilire chi ne riceverà il tempo, il reddito o il potere.

Il miglior argomento pro-AI non salva il modello

Una critica seria deve concedere all’IA i suoi casi migliori. Una persona cieca può usare Be My AI, il servizio costruito da Be My Eyes, per ricevere descrizioni di immagini, leggere etichette e orientarsi in situazioni quotidiane. Un autore indipendente può realizzare una previsualizzazione prima inaccessibile, tradurre un progetto, ripulire un suono o prototipare una scena senza attendere il permesso di uno studio. Un piccolo gruppo può competere con strutture che possiedono capitali e cataloghi. Un lavoratore può delegare attività ripetitive e dedicare più tempo alla parte che richiede giudizio.

Il precedente delle tecnologie creative invita alla prudenza, poiché fotografia, cinema sonoro, sintetizzatore, campionamento e montaggio digitale furono accusati di rendere superflui mestieri o di falsificare l’arte, mentre oggi nessuna estetica credibile coincide con la purezza dello strumento. Gli strumenti ampliano la capacità di fare e abbassano alcune barriere. Non dimostra però che sia necessario addestrarli su materiali non autorizzati, concentrare l’infrastruttura in poche società, rendere segreti i dati, eliminare i ruoli d’ingresso o trasferire ai datori di lavoro ogni guadagno di produttività; dimostra soltanto che esistono applicazioni da proteggere.

C’è inoltre una differenza fra democratizzare l’accesso e precarizzare la produzione. Se un illustratore può generare uno sfondo a basso costo, guadagna autonomia; se la piattaforma ha imparato dagli sfondi di migliaia di illustratori senza consultarli e vende agli editori un sostituto del loro lavoro, la stessa funzione redistribuisce potere nella direzione opposta. Entrambe le descrizioni possono essere vere, perciò la domanda politica non è se il software sia buono o cattivo, ma quale rapporto sociale costruisca in ciascun impiego.

La retorica industriale usa spesso i casi assistivi come una procura generale: mostra il non vedente che riconosce un oggetto e, senza passaggi intermedi, arriva al diritto di una multinazionale di addestrarsi su un archivio editoriale; mostra il regista indipendente e conclude che un reparto di professionisti sia un lusso. La persona aiutata diventa lo spot morale di un modello economico sul quale non ha deciso nulla.

Il controcampo che manca non è un altro no

L’economista Daron Acemoglu ha provato a misurare la distanza fra promessa e produttività, tra il “si può fare” e il “si farà”. Le imprese chiamano queste domande “freni” perché rallentano il passaggio dalla possibilità tecnica alla rendita; nelle democrazie, quel rallentamento ha un altro nome: decisione. Nel saggio The Simple Macroeconomics of AI stima che, sulla base delle attività plausibilmente interessate, l’IA possa aumentare la produttività totale dei fattori di circa lo 0,66 per cento in dieci anni. È una stima discussa e prudente, non una profezia, utile soprattutto a ricordare che “trasformativo” non è un numero e che benefici reali possono essere molto più modesti delle valutazioni finanziarie costruite su di essi.

Insieme a David Autor e Simon Johnson, Acemoglu ha delineato una via di IA favorevole ai lavoratori, nella quale il punto decisivo è la direzione dell’innovazione. I sistemi possono essere progettati per automatizzare mansioni e sorvegliare chi resta, oppure per fornire nuove competenze a insegnanti, infermieri, tecnici, elettricisti e artigiani. La seconda strada non emerge spontaneamente dal mercato, perché il risparmio di lavoro offre alle imprese un ritorno più immediato, e richiede quindi ricerca pubblica, incentivi fiscali meno sbilanciati verso l’automazione, voce dei lavoratori e criteri di acquisto che premino l’integrazione invece della sostituzione.

Hollywood ha già prodotto alcuni mattoni di questa politica: l’IA non è un autore o una persona; il lavoratore può rifiutarla; la replica richiede un uso descritto e un compenso; il consenso non può neutralizzare lo sciopero; la vendita di materiali per l’addestramento deve essere comunicata. Il diritto d’autore ne aggiunge altri: provenienza dei dati, licenze, responsabilità per le biblioteche pirata. La politica energetica dovrebbe aggiungere consumo, localizzazione e costi di rete. La politica del lavoro deve aggiungere formazione pagata, tutela dei ruoli d’ingresso e partecipazione ai guadagni di produttività.

L’Unione europea ha cominciato dal lato della trasparenza: per i modelli di uso generale, l’AI Act richiede una politica di conformità al copyright e una sintesi pubblica sufficientemente dettagliata dei contenuti usati per l’addestramento, con obblighi entrati in applicazione graduale dal 2025. Ma non basta assemblare una lista di regole, occorre un criterio per dirimere i conflitti che il fronte lascia aperti: il consenso deve essere effettivo e non comprato dentro rapporti senza alternative; la licenza deve raggiungere chi crea, non soltanto chi possiede il catalogo; la sicurezza non deve trasformarsi in una barriera costruita dai laboratori dominanti.

La produttività deve liberare tempo o aumentare reddito e capacità anziché limitarsi a ridurre l’organico, mentre le applicazioni assistive devono essere valutate per il loro valore senza concedere un’immunità generale alla filiera che le produce. Significa anche riconoscere un diritto oggi quasi assente: il diritto collettivo di non adottare una tecnologia soltanto perché esiste.

Il diritto di non adattarsi all’inevitabilità

Un’impresa può avere convenienza ad automatizzare un reparto, mentre una comunità può attribuire valore all’apprendistato, alla qualità del lavoro, alla pluralità degli autori o al costo energetico evitato. Finché questi valori entrano nel calcolo soltanto dopo la decisione industriale, il dibattito non sceglie il futuro, ma negozia il risarcimento per quello già scelto.

Il grande fronte anti-AI somiglia poco a un esercito e ancora meno a un movimento davvero anti-AI, essendo una coalizione di rifiuti, tutele, paure e interessi. La sua eterogeneità non è un difetto da correggere con un nome più elegante, ma il dato politico da cui partire: chi difende l’anima dell’opera può non condividere il programma di chi vuole licenziarla, mentre chi ottiene una licenza può diventare alleato del sistema. Allo stesso modo, chi teme l’estinzione può rafforzare le imprese già dominanti e chi vince un contratto può lasciare fuori chi non possiede un sindacato.

Chi è coinvolto nella trasformazione deve poter concorrere a deciderne la direzione, non soltanto adattarsi alle condizioni fissate da chi possiede le macchine. Il futuro non ha ancora deciso e, proprio per questo, non può essere lasciato a chi ha già pagato per definirlo.