{"id":3287,"date":"2026-10-03T07:47:27","date_gmt":"2026-10-03T07:47:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.meridianoitalia.tv\/meridiano\/?p=3287"},"modified":"2026-10-03T07:48:13","modified_gmt":"2026-10-03T07:48:13","slug":"la-sesta-rivoluzione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.meridianoitalia.tv\/meridiano\/2026\/10\/03\/la-sesta-rivoluzione\/","title":{"rendered":"La sesta rivoluzione"},"content":{"rendered":"\n

Intelligenza artificiale, lavoro e il futuro della democrazia<\/strong><\/p>\n\n\n\n

di Michele Gabriele Cristiano<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Poche tecnologie hanno inciso in modo realmente pervasivo sull’organizzazione della vita sociale. Nella storia dell’umanit\u00e0, soltanto un numero ristretto di innovazioni ha esercitato un impatto tale da investire, per usare un’espressione ricorrente in letteratura, \u00abquasi ogni aspetto\u00bb dell’esistenza collettiva. Tra queste possono essere annoverate:<\/p>\n\n\n\n

la scrittura<\/strong>, intesa come codificazione del pensiero in segni durevoli, che ha consentito la conservazione e la trasmissione intergenerazionale della conoscenza; la stampa a caratteri mobili<\/strong>, che ha determinato la moltiplicazione e la diffusione su larga scala del testo scritto; la rivoluzione industriale<\/strong>, che ha trasformato i processi produttivi attraverso la meccanizzazione; l’elettricit\u00e0<\/strong>, che ha esteso l’elettrificazione tanto ai sistemi di produzione quanto alla vita quotidiana; Internet e le reti digitali<\/strong>, che hanno reso possibile una connessione globale e pressoch\u00e9 istantanea.<\/p>\n\n\n\n

L’intelligenza artificiale generativa promette di essere la sesta <\/strong>\u2014 e potrebbe essere la pi\u00f9 veloce. Nel giro di pochi anni ha riacceso un dibattito che intreccia economia, storia e filosofia politica: quanto lavoro sostituir\u00e0, quanto potere sposter\u00e0, e se la classe media nata dall’industrializzazione \u2014 e con essa le istituzioni democratiche moderne \u2014 possa sopravvivere in un mondo dove il lavoro umano diffuso non \u00e8 pi\u00f9 indispensabile. \u00abIl modello del costo della repressione di Acemoglu e Robinson (2006), gli studi di Frey e Osborne (2013) sul rischio di automazione, i dati OCSE e WEF sull’occupazione e l’AI Global Surveillance Index del Carnegie Endowment (Feldstein, 2019) sono gli strumenti con cui la retorica sull’IA come \u00abdiscontinuit\u00e0 epocale<\/em>\u00bb pu\u00f2 essere messa alla prova dei fatti \u2014 separando ci\u00f2 che i dati confermano da ci\u00f2 che, per ora, resta ipotesi.<\/p>\n\n\n\n

L’imprevedibilit\u00e0 delle grandi trasformazioni tecnologiche<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Il punto di partenza della trattazione \u00e8 costituito dal rapporto tra intelligenza artificiale, lavoro e istituzioni democratiche, qui assunto come fonte primaria e sottoposto a verifica critica alla luce della letteratura disponibile. La tesi di fondo, ripresa e discussa nelle pagine che seguono, sostiene che nella storia dell’umanit\u00e0 siano individuabili soltanto poche tecnologie in grado di trasformare \u00abquasi ogni aspetto\u00bb dell’organizzazione sociale: l’invenzione della scrittura, la stampa a caratteri mobili, la rivoluzione industriale (unitamente all’elettrificazione) e, in epoca pi\u00f9 recente, Internet e le tecnologie digitali di rete.<\/p>\n\n\n\n

Un tratto ricorrente di tali trasformazioni \u00e8 la sostanziale imprevedibilit\u00e0, per i contemporanei, dei loro effetti di lungo periodo. Le comunit\u00e0 basate sulla caccia e sulla raccolta non avrebbero potuto concepire l’agricoltura stanziale, cos\u00ec come la societ\u00e0 precedente alla stampa non era in grado di anticipare n\u00e9 la Riforma protestante n\u00e9 l’affermarsi della scienza moderna.<\/p>\n\n\n\n

Questa lettura trova riscontro nella storiografia della tecnologia. Eisenstein (1979) – il suo lavoro \u00e8 stato centrale nel dibattito sul determinismo tecnologico<\/em> – ha mostrato come la stampa a caratteri mobili non fu soltanto un moltiplicatore di testi, ma un agente di cambiamento strutturale che ridefin\u00ec la trasmissione del sapere, l’autorit\u00e0 religiosa e la formazione dell’opinione pubblica nell’Europa della prima et\u00e0 moderna, con conseguenze che i suoi stessi promotori non potevano prevedere. <\/p>\n\n\n\n

In economia, la letteratura sulle general <\/em>purpose<\/em> <\/em>technologies<\/em> (Bresnahan e Trajtenberg, 1995) descrive un fenomeno analogo su base teorica: un numero ristretto di tecnologie \u2014 la macchina a vapore, l’elettricit\u00e0, il motore a combustione interna, l’informatica \u2014 si distingue per la capacit\u00e0 di innescare complementarit\u00e0 a cascata su interi settori produttivi, con effetti che si dispiegano nell’arco di decenni e che raramente vengono colti nella loro reale portata al momento dell’introduzione.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 in questa cornice storiografica ed economica che si colloca l’intelligenza artificiale, prospettata implicitamente come una possibile \u00absesta trasformazion<\/strong>e\u00bb di tale natura. Il presente contributo sottopone a verifica tale ipotesi, distinguendo ci\u00f2 che risulta empiricamente accertabile da ci\u00f2 che, allo stato attuale della ricerca, resta una congettura plausibile ma non dimostrata.<\/p>\n\n\n\n

Il patto storico tra tecnologia, lavoro e istituzioni democratiche<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La rivoluzione agricola ha ridefinito non solo la base economica delle societ\u00e0 umane, ma anche il funzionamento della politica, sostituendo forme di organizzazione diffuse e poco gerarchiche con strutture stanziali fondate sulla propriet\u00e0 della terra. Un meccanismo analogo si sarebbe riprodotto con la rivoluzione industriale: la meccanizzazione dei processi produttivi, lungi dal determinare l’eliminazione del lavoro umano, ne avrebbe accresciuto la domanda in una componente scarsa, quella della manodopera fisica, tanto nelle fabbriche tessili quanto nelle grandi manifatture. Ne sarebbe derivato un rafforzamento del potere contrattuale dei lavoratori, che avrebbe posto le premesse per le riforme sociali, per l’affermazione del movimento sindacale e per la formazione della moderna classe media.<\/p>\n\n\n\n

Questa lettura trova un fondamento rigoroso nel lavoro di Daron Acemoglu e James A. Robinson, insigniti nel 2024, insieme a Simon Johnson, del Premio Nobel per le Scienze Economiche \u00abper studi su come si formano le istituzioni e come esse influenzano la prosperit\u00e0<\/em>\u00bb <\/p>\n\n\n\n

(Nobel <\/em>Prize<\/em>, 2024;<\/em> <\/em>The Royal <\/em>Swedish<\/em> Academy of Sciences, comunicato stampa del 14 ottobre 2024 su nobelprize.org).<\/em><\/p>\n\n\n\n

Nel loro modello, la transizione verso istituzioni politiche inclusive dipende dal rapporto tra il costo che l’\u00e9lite al potere sostiene per reprimere le richieste redistributive della maggioranza e il costo, per l’\u00e9lite stessa, di concedere diritti politici. Quando l’economia dipende in misura crescente da una forza lavoro numerosa, istruita e difficile da sostituire \u2014 come accadde con l’industrializzazione \u2014 il costo della repressione aumenta e quello dell’inclusione politica diminuisce, rendendo la democratizzazione la scelta razionale per chi detiene il potere.<\/p>\n\n\n\n

Un caso storico spesso richiamato \u00e8 la sconfitta prussiana di Jena e Auerstedt (1806), seguita dalle riforme di Stein e Hardenberg: abolizione della servit\u00f9 ereditaria, riforma dell’amministrazione e dell’esercito, apertura delle carriere, in risposta alla necessit\u00e0 di mobilitare risorse umane pi\u00f9 ampie. Il caso mostra come la pressione esterna possa spingere un’\u00e9lite a concessioni, pur senza arrivare, in questa fase, a un’effettiva democratizzazione.<\/p>\n\n\n\n

Questo \u00abpatto\u00bb storico, fondato sulla diffusione della domanda di lavoro, sul potere contrattuale della maggioranza, sulle istituzioni redistributive e sui processi di democratizzazione, costituisce il termine di paragone rispetto al quale si valutano le possibili conseguenze dell’intelligenza artificiale, nell’ipotesi che quest’ultima possa indebolire il primo anello della catena, ossia la necessit\u00e0 economica di un lavoro umano diffuso.<\/p>\n\n\n\n

L’intelligenza artificiale come discontinuit\u00e0: ampiezza, profondit\u00e0 e velocit\u00e0<\/strong><\/p>\n\n\n\n

E\u2019 opportuno individuare tre caratteristiche che renderebbero l’attuale ondata di intelligenza artificiale diversa, sul piano qualitativo, dalle automazioni del passato: l’ampiezza dei compiti su cui pu\u00f2 intervenire, la profondit\u00e0 con cui investe anche il lavoro cognitivo qualificato, e la velocit\u00e0 con cui si diffonde nella popolazione.<\/p>\n\n\n\n

Ampiezza.<\/strong> Le tecnologie di automazione del Novecento \u2014 i robot industriali, i sistemi di controllo numerico \u2014 erano concepite per compiti fisici ripetitivi e specifici. I moderni modelli linguistici e generativi, al contrario, sono per definizione generalisti: lo stesso sistema pu\u00f2 redigere un testo, generare un’immagine, scrivere codice o comporre musica. Gi\u00e0 nel 2013 Frey e Osborne, in uno studio dell’Oxford Martin School divenuto un riferimento nella letteratura economica, stimavano che circa il 47% dell’occupazione statunitense fosse esposta, nel medio periodo, ad alto rischio di automazione (Frey e Osborne, 2013). <\/p>\n\n\n\n

Le stime pi\u00f9 recenti restano eterogenee: il Future of Jobs Report 2025 del World EconomicForum, basato su un’indagine tra grandi datori di lavoro, prevede entro il 2030, su scala globale e per effetto combinato di tecnologia, demografia, economia e transizione verde, la scomparsa di circa 92 milioni<\/strong> di posti di lavoro e la creazione di circa 170 milioni<\/strong> di nuovi ruoli, per un saldo netto positivo di 78 milioni (World Economic Forum, 2025).<\/p>\n\n\n\n

L’OCSE, dal canto suo, osserva che fino al 2023 l’IA non aveva ancora prodotto segnali chiari di rallentamento della domanda di lavoro complessiva, pur rilevando divari crescenti tra lavoratori e settori (OECD, 2023).<\/p>\n\n\n\n

Profondit\u00e0.<\/strong> A differenza delle ondate di automazione degli anni Sessanta e Settanta, concentrate su mansioni manuali e ripetitive, l’attuale automazione investe compiti cognitivi non di routine, coinvolgendo per la prima volta in modo sistematico anche le professioni ad alta qualificazione. Gli studi di Acemoglu e Restrepo (2019; 2022) documentano come l’automazione basata sui compiti (task-<\/em>based<\/em> <\/em>automation<\/em>) possa sia sostituire lavoro sia crearne di nuovo, ma segnalano che, quando la sostituzione supera la creazione di nuovi compiti, l’effetto netto sui salari e sulla disuguaglianza pu\u00f2 essere significativo, in particolare per i lavoratori meno protetti da competenze non facilmente replicabili.<\/p>\n\n\n\n

Velocit\u00e0.<\/strong> Il dato pi\u00f9 solido, e per questo il pi\u00f9 rilevante ai fini del presente articolo, riguarda i tempi di diffusione. Il confronto storico mostra un’accelerazione senza precedenti: il telefono impieg\u00f2 circa 75 anni per raggiungere 50 milioni di utenti e la radio circa 38 (Visual <\/em>Capitalist<\/em>), mentre ChatGPT<\/strong> <\/strong>raggiunse 100 milioni di utenti attivi mensili in circa due mesi dal lancio, secondo l’analisi della banca UBS ripresa dalla stampa finanziaria internazionale (UBS, 2023; Reuters\/Yahoo Finance, 2023). <\/p>\n\n\n\n

Questa compressione radicale dei tempi di adozione \u2014 da decenni a settimane \u2014 riduce drasticamente il tempo storicamente disponibile alle istituzioni (mercato del lavoro, sistemi formativi, quadri normativi)<\/em> per adattarsi, ed \u00e8 essa stessa, indipendentemente dagli effetti occupazionali netti di lungo periodo, un fattore di discontinuit\u00e0 rispetto alle transizioni tecnologiche precedenti.<\/p>\n\n\n\n

Rischi per la classe media, concentrazione della ricchezza e sorveglianza di massa<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Il nucleo pi\u00f9 controverso di questa riflessione riguarda le implicazioni politiche dell’automazione cognitiva. Se, come argomentato nel \u00a72, l’emersione storica delle istituzioni democratiche moderne \u00e8 legata alla necessit\u00e0 economica di una forza lavoro ampia e difficilmente sostituibile, un’automazione sufficientemente estesa da ridurre tale necessit\u00e0 potrebbe, in linea di principio, indebolire l’incentivo delle \u00e9lite economiche e politiche a mantenere istituzioni redistributive e inclusive.<\/p>\n\n\n\n

Applicando simmetricamente il modello di Acemoglu e Robinson (2024; CEPR, 2024): se il costo di reprimere o ignorare le rivendicazioni della maggioranza diminuisce \u2014 perch\u00e9 l’economia dipende meno dal lavoro diffuso \u2014 e se contemporaneamente diminuisce anche il costo del controllo sociale, l’equilibrio si sposta verso una minore inclusione politica.<\/p>\n\n\n\n

Un elemento distinto, ma complementare, rispetto alla questione occupazionale riguarda il costo del controllo sociale. L’AI Global Surveillance Index del Carnegie Endowment for International Peace documentava gi\u00e0 nel 2019 che almeno 75 dei 176 paesi analizzati utilizzavano tecnologie di sorveglianza basate sull’IA, tra cui sistemi di riconoscimento facciale (64 paesi), piattaforme smart\/safe city (56) e smart policing (52) (Feldstein, 2019). <\/p>\n\n\n\n

Il rapporto misura la diffusione di tali tecnologie, non il loro costo, e rileva che esse sono impiegate anche da democrazie liberali, pur con un rischio di abuso maggiore nei regimi autocratici. Si pu\u00f2 tuttavia ipotizzare, come lettura interpretativa, che la loro diffusione renda meno oneroso il controllo della popolazione e incida cos\u00ec sul \u00abcosto della repressione\u00bb del modello di Acemoglu e Robinson (2006). Mentre la questione occupazionale riguarda la domanda di lavoro, questa seconda dinamica riguarda il potere dell’\u00e9lite di resistere alle pressioni per la concessione di diritti.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 opportuno, tuttavia, mantenere questa tesi nel registro dell’ipotesi argomentata piuttosto che della previsione. Come ricordato nel \u00a73, i dati OCSE disponibili fino al 2023 non mostrano, allo stato, un cedimento generalizzato della domanda di lavoro riconducibile all’IA (OECD, 2023), e le stesse proiezioni del World Economic Forum indicano un saldo occupazionale netto positivo su scala globale entro il 2030, pur con una redistribuzione rilevante tra settori, competenze e aree geografiche (World Economic Forum, 2025).<\/p>\n\n\n\n

Il rischio di un progressivo scivolamento verso assetti istituzionali meno inclusivi va pertanto interpretato come una traiettoria plausibile, e non come un esito gi\u00e0 osservato n\u00e9 come un destino ineluttabile. Il suo concretizzarsi dipende da scelte politiche e regolatorie ancora aperte, che determineranno in che misura le tecnologie in esame vengano indirizzate verso usi che ampliano o restringono la partecipazione, il pluralismo e i vincoli al potere.<\/p>\n\n\n\n

La questione antropologica: significato, identit\u00e0 e lavoro<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Accanto alla dimensione economica e istituzionale, la questione dell’intelligenza artificiale nesolleva una di ordine antropologico e filosofico, che richiama l’interrogativo del Salmo 8 (\u00abche cos’\u00e8 l’uomo<\/em><\/strong>?\u00bb) e invita a ripensare su quali capacit\u00e0 si sia storicamente fondata l’idea di una specificit\u00e0 umana.<\/p>\n\n\n\n

Nella tradizione culturale occidentale tale specificit\u00e0 \u00e8 stata frequentemente ricondotta alla capacit\u00e0 di compiere atti cognitivi e creativi complessi, quali la composizione di una poesia, di una sinfonia o di un’opera letteraria, considerati inaccessibili a entit\u00e0 non umane. La disponibilit\u00e0 di sistemi generativi in grado di produrre testi, musica e immagini di elevata qualit\u00e0 rimette in discussione, o quantomeno complica, tale criterio distintivo.<\/p>\n\n\n\n

Questa dimensione si intreccia con il ruolo sociale del lavoro, storicamente uno dei principali dispositivi attraverso cui gli individui costruiscono identit\u00e0 e riconoscimento sociale, oltre che reddito. La Raccomandazione sull’etica dell’intelligenza artificiale, adottata per acclamazione nel novembre 2021 dai 193 Stati membri dell’UNESCO, costituisce il primo strumento normativo globale in materia. Pur non avendo carattere vincolante, essa colloca il rispetto dei diritti umani e della dignit\u00e0 umana al centro dello sviluppo e dell’impiego dei sistemi di IA, affermando la necessit\u00e0 di una supervisione umana e di meccanismi di valutazione d’impatto. <\/p>\n\n\n\n

L’approccio che ne deriva, incentrato sull’essere umano e sui diritti fondamentali, non si limita agli effetti sull’occupazione, ma investe pi\u00f9 in generale dignit\u00e0, autonomia e benessere delle persone (UNESCO, 2021).<\/p>\n\n\n\n

Sul piano pi\u00f9 specificamente occupazionale, un recente working paper <\/em>dell’Organizzazione Internazionale del Lavoro segnala come l’IA generativa, diversamente dalle automazioni precedenti, interessi anche mansioni che erano tradizionalmente fonte di prestigio professionale e identit\u00e0 di ruolo, e raccomanda politiche di transizione che tengano conto non solo degli effetti reddituali, ma anche di quelli sul significato soggettivo del lavoro (ILO, 2025).<\/p>\n\n\n\n

Su questo terreno la cautela metodologica \u00e8 d’obbligo: si tratta di questioni che attengono a valori, culture e visioni del mondo differenti, sulle quali la ricerca offre indicazioni parziali e la riflessione filosofica resta necessariamente plurale. <\/p>\n\n\n\n

Conclusioni: implicazioni per la ricerca e le politiche pubbliche<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Restano, a questo punto, alcune conclusioni circoscritte. In primo luogo, l’ipotesi secondo cui l’intelligenza artificiale rappresenti una discontinuit\u00e0 storica rispetto alle precedenti trasformazioni tecnologiche trova un riscontro parziale ma solido nei dati sulla velocit\u00e0 di adozione, nettamente superiore a quella di ogni tecnologia general <\/em>purpose<\/em> precedente (UBS, 2023), mentre resta pi\u00f9 incerta, sul piano empirico, per quanto riguarda l’entit\u00e0 netta degli effetti occupazionali, sui quali le fonti pi\u00f9 autorevoli \u2014 OCSE e World Economic Forum \u2014 non convergono su scenari di distruzione netta di posti di lavoro, quantomeno nell’orizzonte 2023-2030 (OECD, 2023; World Economic Forum, 2025).<\/p>\n\n\n\n

In secondo luogo, il collegamento tra automazione del lavoro, concentrazione della ricchezza e tenuta delle istituzioni democratiche, per quanto suggestivo alla luce del modello di Acemoglu, Johnson e Robinson (2024), resta una traiettoria possibile e non un esito gi\u00e0 verificato: la sua plausibilit\u00e0 dipende in larga misura da scelte di politica pubblica \u2014 fiscalit\u00e0 del capitale e del lavoro, regolazione della sorveglianza algoritmica, investimenti in formazione e riqualificazione \u2014 che restano aperte e che la ricerca economica e giuridica \u00e8 chiamata a monitorare nei prossimi anni.<\/p>\n\n\n\n

In terzo luogo, la dimensione antropologica del problema \u2014 il rapporto tra lavoro, significato e identit\u00e0 \u2014 richiede un approccio interdisciplinare che ecceda i confini dell’economia del lavoro, coinvolgendo filosofia, sociologia ed etica pubblica, come indicato dagli stessi organismi internazionali (UNESCO, 2021; ILO, 2025).<\/p>\n\n\n\n

In conclusione, l’articolo individua correttamente alcune delle variabili rilevanti del dibattito contemporaneo su intelligenza artificiale, lavoro e democrazia. Tuttavia, talune sue affermazioni, in particolare quelle relative ai tempi e all’entit\u00e0 della sostituzione del lavoro umano, risultano formulate con un grado di perentoriet\u00e0 non pienamente sostenuto dalla letteratura scientifica di riferimento, e andrebbero ricondotte entro i margini di incertezza che tuttora caratterizzano la ricerca su questi temi.<\/p>\n\n\n\n

Bibliografia<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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