Lo sviluppo di modelli linguistici di questo tipo ci dice a che punto è arrivato il machine learning, ovvero la capacità delle macchine di imparare, modificando gli algoritmi man mano che ricevono più informazioni riguardo ciò che stanno elaborando. Quello dell'apprendimento automatico sarà il terreno su cui si scontreranno le grandi imprese del tech nel prossimo periodo; da poco Microsoft ha annunciato un ingente finanziamento pluriennale (si parla di 10 miliardi di dollari) a OpenAI. La copertina dell'ultimo numero dell'Economist ritrae la mano di un robot intenta a rompere il logo di Google ("Chatbots and the battle for search"), lasciando intendere che a breve i motori di ricerca potrebbero essere sostituiti da programmi basati sull'intelligenza artificiale. Anche se nel corso degli anni i sistemi di indicizzazione e ricerca sul Web si sono evoluti ed oggi sono in grado di rispondere a domande articolate, programmi come ChatGPT sono ad un livello superiore. Almeno dal 2011 Google ha orientato la sua ricerca verso questo settore, e nel 2017 i suoi laboratori hanno creato, rilasciandolo open source, Transformer: una rivoluzionaria architettura di reti neurali che ha fatto fare un balzo in avanti  nel campo del deep learning e dell'elaborazione del linguaggio naturale. Le reti transformer sono alla base della maggior parte delle cosidette AI generative, compreso ChatGPT.

Anche noi abbiamo provato ad utilizzare la nuova chatbot, ponendo domande di vario tipo e chiedendo di scrivere testi. Il livello di affidabilità è ancora basso, ma il sistema impara dai propri errori e sta evolvendo, anche perché ha più di 100 milioni di utenti attivi. Tali innovazioni tecnologiche vanno al di là di quello per cui sono state progettate, proprio come successo con Internet, che è nato in ambito militare. ChatGPT ha una sua memoria, ricorda gli argomenti affrontati durante la "conversazione", producendo, a tratti, la sensazione di parlare con una forma intelligente simile ad una persona invece che con un algoritmo. Programmi simili sono in grado di apprendre la differenza tra monumenti e, in base al riconoscimento delle immagini, di produrre a loro volta immagini, suoni, programmi. Attualmente, le fonti che alimentano la creazione di OpenAI sono "limitate", ma possiamo facilmente immaginare le potenzialità che un software di questo tipo potrebbe sviluppare se fosse addestrato su una mole di dati più ampia, per esempio quella conservata nei database di Google.

La macchina inizia dunque a pensare? Può un'intelligenza artificiale arrivare alle stesse conclusioni a cui arrivano i marxisti? Ha fatto scalpore la notizia che una versione underground di ChatGPT ha previsto per il 15 febbraio, il giorno successivo alla pubblicazione del nuovo dato sull'inflazione negli Stati Uniti, un possibile crollo dei mercati azionari.

In realtà, ChatGPT non è una vera e propria novità, almeno per quanto riguarda le tecnologie sottostanti. Le prime reti neurali nascono negli anni '80 e trovano applicazione pratica il decennio successivo presso le poste statunitensi, dove vengono usate per leggere i codici di avviamento postale e gli assegni depositati. Ma i dati a disposizione sono troppo pochi, bisogna infatti aspettare gli anni 2000 perchè queste architetture trovino un più ampio utilizzo, mostrando potenzialità enormi.

Quando proviamo qualche novità tecnologica, interagiamo con l'interfaccia ma non riusciamo bene a capire cosa ci sia dietro. Il processo retrostante è sempre quello che attraverso la logica 1/0 fa calcoli e svolge sequenze finite di operazioni; per noi è interessante l'incontro tra il mondo del discreto, fatto di numeri, e quello del continuo, la fusione tra digitale e analogico, perchè tutto quello che succede implica variazioni profonde nelle nostre capacità di comprendere il mondo. Da una parte c'è lo sviluppo irreversibile della forza produttiva, dall'altro un sistema economico che perde energia e soffoca le sue stesse potenzialità.

E' arrivato il momento in cui l'uomo dovrebbe cominciare a vedere la macchina non come qualcosa di separato da sè, ma come un suo prolungamento extra-organico. D'altronde, uomo e macchina rispondono alle stesse leggi di natura, alle invarianti leggi dell'evoluzione, che spiegano il passaggio all'ordine attraverso il caos. Siamo in una terra di confine tra il capitalismo e la società futura, e mettersi a fare il conto di quanti lavoratori verranno licenziati a causa dell'automazione è un'attività valida per dei sindacalisti, ma non per dei rivoluzionari, i quali dovrebbe andare alla radice dei problemi e non fermarsi all'osservazione superficiale.

I fatti materiali sono molto più maturi di quanto i sinistri in genere pensino. Ad esempio, è notevole la capacità dei software, che funzionano con una logica binaria di arrivare a conclusioni a cui la specie fatica ad arrivare. Alan Turing aveva escogitato il suo famoso test per simulare l'essere umano, sino al punto da non permettere di distinguere tra uomo e macchina (Imitation Game). La macchina oggi ha già alcune capacità oltre-umane ed è del tutto verosimile che, lasciato il tempo come incognita, una macchina incominci anche ad assemblare informazioni in modo tale da superare l'uomo per memoria, velocità, capacità di rilevare e ordinare dati ("Il computer e la coscienza"). La specie umana vive ancora nella sua preistoria: l'etologo Desmond Morris, nel libro La scimmia nuda, dice che siamo stati in grado di costruire dispositivi tecnologici ultrasofisticati ma abbiamo un'organizzazione sociale simile a quelli dei nostri cugini primati, e siamo pericolosi perché siamo scimmie nude dotate dell'arma nucleare. Raymond Kurzweil afferma che la "singolarità tecnologica" è vicina, ma potrebbe essere che la "singolarità" sia già qui. D'altronde, se già negli anni '50 la Sinistra definiva il capitalismo come un cadavere che ancora cammina, oggi come potremmo definire questo modo di produzione?

Al loro esordio i traduttori automatici erano approssimativi, ma nel giro di pochi anni hanno migliorato moltissimo le loro prestazioni. Ora esistono intelligenze artificiali che scrivono articoli, compongono melodie musicali e disegnano, comunicando tra di loro e con noi. Sono significativi la velocità e l'impatto sociale che potrebbe avere questo processo, che non è di lì da venire, ma è in atto. Marx ed Engels parlano di comunismo come di un "movimento reale che abolisce lo stato di cose presente", intendendo con ciò la rivoluzione non come la rottura rivoluzionaria, l'insurrezione, ma come un lungo processo che stravolge i modi di produzione. Non sono quindi i capitalisti ad arrivare sul nostro terreno, come spesso diciamo, ma siamo tutti attirati nel vortice della rivoluzione, solo che i comunisti, forti del loro bagaglio teorico sono all'avanguardia.

Siamo sicuri che se Marx fosse vivo, con la stessa attenzione con cui studiava i sistemi di macchine del suo tempo, coglierebbe in queste nuove tecnologie l'annuncio di una rivoluzione sociale. Chi, richiamandosi al comunismo, chiude gli occhi di fronte a questi processi e se ne disinteressa, è destinato ad estinguersi. Il mondo della politica, della filosofia, degli affari, è altra cosa rispetto a quest'altro mondo che sta maturando con una velocità mai vista prima. Non è un caso che mentre si impongono queste disruptive innovation, assistiamo al disgregarsi del capitalismo, alla perdita di energia degli stati, all'aumento dell'astensionismo, al diffondersi del marasma sociale e della guerra. La contraddizione tra forze produttive e rapporti di produzione è sempre più esplosiva e quanto dice Marx nella Prefazione a Per la critica dell'economia politica (1859) non è mai stato così attuale:

"A un dato punto del loro sviluppo le forze produttive materiali della società entrano in contraddizione con i rapporti di produzione esistenti, cioè con i rapporti di proprietà (che ne sono soltanto l'espressione giuridica) dentro i quali tali forze per l'innanzi s'erano mosse. Questi rapporti, da forme di sviluppo delle forze produttive, si convertono in loro catene. E allora subentra un'epoca di rivoluzione sociale."