Machine Habitus by Massimo Airoldi

autore:Massimo Airoldi [Airoldi, Massimo]
La lingua: ita
Format: epub
editore: LUISS University Press
pubblicato: 2024-01-27T08:58:39+00:00

come interagiscono le macchine socializzate

Relazioni più che umane

Così come l’esistenza umana è compenetrata da elementi culturali, biologici e materiali come l’aria, l’acqua, i batteri e le idee, la vita quotidiana di un algoritmo è intessuta di infrastrutture di rete fatte di codice informatico, protocolli, hardware e dati. Questi ecosistemi tecno-sociali ramificati sono abitati da vaste popolazioni di macchine autonome, perlopiù nascoste in profondità, dietro le nostre interfacce user-friendly. Nelle stanze ventilate dei centri dati e delle server farm, rastrelliere di computer densamente cablati ospitano relazioni più che umane: algoritmi di high-frequency trading competono per il miglior prezzo su mercati finanziari largamente automatizzati; aste automatizzate aggiudicano spazi pubblicitari online in pochi millisecondi; algoritmi di cripto-mining estraggono bitcoin risolvendo enigmi matematici; strumenti intelligenti di moderazione dei contenuti segnalano i post dei bot che intasano di spam i social media, mentre i sistemi di rilevamento dei bias controllano in tempo reale le IA.82

Rahwan e colleghi83 descrivono questi agenti artificiali come animali allo stato brado, impegnati in interazioni tra singoli come in forme di comportamento collettivo. Tuttavia, isolare un sistema algoritmico dal suo habitat tecno-sociale non è così semplice come potrebbe sembrare. L’antropologo Nick Seaver ha osservato con intelligenza che gli algoritmi non sono “oggetti tecnici che singolarmente partecipano a molte interazioni culturali diverse”, ma piuttosto “oggetti instabili” che sono incorporati in – e, in qualche modo, inseparabili da – complessi assemblage socio-tecnici.84

Eppure, come normalmente vediamo gli esseri umani e gli animali come agenti indipendenti e allo stesso tempo legati all’aria che respirano, ai partner con cui si accoppiano e ai batteri che vi albergano, così possiamo trattare ogni programma algoritmico come un’entità artificiale riconoscibile, in continua relazione con altre entità umane e non umane – il che è ciò che i ricercatori e gli sviluppatori di IA, nonché gli utenti, tendono a fare.85 Questa prospettiva è ampiamente condivisa nelle scienze sociali e umane,86 ed è stata recentemente ripresa in sociologia dallo studioso di Sts Donald MacKenzie. Prendendo spunto dal lavoro di Knorr Cetina, MacKenzie ha recentemente sostenuto che le teorie classiche dell’interazione sociale di Erving Goffman possano essere estese a situazioni in cui gli algoritmi di trading interagiscono tra di loro senza esseri umani.87 Nel mondo altamente digitalizzato dei mercati finanziari, la maggior parte del lavoro è svolto da macchine autonome, impiegate per piazzare e abbinare ordini, prevedere i movimenti dei prezzi e ingannare gli algoritmi concorrenti. Nonostante i loro “corpi di silicio”, i loro obiettivi puramente strumentali e la totale mancanza di coscienza, migliaia di agenti artificiali che lavorano per aziende di trading ad alta frequenza co-producono un “ordine dell’interazione” che, secondo MacKenzie, presenta strategie comunicative e forme di organizzazione collettiva vicine alle situazioni faccia a faccia notoriamente osservate da Goffman.88 Le interazioni non umane sono in qualche modo plasmate anche da istituzioni sociali – come le normative finanziarie – e configurazioni materiali, come la lunghezza dei cavi in fibra ottica che collegano i server, la quale influisce fisicamente sulla velocità delle interazioni automatizzate e, dunque, sul loro successo.

L’ordine dell’interazione degli algoritmi può essere osservato anche al di fuori dei mercati finanziari.

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