Un modello alternativo di sviluppo dell’IA: quello delle piattaforme cooperative

In uno studio su Harvard Business Review, il dottorando della Scuola Normale Stefano Tortorici con il professore Trebor Scholz hanno analizzato alcuni programmi di intelligenza artificiale sviluppati in ambito cooperativo, evidenziando un modello di intelligenza artificiale alternativo che potrebbe risolvere molti dei problemi legati allo sviluppo dell'intelligenza artificiale attuale in mano a pochi colossi.

FIRENZE, 9 luglio 2025. Violazione della privacy, minimizzazione dei costi del lavoro e sull'ambiente, discriminazioni che tendono a colpire persone spesso già escluse. Sono solo alcuni dei problemi legati allo sviluppo indiscriminato dell'Intelligenza Artificiale affidato a un ristretto gruppo di colossi aziendali in tutto il mondo. Questo processo è ineluttabile? È quanto si sono chiesti due studiosi, Stefano Tortorici, dottorando in Scienza politica e sociologia alla Scuola Normale Superiore e Trebor Scholz, professore della New School di New York City e Berkman Klein University di Harvard, che hanno trovato una serie di piattaforme sviluppate da alcune cooperative in vari settori - dall'agricoltura alla medicina, fino al mondo dell'accademia - un modello alternativo di intelligenza artificiale. In un articolo pubblicato dalla rivista Harvard Business Review, Tortorici e Scholz hanno analizzato i vantaggi di questo tipo di strumenti suggerendo che è la ridiscussione e l'ampliamento della proprietà di questi sistemi l'elemento imprescindibile per una intelligenza artificiale etica e sostenibile.

I programmi di Intelligenza Artificiale di cooperative quali la Indian Farmers Fertiliser Cooperative Limited (per la fertilizzazione), l'olandese FrieslandCampina (controllo qualità dei prodotti lattiero-caseari) e neozelandese Fonterra (analisi della produzione di latte) dimostrano come la governance democratica e la proprietà condivisa potrebbero plasmare utilizzi della tecnologia più responsabili e incentrati sulla comunità. Alcune cooperative in ambito sanitario, come la svizzera no-profit MIDATA o la spagnola SalusCoop, promuovono la governance partecipativa della gestione dei dati sanitari e favoriscono i cittadini nella diffusione delle informazioni mediche.

READ-COOP, una cooperativa accademica con 227 membri e organizzazioni, tra cui università, archivi nazionali, amministrazioni comunali e gruppi per la tutela del patrimonio culturale, in 30 paesi, gestisce Transkribus, piattaforma di apprendimento automatico per il riconoscimento di testi scritti a mano e la trascrizione di documenti, che ha elaborato oltre 90 milioni di immagini storiche e continua a crescere senza erigere paywall attorno alle sue funzionalità più preziose.

Con questi e altri esempi i due studiosi hanno mostrato che un modello di Intelligenza Artificiale più vicino ai reali interessi dei cittadini è possibile, attraverso cinque interventi chiave: 1) democratizzare la governance dei dati, dando ai singoli il controllo su come vengono utilizzati quelli personali; 2) collegare la ricerca e la società civile, basando i dibattiti sull'IA sulle esigenze pubbliche, non sulle istituzioni d'élite; 3) promuovere la formazione per fornire ai membri le conoscenze necessarie per influenzare i sistemi di IA; 4) costruire modelli di proprietà alternativi per mantenere la creazione di valore dell'IA nelle mani degli stakeholder; 5) adattare l'IA a fini cooperativi, garantendo che i sistemi supportino la solidarietà e il potere dei lavoratori.

"Sebbene le cooperative affrontino barriere in termini di dimensioni e risorse, queste strategie indicano un percorso più praticabile e inclusivo per l'IA - scrivono i due studiosi -. È l'azione collettiva, non la tecnologia, la vera soluzione a molte delle sfide dell'IA. Inoltre, le cooperative possono svolgere un ruolo significativo nel determinare non solo cosa l'IA dovrebbe fare, ma anche chi dovrebbe decidere, attraverso i cinque modi da noi individuati in questo studio".