Nell’era dell’intelligenza artificiale e dei big data i grandi player mondiali stanno facendo una enorme corsa ad accaparrarsi dati. Facebook, Google, Amazon, etc ogni giorno prelevano terabyte di dati dalla nostra vita quotidiana e da quella delle nostre aziende per analizzare comportamenti, stili di vita, salute, stili di guida, abitudini di lavoro e di vita. Ovviamente questi grandi player sono le aziende più visibili ma esiste ormai una vastissima serie di società che opera raccogliendo dati ed elaborando dati.
Lester C. Thurow, già nel 1999 evidenzia l’importanza che sta assumendo l’informazione, evidenziando come: “La conoscenza è la nuova base della ricchezza. Questo non si è mai verificato prima. In passato, quando i capitalisti parlavano della loro ricchezza, si riferivano alle loro proprietà in termini di impianti, attrezzature e risorse naturali. In futuro, quando i capitalisti parleranno della loro ricchezza, intenderanno la loro capacità di controllare la conoscenza. Anche il lessico della ricchezza cambia. Si può parlare del “possesso” di impianti o di risorse naturali. È in questo caso il concetto di “possedere” è chiaro. Ma non si può parlare nello stesso modo di “possesso” della conoscenza. “Possedere conoscenza” è un concetto sfuggente. Gli esseri umani che possiedono la conoscenza non possono essere trasformati in schiavi. In effetti, proprio il modo in cui si controlla la conoscenza è una questione cruciale in una economia basata sulla conoscenza”.
I dati consentono di addestrare i sistemi intelligenti ed è possibile con grande facilità estrarre dai dati regole di comportamento e di vita che anche noi stessi non abbiamo chiare. È possibile scoprire correlazioni impensabili tra fenomeni diversi, variabili, dati strutturati e audio, video, immagini.
I dati sono diventati un enorme giacimento di ricchezza a buon mercato. I dati che sono oggetto di una vendita sono una infinitesima parte di quelli che si possono recuperare gratuitamente. Pensiamo ai dati che forniamo involontariamente o meno a faceboook, ad amazon o a google e che possono esaminare con uno spaventoso dettaglio, entrando nelle nostre abitudini di acquisto e non. Inconsapevolmente stiamo addestrando i loro sistemi di intelligenza artificiale, li stiamo in qualche modo programmando ma non attraverso il complicato lavoro del programmatore, che analizza e riduce problemi complessi in step per programmare un sistema automatico tutto sommato semplice ma alimentando un sistema software di dati senza i quali lui non saprebbe far nulla. Un sistema informatico i cui algoritmi sono tutto sommato abbastanza standardizzati.
E quanto possono essere preziosi i dati della PA per addestrare sistemi intelligenti a comprendere la cultura di un paese, il funzionamento della macchina amministrativa e i suoi stessi processi e relazioni? Andando su internet è possibile trovare molti dataset di dati delle pubbliche amministrazioni in modalità “open source” dai quali le aziende possono estrarre informazioni per il training dei loro sistemi. I dati degli incidenti sulle strade, della quantità di pioggia e della loro distribuzione, del traffico, dei ritardi e degli orari dei treni, la distribuzione dei crimini in una area, gli studi, l’incidenza delle malattie, dati statistici vari, etc. etc. Un enorme giacimento di dati che può essere trasformato in servizi di nuova generazione che poi possono essere venduti alla pubblica amministrazione, ai cittadini e alle imprese. Un po’ come il ciclo dei rifiuti dal quale dei resti del nostro consumo si trasformano in ricchezza per chi li sa manipolare estraendone valore.
Abbiamo fatto un enorme lavoro per rendere open i dati della PA, li abbiamo resi disponibili a tutti ma non abbiamo tenuto conto del loro valore economico. Stiamo buttando via il “petrolio” di questi anni perché non sappiamo elaborarlo e farne una ricchezza da sfruttare con attenzione.
Sono tra le persone che negli anni scorsi si sono espressi più volte a favore degli open data anche se oggi è necessario fare un bilancio e ragionare se non sia necessario cambiare rotta alla luce degli avvenimenti che stanno accadendo, impensabili fino a pochi anni fa.
È necessario da una parte garantire la fruizione gratuita dei dati della PA ai cittadini e alle imprese affinché venga garantita la trasparenza, anche partendo dalla costruzione di sintesi codificate così che si utilizzi la stessa metrica tra amministrazione diverse, la stessa rappresentazione grafica, gli stessi criteri che rendano semplice per il cittadino disporre di un “cruscotto” per misurare come il potere politico e la responsabilità amministrativa esercitano i loro doveri.
Dall’altra è anche necessario che chi fruisce di questi dati sia “profilato” e autorizzato. Bisogna evitare che chiunque possa appropriarsi dei dati per fini commerciali o, ad esempio, per minacciare lo stesso ordinamento del nostro paese. Ad esempio, un paese straniero che attraverso l’elaborazione dei dati possa individuare target da mettere sotto minaccia con cyberattacchi o, peggio, un gruppo terroristico o aiznede commerciali che trasformano in profitti i nostri dati senza pagare nulla o utilizzandoli in modo non consentito.
In un recente libro, Radical Markets di Eric Posner and Glen Weyl, gli autori propongono di remunerare il contributo che ognuno di noi da all’automazione. Farsi pagare non tanto per il lavoro che si fa ma per i dati che si produce e che vengono utilizzati dai sistemi di Intelligenza Artificiale.
Alexa, Siri, Google ogni giorno raccolgono dati che noi produciamo parlando ai nostri telefoni o a dispositivi speciifici per esempio. Questi dati vengono presi ed utilizzati senza pagare chi li produce.
Nei fatti, secondo gli autori, le persone producono ricchezza producendo dati e potrebbero essere rimborsati per questa attività. Ora, se ci pensiamo, ha senso, basta pensare ai dati di guida autonoma che possono essere ricavati dal monitoraggio del nostro comportamento e che google maps o waze possono estrarre, o gli open data della pubblica amministrazione di cui parlavamo pocanzi. E oggi siamo sempre più coinvolti in questo, anche involontariamente.
Notizia di pochi giorni fa che il Partito Popolare Europeo stia spingendo affinché i dati raccolti dalle auto a guida autonoma siano sottoposti a copyrigth, il segnale che il valore economico si sta spostando sempre più dagli algoritmi ai dati.
Gli autori si rendono conto che sarebbe troppo complesso arrivare a miliardi di micropagamenti e propongono una forma collettiva. Considerare i dati come bene collettivo nazionalizzato che le aziende possono utilizzare pagando un costo di licenza e a determinate condizioni. I dati dovrebbero essere anonimizzati e resi disponibili alle aziende che ne hanno bisogno ad un costo fissato dallo stato.
Le aziende che procedono a raccogliere i dati avrebbero l‘esclusiva per un certo periodo e potrebbero pagare una cifra minore nella fase iniziale per remunerare i costi della raccolta, al termine di questo periodo i dati sarebbero messi a disposizione di tutti i potenziali “clienti” alle medesime condizioni.
Questo fondo generato dai proventi dei dati licenziati sarebbe poi utilizzato per redistribuirlo nella società, per coprire i costi sociali dell’automazione. Gli autori riprendono il caso norvegese per sostenere la loro tesi, ricordando come il fondo sovrano cresciuto grazie allo sfruttamento delle ricchezze naturali abbia circa 1 trilione di dollari e produca ricchezza per tutto il paese sostenendo il welfare.
Senza spingersi così avanti sarebbe già sufficiente che le grandi aziende pubbliche siano coordinate verso uno sfruttamento maggiore della ricchezza dei dati mettendoli al servizio dei cittadini e delle imprese italiane che già pagano le tasse ma impediscano che si possa trarne profitto senza costi e senza regole. È necessario ripensare la strategia “open data” alla luce delle nuove tecnologie, fare un assessment dei dati in possesso e valutare quante altre fonti è possibile utilizzare. Costruire una strategia dei dati che abbia un respiro di paese. Lasciare che il “petrolio” del terzo millennio si disperda e venga saccheggiato è togliere ricchezza ai nostri figli.
