L’Intelligenza Artificiale e la mappa del valore: il Sud del mondo partecipa
L’intelligenza artificiale ridisegna la geografia del valore. Mappe che un tempo seguivano miniere, petrolio e porti oggi passano da data center, cavi sottomarini, cloud, hub di annotazione. Se guardiamo bene, un’immagine chiara emerge: il Sud del mondo non è ai margini dell’AI, vi partecipa. Ma il ritorno non è uguale al contributo. Per questo è significativo l’articolo pubblicato su “Il Sole 24 Ore”, scritto da Gordon Mensah e intitolato “La geografia dell’intelligenza artificiale: il ruolo del Sud del mondo”, perché scardina la narrazione del “ritardo” strutturale e mostra il vero problema: una catena del valore sbilanciata, dove dati e lavoro arrivano dal Sud, mentre brevetti, capitali e standard restano concentrati altrove.
Mensah osserva che “l’Africa e il Sud globale non sono più ‘assenti’ dall’ecosistema dell’intelligenza artificiale (IA), ma vi partecipano attivamente. Il problema è che questa partecipazione non si traduce automaticamente in benefici proporzionati”. Da qui il “paradox of contribution without credit”: “un contributo sostanziale allo sviluppo dell’IA che non viene riconosciuto, né tantomeno remunerato adeguatamente”. Il rischio è chiaro: “l’IA, anziché colmare il divario digitale, finisca per riprodurre – e persino amplificare – le asimmetrie economiche e geopolitiche già esistenti”.
Cosa succede nel Sud del mondo?
La mappa dell’innovazione è sbilanciata: “i centri decisionali, i brevetti e i capitali restano concentrati negli Stati Uniti, in Europa e, sempre più, in Asia orientale”. Eppure “una parte cruciale del lavoro necessario allo sviluppo dell’IA viene svolta altrove”. In Asia orientale, “Cina, Giappone e Corea del Sud stanno investendo massicciamente… nella Physical AI”, integrando intelligenza artificiale e manifattura avanzata, “con l’obiettivo di trasformare interi settori produttivi”. Qui si parla di “specializzazione ad alto valore aggiunto: progettazione, sviluppo hardware, controllo delle filiere industriali e creazione di standard tecnologici”. Paesi che “non si limitano a ‘nutrire’ l’IA, ma la governano e ne catturano i benefici economici”.
Il Sud del mondo, “e in particolare l’Africa, si colloca invece in una posizione molto diversa, partecipando prevalentemente alle fasi a minor valore aggiunto della catena: raccolta dati, annotazione, moderazione dei contenuti. Attività essenziali, ma spesso invisibili e scarsamente remunerate”. Non è un caso, ma “riflette dinamiche storiche di dipendenza economica, ora trasposte nel dominio digitale”.
Due i canali principali descritti: “il lavoro umano necessario all’addestramento degli algoritmi… gli annotators, impiegati da grandi aziende tecnologiche per classificare immagini, trascrivere testi e filtrare contenuti”, spesso “precari e sottopagati”; e la “fornitura di dati”. Secondo il World Economic Forum, “l’Africa sta emergendo come una delle principali fonti di dati per l’addestramento dell’intelligenza artificiale. Questi dati si riferiscono a diverse tipologie – sanitarie, agricole,climatiche, finanziarie, biometriche – e il loro valore è enorme, perché consentono di sviluppare modelli più accurati e adattabili a contesti diversi”.
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Sociologo saggista e giornalista, è professore associato di Giornalismo Web e Comunicazione Strategica presso il Dipartimento di Civiltà Antiche e Moderne dell’Università degli Studi di Messina, dove è Direttore del Master in “Esperto della Comunicazione Digitale” e Delegato del Rettore alla Comunicazione.
Le sue riflessioni toccano temi importanti per la nostra società: il mondo digitale, i giovani, l’informazione.
Ripensare il modello di governance dell’intelligenza artificiale
Qui Mensah pone il nodo politico: “Come nel caso delle risorse naturali, il rischio è che i paesi del Sud del mondo si limitino a esportare materia prima – in questo caso dati grezzi – senza sviluppare le capacità industriali e tecnologiche necessarie per trasformarla”. Si configura “una vera e propria commodification of data: i dati diventano una commodity scambiata su mercati globali, il cui valore viene catturato principalmente dagli attori che controllano le infrastrutture tecnologiche e gli algoritmi”. La conclusione è un invito a cambiare rotta: “Se il Sud del mondo continuerà a essere confinato al ruolo di fornitore di dati e manodopera a basso costo, il rischio è quello di una nuova forma di dipendenza digitale”. Per evitarlo “sarà necessario ripensare il modello di governance dell’intelligenza artificiale, promuovendo maggiore equità nella distribuzione dei benefici, investimenti nelle capacità locali e un reale riconoscimento del contributo dei paesi del Sud globale”. Altrimenti “la promessa dell’IA rischia di trasformarsi in un’altra occasione mancata”.
La fotografia offerta da Mensah è preziosa perché sposta lo sguardo dalla retorica del “digital divide” come mancanza al tema della “filiera del valore” come distribuzione sproporzionata. Byung-Chul Han, filosofo e saggista sudcoreano, descrive una società orientata all’ottimizzazione e alla prestazione. Applicato all’AI, questo impulso finisce per cancellare ciò che resta dietro le quinte del risultato finale: le ore delle persone che moderano i contenuti, chi ripulisce i dataset, i territori da cui provengono dati ambientali e sanitari, e le condizioni reali in cui quel lavoro digitale viene svolto.
Mancano visibilità, compensi adeguati e voci nelle decisioni
Per Luciano Floridi viviamo dentro un “mondo delle informazioni”. Se questo mondo è in mano a pochi che hanno potenza di calcolo, grandi basi di dati e i modelli, l’accesso per tutti diventa controllo concentrato in poche mani.
C’è un punto da chiarire. Il “contributo senza credito” descrive situazioni in cui persone, comunità o territori offrono qualcosa di essenziale all’AI — lavoro di annotazione e moderazione, dati ambientali o sanitari, tempo e competenze — ma non ricevono un ritorno proporzionato. Mancano visibilità (nessuno li cita), compensi adeguati (il pagamento è minimo rispetto al valore creato) e voce nelle decisioni (non partecipano a come verranno usati dati e modelli). Non è inevitabile: dipende da scelte e può essere corretto con vere politiche industriali dell’informazione che muovano insieme infrastrutture, regole e competenze.
Sul versante infrastrutturale, l’obiettivo è rendere accessibili a costi sostenibili servizi di cloud e potenza di calcolo per scuole, università e piccole imprese del Sud globale, costruire data center efficienti e ben interconnessi e garantire connettività stabile. Sul piano delle regole, servono contratti equi per chi annota e modera, standard di tracciabilità dei dataset con origine e condizioni d’uso chiare, un riconoscimento economico del valore dei dati grezzi e dei metadati e meccanismi di condivisione dei ricavi quando archivi pubblici locali alimentano prodotti commerciali.
Infine, sul fronte delle competenze, occorre attivare percorsi di formazione locale (data engineering, MLOps, sicurezza, audit degli algoritmi), creare partnership tra atenei del Sud e laboratori internazionali e sostenere “hub di innovazione” capaci di trasformare i dati in servizi per sanità, agricoltura e finanza inclusiva.
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