Creare il futuro del lavoro: un quadro politico per l’era dell’automazione

di Eric Carlson

Mia nonna lavorava come bibliotecaria a Wisconsin Rapids, una città di mulini costruita lungo le rive del fiume Wisconsin. Curava la collezione di libri per bambini ma, il più delle volte, era preoccupata del compito di mantenere il catalogo a schede della biblioteca. [1] Ogni poche settimane, una nuova spedizione di libri arrivava in pile fino al suo mento e lei sfogliava ogni volume finché non si presentava il numero di telefono perfetto (non era mai quello consigliato dagli editori). Una volta che i numeri di chiamata erano stati assemblati in un mucchio di schede, si dirigeva verso uno schedario dove sistemava ciascuna scheda al suo posto. [2] Il lavoro era lento e, all'epoca, non c'erano macchine per farlo. Ovviamente era felice di farlo: mia nonna era una persona molto seria e assicurarsi che ogni bambino potesse trovare un libro era una cosa molto seria.

Andò in pensione anni prima che le biblioteche degli Stati Uniti iniziassero ad automatizzare la manutenzione dei loro cataloghi a schede. Ma quando l’informatizzazione colpì le biblioteche negli anni ’80, fu un cambiamento positivo. Nell'autunno del 1984, i bibliotecari della Biblioteca di Scienze della Salute dell'Università del Maryland a Baltimora legarono le carte del catalogo a corde alle estremità di palloncini di elio rossi e blu che rilasciarono all'unisono, un metaforico abbandono del mondano, compito di routine che richiedeva troppo tempo. [3]

Al contrario, l’automazione nel settore manifatturiero ha incontrato resistenze. Negli anni '70 a Youngstown, Ohio, a 700 miglia di distanza dalla biblioteca di mia nonna, la General Motors stava dotando la propria fabbrica di robot di saldatura industriali chiamati "unimates". In Working di Studs Terkel, una storia orale del lavoro negli Stati Uniti, Gary Bryner, un operaio della GM, descrive il lavoro con i suoi colleghi meccanici come qualcosa che sembra quasi uscito dal Player Piano di Vonnegut. "Sembra proprio una mantide religiosa. Va da un punto all'altro. Rilascia quella cosa e torna in posizione, pronta per la prossima macchina... Non si stancano mai, non sudano mai, non si lamentano mai, non mancano mai lavoro."

Questi robot di saldatura hanno quasi raddoppiato la produzione dell'impianto, ma hanno ridotto la necessità di manodopera. "Quando hanno assunto gli unimates, stavamo costruendo sessanta [auto] all'ora", ha detto Bryner. "Quando siamo tornati al lavoro, con gli unimates, costruivamo un centinaio di macchine all'ora. Fanno il lavoro di circa duecento uomini, quindi c'è stata una riduzione degli uomini."

Oggi, il rilascio di grandi modelli linguistici come ChatGPT ha rinnovato le preoccupazioni sull’automazione e ha acceso i timori sull’acquisizione ostile dell’intelligenza artificiale. Queste piattaforme sono andate ben oltre le normali attività di archiviazione dei dati e possono persino superare l'esame di abilitazione. Ciò ha portato i colletti bianchi a chiedersi se presto il loro posto di lavoro non sarà quello del bibliotecario, ma quello dell’operaio.

Primo di una serie sull’economia dell’automazione, questo saggio si concentra sul lavoro e su ciò che i dati possono e non possono dirci sul nostro futuro. Dimostrerà tre cose. Innanzitutto, l’automazione è difficile da prevedere. In secondo luogo, gli adeguamenti del mercato del lavoro all’automazione sono stati lenti e si sono verificati principalmente nell’arco delle generazioni piuttosto che nell’ambito delle carriere individuali. In terzo luogo, data la distribuzione geografica non uniforme delle industrie e delle occupazioni e la natura regionale dei mercati del lavoro, l’esperienza di un individuo con l’automazione dipende in gran parte da dove si vive. Infine, sostengo che le politiche progettate per il futuro del lavoro non dovrebbero cercare di inibire il cambiamento tecnologico; abbiamo piuttosto bisogno di politiche basate sul territorio che si concentrino sull’aiutare i lavoratori a passare da un lavoro a quello successivo.

Un approccio incentrato sui dati all’automazione e al lavoro

Il Dipartimento del Lavoro degli Stati Uniti tiene traccia di come lavorano gli americani, oltre ad altre statistiche sul mercato del lavoro. Queste informazioni vengono raccolte e archiviate in un database online chiamato Occupational Information Network (O*NET in breve), che è un aggiornamento del Dictionary of Occupational Titles (DOT). O*NET dispone di informazioni dettagliate sul contenuto dei compiti e sulle condizioni di lavoro di circa 1.000 occupazioni. Tra le altre cose, questi dati ci mostrano quanto sono esposti i lavoratori all'automazione: O*NET chiede agli intervistati "Quanto è automatizzato il tuo lavoro attuale?" con risposte che vanno su una scala da uno ("Per niente automatizzato") a cinque ("Completamente automatizzato").