Perché la sinistra è contro l'intelligenza artificiale e i data center
I progressisti americani attaccano l'infrastruttura su cui si basa l'AI per motivi ambientali e di disuguaglianza, mentre la tecnologia avanza nella diagnosi precoce dei tumori
Un programma di intelligenza artificiale chiamato Koios DS riesce a leggere le ecografie al seno con un margine di errore molto più basso rispetto a quello dei medici. Quando il software contrassegna una formazione come sospetta, sbaglia un terzo delle volte. I radiologi umani, di fronte alla stessa diagnosi, sbagliano due terzi delle volte.
L'intelligenza artificiale sta già rilevando tumori che le tecnologie esistenti non riescono a individuare. Uno studio condotto su 100mila donne in Svezia ha mostrato che l'uso dell'AI nelle visite di screening per il tumore al seno riduce del 12 per cento le diagnosi tardive. Un altro modello, addestrato ad analizzare e prevedere il movimento delle cellule, ha individuato un tumore al pancreas con tre anni di anticipo rispetto ai medici che leggevano gli stessi referti.
Risultati simili sono stati ottenuti nella diagnosi precoce di altre patologie degli organi, del diabete, dell'ipertensione, dell'Alzheimer e del Parkinson. Il mercato delle applicazioni dell'AI alla diagnostica medica dovrebbe crescere dai 10 miliardi di dollari del 2026 a quasi 210 miliardi nel 2034.
Nonostante questi progressi, una parte significativa della sinistra americana concentra l'attenzione sugli effetti collaterali dell'industria. Il fronte di opposizione si articola su due piani: il consumo di risorse dei data center che alimentano i modelli e l'esistenza stessa dei miliardari che stanno costruendo l'infrastruttura. Una posizione che un'analisi pubblicata sulla National Review giudica in larga parte priva di fondamento.
I data center consumano effettivamente energia e acqua in misura rilevante. Ma secondo un'analisi del Washington Post, l'entità di questo consumo è spesso sovrastimata, in alcuni casi anche di un fattore mille. Negli Stati Uniti operano già oltre 3.000 data center e gli americani continuano a bere acqua e a caricare i telefoni. Gran parte delle nuove strutture, secondo una rilevazione di Pew Research, sta sorgendo in aree rurali.
Alcune preoccupazioni sull'AI sono fondate. Uno studio pubblicato su The Lancet: Gastroenterology and Hepatology ha mostrato che gli endoscopisti che si affidano all'intelligenza artificiale per la rilevazione delle anomalie vedono nel tempo deteriorarsi le proprie capacità diagnostiche autonome. È il rischio della dipendenza dalla tecnologia, che vale anche in altri ambiti professionali.
Il bersaglio principale dei progressisti restano però i miliardari. La deputata democratica Alexandria Ocasio-Cortez ha sostenuto in un podcast che nessuno può guadagnare onestamente un miliardo di dollari. "Non si può guadagnare un miliardo di dollari. Semplicemente non si può. Si può ottenere potere di mercato, si possono infrangere le regole, si può abusare delle leggi sul lavoro, si possono pagare le persone meno di quanto valgano, ma non si può guadagnare una cifra simile", ha detto.
È una tesi che Ocasio-Cortez sviluppa e diffonde sulle piattaforme dei social media, di proprietà degli stessi miliardari che critica. In passato la deputata ha anche posseduto un'automobile prodotta dall'azienda di uno di loro, l'uomo più ricco del mondo. Lo stesso paradosso vale per le mail di protesta inviate ai parlamentari contro le nuove infrastrutture dell'AI, per le petizioni online, per le raccolte fondi via newsletter: tutto passa attraverso i data center che gli attivisti vorrebbero fermare.
Un esempio analogo arriva dalla candidata democratica alle elezioni per il governo del Wisconsin, Francesca Hong, che ha pubblicato su X un elogio del socialismo. La piattaforma usata per quel messaggio è di proprietà dell'uomo più ricco del mondo, lo stesso bersaglio polemico della candidata.
L'analisi della National Review osserva che ogni soluzione ai problemi posti dai data center passerà attraverso i data center stessi: tecnologie di raffreddamento più efficienti, ottimizzazione delle reti elettriche, riduzione dei consumi. La tesi finale è che la tecnologia non andrebbe contrastata per il fatto che arricchisce alcuni dei suoi sviluppatori, ma valutata per i suoi effetti concreti, fra cui la possibilità di avanzamenti significativi nella sanità.
