Un’industria esperta si è rapidamente riunita intorno all’IA: le università hanno lanciato centri e corsi di laurea sull’IA e la società, i think tank hanno iniziato a scrivere documenti politici sull’IA e i media hanno iniziato a parlare di IA senza sosta. Uso il termine “industria” qui per descrivere il modo flessibile in cui molti individui, provenienti da settori distinti, si organizzano attorno a una nuova etichetta. Gli esperti mostrano la volontà imprenditoriale di riadattare i loro sforzi in base alle tendenze emergenti. E così, con la formazione di nuove iniziative di intelligenza artificiale, anche gli istituti esistenti hanno cambiato obiettivo. Ad esempio, a seguito di una sovvenzione multimilionaria per studiare “l’etica e la governance dell’intelligenza artificiale”, il Berkman Klein Center for Internet & Society dell’Università di Harvard si è riorientato e gli studiosi si sono ribattezzati esperti di intelligenza artificiale. La nebulosità dell’etichetta ha facilitato questa rapida diffusione. Gli studiosi di diritto specializzati in diritto d’autore, ad esempio, lavorerebbero su “IA e diritto d’autore”; artisti, su “AI e arte”; giornalisti, su “AI e giornalismo” o “AI e fake news”; intellettuali della difesa, su “IA e sicurezza nazionale”; e così via. L’industria esperta ha abbracciato una narrazione puramente tecnica per l’improvvisa importanza dell’IA. Secondo questa narrazione, a causa dell’aumento della potenza di calcolo, dei set di dati più grandi e dei progressi algoritmici (tipicamente legati alle reti neurali), l’IA sta finalmente realizzando la sua promessa di trasformare radicalmente la società e quindi deve essere gestita. Questa spiegazione non viene mai approfondita; si presume semplicemente che sia vero ed è in realtà riciclato da precedenti iterazioni dell’IA. Sebbene una storia così tecnica non possa mai spiegare il significato sociale dell’intelligenza artificiale, anche nei termini più ristretti questa narrazione non riesce a spiegare i recenti usi dell’etichetta. L'”IA” viene applicata a progetti che utilizzano tecniche di calcolo ben collaudate e non dipendono né dai recenti sviluppi del calcolo parallelo né da set di dati o reti neurali particolarmente grandi. Viene utilizzato in modo intercambiabile con termini come “apprendimento automatico”, “big data” o persino “algoritmo”. (…) l’IA è una tecnologia di potere malleabile, è importante esplorare il contesto politico intorno alla sua drammatica ascesa (Y. Katz, “Artificial Whiteness. Politics and Ideology in Artificial Intelligence” – traduzione in proprio)