Lo sforzo di lunga data di riorganizzare la scienza come un “mercato delle idee” neoliberista ha spianato la strada all’intervento delle società di piattaforme. In questa visione della governance in base ai numeri, i progetti scientifici, gli articoli, i set di dati, gli scienziati e le istituzioni sarebbero classificati in tempo reale attraverso una serie di segnali o metriche di mercato, alimentando l’illusione che la verità scientifica sia universalmente quantificabile. Le società di piattaforme hanno promosso questa visione e gli appelli all’intelligenza artificiale fanno parte della strategia. Perché se i sistemi di intelligenza artificiale presumibilmente sovrumani possono guidare o sostituire gli scienziati, allora saranno necessarie metriche che quantifichino la “buona” scienza, altrimenti cosa “massimizzerebbero” i sistemi di intelligenza artificiale? Aziende come Google si occupano di definire queste metriche tramite piattaforme come Google Scholar. Anche altre società di piattaforme stanno utilizzando il loro capitale computazionale per ottenere influenza all’interno della scienza. La Chan-Zuckerberg Initiative, una società a scopo di lucro co-fondata da Mark Zuckerberg di Facebook e sua moglie Priscilla Chan, ha recentemente acquisito una startup il cui software “AI” presumibilmente “aiuta gli scienziati a leggere, comprendere e dare priorità a milioni di articoli scientifici” analizzando queste metriche. Mentre le società di piattaforme promuovono questa visione della scienza, le metriche che raccolgono vengono presentate come indicatori di valore scientifico. Il MIT Technology Review, ad esempio, ha affermato che Google stava avendo un “annus mirabilis” e che il suo “crescente investimento nell’apprendimento automatico” ha lanciato l’azienda “nella stratosfera scientifica”. La prova di ciò è che i ricercatori di Google hanno pubblicato oltre duecento articoli solo nel 2016, alcuni su riviste prestigiose come Nature. Altre analisi vanno oltre a questo per suggerire che l’IA potrebbe persino sostituire gli scienziati. Ciò che emerge chiaramente in queste discussioni è l’idea che l’intuizione scientifica può essere classificata e ottimizzata; che l’intelligenza artificiale possa successivamente navigare nella scienza meglio delle persone; e che aziende come Google sono pronte a costruire un’intelligenza artificiale così potente. Google e Microsoft hanno sfruttato la frenesia intorno all’intelligenza artificiale per depositare brevetti su tecniche algoritmiche di uso comune. (Y. Katz, “Artificial Whiteness. Politics and Ideology in Artificial Intelligence” – traduzione in proprio)
