La notizia in sintesi
- Steve Hanke contesta l’ipotesi di sostituzioni di massa causate dall’AI.
- Per l’economista, energia, acqua e hardware rendono l’intelligenza artificiale costosa.
- Ford e Klarna avrebbero riassunto personale dopo risultati inferiori alle attese.
- Il confronto resta aperto tra efficienza tecnologica e sostenibilità economica dell’AI.
(Riassunto generato con AI)
Hanke: i costi frenano l’automazione
Steve Hanke, professore di economia applicata alla Johns Hopkins University ed ex economista del Council of Economic Advisers nell’amministrazione Reagan, sostiene che l’intelligenza artificiale non sostituirà la maggior parte dei lavoratori. Nell’intervista a Business Insider, l’economista individua il principale limite dell’AI non nelle sue capacità tecniche, ma nella convenienza finanziaria della sua adozione su larga scala.
Secondo Hanke, le imprese potrebbero non avere interesse a licenziare in massa il personale se i sistemi di AI richiedono investimenti e costi operativi superiori al mantenimento dei dipendenti. Il nodo riguarda consumi di energia e acqua, datacenter, capitale fisico e processori grafici necessari all’addestramento e all’esecuzione dei modelli. La sua analisi mette quindi in discussione l’idea che l’automazione basata sull’AI possa diventare un servizio quasi gratuito.
“Questa convinzione si basa su una disconnessione dalla realtà, oltre che su una buona dose di ragionamento economico idiota”, afferma Hanke. Per il professore, il costo delle risorse scarse utilizzate dall’intelligenza artificiale determinerà il perimetro effettivo dell’attuale trasformazione tecnologica.
Il peso dell’infrastruttura nella valutazione economica
La distinzione proposta da Hanke riguarda soprattutto il modello dei costi. Un software tradizionale può essere sviluppato una volta e distribuito con costi marginali limitati, mentre un servizio basato sull’intelligenza artificiale necessita di capacità computazionale continua. All’aumentare dell’uso crescono quindi anche le esigenze energetiche e infrastrutturali, rendendo per Hanke fuorviante il paragone diretto con il software convenzionale.
L’economista critica alcuni sostenitori dell’AI, definiti “ciarlatani e imbonitori”, perché a suo giudizio alimenterebbero aspettative non coerenti con le implicazioni economiche della tecnologia. La sua tesi non nega l’innovazione, ma invita a valutare il ritorno degli investimenti considerando tutti i fattori necessari al funzionamento dei modelli.
La posizione è distante da quella di Jensen Huang, amministratore delegato di NVIDIA, secondo cui chip, acceleratori e datacenter più efficienti ridurranno progressivamente i costi dell’AI. Anche Elon Musk, fondatore di Tesla e SpaceX, prevede invece un forte aumento della produttività e la sostituzione di una parte rilevante delle occupazioni.
Musk ha ipotizzato la necessità di un “reddito universale elevato” per sostenere la popolazione, in uno scenario in cui il denaro diventerebbe molto meno rilevante entro uno o due decenni. Le visioni divergono dunque sul punto centrale: se i guadagni di efficienza potranno compensare stabilmente il costo dell’infrastruttura.
Le verifiche aziendali ridimensionano le attese
Negli ultimi mesi, alcuni episodi hanno dato parziale credito alle cautele espresse da Hanke. Ford e Klarna hanno riassunto lavoratori precedentemente licenziati dopo avere riscontrato che i sistemi di AI non raggiungevano i livelli attesi di qualità o produttività.
Studi pubblicati di recente indicano inoltre che diversi datori di lavoro hanno rivalutato il rendimento economico dell’AI, riconoscendo di avere sovrastimato risparmi e incrementi di produttività ottenibili sostituendo personale umano. Il dato non esclude nuove applicazioni dell’intelligenza artificiale, ma richiama la necessità di misurare risultati e costi caso per caso.
Le perplessità sono state condivise anche da Mark Cuban e dall’investitore Michael Burry. Cuban ha definito “davvero preoccupante” la dipendenza del comparto da NVIDIA, mentre Burry ha segnalato il rischio di una spesa circolare difficile da sostenere nel lungo periodo.
FAQ
Perché Steve Hanke dubita dei licenziamenti causati dall’AI?
Sì, perché secondo Steve Hanke far funzionare AI su larga scala può costare più del mantenimento dei lavoratori, tra hardware, energia, acqua e datacenter.
Quali risorse richiede l’intelligenza artificiale?
Sì, l’AI richiede acqua, energia, capitale fisico e processori grafici, oltre a infrastrutture computazionali continue per addestrare ed eseguire i modelli.
Che differenza c’è tra software tradizionale e AI?
Sì, il software tradizionale può essere distribuito con costi aggiuntivi contenuti, mentre l’AI richiede risorse computazionali che aumentano con l’utilizzo.
Quali aziende hanno riassunto personale dopo l’AI?
Sì, Ford e Klarna hanno riassunto lavoratori precedentemente licenziati dopo risultati di AI inferiori alle attese su qualità o produttività.
Come è stata verificata questa analisi?
Sì, il contenuto nasce da un’analisi approfondita e da una verifica incrociata condotta dalla nostra Redazione su numerose fonti, tra cui Hardware Upgrade.
