L’AI è diventato uno strumento di accumulo di ricchezza su larga scala, generando fortune che pochi anni fa parevano irrealizzabili. Per esempio, la quota di Jensen Huang in Nvidia vale oggi 175 miliardi di dollari, una somma cinquanta volte maggiore rispetto a sette anni fa. Nello stesso periodo, il fondatore di Anthropic, Dario Amodei, ha visto il suo patrimonio stimato raddoppiare dopo un recente round di finanziamenti. Con tale concentrazione cresce anche il dibattito politico su come redistribuire i profitti per evitare disuguaglianze e instabilità sociale.
Fondi Sovrani e Conti Capitale
Il presidente americano Donald Trump ha espresso sostegno a un’idea lanciata da Sam Altman di OpenAI: un fondo sovrano alimentato con equity aziendale, in cui i render derivati dal fondo pubblico possano essere distribuiti gradualmente alle famiglie. “Diventerebbe quasi una partnership con il pubblico americano”, ha osservato Trump, aggiungendo che il piano permetterebbe a molti di “diventare ricchi”.
Un approccio simile, ma più radicale, viene proposto dal senatore Bernie Sanders, che vorrebbe un’imposta unica del 50% sulle imprese di AI, i cui fondi sarebbero distribuiti direttamente ai cittadini attraverso azioni. Anche Dario Amodei, fondatore di Anthropic, ha espresso interesse per l’idea di “conti capitale universali”, in cui i cittadini otterrebbero un fondo personale di capitale finanziato tramite l’equity aziendale.
Lavoro, Rieducazione e Ridistribuzione
La questione dell’impatto dell’AI sulla forza lavoro è cruciale. L’ex consigliere economico della Casa Bianca, Gene Sperling, ha proposto l’introduzione di impegni aziendali volontari per il riaddestramento e la riallocazione dei lavoratori sostituiti. I finanziamenti potrebbero arrivare da una sovrattassa, da un’imposta sui token o sulla potenza di calcolo utilizzata da modelli generativi.
Gli esperti Bearer-Friend & Polcz, nell’ambito di uno studio intitolato “Sharing the Algorithm: The Tax Solution to Generative AI”, hanno avanzato l’idea di un’imposta annua per le aziende del settore dell’intelligenza artificiale. L’obiettivo è di rendere il profitto del settore accessibile a tutti attraverso un meccanismo strutturale.
Ricchezza Concentrata e Disuguaglianze
Le preoccupazioni di redistribuzione emergono da dati concreti: nel 2023, l’1% più ricco degli Stati Uniti possiede quasi un terzo della ricchezza nazionale, mentre la metà più povera ne possiede solo l’1,4%. Se l’AI aumentasse ulteriormente il rendimento del capitale rispetto al lavoro, le disuguaglianze potrebbero espandersi. Questo rende necessario un intervento strutturale non solo simbolico.
Il rischio di una regolamentazione volontaria
Tuttavia, la debolezza di molte proposte sta nella loro natura volontaria. Gli impegni spontanei da parte di aziende non accompagnati da regole vincolanti hanno mostrato scarsa efficacia storica. Per esempio, in passato alcune grandi aziende avevano creato “fondi per l’automazione” in collaborazione con sindacati per mitigare l’impatto sui lavoratori. Negli ultimi anni, colossi come AT&T e JPMorgan hanno offerto percorsi di riqualificazione in alternativa a licenziamenti puri.
Eppure queste iniziative, non vincolanti, sono spesso revocate o modificabili a seconda delle condizioni aziendali. Così, un fondo sovrano alimentato da equity aziendale, se lasciato all’iniziativa volontaria di dirigenti, rischia di non garantire stabilità né proporzionalità rispetto ai reali profitti dell’AI.
Soluzioni Strutturali
Per costruire un sistema più solido, si dovrà puntare su strumenti regolamentati e obbligatori. Una prima direzione è la promozione della concorrenza sul settore dell’AI attraverso politiche di antitrust e normative mirate. Mercati più aperti potrebbero distribuire i guadagni in modo più democratico, riducendo le disuguaglianze.
Una seconda strada prevede la creazione di strumenti pubblici, finanziati da tasse specifiche. Potrebbe trattarsi di un “credito d’imposta per la riqualificazione”, come proposto da Sperling, che copra fino al 75% dei costi di formazione e fino al 50% dei salari per l’anno seguente per aziende che optano per la riallocazione del personale, piuttosto che il licenziamento. Questo sistema richiederebbe gestione centralizzata per evitare sprechi, in modo trasparente.
Criticità e Limiti
Sebbene le proposte attuali presentino interesse teorico e politico, restano imperfette. La redistribuzione forzata può incontrare resistenza da parte di aziende che non vedono il beneficio diretto. Inoltre, le tassazioni complesse e specifiche, come quelle sui token o sulla potenza di calcolo, rischiano di essere evitate o non adottate a causa di problemi di monitoraggio o di scarsa collaborazione tra governi.
Solo interventi strutturali, vincolanti e trasparenti potrebbero garantire una redistribuzione equa dei guadagni generati dall’AI. Senza di essi, i benefici resteranno concentrati in mani poche, alimentando rischio sociale.
Verso una Soluzione Sostenibile
La sfida non è tanto ideare nuove politiche – quelle già esistono – quanto attuarle in modo rigoroso e a lungo termine. Un intervento governativo chiaro potrebbe offrire a lavoratori, consumatori e imprese un contesto equilibrato da cui trarre frutto. In un’epoca in cui il dibattito morale sull’AI è destinato ad ampliarsi, la necessità di regole non lascia spazio alla filantropia aziendale.
Ogni paese dovrà calibrare le sue iniziative in base alla sua economia, ma il messaggio è chiaro: l’AI arricchisce. La questione è chi la benefici in modo equo.