Il lancio dell’IA generativa ChatGPT da parte di OpenAI nel novembre 2022 non ha solo segnato una svolta dal punto di vista tecnologico, ma ha anche simbolicamente dato l’avvio ad un periodo di rapida trasformazione delle dinamiche economiche e sociali in cui, l’Intelligenza Artificiale e in particolare la sua declinazione generativa, sta guadagnando un ruolo sempre più centrale. La crescente presenza nel quotidiano degli applicativi di IA pone interrogativi urgenti non solo sulle sue potenzialità, ma soprattutto sulle modalità con cui viene sviluppata, controllata e resa accessibile. La domanda non è più se l’IA sarà pervasiva, ma chi la guiderà, chi ne trarrà beneficio e secondo quali regole. Il documento OCSE Artificial Intelligence, Data and Competition, invita governi e autorità antitrust a riflettere e agire proprio su questi aspetti ponendo l’accento sulla necessità di garantire che l’innovazione non si traduca in una nuova concentrazione di potere, ma in un ampliamento diffuso delle opportunità. L’IA, infatti, non è solo una tecnologia abilitante, ma anche un potenziale moltiplicatore di squilibri se la sua diffusione sarà governata da pochi attori con accesso privilegiato ai dati, al capitale e alla potenza di calcolo.
L’IA generativa non è solo una tecnologia abilitante, ma anche un potenziale moltiplicatore di squilibri se governata da pochi attori
L’impatto economico dell’IA generativa è ancora difficile da quantificare con precisione, ma le prime stime suggeriscono che la portata sarà eccezionale: secondo una ricerca Goldman Sachs gli strumenti di IA generativa potrebbero aggiungere il 7% al Pil globale nei prossimi dieci anni (circa 7 trilioni di dollari) e aumentare la produttività dell’1,5%. Analogamente, una ricerca di McKinsey ha stimato un incremento annuo di valore dell’IA fra 2,6 e 4,4 trilioni di dollari, limitando l’analisi a soli 63 casi d’uso. La redistribuzione di questo potenziale però non è né automatica né equa e, la struttura stessa del mercato dell’IA, mostra segnali allarmanti di concentrazione: verticalizzazioni lungo tutta la catena del valore, partnership esclusive tra sviluppatori di AI e fornitori di cloud, accesso esclusivo ai dati grazie al controllo di piattaforme o sistemi operativi. È un ecosistema che premia i “first mover”, rinforza le posizioni dominanti già acquisite in altri mercati e rende sempre più difficile la competizione orizzontale.
Secondo Goldman Sachs gli strumenti di IA generativa potrebbero aggiungere il 7% al Pil globale nei prossimi dieci anni
L’OCSE identifica tre fasi principali del ciclo di vita dell’IA – lo sviluppo e addestramento di modelli fondazionali (foundation models), il loro perfezionamento (fine-tuning) e l’integrazione e distribuzione sul mercato (deployment) – tutte segnate dalla presenza di importanti barriere all’ingresso e da una crescente concentrazione delle risorse strategiche. In particolare, l’accesso ai dati – componente essenziale per l’addestramento e il perfezionamento dei modelli – si configura sempre più come una risorsa concentrata nelle mani di pochi attori, intorno alla quale si strutturano nuove forme di potere di mercato. I dati di alta qualità, spesso protetti da copyright o custoditi all’interno di piattaforme chiuse, stanno diventando difficilmente accessibili per i nuovi entranti, mentre le aziende che hanno potuto attingere precocemente a grandi dataset pubblici o hanno firmato accordi esclusivi con editori, social media, fornitori di contenuti e persino enti pubblici, detengono oggi un vantaggio competitivo che si autoalimenta: i dati generano modelli migliori e, modelli migliori attraggono più utenti i cui comportamenti a loro volta producono nuovi dati, spesso riutilizzati per perfezionare le prestazioni dell’algoritmo.
La struttura stessa del mercato dell’IA mostra segnali allarmanti di concentrazione
Questo effetto moltiplicatore – che il report descrive come una forma emergente di feedback loop tra utilizzo e qualità del servizio – è una delle cause principali della tendenza alla concentrazione osservata nella catena del valore dell’Intelligenza Artificiale generativa. A questa si aggiunge la dinamica poco competitiva della detenzione delle capacità computazionali, elemento altrettanto critico non solo per i costi elevati, ma perché i principali fornitori di cloud computing che mettono a disposizione GPU e risorse hardware avanzate (come Amazon, Microsoft e Google) sono, nella maggior parte dei casi, anche attori attivi nella stessa filiera dell’IA. Questa integrazione verticale rischia di produrre pratiche discriminatorie o escludenti, come l’accesso preferenziale alle infrastrutture per i propri modelli e clienti, o l’imposizione di condizioni contrattuali che ostacolano la portabilità dei dati e dei servizi tra piattaforme.
L’accesso ai dati si configura sempre più come una risorsa concentrata nelle mani di pochi
La combinazione tra concentrazione dei dati, del computing e dei canali di distribuzione – soprattutto quando questi ultimi coincidono con i principali sistemi operativi, browser o motori di ricerca – dà luogo a un’economia dell’Intelligenza Artificiale che non è solo altamente oligopolistica, ma potenzialmente auto-referenziale. Il rischio non è soltanto quello di ostacolare l’ingresso di nuovi concorrenti, ma di compromettere la qualità della concorrenza nel lungo periodo. Una competizione fondata sull’accesso diseguale agli input strategici, infatti, non premia necessariamente i modelli più innovativi o socialmente utili, bensì quelli sviluppati all’interno di contesti già dominanti. Di conseguenza, l’Intelligenza Artificiale rischia di perdere una delle sue promesse più ambiziose: quella di rappresentare un’architettura aperta, in grado di rispondere alle esigenze di molteplici contesti adattandosi a usi settoriali, regionali, culturali o linguistici specifici. Un mercato dominato da pochi operatori non limita solo le scelte per imprese e consumatori, ma agisce da freno all’innovazione a lungo termine, creando un sistema in cui le priorità tecnologiche vengono discusse e decise da pochi centri di potere, nonché un disallineamento fra ciò che viene sviluppato e ciò che è realmente necessario in contesti socio-economici differenti.
Si sta creando un’economia dell’IA che non è solo altamente oligopolistica, ma potenzialmente auto-referenziale
La storia recente dei mercati digitali insegna che la tempestività delle autorità di regolazione è determinante e che, troppo spesso, la reazione alle dinamiche di concentrazione è arrivata quando i giochi erano già fatti, come nel caso delle piattaforme online o dei social network. L’OCSE lancia quindi un appello preventivo: occorre dotare le autorità antitrust degli strumenti, delle competenze e delle alleanze internazionali necessarie per anticipare, più che rincorrere, i fenomeni di consolidamento. La concentrazione del mercato dell’IA generativa non è un destino inevitabile, ma è necessario il rafforzamento delle capacità tecniche e analitiche delle autorità garanti della concorrenza affinché siano in grado di comprendere pienamente la natura dei modelli, le architetture sottostanti e le interazioni tra i diversi livelli della catena del valore. Ciò che si prospetta non è un conflitto tra regolamentazione e innovazione che arresti lo sviluppo tecnologico, ma la creazione di un ecosistema competitivo, dinamico e aperto, capace di preservare il pluralismo, poiché, è solo nei mercati in cui la concorrenza è viva che le idee migliori trovano spazio per crescere e tradursi in benefici per l’intera società.
*Mariarosaria Zamboi, ricercatrice dell’Eurispes.
