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Mechanical Turk verso la chiusura, sono umani che lavorano come macchine e per le macchine
Dal 30 luglio 2026 Amazon Mechanical Turk smette di accettare nuovi clienti, secondo quanto riportato da The Register. Amazon non ha fornito alcuna motivazione ufficiale per il ritiro, e il servizio compare ora nella lista AWS "Services in Maintenance", la formula asettica con cui l'azienda archivia i prodotti in via di pensionamento. Gli utenti già attivi non risultano impattati, almeno per ora.
L'avviso pubblicato su mturk.com è secco: niente nuove registrazioni, nessuna spiegazione pubblica del motivo. Chi è già iscritto continua a operare, chi cerca lavoro a cottimo per l'etichettatura di dati o chi vuole aprire un account come committente si trova la porta chiusa.
Il linguaggio scelto da Amazon merita attenzione. "Maintenance" è un eufemismo aziendale che evita la parola "chiusura" e con essa qualunque responsabilità comunicativa verso una community di lavoratori che ha superato le 500.000 persone registrate in 190 Paesi entro il 2011. Amazon ha ritirato altri servizi minori negli anni con la stessa tecnica: comunicato tecnico, zero contesto, zero bilancio sull'impatto umano.
Mechanical Turk nasce il 2 novembre 2005, anni prima che il termine "intelligenza artificiale generativa" avesse senso per chiunque fuori da un laboratorio di ricerca. Il nome richiama l'automa scacchista del Settecento, la macchina che sembrava giocare da sola mentre un uomo restava nascosto dentro a muovere i pezzi. La metafora era programmatica: il lavoro umano che simula intelligenza artificiale restando invisibile.
Per i primi anni il servizio serviva per trascrizioni, sondaggi, categorizzazione di contenuti. Con l'esplosione della computer vision negli anni 2010 è diventato l'infrastruttura per etichettare milioni di immagini. Poi, con l'arrivo dei grandi modelli linguistici, i turker sono passati a valutare risposte, classificare tossicità, alimentare il reinforcement learning from human feedback che rende un modello utilizzabile invece che solo statisticamente plausibile. Ogni fase dell'AI moderna ha avuto, alle spalle, un cottimista pagato pochi centesimi a task.
La narrativa comoda sarebbe: l'AI è diventata abbastanza brava da fare da sola ciò che prima serviva l'uomo, quindi Mechanical Turk non serve più. È lecito pensare che la causalità sia invertita: Amazon non ha mai dato una motivazione ufficiale, ma tutto lascia intendere che non sia l'intelligenza dei modelli a rendere Turk superfluo, bensì la specializzazione della filiera che lo circonda.
Scale AI, valutata attorno ai 14 miliardi di dollari, e Surge AI, che ha superato 1 miliardo di fatturato annuo restando profittevole fin dalla fondazione nel 2020, offrono ciò che il marketplace generalista di Amazon non ha mai costruito: tracciabilità del lavoratore, controllo qualità strutturato, pipeline integrate nei flussi di training moderni. Turk resta un mercato aperto di microtask anonimi da pochi centesimi, un modello pensato per un'epoca in cui bastava classificare un'immagine di gatto, non per allenare un modello da centinaia di miliardi di parametri con requisiti di sicurezza e coerenza.
I numeri raccontano un settore in crescita, non in contrazione. Il mercato del data labeling per l'AI vale 2,32 miliardi di dollari nel 2026, in salita dai 1,89 miliardi del 2025, con una proiezione a 6,53 miliardi entro il 2031 (CAGR del 22,95%, secondo stime di Mordor Intelligence). Il segmento specifico del RLHF passa da 2,8 miliardi nel 2025 a una stima di 18,6 miliardi entro il 2034.
Il denaro non sta sparendo: si sta spostando verso l'alto della catena del valore. I player verticali assumono annotatori esperti, li pagano a tariffe professionali, garantiscono ai clienti enterprise controlli di qualità che un marketplace aperto non può offrire. Chi resta escluso da questo salto è proprio la base storica di Turk, spesso lavoratori in Paesi a basso reddito che vedevano nella piattaforma l'unico canale diretto verso committenti occidentali.
Mentre Mechanical Turk finisce in manutenzione, A