Intelligenza Artificiale: quale futuro?

Il genere umano è in perenne evoluzione, artefice e vittima dei cambiamenti che continua a generare. La velocità di questi cambiamenti è in continuo aumento, rendendo difficoltoso il controllo degli effetti. Nel quadro presente, Globalizzazione, Demografia e Tecnologia sono le forze primarie che determinano i cambiamenti nel e sul pianeta.

Le loro varie interazioni originano fenomeni e tendenze, che stanno già sconvolgendo la vita presente e avranno pesanti conseguenze sul futuro, se non gestite opportunamente. Esempi del risultato di dette interazioni sono: nuovo quadro geo-politico mondiale; cambiamento climatico; futuro del lavoro; urbanizzazione; salute e re-invenzione del sistema “salute”, etc.

Siamo solo agli inizi della trasformazione della nostra economia e società a causa dello sviluppo delle tecnologie digitali.  Dal punto di vista “tecnologico”, i componenti principali responsabili della velocità crescente di sviluppo, sono: digitalizzazione; Internet of Things (IoT); Big Data; Intelligenza Artificiale; realtà virtuale; realtà avanzata; utilizzo di sensori su larga scala; cripto-valute; sistemi tipo blockchain etc. Da essi hanno avuto origine lo sviluppo di robot, droni, dispositivi indossabili (wearable) etc. I cambiamenti a valle, per natura dirompenti, si ripercuotono su: mercato del lavoro; industria 4.0; sicurezza (safety); beni comuni; diritti dei lavoratori; giustizia sociale; uguaglianza; equità; rapporti sociali. Contemporaneamente, lo sviluppo digitale sta generando una serie di paradossi: l’esplosione della disponibilità di quantità enormi di informazioni crea disinformazione (o si presta meglio a disinformazione e diffusione di notizie false); l’incremento delle reti sociali origina frequentemente l’isolamento fisico. L’Intelligenza Artificiale (IA) è centrale a questi cambiamenti e offre delle reali opportunità di migliorare la nostra vita e anche di affrontare tali paradossi.

 

Sviluppo

L’IA negli anni Novanta si concentrava sulla correlazione di dati in ingresso (input) mediante delle regole (algoritmi) per ottenere risposte “mediate” al fine di utilizzare al meglio certi dispositivi (ad esempio: lavatrici), nei quali la risposta precisa a un numero limitato di dati di partenza non consentiva di ottenere i risultati (output) migliori. L’evoluzione (disponibilità di dati sempre maggiore e il bisogno industriale di avere delle risposte più veloci) ha portato l’IA a muoversi verso l’apprendimento della macchina (machine learning-ML). Dalla programmazione si è passati all’addestramento. In questo caso, i dati di partenza sono elaborati insieme a delle risposte note. Dalla associazione dati-risposte, si ricavano delle regole, che vengono applicate a situazioni uguali o molto simili.

Elaborazioni più dettagliate e specialistiche hanno portato a sviluppi definiti Deep learning (DL) e Reinforcement learning (RL). L’insieme di queste tecnologie ha permesso lo sviluppo della robotica, inclusi i robot sociali: numerosi problemi “semplici” possono essere risolti da macchine dotate di forme più o meno sofisticate di IA con algoritmi più o meno complessi. Alcuni esempi: filtro di spam, traduzioni automatiche, riconoscimento immagini, generazioni di musica, operazioni industriali ripetitive, veicoli autonomi, diagnostica in campo medico, etc.

Al momento, l’insieme IA può essere considerato come una scatola nera, in cui l’accesso agli input e ai risultati è possibile, senza conoscere cosa accade all’interno della scatola nera. Ignoriamo come certi output, inclusi i processi decisionali e le azioni conseguenti, siano determinati.  Occorre quindi sviluppare dei meccanismi di trasparenza in modo da valutare la qualità e la prestazione della IA e da costruire fiducia su tale tecnologia: siamo noi a dover essere in grado di pilotarla, in modo da filtrare le positività ed eliminarne i rischi.

 

Economia e futuro del lavoro

Da un punto di vista puramente economico, i dati (e le proiezioni) indicano un aumento degli investimenti in IA, con una cifra stimata di circa 60 miliardi di euro di investimenti globali (nel mondo) nel 2025, a fronte di una modesta cifra di circa 2 miliardi di euro nel 2016 (in tale anno gli investimenti europei rappresentavano appena un quinto degli investimenti USA). A livello mondiale, l’Unione Europea (UE), è superata solamente da USA per quanto riguarda il numero dei praticanti nel campo della IA.

Entro il 2030, la Cina sarà il primo attore nel campo della IA. Per l’UE il problema maggiore non è quello di “vincere” questa corsa, ma di guidare lo sviluppo della IA per coglierne tutti i vantaggi in un modo che sia centrato sulla figura umana, che sia etico, sicuro e rispettoso dei nostri valori fondamentali. Gli Stati Membri dell’UE hanno compreso che solo sviluppando un’azione co-ordinata a livello UE le strategie proposte dalla Commissione Europea possono essere attuate per costruire sulle nostre aree di forza, che includono ricerca, leadership in alcuni settori (es. robotica), un quadro legale e regolamentare solido e una ricca diversità culturale anche a livelli più locali (regioni e province).

Il mondo del lavoro dovrà affrontare cambiamenti radicali, come risulta da esempi già disponibili oggi: gli “assistenti” vocali disponibili sui nostri telefoni e computer agiscono mediante meccanismi di machine learning con la necessità di rivedere il lavoro classico delle segretarie; le automobili a guida autonoma potranno forse sostituire il lavoro degli autisti; i nostri acquisti on line sono già in gran parte guidati da algoritmi che apprendono le nostre necessità e ci tempestano di offerte di prodotti di cui potremmo aver bisogno, sostituendo il lavoro degli analisti di mercato e dei più classici rappresentanti.

In breve, l’IA come tutte le altre innovazioni tecnologiche sostituirà una parte del lavoro umano, con un impatto sul mondo del lavoro diverso secondo i settori e con variazioni tra il breve e il lungo termine. A lungo termine e con le dovute politiche, l’IA creerà nuove opportunità di lavoro, superiori a quelle che si perderanno (molte mansioni a basso livello di contenuto intellettuale e ripetitive saranno effettuate dalle macchine). Come nella rivoluzione industriale, il processo richiederà anni prima di raggiungere l’equilibrio. Le previsioni sono di un aumento di oltre 1.7 milioni di posti di lavoro necessari in campo digitale nella UE entro il 2030.

L’implementazione della digitalizzazione (e quindi anche IA) su larga scala richiederà competenze di livello più elevato (oltre l’80% dei lavori futuri nella UE richiederanno, tra l’altro, una conoscenza digitale di base, già nella prossima decade). La qualità del lavoro sarà dunque migliorata, con mansioni di livello più elevato e più gratificanti, con requisiti di conoscenza e abilità notevoli. Il rischio sarà quello di amplificare i cambiamenti socio-economici e la differenza tra le classi sociali (rischi e opportunità non sono equamente distribuiti attraverso la società).

Il fatto che l’impiego della IA consentirà di rimpiazzare mansioni che richiedono meno competenze, si tradurrà anche in un rafforzamento della complementarità delle risorse di cui le industrie e le ditte dovranno dotarsi. Non solo, l’IA favorirà anche maggiore responsabilizzazione e decentralizzazione dell’autorità decisionale. Altri ruoli che non potranno mai essere ricoperti dalla IA riguarderanno le mansioni basate su creatività e sul coinvolgimento emotivo (segni distintivi della differenza tra uomo e macchina).

I contratti sociali andranno rivisti e dovranno considerare le disuguaglianze economiche. Le soluzioni politiche hanno tradizionalmente considerato tassazioni progressive e programmi di salvaguardia, pensioni, disoccupazione e assistenza sanitaria. Tali meccanismi sono fondamentali. Alla luce dell’impatto sul mondo del lavoro, probabilmente nuovi approcci saranno necessari e forse si dovranno anche considerare forme universali di stipendio base. Il quadro regolamentare andrà rivisto, per tener conto degli interessi dei lavoratori, consumatori, piccole imprese che dovranno fronteggiare le mega-organizzazioni. Nuovi metodi di monitoraggio dovranno essere sviluppati per misurare il valore aggiunto fornito dalle nuove tecnologie, sia a livello di singola impresa che di governo centrale.

Inoltre, la diffusione della IA avrà bisogno di nuovi ruoli e nuove mansioni in discipline complementari: la complessità del mondo tecnologico/digitale multi-dimensionale rende necessario anche l’intervento di non-specialisti, di ruoli orizzontali, che sappiano valutare il quadro tecnologico, etico, sociale, legislativo e guidare lo sviluppo dei cambiamenti, assolutamente necessari per filtrare i vantaggi della IA. Le discipline sociali, la revisione dei contratti sociali, la necessità di studi comportamentali, antropologici, i meccanismi di controllo e di valutazione, la protezione dei diritti (es. IPR), il rispetto della privacy, richiederanno un aumento delle competenze esistenti e lo sviluppo di nuove.

 

Impatto sociologico ed educativo

In ogni caso, i cambiamenti non sono pre-determinati e devono essere gestiti e guidati attraverso opportune politiche. La trasformazione sociale potrà essere guidata e controllata solo attraverso un approccio multi-dimensionale che consideri gli aspetti sopra descritti: etici e sociali, legali, educativi e formativi, economici, la disponibilità di dati, le possibili intrusioni nella vita privata e relativa Cyber-security, i rischi di discriminazione ed esclusione e la resilienza sociale in toto. La società civile dovrà essere impegnata e coinvolta a discutere i valori e per impregnarne lo sviluppo della IA soprattutto per superare e guidare le fasi di transizione. L’IA deve essere aperta, accessibile e compresa da tutti nella società, affinchè diventi uno strumento integrato nella stessa società.

Una solida struttura informatica e l’accesso ai dati dovrebbero favorire l’interazione con gli utenti e rendere possibile lo sviluppo di eco-sistemi di amministrazione pubblica, ditte e società civile, arricchendo il complesso dei dati, aumentando le possibilità di verifica e controllo sugli stessi e rendendoli idonei per applicazioni della IA. Questo permetterà di usufruire appieno di benefici e opportunità che l’IA può offrire.

L’IA cambierà le relazioni tra educazione, lavoro e sviluppo umano e sarà necessario comprendere meglio l’impatto delle interazioni tra IA e intelligenza umana nelle capacità cognitive di adulti e bambini. Più in generale, in questo panorama occorre ri-considerare il modello educativo e formativo. È sicuramente l’aspetto più importante da considerare per lo sviluppo adeguato della IA ed è il pilastro centrale nell’ottica del cambiamento dei contratti sociali. La rivoluzione industriale ha proposto dei modelli educativi e formativi che si sono basati sulla preparazione degli studenti finalizzata ad un pronto inserimento nel mondo del lavoro.

La scuola anglosassone ha dettato i suoi modelli, la cui validità si è però esaurita da diverse decadi e i sistemi educativi sono completamente disallineati dal futuro mondo del lavoro. Il progresso tecnologico avanza a dei ritmi tali da rendere tale modello obsoleto e completamente inadatto a fronteggiare le sfide future. Durante il ciclo di studi, il progresso è tale che è assolutamente impensabile formare degli individui per un inserimento specifico nel mondo lavorativo. Alcune università stanno incrementando le interazioni tra gli atenei e il mondo lavorativo: di nuovo, però si tratta semplicemente di miglioramenti su una tematica specifica.

Il modello educativo deve essere rivoluzionato. L’educazione accompagnerà ogni individuo attraverso il percorso lavorativo (life-long learning) e dal fornire e acquisire conoscenza si dovrà passare allo sviluppo delle capacità e abilità nell’implementare queste nuove conoscenze. Visto che il mondo evolve sempre più rapidamente, dobbiamo preparare quindi le generazioni future a essere capaci di seguire e di anticipare i cambiamenti, di riuscire a comprendere la complessità dei problemi, di essere in grado di scomporre tale complessità multi-dimensionale in visioni olistiche e onni-comprensive, di stimolare i processi creativi. In altre parole, il modello educativo dovrebbe essere basato su una piattaforma meno specialistica, ma più generale, coniugando gli aspetti tecnologici con quelli umanistici, sociali, etici e dove lo sviluppo dei processi creativi sia privilegiato.

La stimolazione della creatività è fondamentale nella scuola del domani. Creatività è l’abilità di generare associazioni e connessioni tra argomenti all’apparenza completamente diversi e slegati, è l’ingrediente che può rendere possibile l’impossibile. Un cammino formativo dove scienza e tecnologia siano accompagnate dall’arte permetterebbe di affrontare meglio l’evoluzione in atto e di trarre i maggiori benefici da una società ormai non più industriale, ma basata sulla conoscenza, conoscenza globale, condivisa e interattiva.

Una coscienza del problema e uno sviluppo educativo come citato, sembra anche essere la migliore premessa per il coinvolgimento sociale e per rafforzare la nostra resilienza a tutti i livelli, dal locale al nazionale e a livello di UE, attraverso istituzioni, industrie e società civile e costruire una IA centrata sull’uomo e guidata dai valori sociali.

 

Il contributo dell’UE

Le varie istituzioni europee e l’Unione Europea nel loro complesso hanno già fatto molto per affrontare l’argomento IA in modo completo e multidisciplinare. Nel 2018, gli Stati Membri dell’Unione hanno firmato una Dichiarazione di Cooperazione nel campo dell’IA. Nel 2018, la Commissione Europea ha pubblicato una Comunicazione su IA, avente tre obiettivi principali:

  • Incremento della capacità tecnologica e industriale europea e assorbimento della IA nei vari settori dell’economia, sia nel settore pubblico che in quello privato. Ciò include investimenti nel campo della ricerca e dell’innovazione e miglioramento dell’accesso ai dati.
  • Preparazione ai cambiamenti socio-economici causati dalla IA con operazioni di modernizzazione del sistema educativo e della formazione, favorendo lo sviluppo dei talenti, anticipando i cambiamenti nel mercato del lavoro, sostenendo il processo di transizione del mercato del lavoro e l’adattamento dei sistemi di protezione sociale.
  • Assicurazione di un adeguato quadro etico e legale, basato sui valori dell’Unione e in linea con la Carta dei Diritti Fondamentali dell’Unione Europea. Ciò include linee guida su regolamenti esistenti e responsabilità sui prodotti, un’analisi dettagliata dei problemi che possono essere generati e una co-operazione tra tutte le parti interessate (industria pubblica, governi degli Stati Membri, istituzioni europee, etc.) per stabilire delle linee guida etiche.

È opportuno sottolineare che l’Unione Europea, attraverso le proprie istituzioni, è stata l’unica entità a livello mondiale ad aver emesso delle comunicazioni così comprensive sulla IA. Tra l’altro, le comunicazioni emesse coprono gli aspetti tecnologici, economici, legali, sociali, etici, etc. (ad esempio: linee guida per i progetti, la produzione e l’utilizzo dei robot, principi atti a regolare autonomia, responsabilità individuale, consenso informato, privacy, responsabilità sociale, diritto degli anziani e dei disabili, sistema sanitario, pratiche e codici etici, uguaglianza e non discriminazione, equità, giustizia, benefici, normazione, sicurezza, protezione dati (GDPR), diritti di proprietà intellettuale (IPR) precauzione, inclusione, rendicontabilità, massimizzazione vantaggi, eliminazione svantaggi, etc. Il tutto centrato sull’uomo, sulla dignità e centralità della persona umana, sui saldi principi etici presenti nella carta europea dei diritti fondamentali, sui valori europei sui quali sono stati fondati i Trattati EU e infine su sfide e accettabilità sociale della IA.

Inoltre, è già stata avanzata una proposta per l’istituzione di una Agenzia europea di robotica e Intelligenza Artificiale, che guidi e segua gli sviluppi della IA nell’Unione Europea. Per quanto riguarda i dati, già nel 2013 la Commissione Europea ha pubblicato una serie di comunicazioni e direttive per l’accesso aperto, trasparente e gratuito a tutte le pubblicazioni scientifiche  risultanti da attività di ricerca e sviluppo finanziate dai fondi pubblici europei e di rendere disponibili i dati correlati (obbligatoriamente a partire dal prossimo programma quadro), in modo da garantire trasparenza, riproducibilità dei risultati, una penetrazione più veloce dei risultati da parte delle industrie e quindi un impatto economico sui mercati.

Siamo ancora in grado di scrivere il futuro sulla base della nostra visione collettiva. Le premesse sono buone, tenendo conto delle azioni a livello della UE. In ogni caso, da qualunque punto di vista si analizzi il problema (economico, etico, legale, sociale, etc.), dobbiamo comprendere che solo uno sforzo congiunto di tutti i paesi membri della UE potrà condurci nella direzione auspicata e già tratteggiata nelle varie comunicazioni delle istituzioni europee.

 

Giacinto Piero Tartaglia

Dr.Ing., free-lance, Knowledge Management activities

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