Il mondo che Asimov ipotizzava in "Io, robot" è già qui e, nel 2022, l'AI si intreccia con le esistenze quotidiane degli abitanti di ogni angolo del mondo. Ma «Il mondo ha bisogno di regole per fare sì che l'AI costituisca un reale beneficio per l'umanità ». È con queste parole che il Direttore Generale UNESCO Audrey Azoulay ha annunciato, nel novembre 2021, la sottoscrizione del primo accordo globale sull'etica dell'Intelligenza Artificiale da parte di 193 Stati Membri dell'Organizzazione delle Nazioni Unite per l'educazione, la scienza e la cultura.
Che si tratti di utilizzare un assistente personale virtuale per organizzare la nostra giornata lavorativa, viaggiare in un veicolo a guida autonoma o avere un telefono che ci suggerisce le canzoni o i ristoranti che potrebbero piacerci, l'AI è oramai parte integrante della nostra quotidianità . Ma «le decisioni che impattano la vita quotidiana di milioni di persone dovrebbero essere eque, trasparenti e contestabili. Queste nuove tecnologie devono aiutarci ad affrontare le problematiche più complesse del nostro mondo attuale, come le crescenti ingiustizie sociali e la crisi climatica, e non creare fratture ancora più profonde».
Nell'Unione Europea il primo rush per definire le basi etiche e legali dell'AI arriva nel marzo 2018 - in ritardo rispetto al Governo USA che, due anni prima, aveva già investito 970 milioni di euro in ricerche sul tema - quando Bruxelles annuncia la creazione di un gruppo di esperti addetto all'individuazione di linee guida dedicate. Il primo Libro Bianco viene pubblicato nel febbraio 2020 per presentare opzioni strategiche che consentano uno sviluppo sicuro e affidabile dell'AI in Europa.
I principali elementi costitutivi del White Paper vertono sulla necessità di creare un "ecosistema di eccellenza" - in cui i settori pubblico e privato mobilitano risorse per accelerare l'adozione di soluzioni basate sull'AI in grado di innovare l'intera catena del valore - e un "ecosistema di fiducia" - letteralmente «creare fiducia nell'intelligenza artificiale antropocentrica».
Se quest'ultima operazione risulta ancora "work in progress" a causa della necessità dell'EDPB (European Data Protection Board) e degli altri organismi coinvolti di studiare al meglio i profili economici, giuridici, sociali e privacy-correlati dell'intelligenza artificiale, i primi bilanci sul profilo etico sono arrivati solo di recente dall'UNESCO con il primo Global Agreement on the Ethics of Artificial Intelligence.
L'AI e l'etica: le raccomandazioni UNESCO per assicurare il raggiungimento dei Goal di Sviluppo Sostenibile nella transizione digitale
- Proteggere i dati
Serve che le Big Tech e i Governi facciano di più per garantire agli individui una maggiore protezione e controllo dei dati personali: tutti dovrebbero essere in grado di accedere ai record dei propri dati personali ed, eventualmente, cancellarli.
- No al punteggio sociale e alla sorveglianza di massa
È vietato l'uso dell'AI per implementare sistemi di credito sociale - ovvero l'assegnazione al cittadino di un punteggio rappresentante il suo "credito sociale", sulla base della sua situazione economico-sociale - e per la sorveglianza di massa. Alla tecnologia non dovrebbe essere imputata alcuna personalità giuridica nè, tantomeno, un ruolo di ultimo supervisore nella registrazione dei dati biometrici degli individui.
- Valutare e monitorare gli effetti delle raccomandazioni
È fondamentale che i Paesi, le aziende e più genericamente le organizzazioni che fanno uso dell'AI valutino l'impatto di tali sistemi sugli individui, sulla società e sull'ambiente: questo approccio aiuterà gli Stati Membri a valutare quanto siano pronti a recepire il cambiamento in termini di infrastruttura legale e tecnica. Inoltre, le Autorità sono incoraggiate a considerare la creazione di figure indipendenti o altri sistemi di auditing per valutare gli effetti dell'AI sul tessuto economico-sociale.
- Proteggere l'ambiente
Gli attori dell'AI devono garantire che questa diventi uno strumento importante nella lotta ai cambiamenti climatici e, soprattutto, non costituisca essa stessa una fonte emissiva eccessivamente impattante sull'ambiente. Sarà dunque necessario calcolare la sua impronta carbonica, il consumo di energia e l'impatto ambientale dei processi di estrazione delle materie prime che supportano la produzione di AI Technologies.
L'Intelligenza Artificiale al centro della trasformazione digitale dell'imprenditoria italiana
«L'Artificial Intelligence è oggi fortemente maturata e ha tutto il potenziale per diventare un fattore centrale nella trasformazione digitale di imprese, PA e della società nel suo complesso» afferma Alessandro Piva, Direttore dell'Osservatorio Artificial Intelligence. L'ultimo anno ha sancito un ulteriore sviluppo per l'ecosistema italiano e il mercato ha ripreso a crescere consistentemente, dopo che nel 2020 era stato condizionato dalla pandemia. Si evidenzia uno sviluppo per tutte le tipologie di progetti, ma con un'accelerazione in particolare nelle applicazioni nella Computer Vision (+41%), nei Chatbot e Virtual Assistant (+34%) e nell'Intelligent Data Processing (+32%)".
Sono sei gli applicativi AI maggiormente utilizzati dalle imprese italiane:
Chatbot: uno strumento capace di offrire un'assistenza 24/7 sia ai propri clienti che ai propri dipendenti, il quale si presta inoltre a diversi impieghi in ambito marketing, supporto alla vendita, HR Management, domotica e perfino Ricerca e Sviluppo.
Computer Vision: la Computer Vision studia algoritmi e tecniche per permettere ai computer di raggiungere una comprensione di alto livello del contenuto di immagini o video. Gli avanzamenti negli ultimi anni sono stati tali che soluzioni basate su descrizioni statistiche delle immagini hanno progressivamente lasciato il passo a reti neurali addestrate su milioni di immagini.
Algoritmi di raccomandazione: i Recommendation System sono il pilastro principale del modello di business di tutte le piattaforme social ed eCommerce (Amazon, Netflix, Spotify, ma non solo). Alla base di tanti servizi digitali, ci sono algoritmi che tengono traccia delle azioni dell'utente e, comparandole con quelle degli altri, apprendono le sue preferenze.
NLP (Natural Language Processing): le tecniche di NLP si pongono l'obiettivo di creare sistemi in grado di favorire l'interazione e la comprensione uomo/macchina. L'NLP si occupa principalmente di testi, ovvero qualsiasi sequenza di parole che in una lingua esprime uno o più messaggi (come pagine web, post, tweet, informazioni aziendali).
IDP (Intelligent Data Processing): La classe di soluzioni degli Intelligent Data Processing è quella più ampia dal punto di vista delle applicazioni. Vi rientrano tutte quelle soluzioni che utilizzano algoritmi di Artificial Intelligence - su dati strutturati e non - per finalità collegate all'estrazione delle informazioni presenti nei dati stessi. Le principali finalità che muovono le imprese nell'utilizzo di queste soluzioni sono: Forecasting e Classification & Clustering.
Soluzioni fisiche: ad oggi le soluzioni fisiche di Artificial Intelligence sono ancora poco diffuse tra le organizzazioni italiane. Sono tre le categorie da prendere in esame: i veicoli autonomi (mezzi di trasporto autoguidati), gli Autonomous Robot (robot in grado di muoversi senza l'intervento umano) e gli Intelligent Object (oggetti in grado di compiere azioni senza l'intervento umano e di prendere decisioni in base alle condizioni dell'ambiente circostante).
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