Intelligenza artificiale, così aiuterà a raggiungere gli obiettivi di sviluppo sostenibile

L’intelligenza artificiale sta trasformando il mondo, la società e il lavoro, ma soltanto recentemente abbiamo cominciato ad associare la tecnologia con la sostenibilità.

Numerose indagini sottolineano come, in generale, le diverse aree e applicazioni di intelligenza artificiale possano influenzare tutti e 17 gli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile^[1] (Sustainable Development Goals o SDG) – presentati nel 2015, l’Assemblea Generale delle Nazioni Unite – grazie anche alla grande varietà di applicazioni e domini.

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Intelligenza artificiale e obiettivi di Sviluppo Sostenibile

Il tema dello sviluppo sostenibile è diventato centrale, come sono diventate centrali le questioni sociali, ambientali ed ecologiche: il pianeta in cui viviamo va tutelato e protetto, attraverso un consumo e una produzione sostenibili affinché possa supportare i bisogni sia delle presenti che delle future generazioni. Ecco perché sono nati gli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile (Sustainable Development Goals o SDG), una raccolta di 17 obiettivi globali, suddivisi in 169 sotto-obiettivi o target, intesi per essere realizzati entro il 2030 e progettati per raggiungere un futuro migliore e più sostenibile per tutti, garantendo i diritti fondamentali e adeguate condizioni di salute, creando economie green basate sull’uguaglianza, l’inclusività e la sostenibilità; questa trasformazione può essere ottenuta solo attraverso la collaborazione e ricorrendo a mezzi sicuri, fidati e inclusivi.

In questo contesto, la tecnologia e l’intelligenza artificiale possono essere impiegate per favorire il raggiungimento degli Obiettivi Sostenibili e avanzare su alcune delle più grandi sfide globali. Recenti studi analizzano e valutano il ruolo e gli effetti che questa tecnologia ha e potrebbe avere nel raggiungere o aiutare a realizzare gli SDG^[2]: vi sono iniziative che incoraggiano l’uso e il ruolo della tecnologia nell’affrontare gli Obiettivi Sostenibili, e sono nati progetti pratici ed efficaci che si basano su tecniche di machine learning per migliorare e risolvere problemi quotidiani e legati alla sostenibilità (l’Università di Oxford ha raccolto e pubblicato una lista di progetti finalizzati alla sostenibilità basati sull’intelligenza artificiale^[3]).

Effetti collaterali e rischi dell’intelligenza artificiale

Prima, però, di entrare nel dettaglio e approfondire le innegabili diverse opportunità e potenzialità che l’intelligenza artificiale può offrire, è opportuno fare alcune premesse e valutare anche i potenziali effetti collaterali negativi e i relativi rischi; la fervente discussione riguardo l’utilizzo dell’IA è determinante per creare uno sviluppo antropocentrico e un uso guidato e controllato da sistemi normativi. Le problematiche principali sono legate soprattutto alla disponibilità di grandi quantità di dati che necessitano di protezione e tutela. Questa enorme riserva di informazione è essenziale per la realizzazione di sistemi intelligenti: uno dei passaggi centrali dell’apprendimento dipende dalla struttura e dalla disponibilità dei dati, quanto più accurati e adeguatamente annotati sono i dati, tanto più è efficace e robusto è il sistema allenato su tali dati. Per questo motivo è importante raccogliere dati in modo corretto, ma le problematiche legate alla raccolta e gestione di tali informazioni sono molte e non è sempre possibile avere a disposizione una grande quantità di materiale strutturato, etichettato e descrittivo del dominio che si vuole studiare.

L’IA porterà alla creazione di nuovi posti di lavoro consentendo una democratizzazione del mercato del lavoro, ma altre posizioni spariranno perché sostituite da sistemi autonomi: la società e gli individui devono essere preparati a questo cambiamento.

È necessario predisporre dei percorsi formativi che permettano di imparare a convivere, accettare e collaborare con questi nuovi sistemi, cogliendone le opportunità e sapendone valutare i rischi. Ricordiamo per esempio l’iniziativa della Finlandia che propone il corso online gratuito “Elements of AI”^[4] (ora disponibile anche in versione italiana). Queste iniziative aiutano a sviluppare competenze digitali di base, rendendo le abilità umane complementari alle capacità delle macchine e specializzando gli individui in attività in cui l’uomo è ancora superiore alla macchina.

Sicurezza, etica, responsabilità e diritti

Emergono anche problematiche legate a sicurezza, etica, responsabilità e diritti che non devono e non possono essere sottovalutate: servono normative comuni a livello internazionale sulla sicurezza delle reti e dei sistemi informativi e sulla protezione dei dati personali. Servono meccanismi che monitorino il rispetto di tali norme e le mantengano aggiornate: è fondamentale quindi che ci sia un contesto giuridico e legale prevedibile alla base che garantisca equamente i diritti e le libertà fondamentali. Regolamentare l’attribuzione di responsabilità è un primo passo per assicurare che le persone si possano fidare della tecnologia con cui interagiscono. Da qui il peso della ricerca sulla spiegabilità dei sistemi e dell’istruzione degli individui, perché più è competente l’individuo che usa l’IA, più utile ed efficace è la tecnologia.

Altro fattore importante risiede nell’aumento della trasparenza, che permette di ridurre la presenza di bias. Questi vengono introdotti nei sistemi quando i dati sono corrotti, non rappresentativi o potenzialmente quando una applicazione viene sviluppata in un determinato ambiente e poi utilizzata in un ambiente diverso, con diversi valori culturali e sociali, senza tenere in considerazione le diversità tra i diversi scenari^[5]. Nonostante i rischi, l’uso e lo sviluppo dell’IA è un’opportunità che deve essere sviluppata, anche verso la sostenibilità.

Come l’IA può contribuire al raggiungimento degli obiettivi di Sviluppo Sostenibile

L’intelligenza artificiale ha il potenziale per aiutare nel raggiungimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile; in particolare può essere utilizzata per monitorare e calcolare la sostenibilità e ridurre l’insostenibilità. Stanno emergendo molte iniziative con lo scopo di incoraggiare l’uso e il ruolo della tecnologia nell’affrontare gli SDG, come, ad esempio, progetto del 2018 “AI for Earth” di Microsoft^[6] con 50 milioni di dollari di investimento, o il progetto “Computational Sustainability”^[7], guidato da Carla Gomez, professoressa di informatica e scienza dell’informazione e direttrice dell’Istituto per la Sostenibilità Computazionale presso la Cornell University, che ha l’obiettivo di sviluppare metodi computazionali per supportare la risoluzione di alcune delle sfide chiave riguardanti le questioni ambientali, economiche e sociali, al fine di intraprendere un percorso verso un futuro sostenibile.

Un recente studio pubblicato su Nature Communications nel Gennaio 2020^[8] determina la funzione di promotore/inibitore assunta dall’intelligenza artificiale, in percentuale, nel raggiungimento dei sotto-obiettivi.

Figura 1 Fonte: Vinuesa Ricardo et al. “The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals”. Nature Communications 11, 233 (2020).

I risultati ottenuti da un processo di riflessione di esperti basato sul consenso, evidenziano come essa possa avere un impatto positivo sul 79% dei target (134 sotto-obiettivi), ma possa anche avere un effetto contrario sul 35% (59 sotto-obiettivi): considerando gli obiettivi relativi alla categoria sociale, se da una parte la tecnologia può aiutare nella fornitura di cibo, assistenza sanitaria, acqua e servizi energetici e incentivare l’uso di energie rinnovabili e lo sviluppo di città verdi, dall’altra vengono richieste grandi risorse computazionali che sono disponibili solo attraverso centri di calcolo che hanno un grande impatto energetico; questo potrebbe essere ridotto tramite, ad esempio, sistemi di raffreddamento più efficienti per data center, maggiore efficienza energetica e miglior utilizzo delle energie rinnovabili. L’IA può aiutare a identificare aree di povertà utilizzando immagini satellitari e sostenere azioni internazionali. Allo stesso modo, i vantaggi tecnologici forniti dall’IA possono avere un impatto positivo sull’economia, grazie alla capacità di aumentare la produttività e automatizzare alcuni processi decisionali.

I potenziali impatti negativi rispetto a questa categoria sono principalmente legati all’aumento delle disuguaglianze: sostituendo vecchi lavori con posizioni che richiedono maggiori competenze, la tecnologia “premia” in modo sproporzionato una classe sociale maggiormente istruita e sfavorisce chi ha più difficoltà ad accedere all’istruzione.

L’intelligenza artificiale può essere applicata alla progettazione e al funzionamento di parchi eolici e solari per renderli più efficienti, orientando le teste delle turbine per catturare una maggiore porzione del vento in arrivo, sulla base della direzione calcolata dai sensori; l’intelligenza artificiale è sempre più utilizzata per la conservazione della fauna selvatica^[9], per la pianificazione e la gestione urbana, per aiutare a costruire città intelligenti.

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L’impatto dell’IA su agricoltura, alimentazione e sanità

Anche settori come l’alimentazione, l’agricoltura e la sanità stanno iniziando a utilizzare l’IA per affrontare e contribuire alla sostenibilità: l’intera filiera dell’agricoltura può essere ottimizzata tramite materiali e trasporti migliori, uno sfruttamento del suolo ottimale e non invasivo, basato su previsioni e analisi di indicatori metereologici e del suolo. Lo sviluppo della tecnologia deve essere supportato da una necessaria comprensione e supervisione normativa per escludere lacune in termini di trasparenza, sicurezza e standard etici. Più abilitiamo gli SDG attraverso la distribuzione di applicazioni basate su tecniche di intelligenza artificiale, più diventa importante investire nella ricerca sulla sua sicurezza, per mantenere questi sistemi solidi e vantaggiosi.

In una ricerca di PWC^[10] dell’Aprile 2020 viene riportata una valutazione preliminare su alcune delle opportunità che l’intelligenza artificiale può offrire entro il 2030:

• un aumento del PIL globale del 4,4%
• una riduzione delle emissioni globali di gas serra del 4%
• un aumento dello 0,5-1% del numero di posti di lavoro a livello globale, 38 milioni in più.

Figura 2 mostra i risultati suddivisi per le diverse regioni del mondo dove le differenze sono più marcate.

Figura 2 Fonte: Herweijer Celine, Combes Benjamin, and Gillham Jonathan. “How AI can enable a Sustainable Future”. PwC, Apr. 2020

Alla luce dei temi e delle analisi presentati finora, si può affermare che è spontaneo usare le nuove tecnologie anche per risolvere problematiche sostenibili; l’intelligenza artificiale è certamente importante, data la sua capacità di apprendere, studiare e analizzare i dati, trovare connessioni, dedurre relazioni e fare previsioni.

L’IA può decisamente contribuire positivamente al raggiungimento degli SDG, soprattutto se vengono stabiliti e approvati principi e legislazioni condivisi per tutelare i diritti e la sicurezza di tutti; questo è dimostrato dalle innumerevoli iniziative e implementazioni di AI che hanno un impatto concreto, costruttivo e incoraggiante sul mondo e sullo sviluppo degli obiettivi sostenibili: il potenziale per fare del bene attraverso l’intelligenza artificiale è notevole ma per trasformare il potenziale in realtà su larga scala serve concentrazione, collaborazione e finanziamenti per lavorare a beneficio della società.

Sono differenti e molto vasti gli ambiti in cui l’uso di applicazioni di IA ha e potrebbe avere maggiormente in futuro un impatto sostenibile positivo. Si possono citare contributi strettamente ambientali contro l’esaurimento delle risorse naturali e l’inquinamento, per mappare la biodiversità, per la progettazione, l’ottimizzazione, l’incentivo e la distribuzione di energie rinnovabili, per la scoperta di nuovi materiali sostenibili e l’implementazione di smart cities, in modo tale da sostenere la creazione di economie circolari e città che utilizzano in modo efficiente le proprie risorse, che creano esse stesse energia e che impiegano sistemi a basse emissioni di carbonio, sviluppando sistemi ed elettrodomestici più efficienti e che consumano meno elettricità.

Molto può essere il contributo al miglioramento della filiera dell’agricoltura: la digital agriculture e l’agricoltura di precisione sfruttano il monitoraggio del suolo tramite sensori, delle previsioni meteorologiche e della salute delle piante dai dati satellitari e ottengono informazioni su quando è il momento ottimale per piantare, utilizzare pesticidi e raccogliere per massimizzare la resa e il profitto e allo stesso tempo rispettare il terreno^[11].

Ci sono applicazioni per il monitoraggio della salute, per prevenire o diagnosticare precocemente malattie, e della povertà, che ad esempio sfruttano dati satellitari pubblici e tecniche di machine learning per localizzare efficientemente zone povere e stimare la ricchezza^[12], applicazioni per rafforzare l’accesso all’istruzione e l’inclusione delle persone con disabilità fisiche e non: esistono già applicazioni di IA che assistono e aumentano l’accessibilità, ad esempio, i non vedenti e tutti coloro che soffrono di malattie visive possono utilizzare assistenti vocali per comunicare con i computer, trasformare il parlato in testo attraverso le opzioni di dettatura e navigare l’ambiente tramite la visione artificiale, mentre i non udenti possono utilizzare strumenti o sistemi di sintesi vocale per la generazione automatica di sottotitoli. Inoltre, le nuove tecnologie possono essere sfruttate per consentire l’innovazione delle industrie e delle infrastrutture, automatizzando e rendendo più efficienti i processi e allo stesso tempo riducendo il consumo di energia: i robot sono una grande forza lavoro che non ha bisogno di pause mentre i lavoratori possono essere istruiti sull’utilizzo delle macchine per ridurre le disuguaglianze.

Conclusioni

Si ribadisce nuovamente l’importanza e l’efficacia dell’intelligenza artificiale nel contribuire allo sviluppo sostenibile: usata con responsabilità può aiutarci nella quotidianità nel prenderci cura del pianeta e di tutti noi. La ricerca scientifica non può essere un’attività prevalentemente accademica, deve essere parte integrante del processo di sviluppo. L’attuale stato pandemico dimostra come sempre più spesso la ricerca abbia un ruolo chiave nelle applicazioni pratiche con ripercussioni forti.

Per questo motivo, il mondo scientifico deve essere coinvolto nell’affrontare questi cambiamenti anche attraverso progetti con finalità sostenibili.

La velocità di sviluppo della tecnologia, la grande quantità di dati potenzialmente disponibili coniugate con l’abilità, l’immaginazione e la curiosità della scienza, non possono far altro che portare allo sviluppo di nuove applicazioni sostenibili sempre più efficaci e potenti.

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1. https://sdgs.un.org/goals ↑
2. Per esempio 8, 9 , Herweijer Celine and Waughray Dominic – PwC. “Fourth Industrial Revolution for the Earth – Harnessing Artificial Intelligence for the Earth” 2018,Chui Michael et al. “Notes from the AI frontier: Applying AI for social good” 2018. https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial- intelligence/applying-artificial-intelligence-for-social-good. ↑
3. https://www.aiforsdgs.org/ ↑
4. https://www.elementsofai.it/ ↑
5. Quintarelli, Stefano, Francesco Corea, Fabio Fossa, Andrea Loreggia, and Salvatore Sapienza. “AI: profili etici. Una prospettiva etica sull’Intelligenza Artificiale: princìpi, diritti e raccomandazioni.” BioLaw Journal-Rivista di BioDiritto 18, no. 3 (2019): 183-204. ↑
6. https://www.microsoft.com/en-us/ai/ai-for-earth ↑
7. http://www.compsust.net/ ↑
8. Vinuesa, Ricardo, Hossein Azizpour, Iolanda Leite, Madeline Balaam, Virginia Dignum, Sami Domisch, Anna Felländer, Simone Daniela Langhans, Max Tegmark, and Francesco Fuso Nerini. “The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals.” Nature communications 11, no. 1 (2020): 1-10. ↑
9. Bistra Dilkina Rachel Houtman Carla P. Gomes Claire A. Montgomery , “Trade‐offs and efficiencies in optimal budget‐constrained multispecies corridor networks”(2016) https://doi.org/10.1111/cobi.12814.Amrita Gupta Bistra Dilkina Dana J. Morin Angela K. Fuller J. Andrew Royle , “Reserve design to optimize functional connectivity and animal density” (2019) https://doi.org/10.1111/cobi.13369 ↑
10. Herweijer, C., B. Combes, and J. Gillham. “How AI can enable a sustainable future.” Microsoft and PWC: London, UK (2018). ↑
11. Per esempio, https://news.microsoft.com/en-in/features/ai-agriculture-icrisat-upl-india/ ↑
12. Per esempio, Neal Jean, Marshall Burke, Michael Xie, W. Matthew Davis, David B. Lobell, Stefano Ermon “Combining satellite imagery and machine learning to predict poverty” (2016). ↑