Etica e AI gen, così vanno d’accordo: le applicazioni in azienda

La rapida ascesa dell’intelligenza artificiale e la sua diffusione capillari nei più disparati strati produttivi del globo sta creando molte opportunità a livello globale, ma anche sfide nell’ambito non solo del rapporto tra etica e AI, ma più nello specifico anche tra etica e AI gen. Non è un mistero che una delle forme più significative e dirompenti di intelligenza artificiale sia quella generativa, che permette di creare testi, audio e video partendo da una richiesta formulata dall’uomo.

Se si dà all’IA generativa un comando, semplice o complesso che sia, la sua capacità di imitare i processi cognitivi umani fornisce risposte immediate che possono essere accuratamente perfezionate da ulteriori “input umani” sempre più precisi. Modelli di IA generativa come ChatGPT esemplificano questa capacità. L’AI generativa, perfezionando continuamente i suoi risultati nel tempo, diventa sempre più precisa e creativa. Tuttavia, questi rapidi cambiamenti sollevano anche profonde preoccupazioni etiche di non poca importanza.

Queste problematiche derivano dal potenziale che i sistemi di Intelligenza Artificiale hanno di incorporare i cosiddetti “pregiudizi” che possono rappresentare una seria minaccia per i diritti umani (si pensi ai pregiudizi sulle minoranze etniche e sui generi sessuali). Questi rischi associati a tale impattante tecnologia hanno già iniziato a sommarsi alle disuguaglianze esistenti, causando ulteriori danni a gruppi già emarginati.

Etica e AI, il dibattito in corso

Quella dei rischi associati all’AI generativa è una tematica così impattante da essere stata “al centro dell’attenzione” di un importante meeting svoltosi a Venezia dal 7 al 9 novembre scorso. Promosso dalla Fondazione Chini e sotto la direzione scientifica del Prof. Luciano Floridi, il “Global Health in the Age of AI: Charting a Course for Ethical Implementation and Societal Benefit” che si è appena concluso ha accolto quaranta esperti nel campo dell’etica e della sanità per spingere verso lo sviluppo di una AI etica, sicura ed equa. Tra i temi affrontati al simposio veneziano vi sono state le problematiche connesse alle disparità sociali nell’accesso alle cure, nella fiducia dei caregiver e dei pazienti nell’uso di questa tecnologia, nell’uso dei dati per migliorare la salute pubblica, negli ostacoli tecnici, legali ed etici e nelle concrete possibilità di applicazione dell’Intelligenza Artificiale nel settore sanitario.

Dal simposio di Venezia emerge in primo luogo il cattivo utilizzo della Intelligenza Artificiale per motivi discriminatori, mettendo a punto modelli in Paesi nei quali non esiste una legislazione adeguata e importando soluzioni valide, ma sviluppate in contesti inaccettabili. In secondo luogo, bisogna stare attenti a un utilizzo massivo delle nuove tecnologie come l’AI generativa. E così come vi è un utilizzo eccessivo vi può essere anche un utilizzo minore dell’Intelligenza Artificiale in settori come quello sanitario dove potrebbe fare la differenza, come l’analisi di radiografie e le terapie nell’ambito dell’epilessia.

Nel corso del meeting è stata affrontata la questione della “resistenza”, da parte delle aziende del settore tecnologico, a una regolamentazione specialistica del settore, spesso perché le regole rallentano lo sviluppo di nuove soluzioni. Tuttavia, senza regole l’innovazione è ferma. Basti pensare ai dispositivi medici AI che si impiantano nel corpo umano. Si pensi a cosa potrebbe accadere se la ditta produttrice chiude e di chi potrebbero essere le responsabilità. L’IA applicata alla sanità rimane un problema di fiducia dei professionisti sanitari, dei caregiver e dei pazienti, per cui bisogna lavorare sull’accettazione e sulla diffusione di tale tecnologia partendo dagli elementi etici e legali.

Nel corso del Global Health in the Age of AI sono state affrontate le numerose potenzialità di questa tecnologia, che può essere concretamente utilizzata per rendere più efficaci diversi interventi: dalla previsione dell’insorgenza di una malattia allo sviluppo di nuovi e più mirati trattamenti farmacologici, dalla stesura delle lettere di dimissione alla sintesi delle ricerche mediche fino al supporto clinico per la valutazione di innumerevoli parametri da cui discendono le decisioni terapeutiche. Sulla carta – si è detto nell’evento veneziano – queste capacità, se combinate, potrebbero inaugurare una nuova era di assistenza medica personalizzata, predittiva, partecipativa e preventiva consentendo ai sistemi sanitari globali di migliorare contemporaneamente i risultati, l’esperienza di cura e di ridurre i costi pro capite.

Etica e AI Gen, gli impatti

Tra i risultati del suo ultimo rapporto, il McKinsey Technology Council ha identificato le tendenze tecnologiche più significative che si stanno sviluppando negli ultimi mesi. Questa ricerca intende aiutare le imprese pianificare il futuro sviluppando una comprensione dei potenziali casi d’uso, del valore della tecnologia e delle competenze critiche necessarie per portare a compimento queste opportunità. Secondo il rapporto della società di consulenza americana, le due tendenze che si sono distinte nel 2023 sono state l’intelligenza artificiale e le energie rinnovabili.

La generative AI, in particolare, ha registrato un’impennata di quasi il 700% nelle ricerche su Google dal 2022 al 2023, oltre a un notevole aumento degli annunci di lavoro e degli investimenti. E di pari passo, iI ritmo dell’innovazione tecnologica apportato a livello globale è stato notevole. Nel corso dell’ultimo biennio, le dimensioni delle richieste che i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) possono elaborare sono passate da centomila a due milioni di token.

Si tratta all’incirca della differenza che vi è tra un piccolo articolo e venti romanzi. Inoltre, le modalità che l’Intelligenza Artificiale è in grado di elaborare hanno continuato ad aumentare, passando dalla sintesi di testi e dalla generazione di immagini a capacità avanzate di produzione di video, immagini, audio e testo. Ciò ha catalizzato un’impennata di investimenti e innovazioni finalizzati alla realizzazione di sistemi informatici più potenti ed efficienti. I modelli linguistici di grandi dimensioni (o LLM), che alimentano l’IA generativa, sono integrati in vari strumenti software aziendali e vengono utilizzati per scopi diversi, come l’alimentazione di chatbot rivolti ai clienti, la generazione di campagne pubblicitarie, l’accelerazione della scoperta di farmaci e altro ancora.

E vi sono tutte le carte in regola per aspettarsi che questa espansione continui, spingendo i confini delle capacità dell’IA generativa a livelli solo immaginabili. La consapevolezza dei leader del settore AI ha, inoltre, aumentato l’interesse, gli investimenti e l’innovazione nelle tecnologie generative AI, come la robotica.

I progressi dell’Intelligenza Artificiale stanno dando il via a una nuova era di robot più capaci, stimolando una maggiore innovazione e una più ampia gamma di impieghi. L’innovazione in questo settore ha subito un’accelerazione nelle tre tendenze che fanno parte del gruppo di “rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale”: l’IA generativa, l’IA applicata e industrializzazione dell’apprendimento automatico. L’IA generativa crea nuovi contenuti da dati non strutturati (come testo e immagini), l’IA applicata sfrutta i modelli di apprendimento automatico per attività analitiche e predittive e l’industrializzazione dell’apprendimento automatico accelera e velocizza lo sviluppo di soluzioni di apprendimento automatico. L’IA applicata e l’industrializzazione dell’apprendimento automatico, sostenuti dal crescente interesse per l’IA genetica, hanno registrato l’aumento più significativo dell’innovazione, che si riflette nell’incremento delle pubblicazioni e dei brevetti nel passato biennio 2022 al 2023.

Etica e AI gen per la finanza italiana

Da una ricerca della The European House – Ambrosetti, in partnership con Microsoft Italia, il settore finanziario globale sarà il più influenzato dall’AI generativa, con un potenziale incremento del valore aggiunto di 23 miliardi di euro per l’Italia. La ricerca dal titolo “AI 4 Italy – Impatti e prospettive dell’Intelligenza Artificiale Generativa per l’Italia e il Made in Italy”, ha evidenziato come tutte le istituzioni finanziarie italiane intervistate dai ricercatori hanno dichiarato di voler implementare o di avere già in corso progetti di generative AI a livello aziendale.

Secondo la ricerca, gli usi dell’Intelligenza Artificiale generativa nel settore finanziario spaziano dall’efficientamento dei processi interni all’interazione con i clienti, fino alla creazione di nuovi modelli di business. L’IA generativa offre enormi opportunità per il settore finanziario italiano, ma per sfruttarne appieno il potenziale è fondamentale affrontare le sfide legate all’integrazione, alla formazione, alla compliance, all’affidabilità e all’etica. Il settore finanziario, non solo italiano, è all’avanguardia nell’adozione di questa tecnologia, ma deve continuare a innovare e sperimentare nuovi casi d’uso per mantenere la sua competitività. Secondo la ricerca italiana, sempre più aziende italiane stanno adottando soluzioni di Intelligenza Artificiale generativa per migliorare la produttività e offrire servizi più innovativi ed efficienti ai propri clienti, il tutto a vantaggio della competitività del settore e del sistema Paese.

Etica e AI gen, applicazioni pratiche: il caso ING

Il colosso bancario olandese ING è un esempio di grande successo nell’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nel miglioramento del servizio clienti, nella semplificazione dei prestiti e nel sostegno delle pratiche bancarie etiche. Uno dei principali casi di utilizzo dell’IA da parte di ING riguarda lo sviluppo di chatbot efficienti e di un miglioramento del servizio clienti. ING, in verità, non è nuova sull’approccio a questa tecnologia, utilizzando chatbot già dal 2017. Tuttavia, l’emergere di modelli linguistici avanzati di grandi dimensioni (LLM) ha permesso alla banca olandese di passare a un modello più sofisticato guidato dall’intelligenza artificiale, migliorando drasticamente la reattività e l’accuratezza dei suoi chatbot.

Questo cambiamento ha avuto un impatto positivo sui tassi di automazione e sulla soddisfazione dei clienti di ING, dimostrando come chatbot efficaci e reattivi possano soddisfare le richieste dei clienti e apportare soluzioni immediate.

La strategia di ING della banca si estende oltre i chatbot, applicando l’apprendimento automatico e l’analisi avanzata in vari settori, dai prestiti e i prezzi al marketing, al rilevamento delle frodi, all’antiriciclaggio e alle iniziative di sostenibilità. I vantaggi sono potenzialmente numerosi nell’area dei prestiti, dove ING utilizza i dati transazionali per offrire ai clienti soluzioni di prestito personalizzate, più rapide e più obiettive. Questo approccio riduce anche i pregiudizi nel processo decisionale, promuovendo l’inclusività grazie all’eliminazione della soggettività umana e degli elementi discriminatori dai modelli di prestito. Non si tratta quindi solo di utilizzare l’IA per aumentare la velocità e la personalizzazione dei prestiti, ma anche di avere un accesso più equo ai servizi finanziari. Naturalmente ci sono preoccupazioni diffuse sulle implicazioni etiche e di sicurezza dell’Intelligenza Artificiale. L’implementazione dell’IA in modo responsabile implica qualcosa di più della semplice applicazione della tecnologia per risolvere i problemi aziendali, poiché la ING integra sistemi completi di gestione del rischio per garantire sicurezza, accuratezza ed equità.

Per ING un’area di transizione fondamentale è la formazione di un maggior numero di professionisti nello sviluppo e nell’implementazione dell’IA, in particolare per le tecnologie di IA generativa. Una seconda area di trasformazione della forza lavoro si concentra sull’evoluzione dei ruoli man mano che l’Intelligenza Artificiale “assume” compiti di elaborazione delle informazioni. Ad esempio, nel settore dell’antiriciclaggio, dove tradizionalmente i dipendenti analizzano i documenti finanziari, l’IA eseguirà sempre più spesso le valutazioni iniziali, lasciando ai dipendenti il compito di verificare le “intuizioni” generate dall’IA. Questo cambiamento richiede nuove competenze e mentalità, in quanto i dipendenti passano dall’estrazione manuale dei dati alla valutazione e alla supervisione delle informazioni generate dall’IA: un cambiamento fondamentale nelle operazioni quotidiane che ING sta sostenendo attivamente attraverso programmi di aggiornamento e formazione mirati.

Etica e AI gen nella ricerca scientifica: l’esempio di Recursion

Recursion Pharmaceuticals, azienda statunitense del settore biotech e Google Cloud hanno annunciato oggi una collaborazione ampliata che sfrutta le tecnologie di Google Cloud per supportare la piattaforma di scoperta di farmaci di Recursion. Questa partnership strategica prevede l’esplorazione delle capacità di IA generativa, compreso il modello di casa Google Gemini, per supportare il RecursionOS, migliorare la ricerca e contribuire alla scalabilità delle risorse di calcolo. Inoltre, Recursion valuterà anche la possibilità di rendere disponibili alcuni dei suoi modelli di AI su Google Cloud. L’arricchimento della partnership sostiene l’impegno costante di Recursion nell’affrontare la sfida critica dell’industria biofarmaceutica, rappresentata dalla lentezza e dai costi di sviluppo dei farmaci, riducendo i tempi e i costi necessari per portare nuove terapie ai pazienti, dando il via a una nuova era di assistenza sanitaria accessibile e conveniente a livello globale.

Secondo Deloitte, il costo medio per lo sviluppo di un nuovo farmaco è aumentato del 15% nell’ultimo anno, raggiungendo circa 2,3 miliardi di dollari. Questo aumento delle spese e dei tempi di commercializzazione limita il numero di nuove terapie disponibili per i pazienti e contribuisce all’aumento dei costi dell’assistenza sanitaria. Recursion affronta questo problema sfruttando i propri set di dati proprietari, gli strumenti di intelligenza artificiale, la potenza di calcolo e le tecnologie avanzate di Google Cloud per accelerare la ricerca sulla scoperta dei farmaci.

Semplificando il processo di sviluppo dei farmaci e aumentandone il tasso di successo, Recursion mira a rivoluzionare il settore e a portare ai pazienti nuovi trattamenti salvavita in modo più rapido e conveniente. La partnership di Recursion con Google Cloud supporta l’accelerazione della nostra ricerca con l’obiettivo di portare ai pazienti trattamenti nuovi e migliori in modo più efficiente, continuando a spingere i confini della scoperta di farmaci e lo sviluppo di nuovi trattamenti per i pazienti più velocemente che mai utilizzando l’infrastruttura cloud di Google. Ad oggi, Google Cloud ha fornito a Recursion infrastrutture e servizi, tra cui Google Kubernetes Engine (GKE), Google Compute Engine, l’archiviazione cloud degli enormi set di dati di Recursion e BigQuery, consentendo alla società farmaceutica americana di gestire i suoi set di dati di biologia e chimica e le complesse computazioni necessarie per estrarre intuizioni da questi dati utilizzando i suoi modelli di base. Questa potente applicazione dell’IA ha già accelerato la scoperta di farmaci da parte di Recursion, aumentando la velocità e riducendo i costi dei suoi studi.