Intelligenza artificiale e scuola: tutte le opportunità di una visione “human-centric”

La questione della diffusione dell’intelligenza artificiale nel settore dell’istruzione e della formazione sta investendo e interessando anche le istituzioni nostrane, come quelle di tutti i Paesi industrializzati. Ma in che modo aggiornare il sistema di istruzione italiano per accompagnare in modo armonioso e sostenibile la diffusione dei sistemi AI?

Il documento che avanza le più recenti proposte in merito è “Proposte per una strategia italiana per l‘Intelligenza Artificiale”, elaborato dal Gruppo di Esperti del MISE sull’Intelligenza Artificiale e pubblicato nello scorso mese di luglio 2019.

Leggendo questo documento è possibile avere una visione d’insieme, un’analisi di scenario (horizon scanning), una mappatura dell’orizzonte tecnologico su rischi, opportunità e prospettive di futuro sviluppo dell’AI in ogni settore, incluso il mondo dell’istruzione e della formazione, come anche esplicitato in occasione del convegno “6Sicuro? Cyber Security e tecnologie intelligenti nella PA: dal machine learning all’Intelligenza Artificiale ”^[1] tenutosi al MIUR lo scorso 28 novembre a Roma.

Come per tutto il settore della PA, quindi, il punto di riferimento per la modernizzazione degli Istituzioni Scolastiche è il libro bianco dell’AGID^[2] che contiene indicazioni e riferimenti sul come utilizzare al meglio le possibilità offerte dall’AI per l’implementazione di servizi amministrativi e non e per la formazione delle necessarie competenze: l’adozione di piattaforme e metodi basati sull’AI possono migliorare sensibilmente i processi amministrativi, l’ottimizzazione delle risorse umane, la semplificazione delle procedure con conseguente riduzione degli oneri amministrativi.

Vediamo nel dettaglio gli scenari che si stanno delineando.

Le opportunità di un’intelligenza artificiale “human-centric”

Con il termine AI (Artificial Intelligence), “Intelligenza Artificiale”, si fa riferimento a sistemi software e hardware in grado di perseguire obiettivi complessi, agire in dimensioni fisiche o virtuali, percepire l’ambiente circostante, acquisire – interpretare – inferire dati con conoscenze continuamente acquisite (reasoning e machine learning), formulare decisioni, scegliere soluzioni in situazioni date o estemporanee: l’AI è definita tecnologia “duale” perché può essere applicata sia a fini civili che militari.

Si tratta di un ecosistema tecnologico basato su calcolo ad elevate prestazioni, tecnologie di banda larga mobile, nanotecnologie e sul cosiddetto Internet delle Cose (IoT): nel giro di pochi anni, l’armonioso sviluppo di queste parti consentirà una loro sempre maggiore sinergica interazione, anche grazie alla blockchain, al Cloud Computing ma soprattutto grazie all’assegnazione delle bande di frequenza 5G.

I Governi dei Paesi industrializzati concordano nel considerare l’Intelligenza Artificiale come un’insostituibile opportunità per coniugare, con un approccio olistico, l’implementazione della produttività del lavoro, della prosperità economica, sociale e culturale e dello sviluppo sostenibile, contrastando povertà, diseguaglianze, gap generazionali: per questo vengono sollecitati urgenti e sostanziali interventi sul piano normativo e politico, sia a livello nazionale che europeo e globale.

In questo contesto, l’Italia, con la sua peculiare visione centrata sulla tutela della persona umana, è chiamata a contribuire in modo particolare alla definizione di una strategia continentale nell’ambito del Piano Coordinato varato dalla Commissione Europea nel dicembre 2018.

Di qui l’idea, di seguito illustrata più nel dettaglio, che il nostro paese possa cogliere, di fronte allo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale e delle tecnologie digitali a questa associate, un’opportunità per inaugurare un nuovo Rinascimento economico, sociale e ambientale. Proprio come il Rinascimento della metà del XIV secolo segna la scoperta di un nuovo modo di concepire il mondo, che pone al centro l’uomo con i suoi bisogni, le sue pulsioni e le sue sofferenze, il rinascimento dell’epoca digitale potrebbe essere ispirato dal bisogno di definire un nuovo rapporto tra uomo e macchina, nel quale la tecnologia aumenta le capacità umane e diviene strumento fondamentale per la scrittura di un nuovo contratto sociale, orientato verso lo sviluppo sostenibile. In quest’ottica, l’Italia deve porsi come alfiere dell’”AI for good”, dunque non fine a sè stessa, ma tanto desiderabile quanto più essa riesca a contribuire al benessere dell’uomo e allo sviluppo sostenibile del contesto economico, sociale e ambientale che lo circonda^[3]. Dal documento “Proposte per una strategia italiana per l‘Intelligenza Artificiale”.

L’argomento è amplissimo e in continua evoluzione, ed è veramente complesso anche solo il tentarne una sintesi.

L’affermazione di partenza del documento è: “l’AI è tanto più utile ed efficace quanto più è competente l’individuo che ne fa uso”: comunicazione, formazione e istruzione sono intrinsecamente interrelate nello sviluppo e nell’implementazione delle digital skills per un’efficace educazione civica digitale e per un efficiente sviluppo professionale di ogni cittadino.

AI “human centric”, la Strategia Nazionale sull’AI

La visione human-centric alla base della riflessione del Gruppo di Esperti del MISE presuppone una serie di principi fondamentali:

• l’AI deve essere rispettosa della legislazione vigente e dei diritti fondamentali, deve essere introdotta con prudente equilibrio tenendo presenti le necessità dell’innovazione;

• l’AI deve amplificare intelligenza, produttività e creatività umane, senza sostituirle, migliorando i processi di apprendimento umani;

• L’AI deve rispettare l’integrità personale dell’individuo e deve, inoltre, rendere conto delle decisioni prese in modo trasparente, nel rispetto dei diritti dell’utente (e/o consumatore);

• l’AI deve avere un responsabile che risponda di eventuali danni arrecati (proprietario del sistema, programmatore) e forme assicurative per il loro risarcimento in forma soddisfacente e rapida;

• l’AI richiede agli utenti particolari capacità nell’autodeterminarsi, nel conservare la propria sfera privata, nell’oculata gestione dei propri dati, nell’utilizzo dei sistemi di AI come individuo, cittadino, utente, studente, lavoratore, consumatore: tutti devono conoscerne adeguatamente potenzialità e limiti e sviluppare le proprie competenze.

L’AI come metodo educativo e di insegnamento

La Strategia Nazionale sull’AI pone, per questo, grande attenzione ai temi dell’educazione, dello sviluppo-mantenimento-riconversione delle competenze (cognitive e socio-comportamentali) e dell’apprendimento permanente (LLP, Longlife Learning Programme^[4] ) esteso anche all’ambito professionale.

In particolare, il documento indica come prioritario, coordinato e sistematico, nel periodo della formazione scolastica dell’obbligo (diritto/dovere di istruzione e formazione), lo sviluppo di competenze digitali anche adottando l’AI come metodo educativo e di insegnamento (sviluppo del pensiero computazionale, approccio multidisciplinare alla soluzione di problemi e trasversalità dell’applicazione delle competenze).

Il continuo apprendere e il conseguente costante re-skilling permettono, inoltre, lo sviluppo di resilienza e transilienza^[5] quali nuove competenze socio-comportamentali richieste nel mondo del lavoro.

Il PNSD (Piano Nazionale della Scuola Digitale)^[6] , da parte sua, aveva già reso evidente la necessità di colmare il gap esistente tra le competenze degli studenti italiani ed europei, individuando nel processo di reclutamento-formazione-aggiornamento dei docenti il nodo dolente del processo innovativo in atto. Il documento del MISE sottolinea come sia necessario anche un radicale nuovo cambiamento nei programmi di insegnamento e nei curricula delle scuole con l’avviamento di processi innovativi sistematici in particolare negli Istituti Tecnici e professionalizzanti.

In relazione agli ITS (Istituti Tecnici Superiori) viene raccomandato l’inserimento, in tutti curricula, di corsi di Intelligenza Artificiale applicata.

L’AI nella formazione universitaria

Anche nell’ambito della formazione universitaria, il documento del MISE esplicita la richiesta di modificare i corsi di laurea magistrale introducendo temi propri dell’Intelligenza Artificiale lungo l’intero percorso quinquennale, con possibile inserimento di crediti formativi anche nell’ultimo anno delle lauree triennali.

Il documento, inoltre, sollecita la creazione di corsi di laurea interamente dedicati all’AI, con tirocini presso aziende o enti per risolvere, in situazione, problemi reali utilizzando metodi e tecnologie AI.

Poiché ogni settore del sapere è potenzialmente interessato all’utilizzo e alle applicazioni di AI, il documento del MISE sollecita la massima diffusione della conoscenza degli strumenti ad oggi disponibili e delle loro potenziali ricadute.

Anche in relazione alla progettazione dei percorsi di dottorato, vengono indicate modifiche sostanziali per la creazione di competenze avanzate spendibili avvicinando il mondo industriale a quello della ricerca accademica mediante captazione di forti investimenti, diffusione di borse di dottorato in tutti i settori (non solo Ingegneria, Economia, Scienze di Base, Medicina ma anche Giurisprudenza e Scienze Umane), creazione di dottorati industriali e di ricercatori industriali e introduzione di meccanismi incentivanti all’assunzione delle altissime competenze così formate.

Il documento del MISE pone come obiettivo per i decisori politici l’aumento dei ricercatori sull’AI del 20% in cinque anni, l’attrarre i talenti, il premiare le eccellenze e il dimostrare un sostegno fattivo con lo stanziamento di ingenti risorse intellettuali e materiali destinate alla ricerca.

Orientamento lavorativo e accademico

Nel documento viene sottolineata la necessità di creare partenariati pubblico-privati per la creazione di collaborazioni fra mondo accademico e industria, per l’attribuzione di nuovi compiti ai Digital Innovation Hub^[7] , per la creazione di un Istituto Italiano per l’AI^[8] .

Poiché le applicazioni dell’AI si intersecano con numerosi ambiti di ricerca e sviluppo legati specialmente alla gestione dei rischi, alla sicurezza (anche cyber), alle nanotecnologie, alla genetica, alle scienze della vita e ai sistemi cyber-fisici come l’IoT (automazione, robotica, oggetti intelligenti) viene indicata ai policy makers l’urgente necessità di attrarre investimenti e risorse umane altamente competenti anche mediante la stipula di convenzioni per la creazione di dottorati di ricerca ad hoc, da sviluppare nelle industrie, con retribuzioni adeguate che rendano interessante e stimolante la permanenza in Italia.

Il Documento del MISE prevede anche un supporto a corsi universitari avanzati dedicati totalmente all’AI, a corsi long life learning e alla promozione di corsi interdisciplinari (ad esempio tra AI e diritto).

L’allungarsi dell’aspettativa di vita e il conseguente protrarsi della vita lavorativa^[9] rendono inoltre necessari interventi di formazione professionale continua sia nel settore pubblico che in quello privato: nell’arco dell’esistenza, si trascorre sempre meno tempo a scuola che sul luogo di lavoro ed è pertanto qui che è necessario investire nella formazione. Le competenze apprese nell’iniziale percorso di studi non sono più sufficienti per l’intera vita lavorativa, se non aggiornate costantemente in maniera significativa.

I soggetti maggiormente a rischio esclusione sono anziani, disabili, persone con basso livello di scolarizzazione o con mansioni ripetitive.

L’AI nelle imprese

La maggior parte delle PMI (Piccole e Medie Imprese Italiane) non ha competenze e cultura digitale in merito all’introduzione dell’AI e i dirigenti sono spesso “anziani” e poco inclini al cambiamento e al rinnovamento: pertanto tale formazione professionale dovrebbe essere attivata tramite associazioni di categoria (Confindustria, Confartigianato, CNA, Confcommercio, Coldiretti) e dai Competence Center^[10] .

Una volta avviata, la formazione nelle aziende -anche mediante formazione on line, blended, MOOC- sempre secondo il documento del MISE, dovrà essere creata un’uniforme validazione delle competenze acquisite, valutata in base a standard qualitativi predefiniti, finalizzata alla successiva creazione di un passaporto lavorativo trasferibile (personal learning account) per la transizione fra diverse forme di occupazione^[11] , il trasferimento di competenze tecnologiche e la formazione di esperti. Sarà inoltre necessario introdurre politiche di sostegno alle PMI e alle start up innovative, rafforzare le eccellenze nazionali nella produzione di sistemi intelligenti, robotici e autonomi, attrarre investimenti anche dall’estero, incentivare e regolare il mantenimento delle competenze e dei dati strategici sul territorio nazionale.

Queste azioni possono essere realizzate in un quadro organico, organizzato e strategico per l’informazione, la comunicazione e la divulgazione al pubblico.

Il documento indica in particolare la Rai come soggetto di formazione privilegiato per l’educazione digitale e per l’attivazione di un’Accademia Digitale, in cui programmi e contenuti video on demand potrebbero essere segmentati per target e fasce di età per spiegare al grande pubblico cambiamenti, rischi, benefici, opportunità collegati all’utilizzo dell’AI.

Il documento sottolinea come anche altre agenzie di formazione, quali università ed enti di alta formazione, attraverso i MOOC (Massive Online Open Courses) già veicolino disseminazione e conoscenza certificata sul tema: in particolare, il MIUR ha supportato lo sviluppo della piattaforma EduOpen^[12] che offre formazione prodotta da quattordici atenei italiani, l’Università Federico II di Napoli ha avviato la piattaforma Federica.eu^[13] e la CRUI (Conferenza dei Rettori delle Università Italiane) ha prodotto il recente documento sul tema “Progetto MOOC’s Italia”^[14] .

Anche in questo ambito formativo viene individuata la necessità di definire linee guida progettuali e check list^[15] condivise per garantire la completa interoperabilità tra tutti i MOOC erogati e le piattaforme nazionali ed europee, per la formazione in e-learning (INDIRE, EUN, ARIANE, etc.).

Proteggere i consumatori e garantire la concorrenza

Con l’introduzione del Sistema Pubblico di Identità Digitale (SPID), nel giro di poco tempo, anche l’intero percorso scolastico verrà documentato digitalmente, nel bene e nel male. Anche se ad oggi non ancora completamente pervasivo, SPID è stato sviluppato in modo importante al fine di creare un sistema interoperabile di servizi digitali pubblici (a breve anche privati) e di semplificare, rendere trasparenti e rendicontabili ogni servizio della PA (Istituzioni Scolastiche incluse). Le applicazioni possibili grazie all’interazione con sistemi di AI permetteranno, nel giro di breve tempo, la generazione e l’utilizzazione di enormi quantità di dati condivisi, un’accurata profilazione utente e una crescente dematerializzazione^[16] .

L’assenza di un quadro regolamentare definito, specifico sull’AI, permette al momento l’estensione di quanto previsto dal Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (General Data Protection Regulation GDPR)^[17] in relazione alla valutazione d’impatto prevista dalla DPIA (Data Protection Impact Assessment), documento in cui il titolare del trattamento dei dati deve esplicitare rischi e modalità di gestione degli stessi: nel documento del MISE viene sottolineato ancora una volta come tutti gli operatori coinvolti debbano essere responsabilizzati in modo ripartito (in base all’apporto: programmazione, impostazione o utilizzo) non solo nel proteggere i dati ma anche nel conferirli. E’ attualmente allo studio un documento, il Trustworthy AI Impact Assessment (TAIA), in cui gli Esperti del MISE, in linea con una recente Raccomandazione del Consiglio di Europa, si augurano che venga presa in considerazione anche la dimensione di protezione dei diritti umani e fondamentali nell’AI.

Il legame tra AI e bisogni sociali è sottolineato fortemente dal documento del MISE che pone l’accento sulle sfide sociali, il miglioramento della qualità della vita umana (sicurezza, PA, salute e medicina, digital humanities, istruzione, intrattenimento), la diffusione di una cultura dell’AI fondata su principi etici e il rispetto dei diritti delle persone e delle imprese.

Predittività e implementazione dei risultati di apprendimento

I sistemi di AI verranno progressivamente addestrati alla gestione di immense moli di dati, storici e non, sia con finalità predittive (ad es. di disturbi dell’apprendimento, individuazione precoce di DSA o di altre problematiche) che per suggerire direzioni percorribili e metodologie per migliorare l’apprendimento in genere. Ma anche, prevedibilmente, per individuare eccellenze o prevedere problemi e/o patologie basandosi su modelli storici statistici con le conseguenti criticità relative a orientamento e inclusione^[18] . L’obiettivo della visione antropocentrica del documento del MISE è il non lasciare nessuno indietro^[19]: attraverso metodologie di profilazione e matching delle competenze è possibile favorire l’inclusione delle categorie sociali più fragili, migliorandone le possibilità attraverso una formazione mirata.

Chi sarebbe, infine, responsabile dell’azione educativa: il docente, il programmatore dell’algoritmo, il proprietario della piattaforma, lo studente in autoformazione?

Come sempre accade nell’utilizzare ogni tipo di strumento, emergono criticità importanti soprattutto in merito all’utilizzo dei dati storici (in particolare in ambito sanitario, spesso collegato a quello dell’istruzione), delle interazioni fra umani e sistemi AI e fra sistemi AI tra loro: l’addestramento di ogni sistema di AI risente delle convinzioni etiche e dei bias di chi lo programma. Per questo, è più che mai necessaria l’introduzione di una “algor-etica”^[20], un’etica della programmazione che sia in grado di garantire, by design, tutela della privacy e trasparenza, apertura e senso di responsabilità.

Altre criticità importanti sono: il cosiddetto de-skilling, ovvero la perdita di competenze (questione emergente da tempo nel settore medico e in quello dell’aviazione) per l’eccessivo affidamento all’AI, la manipolazione del dibattito politico (Cambridge Analitica) e la creazione di una società costantemente monitorata in cui le libertà e i diritti umani risultino fortemente compressi o compromessi.

L’asimmetria informativa generata dall’uso dell’AI, sempre secondo gli Esperti del MISE, potrebbe essere superata introducendo, almeno parzialmente, limiti normativi che garantiscano trasparenza nelle spiegazioni in tutte quelle decisioni che hanno un forte impatto con la sfera personale, un sistema di certificazione standard e un monitoraggio costante nel tempo.

In relazione ai dati conferiti, stanti la proprietà personale del dato e la portabilità^[21] , dovrebbe essere possibile, a breve, anche una monetizzazione e un riconoscimento di una giusta quota nel valore creato per mezzo del trattamento dei propri dati personali.

Gli algoritmi predittivi e il machine learning infatti, da un lato, offrono una migliore esperienza al consumatore/utente/ studente ma, dall’altro, generano una compressione delle libertà di scelta^[22]. Gli Esperti del MISE si augurano, quindi, che una tutela avanzata degli interessi economici degli utenti abbia come effetto secondario un riequilibrio dell’ecosistema digitale con il conseguente miglioramento nell’efficienza e nella limitazione delle posizioni dominanti esistenti (data hoarding^[23]). Tale riequilibrio dovrebbe riguardare anche il contrasto alle offerte commerciali ingannevoli, la limitazione della diffusione di fake news^[24](false o falsificate ad arte) e, soprattutto, l’informazione esaustiva per far conoscere all’utente se stia interagendo con un umano o con un sistema di AI (ad esempio nello stipulare un contratto).

Il sistema normativo di tutele attualmente previste dovrà essere modificato con urgenza sia nel settore dell’istruzione, che in quelli sanitario, energetico e finanziario per offrire maggiori garanzie, anche risarcitorie, per eventuali danni ricevuti.

I dati provenienti dalle Istituzioni scolastiche, ad esempio, (come anche da piattaforme social quali Facebook, Instagram, Youtube, TikTok), anche se disaggregati o anonimizzati, costituiscono un vero e proprio tesoro per le aziende che fino a pochi anni fa non avevano alcun tipo di accesso a dati inerenti minori e non potevano realizzare una loro precisa profilazione commerciale (ad esempio, per età, sesso, censo, zona geografica di riferimento, gusti musicali, altro).

AI e sicurezza degli edifici scolastici

In particolare, il documento del MISE sottolinea come, grazie all’AI, sarà possibile intervenire in tempo reale in questioni legate alla sicurezza infrastrutturale dell’edificio (in questo caso scolastico) o quella fisica degli utilizzatori (studenti, docenti, genitori, personale ATA) con un monitoraggio continuo della qualità ambientale.

L’AI, mediante sensori, è in grado di comunicare in tempo reale ai responsabili della manutenzione degli edifici scolastici (Comuni, Provincie, enti locali) la tipologia di intervento richiesto, può acquistare i materiali necessari, indicare costi e tempi previsti per eventuali lavori di manutenzione ordinaria e straordinaria, superando così ogni impedimento burocratico e ogni tipo di errore o di ritardo umano. I numerosi crolli di controsoffitti in Istituti scolastici, potrebbero essere agilmente evitati e i lavori di ripristino, e i relativi stanziamenti necessari, potrebbero essere programmati per tempo. Anche la normativa di riferimento, il Testo Unico sulla salute e sicurezza sul lavoro^[25] , dovrebbe essere modificata tenendo presenti le innovazioni tecnologiche esistenti e le innumerevoli, e sempre crescenti, possibilità offerte dall’AI (attualmente i Dirigenti Scolastici, pur non essendo proprietari dei locali, rispondono in prima persona degli eventuali danni provocati da incuria/mancata/ritardata/omessa manutenzione da parte dei proprietari, misteri della normativa Dlgs 81/2008).

Con l’avvento dell’AI, ogni Istituzione Scolastica potrebbe automatizzare per via digitale acquisti di beni e servizi, ordini di materiale di facile consumo, materiale scolastico o libri di testo (esisteranno ancora?) come già ipotizzato per il Nodo Smistamento Ordini del Servizio Sanitario Nazionale per l’acquisto dei farmaci. Gli Esperti del MISE ipotizzano inoltre, con l’obiettivo generale di promuovere tecnologie AI antropocentriche e orientate allo sviluppo sostenibile, l’introduzione di appalti innovativi, pensati con procedure più agili e flessibili, su piattaforme con sezioni “vetrina” e soluzioni già validate e approvate per aiutare il decisore nella scelta migliore.

Le scuole potrebbero a breve diventare smart, dotate di sensori che, in base al numero delle persone presenti, calcoleranno l’intensità della luce, del riscaldamento, invieranno alla mensa – e agli uffici competenti- numero di alunni e insegnanti presenti per preparazione/somministrazione pasti. Calcoleranno istantaneamente staticità complessiva dell’edificio e delle sue parti, attivando in automatico la richiesta intervento a Comuni, Province, enti locali, includendo un probabile calcolo di spesa, durata lavori e tipologia di materiali necessari.

L’immensa mole di dati, provenienti da ogni settore dovrebbe contribuire alle scelte dei decisori politici per una governance data-driven^[26]: è quindi fondamentale, secondo gli Esperti del MISE che i dati raccolti siano di qualità elevata per il migliore addestramento possibile dell’AI e per lo sviluppo di basi analitiche solide, basate su flussi informativi massivi.

I dati sono già parzialmente in possesso delle PA (Istituti Scolastici e Università inclusi) ma devono essere inseriti (anonimizzati, granulari e disaggregati) con modalità univoche nella Piattaforma Nazionale Digitale Dati seguendo standard tecnici di scalabilità e interoperabilità.

I dati così inseriti attualmente appartengono alla Pubblica Amministrazione (ma non allo Stato) e devono tenere conto delle indicazioni dell’Autorità Garante per la protezione dei dati personali: gli Esperti del MISE sottolineano, a questo punto, come sia necessaria anche in questo campo un’integrazione della normativa vigente per attribuire completamente allo Stato la proprietà dei dati.

I dati generati dallo Stato (e da PA, PMI, privati, altri) potranno essere venduti e scambiati su un marketplace centrale di dati: per accedere al quale sarà necessaria la sottoscrizione di appositi accordi (Data Sahring Agreement) per promuovere l’economia dei dati e di altri accordi (Data Sharing Mandates) per obbligare le aziende a fornire dati utili alla ricerca e per impedire il monopolio dei dati appartenenti a cittadini, aziende, veicoli, strade e altri beni pubblici e privati, attualmente nelle mani di pochi.

Conclusioni

Il documento del MISE ipotizza la creazione di una o più Società di Intermediazione Dati (SID) con il compito di supportare PMI e privati nella raccolta, annotazione, gestione e valorizzazione (inclusa la vendita) dei dati.

Il documento del MISE sottolinea in tutta la sua estensione la visione human-centered e come l’AI, e tutte le tecnologie disponibili, debbano essere al servizio della persona umana, del suo sviluppo armonico e sostenibile per tutti.

Resta comunque, eterna e aperta ad ogni riflessione, la domanda:

Chi programmerà/guiderà l’algoritmo? Quis custodiet ipsos custodes?

Liberamente tratto da

AA.VV., “Proposte per una strategia italiana per l‘Intelligenza Artificiale. Elaborata dal Gruppo di Esperti MISE sull’Intelligenza Artificiale” al link: https://www.mise.gov.it/images/stories/documenti/Proposte-per-una-strategia-italiana-2019.pdf

NOTE

1. Convegno “6Sicuro? Cyber Security e tecnologie intelligenti nella PA: dal machine learning all’Intelligenza Artificiale”, MIUR, 28 novembre 2019, Roma, di cui al link: https://www.miur.gov.it/web/guest/-/convegno-6sicuro-cyber-security-e-tecnologie-intelligenti-nella-pa-dal-machine-learning-all-intelligenza-artificiale ↑
2. AA.VV, Libro Bianco, AGID al link https://ia.italia.it/assets/librobianco.pdf ↑
3. AA.VV., “Proposte per una strategia italiana per l‘Intelligenza Artificiale. Elaborata dal Gruppo di Esperti MISE sull’Intelligenza Artificiale”, luglio 2019 pag. 7. “La possibilità di un nuovo rinascimento reso possibile dall’AI (in quella che qui definiamo come RenAIssance)”, al link: https://www.mise.gov.it/images/stories/documenti/Proposte-per-una-strategia-italiana-2019.pdf ↑
4. LLP, Longlife Learning Programme, al link http://www.programmallp.it/index.php?id_cnt=30 ↑
5. sul concetto di “transilienza”, https://www.ilsole24ore.com/art/la-cultura-evolve-anche-azienda-ed-essere-interdisciplinari-e-pregio-ACLSYYu?utm_term=Autofeed&utm_medium=FBSole24Ore&utm_source=Facebook&fbclid=IwAR2HkB3_UHfV1MoDa0ECYgX7QdttMlv86NQJ-uqMIIqzFk5fZAtjk7_pN60#Echobox=1574180865 ↑
6. Piano Nazionale Scuola Digitale, MIUR, https://www.istruzione.it/scuola_digitale/allegati/Materiali/pnsd-layout-30.10-WEB.pdf ↑
7. Strutture a supporto dell’ecosistema digitale ponte fra impresa, ricerca e finanza http://preparatialfuturo.confindustria.it/digital-innovation-hub/cosa-sono/ ↑
8. sul modello dell’esistente Institute for Artificial Intelligence europeo https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/innovators/institute-artificial-intelligence-innovation-radar e http://ai.uni-bremen.de/ ↑
9. Secondo i dati Eurostat la vita lavorativa degli italiani è di 32 anni. ↑
10. Competence center https://www.agendadigitale.eu/industry-4-0/industry-4-0-saranno-competence-center/ ↑
11. viene inoltre auspicata l’adesione dell’Italia alla Digital Skills and Jobs Coalition https://ec.europa.eu/knowledge4policy/online-resource/digital-skills-jobs-coalition_en ↑
12. EduOpen https://learn.eduopen.org/ ↑
13. Federica.eu https://www.federica.eu/ ↑
14. CRUI “Progetto MOOC’s Italia” https://www.crui.it/images/1-_LineeGuidaMOOCsItalia_aprile2017.pdf ↑
15. Check lists in cui siano contenuti i principi etici, le prescrizioni normative, misure tecniche minime da adottare, autovalutazione dei rischi e misure di mitigazione. ↑
16. Codice dell’Amministrazione Digitale Dlgs. 82/2005, e ss.mm. https://www.agid.gov.it/it/agenzia/strategia-quadro-normativo/codice-amministrazione-digitale ↑
17. GDPR https://it.wikipedia.org/wiki/Regolamento_generale_sulla_protezione_dei_dati ↑
18. Gli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile previsti dall’Agenda 2030 impegnano i Paesi membri dell’ONU a ridurre drasticamente povertà e fame, contrastare diseguaglianze sociali e di genere, fornire un’educazione di qualità, proteggere l’ambiente, garantire la crescita e assicurare un lavoro dignitoso a tutti e rafforzare le istituzioni e la giustizia sociale. Anche mediante l’AI è possibile realizzare percorsi di contrasto alle diseguaglianze e alle discriminazioni, di inclusione sociale e integrazione di rifugiati, richiedenti asilo, persone con svantaggio socio-culturale, disabili, anziani. ↑
19. cit. R75 AI e le categorie più svantaggiate: leave no one behind ↑
20. PAOLO BENANTI, Sfida Etica dell’Intelligenza Artificiale, https://www.youtube.com/watch?v=YmdIzw1f640 ↑
21. GDPR – Regolamento generale sulla protezione dei dati (UE/2016/679), Articolo 20 https://www.altalex.com/documents/news/2018/04/12/articolo-20-diritto-alla-portabilita-dei-dati ↑
22. Il cosiddetto Hyper nudging di cui al link https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0160791X19300661 ↑
23. Data hoarding di cui al link: https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_hoarding ↑
24. La Commissione Europea già nel 2018 ha previsto la formazione di una rete di fact-checkers per la verifica delle informazioni e il contrasto alle fake news. ↑
25. TESTO UNICO SULLA SALUTE E SICUREZZA SUL LAVORO, Dlgs 81/2008, https://www.lavoro.gov.it/documenti-e-norme/studi-e-statistiche/Documents/Testo%20Unico%20sulla%20Salute%20e%20Sicurezza%20sul%20Lavoro/Testo-Unico-81-08-Edizione-Giugno%202016.pdf ↑
26. Il documento del MISE ipotizza anche l’istituzione di una cabina di regia interministeriale e di nuovi strumenti di governo per l’innovazione. ↑