Un fattore spesso sconcertante nell’affermazione delle intelligenze artificiali è quanto rapidamente hanno permeato i moderni strumenti digitali. Ascriviamo le origini del fenomeno ad alcuni fattori: in primis, il glamour del termine stesso “AI”, che ne ha comportato usi e abusi frequenti nel settore commerciale, conferendo a prodotti e servizi un intrigante mix di innovazione e suggestione.
Più rilevante da un punto di vista ingegneristico appare la raggiunta maturità tecnologica nei fattori abilitanti l’uso di AI, di cui discuteremo oltre. Infine, in una prospettiva socio-antropologica, risulta la disponibilità, anche nel largo consumo, di modelli e strumenti AI a funzioni cognitive elevate, che in precedenza erano confinate a materia di speculazione o ricerca.
Alle radici dell’IA
La AI affonda le radici in un passato più remoto. L’Arte anticipa spesso con intuizioni la tecnologia – Eva Futura [1] descrive (1866) un umanoide sostitutivo per capacità intellettive; Metropolis [2] (1926) porta la visione di un magnate dell’industria che commissiona a uno scienziato la costruzione di una AI, finalizzata alla manipolazione dell’opinione pubblica (!).
La Scienza trova la pietra miliare nell’analisi di Turing, che (1950) formalizza dimensioni e tesi scientifiche ancor oggi attuali e dibattute [3].
L’Ingegneria vede le prime speculazioni negli anni ’70 del XX secolo, ispirate a modelli deduttivi in cui la conoscenza era rappresentata in modo simbolico; la AI avrebbe replicato il processo ragionativo. In questa linea giocavano un ruolo importante i “sistemi esperti”, ed il target dichiarato esplicitamente [4] era costruire un computer pensante.
Il modello deduttivo, per quanto affascinante, di fatto entra in crisi (1980 – oggi) di fronte all’esigenza di elaborare dati in forma numerica, ed è sostanzialmente superato dall’avvento delle Reti Neurali [5], primo elemento costitutivo delle moderne forme di AI. In questo caso l’intento è ricostruire non il processo ragionativo ma la struttura computazionale che lo supporta.
I tre fattori abilitanti delle moderne forme di intelligenza artificiale
La chiave del successo esplosivo delle AI risiede nel raggiungimento dei tre fattori indispensabili per una tecnologia efficace:
- La presenza di grandi moli di dati, oggi permessa dalla diffusione di IoT e dalla generale interconnessione di strutture e servizi;
- La disponibilità di potenze di calcolo adeguate, per supportare i modelli matematici che non sono di per sé complessi (spesso, moltiplicazioni di matrici) ma comportano un altissimo parallelismo;
- L’introduzione di algoritmi efficaci prima non disponibili (le reti deep [6] per la visione o i modelli transformer [7] per la gestione del linguaggio usano algoritmi sviluppati solo di recente).
Sulla relativa disponibilità di questi fattori si gioca la partita economica fra i competitors a livello mondiale.
Implicazioni etiche nell’uso e sviluppo dell’intelligenza artificiale
L’Intelligenza Artificiale è una vera tecnologia perché applicabile in molti e diversificati contesti, produttivi o consumer. La svolta principale si è avuta quando i vari modelli sono diventati fruibili anche da chi non dispone di alcuno dei fattori sopra citati (sia a livello individuale sia di nazione). La disponibilità di AI è dunque una ricchezza, ma molti dei prodotti attualmente proposti spesso trasferiscono meramente questo valore dal produttore originario al consumatore finale, senza però sviluppare o talora comprendere la tecnologia ivi inclusa.
L’esigenza/ansia di enfatizzare l’innovazione di prodotto mediante AI può condurre a un uso inconsapevole del termine o delle tecniche, che pure risultano, in forza di quanto sopra, sorprendentemente efficaci anche in mano a non addetti ai lavori. Da questo nascono le numerose attenzioni, sollevate da più parti anche non tecnologicamente connotate, relative ad aspetti etici nell’uso e sviluppo di AI [8] [9]. Differenziamo due diverse dimensioni:
- Etica “fuori” dalla AI – principalmente pertinente all’uso previsto nello sviluppo e integrazione di strumenti relativi;
- Etica “dentro” la AI – concentrata sul processo di costruzione della AI (esempio nella scelta del processo di apprendimento).
Bias cognitivo e decisionale nell’apprendimento dell’Intelligenza Artificiale
I documenti citati [8,9], ad esempio, rientrano senz’altro nel primo contesto, partendo dal presupposto che la AI già esista e analizzano come possa essere impiegata. Va detto che la seconda dimensione appare a oggi piuttosto minoritaria, visto che al momento l’unico aspetto esaminato dal punto di vista etico sembra riguardare l’assemblaggio del training set. La parola chiave in questo contesto è il bias cognitivo/decisionale che si introduce in una macchina, in funzione sia dei dati sia del processo stesso di apprendimento. Sorge l’esigenza di una supervisione umana ex-post per riconoscere e eliminare il fenomeno, per quanto appaia piuttosto complesso e controverso il processo con cui si intende far dimenticare a un sistema qualche informazione appresa, per poi verificarne l’esito. Lo scenario è però destinato a cambiare nel momento in cui le tecnologie e i modelli AI sapranno integrare logiche ragionative superiori, argomento per ora dominante nei laboratori di ricerca accademica.
Cessione del controllo e rischi connessi all’uso dell’intelligenza artificiale
Una preoccupazione spesso ripetuta in questo periodo riguarda i rischi derivanti dalla cessione del controllo a strumenti basati su AI. Al di là della suggestione, va rammentato che in molti casi, anche critici, si dipende già ora integralmente da vari automatismi: nel viaggiare ci si affida ciecamente alle tecnologie su navi, treni aerei, o sul proprio veicolo. Analogamente è risaputo l’impatto algoritmico nella gestione di strumenti finanziari, senza citare gli aspetti di impiego militare per ingaggio automatico (oggi previsto e non basato necessariamente su AI). Quindi si può prevedere che anche le tecnologie AI prenderanno parte ad un controllo delegato, perché da sempre le macchine sono costruite a tale scopo. Ciò che stimola attenzione è il livello cognitivo inusitato cui può avvenire questo impatto.
Ma allora una domanda di fondo che sottende al tema generale della AI dovrebbe riguardare quali valori si sceglie di introdurre prima/durante/all’interno la costruzione della AI stessa. Questo non è un quesito astratto, visto che gli strumenti risultanti possono influenzare in aspetti concreti della società e degli individui, al di là della normativa.
Note
[1] Villiers de L’Isle-Adam, P.A., “Eva Futura”, Marsilio 2021
[2] Lang F, “Metropolis” – 1926 (film)
[3] Turing A.M., “Computing Machinery and Intelligence”, Mind, vol. 49, pp. 433-460, 1950
[4] Raphael B., “The Thinking Computer: Mind Inside Matter”, Freeman and Co, 1976
[5] Rumelhart D.E., McClelland J.L., “Parallel Distributed Processing”, voll.1-2, Bradford Book, 1987
[6] https://www.nature.com/articles/nature14539
[7] https://arxiv.org/abs/1706.03762
[8] AI Act – https://www.europarl.europa.eu/news/it/press-room/20240308IPR19015/il-parlamento-europeo-approva-la-legge-sull-intelligenza-artificiale
