Gli obiettivi di sviluppo sostenibile, individuati dall’Agenda 2030 dell’ONU, sono complessivamente 17, declinati in 169 obiettivi specifici. La domanda se l’IA, in particolare quella generativa, può determinare un impatto nel loro raggiungimento, è il focus del Report, denominato AI for Good, edito dall’Unione Internazionale delle Telecomunicazioni – ITU – in collaborazione con Deloitte. Il Report mette in luce con una declinazione narrativa strutturata su 4 contenitori– Stato generale, Impatto, casi d’uso e raccomandazioni per gli stakeholder- l’insieme delle leve progressive e delle vulnerabilità che la tecnologia può traslare verso tali obiettivi,
AI for Good è anche una piattaforma collaborativa internazionale in cui confluiscono i diversi contributi di innovatori, esperti e parti interessate, i governi, per facilitare lo sviluppo e l’implementazione di soluzioni di IA che possono avere un impatto positivo sulle grandi sfide del terzo millennio: salute, istruzione, cambiamento climatico, riequilibrio di genere e in generale sui processi decisionali e regolamentari che condizionano la vita dei cittadini, l’equilibrio del pianeta.
SGD 1- Sconfiggere la povertà
Nel 2030 circa 575 milioni di persone vivranno ancora in povertà estrema. Il contributo diretto dell’IA all’obiettivo può derivare dalla creazione di nuovi processi o servizi più adatti ai fabbisogni delle comunità vulnerabili.
Per esempio, ridurre i costi e valutare benefici nascosti delle pratiche agricole, come nel caso del progetto State of Food and Agriculture (SOFA) 2024, oppure aumentare l’accessibilità ai servizi finanziari per 1,7 miliardi di persone. Va però rilevato che il numero di casi d’uso censiti è talmente basso da condizionare gli sforzi di coadiuvazione tra la tecnologia e l’obiettivo.
Inoltre, la concentrazione del potere tecnologico su pochi players può acutizzare le sfide di disuguaglianza proprie di una mancata redistribuzione della ricchezza. Difatti il contributo dell’IA è prevalentemente di tipo indiretto, l’IA è meglio impattante su altri SGDs, come SGD 8 e 9.
SGD2 – Sconfiggere la fame
Oltre 600 milioni di persone soffriranno la fame entro il 2030: L’IA potrebbe agire come fattore abilitante per il 75% degli obiettivi specifici e come un inibitore per il 25% e incidere sia nell’implementazione di processi produttivi che nella gestione delle risorse alimentari a livello macro-regionale, riducendo gli sprechi.
Per esempio l’uso di pratiche agricole performate da software gestionali può aiutare a mitigare gli effetti della scarsità di acqua e aumentare il potenziale produttivo. Di contro, l’uso di questa tecnologia può risultare inaccessibile in quelle aree più vulnerabili o per operatori meno abbienti. L’accesso è limitato da modelli di business che non prevedono un’equa compensazione del reddito per i diversi operatori, lungo tutta la filiera
SGD 3 – Salute e benessere
A seguito del COVID 19 l’aspettativa di vita è scesa e sono aumentate le sfide sanitarie per i paesi a basso e medio reddito. L’impatto dell’IA sull’SDG è molto promettente e documentato con casi d’uso: 20 su 40 della sessione Innovative for Impact della piattaforma Ai for Good e 85 su 408 delle iniziative censite dal Report UN Activities on AI del 2023.
L’impiego della tecnologia sta spostando il baricentro della ricerca e degli investimenti verso la prevenzione, la diagnostica medica e la creazione di nuovi farmaci, migliorando la gestione complessiva dei processi correlati alla salute delle persone. Questo aspetto può determinare una forte riduzione dei costi a carico dei sistemi sanitari o della persona per la propria cura, attraverso la decentralizzazione o distribuzione dei servizi Al contrario, la “periferia” di molti paesi o popolazioni più povere può aumentare i rischi di disuguaglianze o di discriminazione associata ai bias dei dati storici. Inoltre all’IA sono sempre più associati i rischi di disturbi mentali legati a condizioni di stress da performance.
Nel messaggio rivolto agli stakeholder l’ITU riafferma i principi regolatori per l’IA fissati dall’Organizzazione Mondiale della Sanità: proteggere l’autonomia umana; sostenere il benessere, la sicurezza umana e l’interesse pubblico, garantire trasparenza, spiegabilità e intelligibilità, promuovere responsabilità e rendicontazione dei sistemi; garantire inclusività ed equità; favorire un’IA reattiva e sostenibile.
SGD 4 – Educazione
Entro il 2030, 300 milioni di studenti rischiano di non avere competenze di base di calcolo e alfabetizzazione, e si corre il rischio di escludere circa 84 milioni di bambini dalla scuola entro lo stesso anno.
L’impatto dell’IA sui sistemi educativi abbraccia diversi casi d’uso, tra cui l’ impiego di robot a sostegno di insegnanti nell’introduzione di metodi di insegnamento innovativi, il monitoraggio delle attività e lo sviluppo di programmi personalizzati. L’aspettativa è che i contenuti disponibili a livello globale possano ampliare l’accesso a materiali didattici per le comunità svantaggiate. Questo aspetto è una delle raccomandazioni che il report rivolge alle parti interessate: i governi hanno il compito di promuovere modelli di istruzione e la condivisione delle informazioni attraverso l’adesione al Gateway UNESCO e UNICEF, nonché disegnare sistemi educativi di apprendimento digitale pubblico in conformità alle linee guida dell’UNESCO.
L’impatto dell’IA è determinante anche nella formazione e riqualificazione della forza lavoro, in virtù della transizione economica che la stessa sta determinando: una transizione non equa può lasciare indietro quelle persone meno abbienti o con ridotte capacità di acquisire le competenze necessarie per la tutela del posto di lavoro.
SGD 5 – Uguaglianza di genere
Anche per l’Obiettivo n. 5 è presente un’ampia repository di casi d’uso e di progetti. In base al report, l’IA potrebbe agire come un abilitatore (positivo) per il 56% dei target e come un inibitore (negativo) per il 33%. la sfida più importante per il riequilibrio di genere è alla fonte. In base ai dati del World Economic Forum solo il 22% delle donne sono professioniste dell’IA a livello globale, il 14% è autrice di articoli, perdipiù solo il 2% del capitale di rischio è stato indirizzato a start-up fondate da donne. Questa sotto rappresentazione può innescare circoli viziosi con effetti nel breve termine, con l’esasperazione dell’immagine corporea nel web o un limitato accesso a servizi finanziari, medio temrine, con restrizioni delle possibilità di lavoro, e lungo termine, con l’ampliamento di genere dei divari salariali e pensionistici.
Viene raccomandato ai policy makers, ONG e a tutte le parti interessate di adeguare e monitorare i sistemi di intelligenza artificiale alle Raccomandazioni sull’etica dell’IA dell’UNESCO e fornire supporto finanziario ed emotivo alle donne per sviluppare competenze STEM e coadiuvarle nell’acquisizione di competenze tecniche.
SGD 6 – Acqua pulita
Oggi 2,2 miliardi che non hanno accesso ad acqua potabile sicura e 3,5 miliardi non hanno accesso a servizi igienici sicuri.
L’IA può promuovere la disponibilità e la gestione sostenibile dell’acqua e delle strutture igienico-sanitarie attraverso il monitoraggio dei dati per i sistemi di regolazione dei flussi di irrigazione o per il consumo domestico; migliorare le previsioni degli eventi climatici associate alle inondazioni che determinano grandi scarichi idrici; individuare nuove fonti d’acqua e testarne la qualità, coadiuvare i processi di desalinizzazione o di gestione delle acque reflue. Di contro, è bene sottolineare che la sfida dell’approvvigionamento dell’acqua riguarda gli stessi sistemi di IA, per esempio, a partire dal raffreddamento dei datacenter. L’indicazione del report è quella di promuovere le tecnologie con il minor consumo di acqua e dare priorità ai sistemi di IA conformi ai SDGs e ai principi dell’OCSE.
SGD 7 – Energia pulita e accessibile
Secondo l’ONU, al ritmo attuale, 660 milioni di persone non avranno ancora elettricità e 1,8 miliardi non avranno accesso a combustibili e tecnologie per cucinare puliti entro il 2030.
Il Contributo dell’IA al raggiungimento dell’Obiettivo 7 rappresenta un paradosso: se da un lato l’IA consente di mettere in opera Smart grid anche in contesti remoti; nel campo della ricerca, l’IA può contribuire a individuare nuovi materiali fotovoltaici o indirizzare i progressi della fusione nucleare. dall’altro è noto che i server di intelligenza artificiale sono energivori. Il bilanciamento tra domanda di energia e contributo positivo al risparmio energetico non è ancora chiaro, pertanto il concorso dell’IA all’obiettivo rimane un quesito aperto. Difatti, le raccomandazioni per gli stakeholder sono tutte indirizzate a dare priorità a quelle tecnologie con una domanda energetica più bassa.
SGD 8 – Lavoro dignitoso e crescita economica
I progressi vs i targets dell’SDG 8 risentono della situazione geopolitica e del debiti delle nazioni in via di sviluppo.
Da quanto riportato nel Report, l’IA potrebbe agire come leva positiva per il 92% dei target e agire come un inibitore (negativo) per il 33%. Definire un dato assoluto del contributo dell’IA al raggiungimento dell’Obietto 8 è un esercizio arduo.
L’impatto stimato dell’IA sulla crescita economica nel prossimo decennio, in termini di PIL è pari all’1,16%. Dentro l’aumento dei numeri vanno considerati i diversi riequilibri nella struttura, livello e geografia occupazionale. I governi devono adottare misure di compensazione del reddito a sostegno della transizione del lavoro e prevenire il gap di talenti, come supportare l’accesso della forza lavoro a nuove competenze.
SGD 9 – Industria, innovazione, infrastrutture
Instabilità geopolitica, inflazione e sfide logistiche stanno condizionando tutti i targets dell’SDG 9.
L’IA può migliorare le attività di ricerca e di innovazione attraverso l’elaborazione di un grande volumi di dati, ovvero la fruibilità di testo e immagini satellitari e video, dall’altro lato, l’IA può performare la produttività e sostenibilità dei processi industriali, dalla progettazione dei prodotti al controllo dei rischi . Di converso la concentrazione dei finanziamenti sulla commercializzazione dei sistemi di IA può penalizzare le attività di ricerca o il sostegno a progetti che hanno impatti positivi sulle tematiche ambientali e sociali. Coerentemente con tale vulnerabilità è raccomandato agli stakeholder di allineare i casi d’uso ai principi OCSE e dare priorità agli strumenti governativi coerenti con il raggiungimento dell’obiettivo.
SGD 10- Riduzione delle disuguaglianze
Nel 2023, si è registrato un record di 35,8 milioni di rifugiati e sono stati registrati oltre 8.000 decessi di migranti in tutto il mondo.
Rispetto ai casi d’uso raccolti, l’IA può supportare governi e ONG a monitorare rischi di esclusione o di disuguaglianza sociale di rifugiati, minoranze etniche e adottare contromisure in tempo reale. Sono stati sviluppati progetti di aggregazione e analisi dati per mappare gli insediamenti dei rifugiati e valutare la precarietà delle strutture ospitanti.
Una buona pratica censita vede l’affiancamento di un chatbot capace di estrarre da una piattaforma di IA le informazioni rispondenti alla necessità di aiuto dei rifugiati. Un altro strumento in fase di implementazione è l’addestramento di un algoritmo capace di individuare bias insiti nei dati storici ed estrometterli dalla sessione di formazione. Le raccomandazioni alle parti interessate si focalizzano sullo sviluppo di modelli di business delle tecnologie dove il valore viene condiviso tra tutti i collaboratori e su sistemi uomo-centrici.
SGD 11 – Città e comunità sostenibili
1,1 miliardi di residenti e si stima che cinque miliardi di persone dovrebbero risiedere nelle città entro il 2050, rispetto ai 3,3 miliardi del 2014.
Questo è uno degli obiettivi con il maggior casi d’uso documentati, a testimonianza del forte contributo che l’IA può dare nella costruzione di città e comunità intelligenti o consapevoli. Le sue applicazioni variano dall’efficientamento energetico degli spazi e ottimizzazione dei flussi di mobilità, alla progettazione e pianificazione urbana di città tradizionali, fornendo agli urbanisti le informazioni e gli strumenti utili nei processi decisionali, per la sicurezza, la conservazione del patrimonio architettonico e naturale. Tuttavia, l’impatto effettivo di tali applicazioni è correlato alla normativa di tutela della privacy dei cittadini e alla confidenza che gli stessi depongono verso la condivisione dei dati per servizi urbani. Pertanto, è consigliato agli stakeholder di adottare sistemi di IA conformi ai principi etici sviluppati dall’UNESCO.
SGD 12 – Consumo e produzione responsabile
L’SDG 12 è un facilitatore diretto di vari altri SDG come l’SDG 13.
L’obiettivo di garantire modelli di consumo e produzione sostenibili è stimato con un tasso di abilitazione dell’82%. L’IA può rinforzare la sostenibilità ambientale delle organizzazioni con un efficace monitoraggio dei consumi energetici, idrici, della produzione di rifiuti o delle emissioni di gas serra. L’impronta ambientale dei prodotti e dei servizi è diventata, da un lato un fattore determinante nella scelta del consumatore, dall’altro una leva per attrarre finanziamenti. Il monitoraggio dei dati ha inoltro aiutato l’industria a generare modelli predittivi sui trend di mercato e sviluppare una brand identity basata sui principi dell’ESG.
SGD 13 – Lotta contro il cambiamento climatico
L’SDG 13 mostra progressi limitati, con 2 obiettivi su 5 che avanzano moderatamente, nonostante il costo economico del cambiamento climatico
La relazione tra IA e lotta al cambiamento climatico è documentata da numerosi casi d’uso, che vanno dalla mappatura dello scioglimento dei ghiacciai all’ottimizzazione della logistica dei trasporti. Tuttavia, come per il SDG 7, la socializzazione dell’IA spingerà la sua domanda di consumi energetici, energia proveniente da fonti rinnovabili ma anche fossili. La sostenibilità valoriale o l’efficienza energetica investe tutti i sistemi di IA. Per calibrare il consumismo di nuovi prodotti e servizi, spinto proprio dal marketing sviluppato dall’IA è necessario fissare guard rail di implementazione.
SGD 14 – Conservazione degli oceani e delle risorse marine
Eutrofizzazione costiera Riscaldamento, inquinamento e acidificazione degli oceani, mettono a rischio i mezzi di sostentamento di 3 miliardi di persone L’SDG 14 affronta sfide significative.
L’IA potrebbe agire come agente abilitatore per il 90% degli obiettivi specifici del SDG 14. Le applicazioni vanno dal monitoraggio della biodiversità sottomarina, delle rotte navali, il censimento delle aree con la maggior concentrazione di microplastiche o in cui insistono fuoriuscite di petrolio. Per questo SDG è raccomandata la collaborazione internazionale tra i diversi stakeholders per allineare i risultati delle buone pratiche e mettere in esercizio i sistemi di IA per finalità condivise a livello globale, oltre i confini nazionali.
SDG 15 – Salvaguardia degli ecosistemi terrestri
Perdita di biodiversità, arretramento delle foreste, degrado delle aree urbane pongono sfide significative a tutti gli agenti del territorio
Sono state sviluppate diverse applicazioni AI collegato alla salvaguardia degli ecosistemi terrestri: monitoraggio del cambiamento di tipologia di un terreno specifico, attraverso immagini satellitari, l’AI può mostrare cosa sta accadendo sul campo; monitoraggio della biodiversità e identificazione del comportamento degli animali, attraverso la rilevazione di rumori o l’estrapolazione di video. Inoltre, l’IA può essere di supporto nelle attività anti-bracconaggio consentendo alle guardie forestali di ottimizzare i percorsi di pattugliamento utilizzando dati casuali e storici per una maggiore efficienza e deterrenza contro i bracconieri.
SGD 16- Società inclusive
Nell’anno 2022 sono aumentate le morti civili, 105 milioni di individui sono stati sfollati e sono state identificate 200.000 vittime di tratta.
l’IA gioca un ruolo fondamentale nella gestione delle funzioni istituzionali: da un lato può fornire gli strumenti per migliorare la sicurezza pubblica e la giustizia. Casi d’uso di successo sono i processi di identificazione e tenuta dei registri governativi, il rafforzamento della sicurezza nazionale attraverso la previsione dei crimini e il rilevamento delle attività di riciclaggio di denaro. Dall’altro potrebbe essere utilizzata per “condizionare” il giudizio dei cittadini sui loro rappresentanti. La realtà sconta gli effetti di camere di risonanza, pseudo-bolle di filtro deep fake e dati distorti generati da algoritmi mal “funzionanti” o mal “pensanti”. Il tema delle fake news si riverbera su molti altri obiettivi di sviluppo sostenibile, minando sia la coesione sociale che la sovranità del sistema istituzionale
SDG 17- Partenship globale
Il raggiungimento dei targets dell’SDG 17 influisce sull’avanzamento di tutti gli altri SDGs. In base alle stime dell’ONU, i paesi in via di sviluppo hanno un gap finanziario di 4 trilioni di dollari da investire nel raggiungimento degli SDGs.
L’IA ha un grande potenziale per far avanzare i diversi target facilatando il brainstorming in tempo reale tra i diversi agenti della cooperazione, la costruzione di partnership tra governi su tematiche fiscali, la gestione della proprietà dei dati . Verso questo direzione, governi e organizzazioni internazionali hanno avviato lo sviluppo di nuove organizzazioni o accordi internazionali per promuovere la collaborazione e il supporto internazionale, come, quelle censite nel report: “European Group on Ethics in Science and New Technologies: Statement on Artificial Intelligence, Robotics and ‘Autonomous’ Systems”, e “OCSE: OECD Principles on AI”.
Prospettive future
Il Report evidenzia come l’IA generativa riesca a incidere sulla velocità o la dimensione di molte transizioni socio-economiche. Il contributo reale non è ancora definibile in termini assoluti, ma può affermarsi che la versatilità dei modelli di base richiede una integrazione responsabile che investe tutte le buone pratiche consolidate ed emergenti a livello globale.
L’IA può fluidificare i processi di raggiungimento degli obiettivi di sviluppo sostenibile come anche ampliare i divari tra la condizione di base e l’allineamento degli obiettivi al 2030, per effetto dei benefici ricadenti primariamente sui paesi più ricchi o sulle grandi organizzazioni.
