L’intelligenza artificiale generativa viene utilizzata da tempo per promuovere tutti i 17 SDGs (Sustainable Development Goals – Obiettivi di Sviluppo Sostenibile delle Nazioni Unite) dell’Agenda 2030 e, come cercheremo di vedere in questo contributo, ha aperto nuove possibilità.
Faremo riferimento al report AI for social good: improving lives and protecting the planet, pubblicato di recente da McKinsey & Company.
IA e cambiamenti sociali: potenziale e sfide
Il documento parte dalla consapevolezza che i progressi dell’IA hanno subito una forte accelerazione negli ultimi due anni, grazie alla capacità di progettare, addestrare e, soprattutto, gestire l’IA su larga scala e per molti milioni di utenti. L’impatto potenziale dell’IA abbraccia tutti i settori e potrebbe produrre cambiamenti sociali positivi, affermano i ricercatori, e guardando al futuro, vediamo un entusiasmante potenziale di accelerazione, con nuovi strumenti e piattaforme che mettono un potere sempre maggiore nelle mani di imprenditori sociali, innovatori del settore pubblico e attori del settore privato per creare soluzioni efficaci. Ma questo potere porta con sé anche la necessità di garantire che sia sfruttato in modi affidabili e responsabili e che i rischi siano monitorati e gestiti attivamente per evitare danni involontari.
L’interesse del team di ricerca è quello di comprendere e mostrare come l’IA possa diventare una parte fondamentale delle soluzioni a beneficio delle persone e del pianeta, e a come finora l’abbia già fatto.
La ricerca di McKinsey: evoluzione dell’IA per il bene sociale dal 2018
Nel 2018 in un precedente report era già emerso che l’IA avrebbe potuto svolgere un ruolo importante a livello globale nel promuovere non solo la produttività e la crescita economica, ma anche il bene sociale. Per esempio, la capacità dell’IA, dall’elaborazione del linguaggio naturale al riconoscimento e al tracciamento dei suoni, risultava essere utile in circa 170 casi d’uso a beneficio della società per promuovere l’uguaglianza e l’inclusione, migliorare la risposta alle crisi, proteggere l’ambiente e produrre un impatto in molti altri modi.
L’attuale ricerca e sviluppo sull’IA non si limita a confermare le valutazioni iniziali, ma mette in luce ulteriori progressi in futuro, infatti una serie di miglioramenti nelle tecniche dell’IA e di progressi nei principali fattori abilitanti hanno ampliato in modo sostanziale l’universo dei problemi che l’IA può essere in grado di affrontare.
Per esempio, la consapevolezza che l’AI generativa consente di creare interfacce in linguaggio naturale, di tradurre rapidamente le lingue, di sintetizzare vasti archivi di documenti, di creare storie in testo, immagini e video e molto altro ancora.
La mappatura delle innovazioni e dell’impatto sugli SDGs
Per valutare la portata e il successo di questi aspetti, un modo è la mappatura delle innovazioni e dell’impatto sugli SDGs, che comprendono 17 obiettivi e 169 target che nella visione dell’Agenda 2030 che mirano a migliorare la vita nel mondo e a proteggere il pianeta. L’aggiornamento delle Nazioni Unite per il 2023 sui progressi compiuti verso gli SDGs indica che il mondo è sulla buona strada per raggiungere solo il 15% degli obiettivi SDGs e questo significa che, per esempio, secondo i dati più recenti, 2,2 miliardi di persone non hanno accesso all’acqua potabile e all’igiene e 3,5 miliardi non hanno accesso a servizi igienico-sanitari gestiti in modo sicuro; inoltre, circa 3,3 miliardi di persone vivono in ambienti altamente vulnerabili ai cambiamenti climatici e circa 750 milioni di persone soffrono la fame.
Il potenziale dell’IA nell’affrontare gli SDGs
L’insieme dei problemi che l’IA può affrontare è ad ampio raggio e riguarda tutti gli SDG, per esempio i ricercatori di McKinsey inseriscono tra questi la modellazione delle proteine, lo screening dei farmaci, la progettazione di vaccini, l’indirizzamento degli aiuti e dei servizi pubblici, la soluzione di problemi della catena di approvvigionamento come l’ottimizzazione dei percorsi per la consegna di cibo all’ultimo miglio in aree geografiche remote, la previsione degli impatti a lungo termine dei cambiamenti climatici o l’allerta precoce per le catastrofi naturali e l’apporto di competenze agli operatori umanitari in prima linea.
Democratizzazione e accessibilità dell’IA
Attualmente, inoltre, l’adozione dell’IA generativa potrebbe aumentare significativamente e democratizzare l’accesso a nuove capacità. Gli strumenti di IA consentono oggi agli utenti remoti di completare compiti che un tempo richiedevano competenze specifiche, come tra l’altro la traduzione linguistica, il controllo dei fatti, l’identificazione di malattie umane o vegetali e l’identificazione di contenuti online dannosi. In un recente sondaggio condotto da Google for Nonprofits su oltre 4.000 organizzazioni non profit, il 75% degli intervistati ha dichiarato che l’IA generativa ha il potenziale di trasformare le loro attività di marketing migliorando le loro capacità di traduzione e di verifica dei fatti.
Gli esperti intervistati hanno notato che l’IA potrebbe affrontare o aiutare a risolvere le sfide sociali o ambientali quando la soluzione di IA può risolvere problemi che ostacolano altri sforzi sul campo: per esempio, una soluzione per le perdite d’acqua nelle tubature residenziali richiede previsioni sulla probabilità di perdite basate sull’analisi di dati quali l’età e l’ubicazione delle tubature.
Mappatura dei casi d’uso dell’IA
Il team di ricerca ha voluto mappare l’ampiezza dell’applicabilità dell’IA, sviluppando un database di casi d’uso, ognuno dei quali evidenzia un tipo di problema significativo la cui soluzione potrebbe essere resa possibile da una o più capacità dell’IA.
Nel 2018, come anticipato, questo database conteneva circa 170 casi d’uso ad alto potenziale, ora ne contiene circa 600; questo numero cresce man mano che vengono alla luce usi più innovativi, che i leader dell’impatto sociale continuano a sperimentare e che gli strumenti dell’IA diventano più accessibili e facili da usare.
Inoltre l’attuale report ha rilevato che nel 2018 solo una piccola parte dei circa 170 casi d’uso era stata implementata, mentre oggi, circa 490 dei 600 casi d’uso, ovvero più dell’80%, sono stati implementati in almeno un’istanza.
Impatto dell’IA sugli obiettivi di sviluppo sostenibile specifici
Il rapporto diretto tra i benefici portati dall’uso corretto dell’IA e l’impatto sui SDGs sarà trattato ampiamente, seguendo la ricerca del team McKinsey, anticipiamo qui un dato interessante, frutto della già citata ricerca di Google for nonprofits, che ha ampiamente supportato il report: emerge che l’IA ha un potenziale particolarmente elevato per fare la differenza per cinque obiettivi SDGs: Buona salute e benessere (SDG 3), Istruzione di qualità (SDG 4), Energia accessibile e pulita (SDG 7), Città e comunità sostenibili (SDG 11) e Azione per il clima (SDG 13). Rispetto al potenziale percepito dell’IA, gli obiettivi Fame zero (SDG 2), Vita sulla terra (SDG 15) e Pace, giustizia e istituzioni forti (SDG 16) hanno molti casi d’uso, mentre Istruzione di qualità (SDG 4), Energia accessibile e pulita (SDG 7) e Azione per il clima (SDG 13) ne hanno meno.
Attualmente, come avremo modo di approfondire, diversi SDG che sono in ritardo sui progressi hanno un potenziale di IA relativamente non sfruttato.
