Intelligenza artificiale: come gestirne i rischi e garantire un approccio etico

L’AI deve essere concepita come tecnologia, ovvero come uno strumento che più che cercare di replicare l'intelligenza umana deve risolvere problemi e svolgere attività concrete [...]
Federica Maria Rita Livelli

BC & Risk Management Consultant

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L’AI fa sempre più parte della nostra vita. Non solo assistenti virtuali come Siri, Google Assistant, Alexia di Amazon, ecc… ma anche strumenti che utilizzano l’apprendimento automatico per semplificare la nostra quotidianità. Inoltre, esistono programmi che utilizzano questa tecnologia unitamente ad app diverse che quotidianamente scarichiamo sui nostri smartphone o tablet. Insomma, un mondo sempre più AI-oriented ma che non può trascendere da un uso corretto della stessa tecnologia e dalla gestione dei rischi e delle implicazioni etiche che ne derivano.

AI, tutte le applicazioni

L’AI è talmente onnipresente nella nostra vita che, molte volte, non ci rendiamo conto di quanto la utilizziamo quotidianamente. Di seguito alcuni esempi di applicazioni.

Smartphone

  • Configurazione di sicurezza & autorizzazioni sono garantite dal riconoscimento facciale che si basa sull’AI, oltre a impostazioni di Privacy e App in grado di controllare le autorizzazioni o eliminare i dati raccolti, ad esempio, dal software Android System Intelligence.
  • Applicazioni fotografiche – La maggior parte degli smartphone oggi elabora tutte le immagini di foto e video con una varietà di algoritmi di AI: stabilizzazione dell’immagine, messa a fuoco automatica, regolazione della sfocatura e tutto il resto. Inoltre, l’apprendimento automatico, integrato nel rivelamento immagini, rende possibile ordinarle automaticamente in base a una parola chiave.
  • Analisi per la scrittura – Il correttore automatico del nostro smartphone ci suggerisce parole o le corregge grazie sempre all’attività di apprendimento automatico che si basa sull’AI. Il software iOS di Apple, per esempio, include una funzione di scrittura predittiva che fornisce suggerimenti sulla base di conversazioni passate, di ricerche del browser e di altre fonti. La funzionalità della tastiera Gboard di Android e iOS, invece, utilizza uno strumento di Smart Compose per Gmail e altre app di immissione testo sulla base delle informazioni personali raccolte dall’account Google in modo tale da suggerire le parole secondo lo stile dell’utilizzatore, così come avviene con il software di testo predittivo di Samsung-Galaxy.
  • App di realtà aumentata – Google Lens (per Android e iOS) e la funzione Live Text di Apple utilizzano l’AI per l’analisi di testo nelle immagini per la traduzione automatica, oltre ad eseguire altre attività utili come la “ricerca tramite immagini”. Inoltre, Google Lens può identificare piante, animali e prodotti visti attraverso la fotocamera del telefono.
  • Assistenti virtuali – si basano su informazioni personali in base alle policy sulla privacy integrati nel sistema operativo dello smartphone. Le assistenti, grazie alla configurazione del software basato sull’AI, sono in grado di guidare l’utente e garantire la personalizzazione in base ai dati forniti.

AI

Servizi Assistenza Clienti/Marketing

  • Bot – è un’applicazione che esegue compiti automatizzati, secondo un set di algoritmi che si basano sull’AI e operano nel servizio clienti. Una modalità di comunicazione in crescita poiché i Bot forniscono una risposta più rapida rispetto alla mail o al telefono. Semplici richieste come la necessità del numero di telefono di un’azienda trovano facilmente risposta da un bot, senza che l’utente debba navigare nel menu del sito Web. Le richieste più complicate sono di solito discusse direttamente con un dipendente/operatore.

Inoltre, i bot sono in grado di presentare all’acquirente online consigli basati sui dati di altri utenti – che sono stati elaborati dalle funzioni di machine learning – e, in questo modo, contribuiscono ad incrementare le vendite di servizi e prodotti.

  • Chatbot – versione di Bot progettata in modo da garantire una “pseudo conversazione”. Ovvero, essa è in grado di comprendere un input – sia vocale sia scritto – processarlo e fornire una risposta nel corso della conversazione con l’utente/cliente.
  • Ricerca Vocale – Il cliente effettua richieste attraverso l’elaborazione del linguaggio vocale. Questa modalità, pur fornendo una sola risposta per volta rispetto a una normale ricerca su motori di ricerca, può risultare efficace quando la ricerca è circoscritta a specifici argomenti o aree geografiche.

Settore Industriale

  • AI e Edge Computing: in combinazione con il cloud, entrano sempre di più nella dimensione di fabbrica, permettendo di definire un ambiente ad alta digitalizzazione in grado di acquisire dati sul campo, processarli a un primo livello – di macchina o di prossimità – e interagire con il cloud per l’elaborazione dei big data. In questo modo l’AI permette sempre più di portare in produzione algoritmi che consentono un’autonomia decisionale senza l’aiuto dell’intervento umano. Inoltre, in ambito di manutenzione predittiva, gli algoritmi basati su logica di reti neurali consentono ai manutentori di avere una diagnostica dettagliata e di intervenire nel momento più opportuno per evitare malfunzionamenti e fermi di produzione. Pertanto, molti settori industriali potranno trarre benefici in termini di efficienza operativa e qualità finale del prodotto dalle risorse AI e Edge Computing.

Data center

  • Sebbene i data center siano più sicuri rispetto al passato, le grandi aziende della tecnologia confermano che stanno sfruttando l’intelligenza artificiale per prevenire in anticipo eventuali problemi di sicurezza.
  • L’AI si converte in leva preziosa per la manutenzione predittiva e ridurre blackout sempre più costosi, oltre a garantire un’ottimizzazione dei costi della struttura in termini di risparmio energetico. Google recentemente ha dichiarato che, grazie ai sistemi di AI sviluppati dall’affiliata DeepMind, è riuscita ad ottenere un risparmio del 30% rispetto il consumo abituale dei suoi data center

Secondo la società di consulenza IDC, entro il 2023, il 50% dei data center aziendali core e il 75% dei principali siti IT edge sfrutteranno i controlli abilitati tramite l’AI e il machine learning. Di fatto si tratta di garantire il corretto equilibro, creando il giusto mix tra la rapidità e la connettività dell’Edge, con la potenza elaborativa e la capacità di storage del data center, per trasformare la manutenzione e migliorare l’uso efficiente delle risorse energetiche, cambiando significativamente il modo in cui i data center sono gestiti.

AI

Rischi ed etica dell’AI

L’AI evoca opinioni contrastanti e spesso ci si domanda se produrrà un futuro distopico per noi oppure offrirà prospettiva di giorni migliori.

Di fatto si tratta di attuare una trasformazione/innovazione digitale che utilizza la tecnologia come leva strategica e, al contempo, garantire un giusto equilibrio tra tecnologia ed esseri umani utilizzando la tecnologia per alleviare il “carico cognitivo” grazie a data analytics di qualità.

I maggiori vantaggi dell’AI si costruiscono nel tempo, man mano che gli algoritmi raccolgono sempre più dati e “imparano” come applicarli. Tuttavia, è fondamentale garantire una qualità dei dati “a monte” sulla base del concetto garbage in – garbage out, ovvero, alimentare gli algoritmi con dati sbagliati – che contengono pregiudizi e sono quindi “spazzatura” (garbage) – indurrà la tecnologia a ragionamenti sbagliati oltre che a risultati distorti e pericolosi.

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È doveroso ricordare che il campo dell’etica dell’AI è generalmente suddiviso in due aree: una riguardante l’etica che guida gli esseri umani che sviluppano l’AI e l’altra l’etica delle macchine, che guida il comportamento morale dell’AI o dei robot stessi. Tuttavia, le due aree non sono così drasticamente separate: il comportamento etico dell’AI è, in parte, un riflesso del comportamento etico di coloro che la progettano e la implementano; pertanto, le due aree dell’etica dell’AI sono indissolubilmente legate l’una all’altra.

Un’etica per l’AI: l’approccio europeo

Lo sviluppo dell’AI ha bisogno di una forte guida morale se vogliamo evitare alcuni degli scenari più catastrofici previsti dai critici dell’AI. In questa direzione si sta muovendo l’Unione europea che lo scorso 2021 ha pubblicato la Proposta di Regolamento sull’approccio europeo all’Intelligenza Artificiale (COM – 2021 – 206 final) e il Libro Bianco sull’Intelligenza Artificiale. Inoltre, è in elaborazione a livello europeo un quadro giuridico completo sulla AI che ne affronta i rischi e individua i limiti.

Di fatto l’Unione Europea si pone come obiettivo di svolgere un ruolo guida a livello globale di tutto quanto ruota intorno l’AI, congiuntamente alla realizzazione di un nuovo “Piano coordinato con gli Stati membri”. Tale piano si prefigge di garantire sicurezza, diritti fondamentali di persone e imprese, promuovendone l’adozione agli altri Stati membri e imprimendo un impulso agli investimenti e all’innovazione dell’AI in Europa.

Sempre in sede di Unione Europea è prevista l’istituzione di un Comitato europeo per l’AI, con il compito di: facilitare l’attuazione del Regolamento e favorire la cooperazione tra le Autorità nazionali di controllo e la Commissione; fornire consulenza e competenze all’attività della Commissione; agevolare la condivisione delle best practice tra gli Stati membri e soprattutto la salvaguardia dell’obiettività e dell’imparzialità dei loro compiti e attività.

Conclusioni

L’AI deve innanzitutto essere concepita come tecnologia, i.e. nell’accezione del temine, ovvero, come uno strumento, una leva che, più che cercare di replicare l’intelligenza umana deve risolvere problemi e svolgere attività concrete.

Come afferma Luciano Floridi – docente di Filosofia ed Etica dell’Informazione nelle università di Oxford e di Bologna – lo sviluppo dell’AI è mosso da due distinte correnti: un filone di ricerca che si prefigge di far crescere l’intelligenza dei computer e delle macchine, cercando di replicare digitalmente e il più possibile le abilità umane; un altro filone, più “pragmatico”, mira ad applicare l’AI ad attività e operazioni concrete. Quest’ultimo filone, di fatto, sta prevalendo e ci permetterà di svolgere operazioni in modo sempre più facilmente, più velocemente, con soluzioni migliori.

Sappiamo che alcune capacità umane – i.e. l’intuito, la flessibilità di ragionamento, l’adattabilità di pensiero, e molto altro ancora – non saranno così facilmente replicabili in un cervello elettronico. Pertanto, come afferma il professor Luciano Floridi, dobbiamo ricordare che l’AI ci permette di risolvere la complessità, ma non la difficoltà. Ovvero, l’AI è in grado di individuare soluzioni a situazioni molto complesse, e molto più velocemente rispetto all’uomo, solo quando il tutto possa essere riconducibile a un calcolo o un algoritmo, in caso contrario le sue potenzialità diminuiscono drasticamente.

Luciano Floridi - Il Futuro Prossimo dell'Intelligenza Artificiale

Video: Luciano Floridi

Sarà quindi fondamentale, anche in futuro – come afferma il teologo francescano Paolo Benanti, docente nell’Università Gregoriana, nel suo libro “Le macchine sapienti. Intelligenze artificiali e decisioni umane” – ricordarsi che i processi innovativi possono avere valenza positiva solo se orientati a un progresso autenticamente umano che si concretizzi in un sincero impegno morale dei singoli e delle istituzioni nella ricerca del bene comune. Pertanto, sarà fondamentale mantenere la centralità dell’uomo che dovrà – grazie alla propria ragion critica – trasformare le proprie difficoltà in complessità, in modo da farsi aiutare, ma non condizionare dalle macchine, con il pericolo di esserne trasformato.

 

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