I risultati dell’Intelligenza Artificiale, lo sviluppo di servizi e di applicazioni e di sistemi intelligenti hardware e software stanno modificando la società e la produzione industriale. Stanno ponendo le basi per una prossima AI-based economy dove la sinergia tra la conoscenza degli esperti, le informazioni estratte dai dati e la conoscenza generata dall’Intelligenza Artificiale stessa rappresenterà il nuovo asset economico e lo strumento per un profondo cambiamento della società. Lo sviluppo delle nuove soluzioni di Intelligenza Artificiale e i trend futuri vanno in una direzione non solo di interazione ma di stretta cooperazione tra sistemi di intelligenza artificiale e gli esseri umani, che possa ancor più enfatizzare le implicazioni positive della tecnologia per l’individuo, la società ed il lavoro. Per ottenere questo, la cooperazione deve essere portata avanti attraverso valori che sono imperanti nella nostra società, come la trasparenza, la correttezza, la privacy dei dati degli individui, che assieme alla sicurezza e robustezza delle soluzioni sono i pilastri del modello di una intelligenza Artificiale umano-centrica, proposto da almeno un quinquennio dalla Comunità Europea. Gli aspetti etici e di regolamentazione sono ancor più critici nel contesto attuale in cui le Big Tech hanno un ruolo preponderante e dove l’industria italiana deve trovare un suo ruolo sia nell’adozione che nella produzione di soluzioni di Intelligenza Artificiale.
La nostra vita quotidiana è intrinsecamente legata al mondo digitale. Durante il nostro agire giornaliero è inevitabile lasciare traccia dei nostri movimenti, dei dati personali registrati da smartphones, delle nostre queries registrate in database strutturati e delle keywords utilizzate sui motori di ricerca. Tracce che, elaborate da sistemi digitali intelligenti, ne accrescono le capacità di apprendimento ed inferenza, per classificare, predire, riconoscere comportamenti degli individui o modificare modelli di produzione e di commercio digitale. Se da una parte le sempre crescenti capacità dei sistemi intelligenti sono motivo di acceso dibattito sui media e di un pregiudizio latente nei confronti della AI, dall’altra se ne riconosce un intrinseco rischio derivante da un uso malevolo, o non controllato sia nella società che nel lavoro.
Tutto ciò ha portato alla discussione sulla necessità di regolamentazione a livello transnazionale, come evidenziato dalle dichiarazioni del G7 nel meeting di Hiroshima nel novembre 2023 e alla recente Dichiarazione di Bletchley Park sulla sicurezza dei sistemi di AI, nonché alle proposte di regolamentazioni europee ora sfociate nell’ AI ACT, il primo regolamento mondiale sull’Intelligenza Artificiale approvato dal Consiglio Europeo, dal Parlamento Europea e dalle Commissioni Europee preposte. La necessità di capire e regolare gli effetti sociali e politici di una tecnologia molto potente, in gran parte in mano a pochi e fruita però da molti, è sempre più impellente. Questo richiede un approccio maggiormente ingegneristico e oggettivo dell’AI, che enfatizzi le potenzialità e la sua progettazione consapevole. Un fatto accaduto in passato in tutte le rivoluzioni tecnologiche, dallo sviluppo del Web e del Web semantico, passando per le app dei nostri smartphone e i social network, per i servizi in cloud fino alle recenti conquiste dell’Intelligenza Artificiale capaci di progettare farmaci, di suggerire diagnosi mediche, di co-progettare prodotti industriali fino ai sistemi generativi e di conversazione interattive come ora è possibile con strumenti come il famoso ChatGPT. Attraverso lo studio e il dibattito dei diversi milestones delle tecnologie informatiche per la digitalizzazione abbiamo raggiunto la consapevolezza oggi dei mezzi e potenzialità di un passaggio epocale, quello da una economia della conoscenza (Knowledge-based economy) dell’inizio del millennio, fortemente basate sulle competenze intellettuali dei singoli e degli esperti, ad una economia guidata dei dati (Data-Driven economy) che ha caratterizzato tutta la seconda decade del XXI secolo incentrata sul valore dei dati e delle informazioni ottenibili dalle loro analisi massive manuali ed automatizzate, fino ad una prossima AI-based Economy, destinata a cambiare in maniera irreversibile società, lavoro ed economia.
L'Intelligenza artificiale ora pragmaticamente definibile come “la intelligenza dimostrata dalle macchine come opposta alla intelligenza naturale mostrata da esseri umani e da altri animali” si sta sviluppando in una direzione non invertibile nella sua generale applicabilità in molti domini della società e in aree di sviluppo prioritario tanto da confermare come il panorama delle “intelligenze” si sia ormai evoluto a tal punto da non aver neppure più senso disquisire sul senso del termine o sul paragone prestazionale con l’intelligenza naturale. L’AI, attraverso gli strumenti del Deep Learning, può ora lavorare con simili modalità a problemi diversi e trattare dati multimodali e di natura differente quali immagini e video, testo, segnali audio e voce, dati sensoriali, serie temporali, dati tabulari e digitali, segnali ecografici e biologici. Una disciplina che oggi condivide con altre tecnologie informatiche una vasta pervasività ed ubiquità ma ha avuto ed ha tuttora una specifica rapidissima evoluzione grazie alla concomitanza di tre aspetti peculiari: una diffusione trasversale della ricerca scientifica open-source, una collaborazione intensa e tra centri di ricerca e grandi aziende informatiche capaci di apporre finanziamenti sostanziali e non comune e infine – fino ad ora- anche una forse eccessiva libertà di sperimentazione per via di un’assente regolamentazione unificata. Sicuramente la regolamentazione futura proposta a livello europeo se adottata nell’ottica di non frenare la innovazione ma di limitarne le derive non etiche o illegali, porterà a sviluppi futuri positivi, e sostenibili sia a livello sociale che economico.
Il mondo del lavoro sarà impattato dall’evoluzione dell’AI e dai risultati della ricerca e della produzione che si muovono tre direzioni tra loro complementari: AI per l’analisi e la generazione di dati, AI per i sistemi autonomi, AI per migliorare l’AI stessa. Nel primo ambito, i sistemi progettati dialogano con l’essere umano o forniscono informazioni specifiche, passando dall’ambito medico a quello industriale, della sicurezza, fino all’ambito finanziario. Questo è l’ambito dove la elaborazione e la generazione di dati multimodali rende possibile la cooperazione diretta tra persone e macchine, anche grazie ai nuovi sistemi fondazionali a larga scala (ChatGPT, GeminI, LLama e molti altri) che ora ed in futuro saranno in grado di elaborare sempre più lo scibile digitalizzato e creare nuova conoscenza digitale anche dalle correlazioni dei dati stessi.
Nel secondo ambito, l’AI si rivolge a sistemi fisici come ad esempio per realizzare sistemi mobili ed autonomi, veicoli autonomi per trasporto , droni e robot autonomi in ambito industriale e assistivo, elettrodomestici ed altri oggetti intelligenti. Attraverso queste applicazioni occorre sempre coniugare la potenza dei sistemi intelligenti con i crismi di sicurezza, affidabilità e supervisione per essere applicati in contesti lavorativi. I prodotti in questo ambito crescono esponenzialmente, con l’Internet of Things che passerà da 16,7 miliardi di oggetti IoT connessi al 2023 a 29,7 miliardi nel 2027, o il mercato dei droni, da 29 miliardi di dollari nel 2021 a 63,6 miliardi di dollari previsti nel 2025, coinvolgendo altri mercati come commercio, la logistica interna, la sorveglianza.
Infine, AI deve lavorare su sé stessa e la ricerca e la nuova produzione si rivolge agli aspetti ancora assai perfezionabili sia nelle prestazioni, sia nella affidabilità e nella sostenibilità (anche energetica). I sistemi di Machine Learning e di AI sono ancora nella loro prima giovinezza tecnologica e perciò devono essere sorvegliati speciali nel loro grado di sicurezza e risposta ai canoni etici attesi. Ciò deve valere anche nel rispetto dei diritti ormai maturati nelle nostre società. A tal fine, il controllo umano è tuttora imprescindibile e nel contempo ci si aspetta che le prossime società IT, dalle nascenti startup alle grandi aziende spingeranno gli investimenti verso nuove soluzioni sicure, robuste ed affidabili.
L’interazione con le macchine trova una sua applicazione nel mondo del lavoro in due categorie: l’adozione e sviluppo dell’AI nei diversi domini produttivi, nella progettazione e produzione, e l’adozione e sviluppo dell’AI nel lavoro intellettuale, organizzativo e professionistico a supporto delle organizzazioni pubbliche e private. Il lavoro quotidiano viene trasformato e l’AI consente un’interazione più umana e sganciata dall’interfaccia tradizionale tra uomo e macchina. Inevitabilmente i nuovi sistemi richiedono che il lavoratore si adatti ad un nuovo scenario, passando per forme di riqualificazione. L’AI come prossimo strumento di cooperazione con il lavoro umano necessita di essere conosciuto non solo dagli esperti ma anche per la sua adozione consapevole. Il vero perno della AI-based economy diviene la cooperazione a livello di inferenza tra i nuovi sistemi basati sul machine learning ed i sistemi e le piattaforme più tradizionali. Ciò potrà far transitare le decisioni aziendali da un modello basato sull’esperienza e conoscenza accumulata dal management ad uno in cui la conoscenza derivata da sistemi di AI, soprattutto di tipo generativo, fornirà modelli utili alla rappresentazione della realtà che renderà più semplice la cooperazione con esperti, tecnici e manager per la realizzazione di obiettivi sempre più complessi.
L’AI è al centro di un programma strategico 2022-2024 dell’Italia con 11 aree tematiche prioritarie che vanno dalla cultura e turismo al sistema educativo, la pubblica amministrazione e la sicurezza nazionale, un programma che, pur essendo ora in fase di evoluzione per il prossimo triennio, conferma la grande influenza di questi processi sull’economia, la politica e la società contemporanea. In tutti questi ambiti l’AI è un oggetto di sperimentazione e di adozione, in particolare la AI generativa che viene introdotta sempre di più nei processi lavorativi. Questa veloce adozione dell’AI nella produzione e nelle fasi decisionali fa crescere il timore di una sostituzione delle attività umane. Il timore – comprensibilmente dovuto ad una assenza di competenze nel settore- può essere solo fugato con la preparazione e la formazione verso un nuovo modo di concepire il lavoro. La cooperazione tra AI e lavoratori si sta allargando in diversi ambiti, dall’automazione del lavoro ripetitivo, alla personalizzazione di strumenti utilizzati quotidianamente, dal miglioramento delle fasi decisionali a quello del bilanciamento work-life, dando modo ai lavoratori di utilizzare al meglio il proprio tempo a disposizione sulle varie attività.
Educazione, responsabilità ed investimenti sono i tre punti cardine che plasmeranno il futuro dei rapporti tra AI e lavoratori, le responsabilità di chi opera e vigila nel settore e decideranno quale sarà il futuro dell’Italia in un mondo plasmato da questa evoluzione tecnologica. Fattori che influenzeranno anche il ruolo dell’Italia in questo mondo, se produttore o soltanto un consumatore di AI.
