5 domande e 5 risposte – Nel panorama tecnologico contemporaneo, l’intelligenza artificiale (IA) emerge come una forza motrice rivoluzionaria, trasformando industrie, modelli di business e la stessa esperienza umana.
Da dove nasce l’intelligenza artificiale?
L’IA, definita come la capacità delle macchine di eseguire compiti che normalmente richiedono l’intelligenza umana, ha dimostrato un potenziale senza precedenti nel migliorare l’efficienza, l’accuratezza e la creatività in una vasta gamma di settori.
L’Intelligenza Artificiale è classificabile come una delle più significative innovazioni tecnologiche del nostro tempo, che promette di rivoluzionare molteplici aspetti della vita moderna e del mondo per come lo conosciamo oggi. La sua storia affonda le radici in una lunga evoluzione, iniziata nei lontani anni Cinquanta grazie a pionieri come Alan Turing, il matematico britannico già considerato uno dei padri del computer che decifrò la macchina Enigma usata dai Nazisti e che immaginava macchine in grado di simulare il pensiero umano, ma è solo negli ultimi decenni che ha iniziato a mostrare il suo potenziale trasformativo.
Tuttavia, il vero impulso all’IA è stato dato dalla disponibilità di grandi quantità di dati digitali e dall’avanzamento esponenziale della potenza di calcolo che ne ha permesso l’elaborazione. Questi fattori hanno permesso lo sviluppo di algoritmi sempre più sofisticati, capaci di apprendere dai dati e di adattarsi alle varie situazioni, creando così sistemi intelligenti in grado di eseguire compiti complessi e di auto-migliorarsi.
Quali sono le potenzialità e i rischi in questo momento?
Negli ultimi anni l’IA ha aumentato la sua fama grazie ad aziende come OpenAI che hanno reso disponibili a tutti gli strumenti base per fruire di questo strumento, ma l’Intelligenza Artificiale è un tema affrontato in ambito internazionale già da una decina d’anni e che aveva già avuto un impatto significativo in diversi settori, dall’industria all’assistenza sanitaria, dall’istruzione alla finanza, per non parlare della Difesa. Ad esempio, ad oggi le tecnologie di apprendimento automatico vengono utilizzate per ottimizzare i processi aziendali, identificare modelli nei dati finanziari, migliorare la diagnosi medica attraverso l’analisi di immagini diagnostiche e molto altro ancora.
Le potenzialità dell’IA sono immense: può automatizzare compiti ripetitivi e noiosi, migliorare l’efficienza operativa, contribuire alla scoperta di nuove soluzioni scientifiche e fornire assistenza personalizzata in vari contesti. Tuttavia, insieme alle promesse, l’IA solleva anche gravi preoccupazioni. Uno dei rischi principali riguarda l’impatto sull’occupazione, con il timore che l’automatizzazione porti alla perdita di numerosi posti di lavoro, specialmente quelli che coinvolgono compiti ripetitivi e facilmente automatizzabili. Ma possiamo anche pensare che timori possano essere assimilati a quelli già avuti con l’arrivo di altrettanto nuove tecnologie, quale l’informatizzazione, che ha modificato compiti e ruoli all’interno del mercato del lavoro, modificando gli scenari senza per questo risultare distruttive.
Inoltre, l’IA solleva dubbi riguardo alla privacy e alla sicurezza dei dati. Con algoritmi sempre più sofisticati in grado di analizzare e interpretare grandi quantità di informazioni personali, c’è il rischio di un uso improprio dei dati e di violazioni della privacy. In più, esiste la preoccupazione che l’IA possa essere utilizzata per scopi malevoli, come la creazione di armi autonome o la manipolazione delle opinioni pubbliche attraverso la diffusione di informazioni false e manipolate non sempre immediatamente riconoscibili. Ne è un esempio recente la fotografia di Papa Francesco in piumino d’oca super trend dell’inverno o, ancora, le immagini che ritraggono lo scenario apocalittico della Striscia di Gaza, a causa del conflitto palestinese. O, ancora, come non considerare il primo quadro – Théâtre D’opéra Spatial di Jason Allen – a vincere un concorso artistico della Colorado State Fair, generato integralmente con Midjourney.
La UE ha creato un quadro normativo. A che serve?
Un primo strumento contro l’uso improprio è il Regolamento Europeo sull’IA – derivato da un accordo con gli Stati membri nel dicembre 2023 – recentemente approvato dalla Commissione Europea che si pone come primo quadro giuridico in assoluto in materia di IA teso a proteggere i diritti fondamentali, la democrazia, lo Stato di diritto e la sostenibilità ambientale dai sistemi di IA ad alto rischio, promuovendo l’innovazione e garantendo all’Europa un ruolo guida nel settore.
Tale norma affronta i rischi dell’IA e stabilisce le procedure basate proprio sui diversi livelli di rischio con l’obiettivo di tutelare i cittadini europei e posiziona l’Europa a svolgere un ruolo di primo piano a livello globale. Un vero e proprio legal framework, che vede per la sua applicazione e attuazione, la creazione di un organismo dedicato, l’Ufficio europeo per l’IA. Questa norma evidenzia quanta attenzione sia stata posta dalla Commissione Europea sul tema, anche se non è una novità che in ambito Unione Europea si sia sempre prontamente legiferato su tematiche afferenti alla tutela dei consumatori o della privacy dei cittadini degli Stati Membri.
Il regolamento – il cui obiettivo primario è creare una rete di regole armonizzate per i paesi membri perl’immissione sul mercato, la messa in servizio e l’uso dei sistemi di intelligenza artificiale nell’Unione – vieta diverse applicazioni di IA che minacciano i diritti dei cittadini, come la categorizzazione biometrica, il riconoscimento delle emozioni sul luogo di lavoro e nelle scuole, i sistemi di credito sociale e le pratiche di polizia predittiva, con delle eccezioni per le forze dell’ordine, che possono utilizzare l’identificazione biometrica solo in situazioni specifiche e sotto rigide garanzie.
Dalla matematica alla vita quotidiana: come ci si arriva?
L’intelligenza artificiale è un campo interdisciplinare che si occupa di creare sistemi informatici in grado di eseguire compiti che richiedono tipicamente l’intelligenza umana. Il machine learning è una sotto disciplina dell’IA: l’intelligenza artificiale coinvolge tutte quelle operazioni caratteristiche dell’intelletto umano ed eseguite da computer. Queste includono la pianificazione, la comprensione del linguaggio, il riconoscimento di oggetti e suoni, l’apprendimento e la risoluzione dei problemi.
Il deep learning, a sua volta, è l’apprendimento approfondito automatico che ha preso spunto dalla struttura del cervello, ovvero l’interconnessione dei vari neuroni. Le reti neurali artificiali, ispirate al funzionamento del cervello umano, sono essenziali nel deep learning perché consentono ai modelli di apprendere direttamente dai dati, migliorando la loro capacità di comprensione e generazione di informazioni. Questo approccio ha dimostrato notevoli risultati in una vasta gamma di applicazioni, tra cui riconoscimento di immagini, traduzione automatica, elaborazione del linguaggio naturale e molti altri.
Dal punto di vista tecnico negli ultimi anni gli strumenti informatici per lo sviluppo dell’IA sono diventati sempre più sofisticati e accessibili. I principali framework di sviluppo, come ad esempio TensorFlow, PyTorch e scikit-learn, applicativi e librerie che si basano su linguaggio Python, forniscono agli sviluppatori una vasta gamma di strumenti e risorse per la creazione e l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale. Questi framework offrono un’ampia varietà di algoritmi di apprendimento automatico, dai modelli di regressione e classificazione ai modelli più complessi basati su reti neurali artificiali.
Inoltre, esistono numerosi plug-in e librerie specializzate che consentono l’integrazione dell’IA in applicazioni specifiche. Ad esempio, esistono plug-in per il riconoscimento vocale, l’analisi del testo, il riconoscimento delle immagini e molto altro ancora. Questi strumenti consentono agli sviluppatori di creare soluzioni personalizzate per le loro esigenze specifiche, ampliando così le potenzialità dell’IA in diversi settori.
Visto che l’IA ha la capacità di apprendere (nel caso dell’IA generativa) e di scrivere parti di codice, è ipotizzabile uno scenario nel quale si avranno sistemi più autonomi e capaci di apprendimento continuo, una maggiore comprensione del ragionamento umano e una migliore integrazione con l’ambiente fisico attraverso l’Internet of Things e la robotica. Tuttavia, è essenziale affrontare le sfide etiche e sociali associate all’IA e garantire che lo sviluppo di questa tecnologia avvenga in modo responsabile e sostenibile.
Quali sono le principali sfide a breve termine?
L’Intelligenza Artificiale rappresenta una delle più grandi sfide e opportunità del nostro tempo. Se da un lato offre un alleggerimento dei compiti ripetitivi, soluzioni di sviluppo innovative con conseguenti miglioramenti significativi in molteplici settori, dall’altro solleva questioni cruciali che richiedono attenzione e regolamentazione. L’UE si pone all’avanguardia nella regolamentazione ma è fondamentale perseguire lo sviluppo dell’IA in modo etico e responsabile, garantendo che sia al servizio del bene comune e del progresso sociale. Per affrontare le sfide future in modo efficace, è essenziale adottare un approccio equilibrato che tenga conto sia delle potenzialità che dei rischi dell’IA. Questo richiede un dialogo aperto e inclusivo tra esperti tecnici, responsabili politici, operatori economici e la società nel suo complesso. Solo attraverso una collaborazione ampia a livello istituzionale e privato possiamo garantire che l’IA sia sviluppata e utilizzata in modo responsabile e etico, per il beneficio di tutta l’umanità.
Annalisa Imparato, Magistrato Ordinario e Michele Cavallo, Tenente Colonnello – Capo Sezione presso l’Ufficio Formazione dello Stato Maggiore della Difesa
