Intelligenza Artificiale Pro e Contro. L’intelligenza artificiale, insieme alla robotica, è con ogni probabilità la tecnologia emergente più discussa di sempre, sin da quando John McCarthy inventò questo termine, nei lontani anni Cinquanta, sottolineando come: “Ogni aspetto dell’apprendimento o qualsiasi altra funzione di intelligenza può in linea di principio essere descritta in maniera così precisa che una macchina può cercare di simularla. Si cercherà di fare in modo che le macchine usino il linguaggio, formino astrazioni e concetti, risolvano tipi di problemi ora riservati agli esseri umani e migliorino se stessi”.
L’intelligenza artificiale è nota come l’abilità di un computer di apprendere e pensare come farebbe l’uomo nello stesso contesto in cui si troverebbe ad operare. Si tratta quindi di una definizione molto ampia, che nel corso dei decenni a noi più vicini ha visto emergere e succedersi numerose tecniche e approcci, fino ad arrivare alla grande esposizione mediatica dei giorni che stiamo vivendo, soprattutto grazie alle dirompenti potenzialità della AI generativa.
Pur vantando ormai quasi un secolo di tradizione, l’intelligenza artificiale rimane per molti aspetti una tecnologia giovane, soprattutto se pensiamo alla cosiddetta AI generale, il cui obiettivo non si limita alla soluzione del caso specifico, tipico della AI ristretta, mirando a ricreare in forma sintetica il complesso funzionamento del cervello umano, laddove persino la controparte biologica presenta ancora ampi margini di esplorazione da parte della ricerca scientifica.
L’enorme attenzione nei confronti dell’intelligenza artificiale è dovuta principalmente al fatto che si tratta della tecnologia emergente in grado di avere l’impatto più dirompente sul nostro sistema socio-economico, alimentando spontaneamente un dibattito che enfatizza i pro e i contro che caratterizzano le sue applicazioni presenti e future.
A livello mainstream è ad esempio oggetto di continua discussione il timore che la AI possa sostituire l’uomo nelle attività necessarie per mantenere il suo sostentamento, sia nel lavoro che nella vita sociale.
Nonostante il perenne scetticismo, l’interesse sull’argomento è in continua crescita e la dimostrazione sarebbe data dal successo di discipline come la eXplanaible AI, l’intelligenza artificiale spiegabile, che consiste nello sviluppo di modelli semplificati per dimostare anche agli stakeholder non tecnici come la AI sia in grado di prendere determinate decisioni.
L’obiettivo è generare fiducia nei confronti di un consapevole utilizzo dell’intelligenza artificiale, attraverso l’attenta valutazione di tutti i pro e i contro che la caratterizzano in ogni specifico contesto.
Intelligenza artificiale Pro e Contro
Quando ci si ritrova a riflettere sugli impatti dell’intelligenza artificiale sulle nostre vite e sul mondo che ci circonda, appare evidente come i pro e i contro che la caratterizzano siano argomenti degni di notevole attenzione.
I pro
Vediamo alcuni dei principali vantaggi che un consapevole impiego della AI nel contesto di business può comportare.
- Riduzione degli errori: l’utilizzo dell’elaborazione informatica riduce le possibilità degli errori dovuti alla scarsa attenzione dell’uomo nell’eseguire determinate operazioni, soprattutto quelle più ripetitive e a basso valore aggiunto.
- Disponibilità 24/7: l’intelligenza artificiale è un prezioso alleato dell’uomo nelle operazioni che richiedono un elevato livello di disponibilità, come nel caso dei servizi di assistenza e delle interfacce conversazionali chiamate a rispondere ai quesiti degli utenti in qualsiasi ora del giorno e della notte.
- Sicurezza: l’associazione della AI e della robotica consente di costruire sistemi in grado di esonerare l’uomo dalle circostanze più pericolose, come l’ispezione dei siti a rischio o l’intervento nelle situazioni di emergenza.
- Lavori ripetitivi: l’intelligenza artificiale, grazie alle tecniche cognitive e al machine learning, è una delle tecnologie chiave della robotic process automation di moderna generazione, capace di automatizzare i processi ripetitivi esonerando l’uomo dalle operazioni a basso valore aggiunto, affinché possa dedicarsi a ruoli di supervisione e alle attività strategiche per il business.
- Supporto decisionale: discipline come business intelligence e business analytics utilizzano la AI per effettuare analisi descrittive e predittive utili a supportare e rendere più consapevoli le decisioni dell’uomo, in tempi molto più rapidi rispetto alle metodologie tradizionali.
- Innovazione e democratizzazione della tecnologia: il progressivo sviluppo e diffusione della AI consente di aumentare le competenze in merito e ridurre progressivamente i costi applicativi, a tutto vantaggio dell’innovazione, in tutti i settori di business. La AI e i modelli a servizio del cloud computing rendono inoltre accessibili anche alle PMI una serie di capabilities che non si potrebbero altrimenti permettere.
I contro
Le criticità legate all’intelligenza artificiale possono manifestarsi sia a livello tecnologico che a livello applicativo, soprattutto negli ambiti meno maturi da questo punto di vista.
È innegabile come i punti favorevoli all’adozione della AI nei processi di business tendano a prevalere nelle circostanze in cui la si impiega in maniera corretta e consapevole, coinvolgendo le competenze e le tecnologie necessarie al raggiungimento degli obiettivi di business.
Occorre tuttavia considerare come i sistemi di machine learning, attualmente i più diffusi sul mercato, siano in grado di migliorare progressivamente la propria efficienza grazie ai dati continuamente analizzati dai loro algoritmi. La stretta dipendenza dalla qualità dei dati può costituire un limite qualora i data set utilizzati per il training dovessero risultare lacunosi o poco rispondenti rispetto al contesto analizzato.
Gli specialisti dei dati devono quindi costantemente supervisionare i risultati analitici dei sistemi AI, senza fidarsi a prescindere della loro attendibilità. L’intelligenza artificiale trova ad esempio una notevole diffusione nel contesto del già citato supporto decisionale. Un insight poco accurato potrebbe generare effetti fuorvianti e pertanto addirittura nocivi all’organizzazione che adotta l’operato della AI senza un adeguato livello di controllo sui risultati analitici, che richiedono competenze non improvvisabili.
In termini più generali, potremmo invece considerare i seguenti contro della AI:
– Costi elevati: anche se il cloud computing ha consentito di democratizzare in larga misura le applicazioni AI, i costi rimangono ancora piuttosto elevati, sia per quanto riguarda i requisiti di elaborazione richiesti dai sistemi di machine learning e deep learning, sia per le competenze necessarie per la definizione dei modelli.
– Limiti alla creatività: la capacità delle applicazioni basate sulla AI generativa rischiano di omologare i contenuti dell’industria creativa, oltre a rendere in qualche modo problematico l’approccio innovativo nei confronti dei progetti, dal momento che i risultati stessi delle elaborazioni sono al momento poco personalizzabili.
– Empatia ridotta: la capacità elaborativa delle macchine risulta al tempo stesso efficiente quanto limitante per altri aspetti, legati all’incapacità dell’elaboratore di provare i sentimenti che animano il comportamento delle persone. Al di là dell’attendibilità dei risultati analitici, si tratta di una delle ragioni per cui l’operato dei sistemi AI andrebbe sempre supervisionato da una figura umana competente in materia.
– Aspetti speculativi dell’automazione: l’intelligenza artificiale è in grado di generare applicazioni capaci di sostituire l’uomo in varie attività, anche grazie al contribuito della robotica. Qualsiasi organizzazione ha interesse pratico nel sostituire l’uomo con la macchina, con l’obiettivo di ridurre i costi e incrementare l’efficienza e l’affidabilità della produzione. Tale dinamica comporta la necessità di un reskilling da parte di molti lavoratori, in quanto è inevitabile che molte professioni, per come le intendiamo ora, siano destinate a scomparire.
Gli scenari futuri
Il futuro dell’intelligenza artificiale pare orientato verso una costante crescita, grazie alla progressiva democratizzazione della tecnologia, delle competenze ed alla crescente diffusione sul mercato.
In primo luogo, è lecito attendersi uno sforzo nella ricerca e sviluppo di soluzioni capaci di superare le criticità espresse al punto precedente, in modo da favorire la semplicità nell’interazione con le applicazioni basate sulla AI.
Per quanto riguarda il costo di accesso alla tecnologia, e il conseguente allargamento della platea in grado di avvalersene, è auspicabile un calo dovuto sia all’aumento dell’offerta generale del cloud computing, che al progressivo miglioramento dei sistemi di high performance computing (HPC) necessari per soddisfare i carichi di lavoro delle applicazioni di machine learning, del deep learning e più nello specifico delle reti neurali profonde nell’elaborazione dei dati.
È pertanto auspicabile che la maturità tecnologica della AI, entro una prospettiva di medio termine, consenta di sviluppare applicazioni sempre più performanti per soddisfare tutte le esigenze di business basate sull’analisi dei dati.
Un altro filone da seguire sarà costituito dalla necessità di controllare le applicazioni AI dal punto di vista della sicurezza, normandone l’adozione e il conseguente utilizzo. Il recente caso legato a ChatGPT appare in tal senso emblematico.
Le AI diventeranno sempre più in grado di condizionare in modo irrevocabile la resilienza della società, pertanto i governi sono sin d’ora chiamati a lavorare per la sua regolamentazione nella direzione del pubblico interesse, preservando la collettività dagli effetti nocivi che gli utilizzi puramente speculativi potrebbero comportare.
Episodi come la costituzione dell’AI Act da parte dell’Unione Europea e l’introduzione nell’agenda del G20 dei temi relativi all’impatto dell’AI generativa costituiscono il segno tangibile che la questione legata all’intelligenza artificiale non viene più considerata marginale come qualche tempo fa, ma stia iniziando a guadagnare quella posizione di centralità che a tutti gli effetti le è dovuto.
