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Oggi tutti parlano di Intelligenza Artificiale (IA) e delle sue opportunità e rischi per il futuro. È evidente che la AI coi suoi infiniti campi di applicazione ci semplificherà molto la vita, ma ci sono anche aspetti inquietanti. Se non porremo dei limiti al suo utilizzo ci saranno problemi di difficile gestione, fino a mettere in dubbio l’attuale Democrazia.
Eutimio Tiliacos ci chiarirà i vari aspetti di questa importante scommessa per il nostro futuro.
ROMA. A Seneca è attribuita la famosa frase: “Ti stupisci che fuggire non ti serva? I mali che fuggi sono in te “. Questa affermazione è tornata di viva attualità il 9 Dicembre 2023 quando si è appreso della approvazione in via preliminare da parte del Consiglio e del Parlamento della Unione Europea dell’Artificial Intelligence Act, una bozza di legislazione, la prima del suo genere su scala quasi continentale, dedicata alla regolamentazione dei sistemi di intelligenza artificiale (IA).
Dei pericoli etici di un uso sconsiderato della intelligenza artificiale si è parlato molto ma non ci si è soffermati abbastanza su modalità e cautele che un numero crescente di imprese, sperimentatori e utilizzatori potrebbe adottare riguardo a tale tecnologia (peraltro, se ben utilizzata, già ora utilissima in svariati campi: non ultimi la medicina, il controllo di sistemi complessi e la meteorologia). La ricercatrice Aparna Ashok nel suo articolo dal titolo How This AI Ethics Researcher Combines Anthropology And Technology To Build Human-First Solutions così scrive al riguardo: “Il modo in cui i sistemi di IA cambiano il nostro futuro dipende dalle persone e dalle politiche che guidano le loro implementazioni” riproponendo in pratica l’antico detto: non è malefico lo strumento ma l’uso, se esso è improprio, che se ne fa.
Secondo uno studio del Massachusetts Institute of Technology (MIT): “Non molte [aziende] hanno un piano concreto per garantire la correttezza etica delle loro soluzioni”, esisterebbe un vero e proprio baratro –aggiunge lo studio dell’MIT- tra come l’intelligenza artificiale [IA] può essere usata e come dovrebbe essere usata, chiarendo che oltre il 30% delle grandi aziende statunitensi sta attivamente sperimentando e applicando tecniche di intelligenza artificiale senza tuttavia un piano preliminare e proiettato con continuità nel futuro per garantire che esse rispettino un’etica fondata sulla aspettativa di una intelligenza artificiale generativa di tipo “antropocentrico”, al servizio cioè degli umani, e non invece “antropomorfica” che si limita a replicare -semplicemente potenziandole- alcune funzioni del nostro cervello [AM1].
Padre Paolo Benanti, teologo morale, accademico ed esperto di intelligenza artificiale a livello mondiale, da poco alla guida come Presidente della Commissione Algoritmi, nel suo intervento del 9 Gennaio 2024 a Santa Maria ai Monti a Roma sull’intelligenza artificiale e la pace ha citato il cosiddetto Paradosso di Moravec, che nel 1988 così scriveva: “… è relativamente facile fare in modo che un calcolatore elettronico abbia delle prestazioni da adulto svolgendo un test di intelligenza o giocando una partita a scacchi; è difficile, se non impossibile, dargli le abilità percettive e di mobilità di un umano di 12 mesi di età”. E aggiungeva : “Codificata nelle grandi porzioni sensoriali e motorie, altamente evolute, del cervello umano c’è un miliardo di anni di esperienza su cosa sia il mondo e come sopravvivere in esso”.
In realtà piuttosto che andare alla ricerca di un mondo di robot privi di anima, capaci di operare in base ad algoritmi ma in palese difficoltà quando chiamati a replicare il sub- conscio di un individuo (che è una caratteristica squisitamente e sinora esclusivamente umana), bisognerebbe indirizzare l’alveo centrale della ricerca nel campo dell’intelligenza artificiale verso modalità di impiego traguardate su obiettivi antropocentrici, che servano come già detto l’uomo e non si limitino ad imitarlo performando meglio di lui nella sola sfera del cosciente.
Marvin Minsky, co-fondatore del laboratorio per l’Intelligenza Artificiale al Massachusetts Institute of Technology, sostiene anche lui che “le abilità e capacità più difficili da riprodurre sono quelle al di sotto del livello di coscienza: “In generale – aggiunge-abbiamo coscienza minima di quanto la nostra mente fa al meglio”.
Steven Pinker, linguista e scienziato cognitivista, scriveva nel 1994: “La lezione più importante dei 35 anni di ricerca nel campo dell’intelligenza artificiale è che i problemi difficili sono facili da risolvere, mentre quelli semplici sono difficili”.
Andrea Aparo Von Flüe così esemplifica la natura di ciò che è più o meno difficile per l’essere umano riguardo ai problemi da risolvere: “Esempi di abilità che si sono evolute per milioni di anni sono ad esempio: riconoscere un volto, muoversi nello spazio, giudicare le motivazioni delle persone, prendere una palla, riconoscere una voce, fissare obiettivi appropriati, prestare attenzione. In altre parole, qualsiasi cosa abbia a che fare con la percezione, l’attenzione, la visualizzazione, la comunicazione, le abilità motorie o sociali.
Esempi al contrario di abilità apparse più di recente sono: matematica, ingegneria, giochi, statistica, probabilità, logica e ragionamento scientifico. Attività per noi difficili perché successive, secondarie ai nostri corpi e cervelli. Sono abilità e tecniche acquisite recentemente. Hanno avuto al massimo qualche migliaio di anni per affinarsi. I sistemi di intelligenza artificiale “imparano” seguendo le istruzioni che noi diamo loro, istruzioni che abbiamo a nostra volta imparato risolvendo problemi, vincendo partite, applicando la logica”.
Gli fa eco nuovamente Moravec quando scrive : “Il processo deliberato che chiamiamo ragionamento è, credo, la patina, lo strato più sottile del pensiero umano, efficace solo perché è supportato da questa conoscenza sensomotoria molto più antica e molto più potente, anche se solitamente inconscia. Siamo tutti prodigiosi campioni olimpici in ambito percettivo e motorio, così bravi da far sembrare facile il difficile. Il pensiero astratto, però, è qualcosa di nuovo, forse ha meno di 100 mila anni. Non l’abbiamo ancora imparato. Non è che sia intrinsecamente difficile; lo sembra a noi quando lo esercitiamo”.
L’Artificial Intelligence Act della Unione Europea sembra privo di questi pur importanti riferimenti dando l’impressione che il sistema macchina/digitale possa sostituirsi in toto all’uomo; così facendo privilegia una lettura del fenomeno intelligenza artificiale esclusivamente in chiave antropomorfica. Normare i nuovi sistemi di intelligenza artificiale con tali presupposti e modalità equivale in parte come dicevano i romani ad vitare reprehensionem ad evitare possibili critiche di assenza di regole qualsivoglia siano i reali contenuti che tali regole abbiano.
Il testo dell’Artificial Intelligence Act recita comunque che nei prossimi mesi, si proseguirà con il lavoro tecnico per finalizzare i dettagli di questo regolamento. Dopo il completamento di questa fase il testo definitivo verrà presentato per l’approvazione al Comitato dei Rappresentanti Permanenti degli Stati Membri (COREPER) ed entrerà pienamente in vigore due anni dopo il varo del corrente testo provvisorio, con alcune eccezioni per disposizioni specifiche.
Il regolamento esclude dalla sua applicazione i sistemi impiegati unicamente per finalità militari o di difesa [peraltro difficili da individuare, definire e delimitare n.d.r.] . Analogamente, l’accordo stabilisce che il regolamento non riguarderà i sistemi di intelligenza artificiale usati esclusivamente a fini di ricerca e innovazione, così come non si applica a coloro che fanno uso di IA per scopi personali e non professionali [quali ? n.d.r.] . Vengono vietate pratiche come la categorizzazione biometrica basata su caratteristiche sensibili (credenze politiche, religiose, razza), la raccolta indiscriminata di immagini per creare database di riconoscimento facciale in luoghi pubblici, il riconoscimento delle emozioni sul posto di lavoro e nelle scuole, il social scoring, e l’uso di IA per sfruttare vulnerabilità individuali (vedasi: Ingenio#Digitale, 9 Dicembre 2023) .
Il punto forse più delicato sul tavolo degli estensori dell’AI Act riguardava la regolazione dei modelli cosiddetti fondativi (foundational models) ossia di quei giganteschi apparati in grado di generare forme di intelligenza artificiale generali e di svolgere un ampia gamma di compiti attraverso un’enorme mole di dati non categorizzati, come nel caso di GPT-4, alla base del potente chatbot ChatGPT, o LaMDA, che da supporto a Google Bard.
Al riguardo erano in discussione due livelli di inquadramento e regolamentazione di questi sistemi particolarmente potenti: da una parte le cosiddette IA “ad alto impatto”, ossia con un potere di calcolo pari a 10^25 FLOPs corrispondenti a 10 quadrilioni di cosiddetti floating point operations per second (un’unità di misura della capacità computazionale) pari a diecimila milioni di milioni di miliardi [state leggendo bene: milioni di milioni di miliardi] di operazioni al secondo, ovvero in cifre 10 000 000 000 000 000 000 000 000. Al momento, solo GPT-4 di OpenAI sembra avviato al raggiungimento di questa prestazione. Come termine di confronto il cervello umano ha un potenziale di appena…… 10^12 FLOPs pari a circa mille miliardi di connessioni al secondo; ma di queste ne utilizziamo di volta in volta solo…. tra il 9% e il 10%.
All’IA dei modelli fondativi definiti “ad alto impatto” dalla nuova normativa comunitaria questa richiede una applicazione ex ante delle regole su sicurezza informatica, della trasparenza dei processi di addestramento e della condivisione della documentazione tecnica prima di arrivare sul mercato. Al di sotto della soglia di 10^25 FLOPs si collocano tutti gli altri foundational models, di più piccole dimensioni [si fa per dire]. In questo caso l’AI Act scatta quando gli sviluppatori commercializzano i propri prodotti indipendentemente dalle dimensioni di fatturato. Da queste previsioni sono esclusi ancora una volta i modelli destinati alla ricerca.
Sistemi delle dimensioni citate sono energivori consumando ciascuno per il loro funzionamento elettricità quanto una cittadina di 10.000 abitanti. Un aspetto su cui dovrebbero riflettere soprattutto i simpatizzanti di teorie transumanistiche che pensano di mettere in concorrenza, attraverso manipolazioni genetiche e l’inserimento di chip che ne potenzino le facoltà, il cervello umano con i più evoluti sistemi di intelligenza artificiale, creando così una razza anch’essa artificiale di superuomini. Non so se questi superuomini –ammesso possano mai esistere anche solo a livello sperimentale- avranno una moglie, ma ne immagino la espressione del viso quando le arriverà la bolletta della luce.
EUTIMIO TILIACOS
Laureatosi presso la Facoltà di Economia e Commercio della Università La Sapienza di Roma, in politica economica e finanziaria, ha poi frequentato per tre anni un corso post-graduate presso l’Università di Oxford in Inghilterra.
Ha ricoperto posizioni apicali come manager in varie società italiane ed estere. E’ stato anche membro dei consigli di amministrazione di Snamprogetti (ora Saipem – Gruppo ENI ), Savio (Nuovo Pignone), Sapri, Prima Electronics, Breda Transportation Inc USA, Hsing Chong Aster j.v. Hong Kong, Ferrovial (società mista italo algerina nel campo dei trasporti ferroviari , partecipata dalla Breda Costruzioni Ferroviarie).
Ha inoltre partecipato a numerosi progetti di sviluppo in Asia (Sha Tin – water treatement plant e Chek Lap Kok airport; ambedue nella SAR Hong Kong).
Dal 2009 ha, a più riprese, collaborato quale esperto esterno con la Commissione Europea al progetto satellitare Galileo. Collabora ancora con la Commissione Europea su tematiche riguardanti l’uso del segnale satellitare in vari campi e più specificatamente, in epoca recente, nella integrazione del segnale satellitare all’interno di più ampi progetti intesi all’uso della intelligenza artificiale nel campo dei trasporti e della logistica.
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