Cos'è l'Intelligenza Artificiale?

La domanda è più complessa di quanto possa sembrare a prima vista. In realtà non esiste nemmeno una definizione universalmente accettata di cosa sia l'intelligenza.

Non sapendo come definire l'intelligenza, diventa impossibile definire cosa sia l'intelligenza artificiale.

Ma in questo contesto, con intelligenza artificiale ci riferiamo a tutto quel gruppo di software che, in qualche modo, simulano il ragionamento umano e consentono di elaborare previsioni utilizando diverse tipologie di algoritmi.

Non esiste un solo tipo di Intelligenza Artificiale. Dai primi tentativi compiuti negli anni '50 del novecento a oggi sono stati sviluppati differenti approcci per creare una "macchina pensante".

La tipologia più diffusa e più nota al grande pubblico, per via degli incredibili progressi compiuti negli ultimi anni, è quella delle reti neurali.

Gli esempi più noti e di cui si parla più diffusamente sono gli LLM (Large Language Model), i modelli linguistici in grado di comprendere il linguaggio naturale e di rispondere in modo discorsivo.

Ma anche i generatori di immagini e di video appartengono alla famiglia delle intelligenze artificiali. Sarà capitato a chiunque di imbattersi in immagini incredibili, quasi indistinguibili dalle foto reali e poi scoprire che si trattava di qualcosa generato da un' AI (Artificial Intelligence).

A cosa serve l'Intelligenza Artificiale?

Le applicazioni dell'AI sono molteplici e nei più svariati campi.
Sanità, agricoltura, meteorologia, finanza, istruizone, robotica, comunicazione, ricerca, industria, linguistica, cybersecurity, informatica, pianificazione strategica, sono solo alcuni dei settori in cui le intelligenze artificiali possono dare un sostanziale contributo.

E non si possono certo dimenticare le AI con cui interagiamo quotidianamente.
Assistenti vocali, chatbot, LLM usati per produrre testi, generatori di immagini, motori di ricerca potenziati dall'AI.
Ormai le intelligenze artificiali sono pervasive, vengono aggiunte a qualsiasi software e applicazione, che si tratti di programmi di posta elettronica o di disegno, di scrittura, di montaggio video, app di fotografia o per ascoltare musica.

Non tutti gli usi sono leciti e non sempre i risultati che si ottengono corrispondono a quanto sperato. Ma nonostante i problemi non ancora risolti le AI si sono diffuse in ogni campo.

Le AI sono in grado di elaborare enormi quantità di dati (Big Data) e trovare pattern e connessioni invisibili agli esseri umani.
La seconda caratteristica fondamentale è la velocità con cui operano, diventando in grado di prendere decisioni in tempo reale, requisito fondamentale in alcuni settori, come il trading finanziario o la cybersecurity.
Grazie all'automazione consentono la riduzione di costi e di errori, sia in ambienti produttivi, come le fabbriche robotizzate, che nella diagnostica medica.
La capacità di comprendere il linguaggio umano, sia scritto che parlato, consentono alle applicazioni potenziate dall'AI di migliorare l’esperienza utente con interfacce più semplici e più adattabili.

Le AI possono portare enormi benefici nei più svariati campi, ma non vanno adottate alla leggera.

È importante comprendere a fondo lo scenario in cui si opera, conoscere le possibili applicazioni dell'intelligenza artificiale, i casi d'uso esistenti e le problematiche riscontrate in contesti analoghi, per poter valutare correttamente costi, benefici e possibili impatti negativi.

Se implementate in modo corretto e consapevole, le soluzioni basate o che integrano le AI possono portare enormi vantaggi su molteplici livelli.
Sia nel settore privato che nel pubblico i vantaggi derivanti dall'adozione dell'AI sono innumerevoli.

La rivoluzione AI è già in atto e non è possibile rimanere indietro.

Nessun problema quindi?

Purtroppo non è così.
I problemi esistono e sono molti.
Alcuni sono insiti nella natura stessa delle AI, altri derivano dall'impatto di questa nuova tecnologia.

I problemi derivanti dalla natura stessa delle AI rigardano la correttezza dei risultati e i processi attraverso cui sono stati raggiunti.

Problemi Tecnici e di Affidabilità

Molti algoritmi di AI (specie quelli basati su deep learning) possono soffrire di quelle che vengono definite "allucinazioni". Sebbene le risposte date dall'AI sembrino assolutamente coerenti e plausibili, sono in realtà errate, basate su dati inesistenti.
Vi sono molti esempi di questo tipo, uno dei più eclatanti è il documento programmatico del ministero della salute degli Stati Uniti che si è scoperto essere stato creato con un'AI per via delle citazioni a studi medici inesistenti e per altre informazioni errate.
Non è sempre possibile conoscere il perscorso attraverso cui l'AI ha ottenuto un determinato risultato ed è quindi impossibile validare la correttezza del processo di ragionamento.
Altro problema può essere dato dalla incompletezza o dalla non correttezza dei dati di partenza, cosa che porta inevitabilmente a risposte errate, anche in presenza di un "ragionamento" corretto.

Impatto Ambientale e Consumo Energetico

Modelli avanzati come gli LLM (Large Language Models) richiedono enormi risorse computazionali, con un impatto significativo sull’ambiente.
Il consumo energetico è uno dei principali problemi posti dalla diffusione delle AI.
I sistemi di raffreddamento dei data center richiedono l'utilizzo di ingenti quantità d'acqua.
Si tratta di aspetti da tenere in considerazione, soprattutto quando si pensa di utilizzare le AI per contrastare il cambiamento climatico.

Problemi Etici e Morali

Gli algoritmi di AI possono replicare o amplificare pregiudizi presenti nei dati di addestramento, portando a decisioni discriminatorie (es. assunzioni, prestiti bancari, giustizia penale)
In caso di errori o danni causati da sistemi autonomi, ad esempio i veicoli a guida autonoma, è difficile risalire alle responsabilità (sviluppatore, utente, azienda).
L’uso di AI in contesti critici (ad esmpio le armi autonome) solleva dubbi sul controllo umano e sul rispetto dei principi etici.

Problemi Sociali e del Lavoro

L'automazione potrebbe sostituire molti posti di lavoro creando disoccupazione e aumentando ulteriormente le disuguaglianze.
Chi possiede le competenze per lavorare con l’AI potrà avere dei vantaggi, mentre altri potrebbero rimanere indietro, aumentando il divario sociale.

Privacy e Sicurezza

L’AI richiede grandi quantità di dati, spesso personali, sollevando preoccupazioni su sorveglianza di massa e violazioni della privacy (es. utilizzo indiscrimanto del riconoscimento facciale). I sistemi basati su AI possono essere vulnerabili ad attacchi informatici, manipolazione dei dati (adversarial attacks) o deepfake.

Problemi Legali e Regolamentari

La legislazione è inevitabilmente indietro su un tema come questo, esploso in brevissimo tempo e con uno scenario che muta con rapidità sconcertante.
Mancano leggi chiare su come gestire l’AI, soprattutto in settori come la sanità, la giustizia e la difesa.
Un'altra preoccupazione molto sentita riguarda i diritti d'autore.
Il primo problema riguarda l'utilizzo, durante l'addestramento delle AI, di opere coperte da diritto d'autore.
Il secondo riguarda le opere generate dalle AI stesse, a chi appartengono i diritti di un’opera generata da AI (arte, musica, testi)?

Disinformazione e Manipolazione delle informazioni

L’AI può generare contenuti falsi iperrealistici (Deepfake) e facilitare la crazione di Fake News, minacciando così la fiducia nelle informazioni e la democrazia.
Gli algoritmi di raccomandazione possono rinforzare pregiudizi, aumentando la polarizzazione e creando divisioni nella società.