L’intelligenza artificiale nel contesto geopolitico e geoeconomico attuale: rischi e opportunità di interesse e sicurezza nazionale.
Analisi del Direttore Roberto Bevacqua
Situazione geopolitica e geoeconomica globale
La difficile situazione geopolitica attuale è in una fase di mutamento e di transizione, ciò è dovuto un insieme di determinanti sistemiche che richiedono analisi complesse e descrivono un mondo che si sta adattando velocemente ai cambiamenti e alle necessità imposte dall’economia, dalla tecnologia, dagli interessi nazionali e securitari soprattutto delle grandi potenze. Gli interessi e la sicurezza nazionale, in questa fase, richiedono agli stati interventi radicali in tutti gli ambiti e una rimodellazione strutturale e decisionale che sta mettendo in crisi il multilateralismo e i grandi organismi sovranazionali. Il passaggio da un mondo unipolare a uno multipolare, determinatosi dopo l’implosione dell’impero sovietico e la fine della guerra fredda, l’integrazione internazionale delle economie, accentuato dalla seconda globalizzazione del commercio e della finanza, con la crescita esponenziale della Cina, entrata nel 2001 nel Wto e l’emersione di nuovi attori geopolitici del sud mondiale, caratterizzati da agende economiche pragmatiche e agende politiche flessibili, rende necessario alla più grande potenza globale un riassetto dell’ordine mondiale che sia più aderente ai suoi interessi per affrontare la competizione in atto. A questa ricomposizione geopolitica si aggiunge il peso sempre più preponderante di fondi di investimento internazionali e delle major della comunicazione, lo sviluppo delle tecnologie EDT e la crisi dell’economia reale nelle nazioni storiche del capitalismo globale che stanno mettendo in crisi la struttura del governo mondiale così come noi l’abbiamo conosciuta negli ultimi trent’anni.
C’è un evidente transizione delle leadership in campo economico, commerciale e tecnologico che spinge gli Stati Uniti verso scelte di egemonia imperialista basati su rapporti negoziali di forza, scambi asimmetrici e rinegoziazioni improntate all’escalate to escalate. Certo gli Usa restano ancora l’unica potenza globale in grado di influenzare tutti i domini con capacità multilivello in ogni ambito della vita culturale, economica, commerciale, finanziaria, tecnologica e militare. Ma la dirompente crescita della Cina, sebbene attualmente viva difficoltà in molti settori e soffra la reazione protezionistica americana ed europea, insieme allo sviluppo delle economie emergenti (India, Brasile, Indonesia), dei paesi del Brics, del Medio Oriente e dell’Africa stanno ricomponendo un mondo multipolare in cui, accanto ad alleanze militari strategiche, si affiancano alleanze e rapporti economici fluidi di questi paesi, sostenuti dalla crescita delle innovazioni tecnologiche, da delocalizzazioni industriali, dal basso costo della manodopera, da una buona istruzione, dalla capacità di processare grandi bacini di dati digitalizzati disponibili, da potenzialità espresse e non ancora esaustive di gestione di commerci internazionali marittimi.
Il lento processo di de dollarizzazione, la volontà cinese e russa di fornire al resto del mondo e al sud globale nuovi sistemi di pagamento internazionali, la finanziarizzazione in mano estere delle economie trainanti, pone questioni importanti ai paesi del G7 e favorisce interventi di stampo sovranista e protezionista non sempre in linea con le tradizioni liberali e capitalistiche delle economie di riferimento, su prodotti, settori industriali e imprese strategiche, come il settore farmaceutico ed elettronico, quello delle telecomunicazioni, dell’acciaio, delle materie critiche e terre rare, dell’energia green e dei semiconduttori, e in generale in tutte le tecnologie dirompenti e le materie critiche che stanno alla base del loro processo produttivo.
Guerra dei dazi, protezionismo, processi di decupling tra le due maggiori economie del mondo, fenomeni di derisking tra UE e Cina per ridurre dipendenze tech e commerciali stanno mettendo in crisi il sistema della globalizzazione attraverso la ricomposizione di nuove catene del valore selettive. Nuove filiere di produzione e di approvvigionamento sempre più regionalizzate si spostano dalla Cina per approdare in altri paesi, per evitare blocchi della supply chain e per rafforzare le componenti critiche della competizione futura in campo energetico, tecnologico e securitario.
Si accentuano le politiche e i processi di reshoring, near e friend shoring delle imprese occidentali che, negli scorsi decenni, avevano delocalizzato in Asia e in Cina per condizioni di vantaggio nei costi diretti e indiretti e che si stanno orientando su alternative più vicine ai valori e alle alleanze dei paesi occidentali, contribuendo ad alimentare una guerra economica globale, rinsaldando processi di integrazione e rafforzando la strategia di interesse e sicurezza nazionale dei paesi coinvolti in questi processi strutturali.
La guerra economica in atto, soprattutto tra USA e CINA, influenza tutti gli aspetti della competizione: finanziaria, geoeconomica, tecnologica, geostrategica e geopolitica, interessando tutti i domini e i quadranti del pianeta.
L’evoluzione del settore tech, favorito dal superamento nella prima decade degli anni duemila del digitale sull’analogico, ha permesso un’evoluzione straordinaria nella raccolta, classificazione, processamento e conservazione dei dati. Il processo di datizzazione negli ultimi anni ha generato enormi interessi pubblici e privati, civili e militari, configurando il dato come una merce fondamentale della conoscenza. Si sono sviluppati algoritmi in grado di processare enormi serie di dataset, capaci di trarre informazioni predittive, conoscenze strutturate, estrapolare informazioni in tempi e costi infinitamente minori rispetto al passato e di enorme valore informativo, economico, securitario, medico, scientifico, militare.
Lo sviluppo tecnologico nei settori strategici condiziona il potere di uno stato aumentandone o riducendone il peso, rafforzandone o indebolendone la posizione e il prestigio sullo scacchiere internazionale, rafforza la sua sicurezza e amplia i confini dei suoi interessi economici.
Lo sviluppo delle tecnologie dirompenti (EDT), come computer quantico, fibre ottiche e ITC, tecnologie dell’aerospaziale, ipersoniche e laser, la microelettronica, la robotica, i semiconduttori e i sistemi IOT, l’ingegneria genetica, le bio e nanotecnologie, la chimica verde, per citare le principali, sempre più determina e determinerà gli equilibri geopolitici e geoeconomici del pianeta. Lo sviluppo e l’imposizione degli standard, e aggiungo della sicurezza di molte tecnologie che hanno un impiego dual use o prettamente militare e che toccano problemi di sicurezza ambientale, sociale, ma anche la trasparenza e la veridicità di informazioni e di dati nella loro generalità, forma e valore, richiederà sforzi enormi in termini di finanziamenti, razionalizzazione delle risorse, obiettivi da targhettizare, linee strategiche di intervento, politiche integrate di sviluppo e strategie operative.
Tutto questo richiede e sempre più richiederà ma una solida normatizzazione, il miglioramento dell’istruzione, dell’innovazione, l’incremento della R&S pubblica e privata, promuovendo un grande sforzo nella sicurezza informatica e nell’intelligence economica del Paese.
In tutta questa evoluzione del paradigma tecnologico attuale una tecnologia sembra emergere su tutte le altre, agevolando lo sviluppo e le metodologie di ricerca, con una trasversalità condizionante tutte le altre: l’Intelligenza artificiale.
L’IA sta influenzando e sempre più influenzerà servizi, prodotti, informazione, diritti delle persone, le applicazioni tecnologiche dual use, i sistemi di produzione, di comunicazione e controllo e per tale via la sicurezza di noi tutti. Per dirla con le parole di Anthony Eliott: l’IA «influenza gli stili di vita e la sfera privata delle persone, trasforma le organizzazioni, i sistemi sociali, gli Stati-nazione e l’economia globale. L’IA non è un progresso della tecnologia, bensì una metamorfosi di tutte le tecnologie»
Ma andiamo per gradi cercando di definire cos’è l’IA, compito non facile, non univoco, difficilmente racchiudibile e identificabile in una sola e immediata definizione.
Secondo John McCarthy, considerato il padre dell’intelligenza artificiale, termine da lui coniato nel 1955, l’IA è “la scienza e l’ingegneria per realizzare macchine intelligenti, in particolare programmi per computer intelligenti. È correlata al compito simile di utilizzare i computer per comprendere l’intelligenza umana, ma l’IA non deve limitarsi a metodi biologicamente osservabili”.
L’intelligenza artificiale è dunque una tecnologia che utilizza computer e sviluppa programmi informatici capaci di imitare la struttura del cervello umano simulandone l’evoluzione biologica. Quindi da un lato l’intelligenza artificiale cerca di avvicinare il funzionamento dei computer alle capacità dell’intelligenza umana, dall’altro usa le simulazioni informatiche per fare ipotesi sui meccanismi utilizzati dalla nostra mente, come il processo di memoria, la semantica, il processo di apprendimento, la conoscenza strutturata, il linguaggio etc.
L’intelligenza artificiale consente di analizzare grandi quantità di serie di dati in tempo reale, fornendo previsioni in grado di supportare le decisioni. Sviluppa capacità di percezione, acquisizione ed elaborazione di segnali provenienti da sensori multidimensionali utili per estrapolare dati e informazioni per interagire con l’ambiente, capacità di apprendimento, di rappresentazione della conoscenza, di interazione con l’ambiente, capacità di analisi derivanti da dati strutturati e non strutturati, capacità di operare scelte operative derivanti da processi decisionali dopo interpolazione ed elaborazione di informazioni multidimensionali
Una definizione più puntuale dell’IA viene formulata da parte dell’High Level expert Group IA, gruppo di esperti nominati dalla Commissione europea, che definisce i sistemi di intelligenza artificiale come: sistemi software (e possibilmente anche hardware) progettati dagli esseri umani che, dato un obiettivo complesso, agiscono nella dimensione fisica o digitale percependo l’ambiente circostante attraverso l’acquisizione di dati, interpretando i dati raccolti, strutturati o non strutturati, ragionando sulla conoscenza o elaborando le informazioni derivate da questi dati e decidendo le azioni migliori da intraprendere per raggiungere l’obiettivo prefissato. I sistemi di IA possono utilizzare regole simboliche o apprendere un modello numerico e possono anche adattare il proprio comportamento analizzando l’impatto delle loro azioni precedenti sull’ambiente. L’intelligenza artificiale è un campo eterogeneo in termini di base tecnologica. Mentre alcuni aspetti come sensori, chip, robot e alcune applicazioni come la guida autonoma, la logistica o gli strumenti medici fanno riferimento a componenti hardware, una parte rilevante dell’IA è radicata in algoritmi e software.
Dalle prime dimostrazioni di programmi capaci di comportamenti intelligenti nel campo della logica matematica, della geometria, dell’emulazione del comportamento umano e di risoluzione di problemi generali presentate nella conferenza di Dartmouth del 1956, i sistemi algoritmici e le applicazioni di IA hanno avuto un evoluzione iperbolica, capaci sempre più di supportare i processi decisionali umani, forti della loro capacità di elaborare dataset di informazioni spesso destrutturate e multidimensionali, con capacità in termini di elaborazione, tempi e precisione di risposta e analisi difficilmente paragonabili a quelli della mente umana, con compiti cognitivi che spaziano su ogni campo di attività applicativa, dell’ottimizzazione, della diagnostica, delle reti semantiche, dell’analisi dei sistemi ad alto rischio e della ricerca teorica, capaci di auto addestramento con processi di machine learning e deep learning utili al processo decisionale con apprendimento e riconoscimento automatico di pattern dai dati.
Rischi e opportunità dell’IA
Dal rilascio di chatGPT nel 2022 da parte di OpenAI è mutato repentinamente il modo in cui gli esseri umani interagiscono con la tecnologia veicolata dall’IA.
Queste tecnologie dall’enorme capacità di calcolo, rappresentazione simbolica, di linguaggio, analisi e controllo, si muovono all’interno di un panorama applicativo che determina vantaggi e opportunità, ma genera anche preoccupazioni per i rischi e le minacce insite nell’uso non etico e non convenzionale delle sue potenzialità. Attori malevoli accedono a questa tecnologia sviluppandone potenzialità per usi criminali, cosi come la disparità nelle concentrazione di tali tecnologie da parte di imprese e stati possono produrre uno sviluppo diseguale tra diversi paesi e diverse economie, aumentando o diminuendo la sicurezza sociale, minando diritti e libertà delle persone, favorendo l’uso distorto di informazioni, violando dati e informazioni, aumentando il rischio di disumanizzazione delle scelte umane in ambiti sensibili, come quello medico e militare.
Opportunità e rischi che vanno analizzati discussi e monitorati anche attraverso un solido quadro normativo e regolatorio che ne definisca l’ambito di applicazione e i limiti, le responsabilità e i criteri di applicazione. Resta il fatto che un simile quadro regolatorio ad oggi non è pensabile che regoli lo sviluppo e le applicazioni in tutti gli stati, per cui già in questo momento i perimetri che l’Ue sta cercando di delineare per tutelare cittadini e imprese europei limitano lo sviluppo tecnologico dell’IA rispetto a quei paesi dove questi limiti non sono in agenda, oppure che vengono superati dagli stessi stati interessati a conquistare leadership tecnologiche nei sistemi di IA e nelle tecnologie supportate dall’intelligenza artificiale.
IA nel Settore sanitario
La diffusa digitalizzazione dei dati sanitari, ha permesso di creare sistemi di dataset in grado di fornire una solida base per l’addestramento di algoritmi intelligenti capaci di elaborare analisi diagnostiche e predittive con accuratezza nella gestione di alcune malattie croniche, supportando in tempo reale il medico anche in situazione ambientali critiche o fornendo valutazioni a distanza. L’IA in Medicina agevola la raccolta, l’estrapolazione, la trasmissione e l’analisi massiva di dati in tempo reale. Allo stesso tempo la raccolta, il trattamento e la conservazione di dati sanitari, espone il sistema a manipolazione e sottrazione di dati diagnostici, furto e alterazione di cartelle cliniche, ingerenze in operazioni computerizzate a distanza tramite azioni di hackeraggio e guerra cibernetica con l’ausilio di sistemi informatici supportati da IA.
Certamente il rischio di violazione della privacy, di sottrazione e manipolazione di dati è una seria minaccia non solo in campo sanitario ma anche in ambito domestico e nelle aziende, con sottrazione di dati sensibili, brevetti, invenzioni, spionaggio industriale, hackeraggio di attori privati attraverso operazioni di phishing, malware, trolls, etc. Allo stesso modo aumentano i rischi nell’informazione con incremento fake news, deep fake, narrazioni distorte, immagini e resoconti edulcorati, esfiltrazione e manipolazione di dati rilanciati in rete, guerra cognitiva che sfrutta bias cognitivi e via dicendo.
Questi rischi risultano amplificati con l’uso di sistemi di IA sia in ambito civile che militare, riducendo il livello di sicurezza, aumentando i costi per violazione dei sistemi informatici delle infrastrutture critiche o il loro blocco attraverso operazioni di attacco cibernetico.
L’intelligenza artificiale applicata alla medicina sfrutta algoritmi capaci di apprendere da enormi quantità di dati sanitari, se questi dati sono incompleti, parziali o non rappresentativi della popolazione generale, si rischiano diagnosi errate o discriminazioni implicite. Questa tecnologia aiuta il medico nell’interpretazione e formulazione di cartelle cliniche, ma è bene non dimenticare che non ci può essere spersonalizzazione del rapporto medico-paziente e va salvaguardata la centralità di questo rapporto. L’IA supporta il medico nella valutazione approfondita di immagini diagnostiche, come radiografie, TAC, risonanze magnetiche, ma anche in questo caso è bene che non sostituisca il giudizio professionale e l’intuizione del medico.
L’utilizzo dell’IA ormai è entrato prepotentemente negli ospedali e nei centri di ricerca, rendendo i servizi sanitari più efficienti, aumentando l’accessibilità alle cure con servizi di telemedicina anche in aree difficilmente raggiungibili, migliorando l’analisi di malattie diffuse e anche di quelle più rare che, fino a ora, per ovvi motivi di costo restavano ai margini della sperimentazione e dalla ricerca. La pervasività di questa tecnologia digitale sta accelerando la scoperta di nuovi farmaci, migliorando le correlazioni cliniche e i modelli predittivi utili in epidemiologia e salute pubblica, consentendo di operare o fornire consulenza medica e farmacologica a civili e militari a distanza, anche in situazioni critiche e in ambienti ostili, un esempio in ambito sanitario militare può essere l’integrazione tra AI e le RGP (Robotic Ground Platforms: piattaforme terrestri robotizzate), macchine dotate di software, sensori e tecnologie che permettono di muoversi nello spazio e interagire con l’ambiente, per operare i feriti, analizzando la storia medica del paziente e fornendo supporto anche alla fase diagnostica e terapeutica.
Restano i rischi e le minacce su accennate e la necessità di una definizione chiara sulle responsabilità legali degli errori diagnostici o terapeutici generati da un algoritmo o di valutazioni professionali supportate da sistemi di IA. L’individuazione delle responsabilità deve essere facilmente e inequivocabilmente individuabile: il medico, l’ospedale, lo sviluppatore del software, il costruttore del sistema devono essere consapevoli dei ruoli che hanno nella responsabilità legale di un errore e la legge deve stabilire un quadro normativo che tuteli questi operatori e il diritto del cittadino a essere curato in sicurezza.
IA nel Settore Agroalimentare
Anche un settore percepito come al sicuro dai rischi cibernetici come il settore agroalimentare è sottoposto sempre più a minacce e vulnerabilità. Il forte processo di digitalizzazione che ha interessato tutti gli ambiti dell’economia, della finanza, delle comunicazioni non ha tralasciato nessun settore, compreso quello agroalimentare. L’IA applicata al monitoraggio della produzione, al controllo di sicurezza dei prodotti e dei processi, l’utilizzo di sensori di riconoscimento di anomalie e difetti, la digitalizzazione di tutta la filiera con l’uso massivo di software e sistemi di automazione amplia le potenzialità e l’efficienza del settore, ma lo espone anche a minacce e rischi rendendolo sensibile, violabile, necessario di sicurezza e protezione da attacchi di stati malevoli, di terroristi, di cybercriminali e hacker che attuano interventi devastanti con phishing, ransomware, attacchi DDoS, con impatti che possono creare danni enormi al sistema, bloccare filiere intere. Pensiamo ai sistemi di tracciabilità di un prodotto utile a garantire la sicurezza e la qualità di una merce, oppure la violazione di dati sensibili aziendali come brevetti, contratti, clienti, processi produttivi, o ancora il blocco dei sistemi hardware e software aziendali, dei sistemi di pagamento on line, l’interruzione di processi logistici, la distorsione della comunicazione e la manipolazione delle informazioni. Tutto ciò implica il ricorso a una maggiore protezione dei dati e dei processi produttivi e di comunicazione digitale delle aziende, sia nell’agroalimentare che in tutti gli altri settori dell’economia, dell’informazione etc. Attacchi cyber supportati da IA richiedono scudi protettivi adeguati, firewall di ultima generazione e tecnologie difensive supportate a loro volta da sistemi IA, ma la formazione del personale e una profonda consapevolezza dei rischi e delle minacce rimane fondamentale per affrontare il futuro
Intelligenza Artificiale in ambito militare
Un settore altamente strategico, sia per utilizzo attivo che passivo di sistemi tecnologici basati sulla pervasività dell’IA, è il settore militare. Nel settore della Difesa l’evoluzione dell’IA appare estremamente evolutiva, anche a causa degli enormi stanziamenti alla ricerca su applicazioni ad armi informatiche supportate da IA e Machine Learning da parte dei Paesi tecnologicamente più avanzati, Stati Uniti e Cina in primis.
Oggi nel mondo ci sono più di sessanta conflitti di diversa entità, La guerra russo ucraina, la difficile situazione mediorientale, i conflitti in Africa mostrano come accanto a guerre convenzionali si stiano affermando sistemi conflittuali supportati da guerre ibride (guerra cognitiva, cibernetica, economico-finanziaria, sabotaggi, influenza politica) portate avanti con sistemi tecnologici che fanno ampio uso di intelligenza artificiale. Ciò di conseguenza pone interrogativi e riflessioni sia dal punto di vista operativo e legale che anche etico.
Le applicazioni delle tecnologie militari basati sull’IA sono molteplici e vanno dall’ elaborazione di enormi mole di set di dati e di serie temporali che vengono analizzati ed elaborati con rapidità e precisione a vantaggio dell’attività di intelligence prima e di quella operativa dopo, all’uso di sensori multifunzione come quelli utilizzati per il rilevamento, identificazione e monitoraggio dei rischi CBRN, dalla manutenzione predittiva al supporto ai sistemi di attività C4ISR (Command, Control, Communications, Computers, Intelligence, Surveillance and Reconnaissance), dalla gestione e sicurezza dei sistemi di addestramento alla logistica, dalla pianificazione strategica alla simulazione di scenari operativi fino all’ utilizzo di sistemi autonomi abilitati dall’intelligenza artificiale, UAV, UGV, AUV.
Ma la pervasività dei sistemi di IA oramai tocca ogni ambito militare, dall’aerospaziale a quello underwater, dai sistemi cibernetici proattivi e difensivi a quello dell’efficientizzazione del sistema generale di difesa, come la protezione cibernetica all’accesso di dati critici, la difesa contro la manipolazione dell’informazione nella guerra cognitiva per orientare il sentiment di una popolazione, creare immagini, audio o video falsi, ingannevoli narrazioni di importanza geopolitica o militare, condizionamento della popolazione o di gruppi specifici di persone..
L’impiego massivo, per esempio, nell’analisi di intelligence aumenta le capacità di TCPED del ciclo informativo, l’image recognition, i text analysis utili per predisporre in tempi rapidi scenari predittivi o analizzare rischi e minacce. La velocità e l’affidabilità dei dati (informazioni, immagini) diventa quindi fondamentale per assumere decisioni in uno scenario operativo caotico, con particolare riferimento al ciclo OODA (Observ, Orient, Decide, Act).
Responsabilità delle Azioni dei Sistemi Autonomi
In tale contesto emerge il problema di responsabilità delle azioni realizzate da sistemi da armi supportate dall’AI, come i sistemi AWS (Autonomous Weapons System), per evitare o quantomeno contenere possibili effetti collaterali a fronte dell’importanza dell’obiettivo militare. Distinzione tra un combattente, che ad esempio in un contesto di conflittualità asimmetrica non indossa l’uniforme, ed un civile o un soldato ferito che si sta arrendendo, l’interpretazione di indizi sottili e dipendenti dal contesto, come il tono di voce, le espressioni facciali o il linguaggio del corpo. La conformità legale dei sistemi AWS è legata al Diritto dei Conflitti Armati (DCA), codificato nelle 4 Convenzioni di Ginevra del 1949 e i 2 Protocolli Addizionali che disciplinano la conduzione delle ostilità e minimizzano le conseguenze per i civili, i feriti, i malati, i prigionieri di guerra, gli internati, i naufraghi e il personale sanitario e religioso. Emerge, nell’uso di queste tecnologie un problema di imputazione di responsabilità in virtù della scelta che compie un sistema di questo tipo nel caso che da tale scelta si verifichi un errore di valutazione, una violazione o un malfunzionamento del sistema in uso che causi danni materiali, violazioni del DCA, feriti o morti ingiustificate. Responsabilità che potrebbe essere imputata ai progettisti, ai programmatori, ai produttori, ma anche ai decisori apicali militari, ai vertici politici, o allo Stato di appartenenza. È auspicabile quindi che si stabiliscano regole certe aderenti al diritto, un quadro regolatorio univoco e standard di progettazione trasparenti, ma è dirimente che il giudizio umano resti sempre l’ultima frontiera nel dispiegamento e uso di questi sistemi.
Geoeconomia emergente dell’IA.
La guerra economica tra potenze tecnologiche nel settore dell’IA è in piena evoluzione, con USA e Cina ancora una volta in competizione per guidare l’economia mondiale dell’IA che richiede grandi economie di scala, grandi investimenti, grandi serie di dataset. In gioco ci sono centinaia di milioni di nuovi posti di lavoro al mondo, supremazia tecnologia pervasiva e un incremento di valore economico di migliaia di miliardi di dollari annui. Gli Stati Uniti sono il leader assoluto dei modelli di IA e attraggono la maggior parte degli investimenti mondiali nel settore, mentre la Cina è il maggior produttore di contributi scientifici su riviste specializzate e ospita la comunità di ricerca sull’IA a più rapida crescita al mondo, ha una crescita esponenziale nello sviluppo e nell’addestramento dei sistemi IA ed è il maggior competitor degli USA.
I Paesi emergenti e più popolosi, sono quelli che dispongono dei maggiori bacini di dati, India, Nigeria, Indonesia, Sud Africa, utili per i sistemi di addestramento dell’IA. IL Canada è il primo paese a dotarsi di una strategia nazionale di IA, mentre l’UE si sta concentrando sulla regolamentazione della tecnologia e le responsabilità del suo uso.
L’Italia vanta standard elevati nella ricerca scientifica di IA, ma bassa capitalizzazione di questo potenziale, pochi giovani occupati come informatici ( 4%) e pochi nella ricerca, poca collaborazione pubblico privato (4%), ma bisogna evidenziare come sia in atto una forte crescita della GenIA che nell’ultimo triennio ha generato un mercato che supera il miliardo e mezzo di euro
Considerazioni finali
Le nuove tecnologie digitali e soprattutto l’IA stanno mettendo in crisi il rapporto uomo-macchina e uomo-tecnologia. La Machina sapiens che può fare scelte al posto dell’uomo, che impara autonomamente e che arriva a decidere in campo militare della vita e della morte di un essere umano snatura l’humanitas. Quando un software in campo industriale decide sulla base dei numeri se chiudere, spostare o ampliare una fabbrica mina l’identità e l’indipendenza dell’Homo Sapiens. Può una macchina, per quanto sofisticata, imitare la pietas, l’empatia, l’umanità, la sensibilità dell’uomo dovuta a millenni di stratificazione di relazioni umane, di conoscenza dell’animo e delle risorse umane? Questo è un interrogativo che sta alla base della delega della scelta alla sola macchina, al solo algoritmo che basa le sue scelte dal calcolo, dai numeri, dai dati freddi da processare.
Possiamo lasciare a un calcolatore, a un algoritmo, scelte in totale autonomia, astraendo dalla complessità di ogni essere umano che muta al mutare di un evento, che ha ripensamenti su ogni problema, che non è mai lo stesso ad ogni istante, per citare Eraclito, e lo fa attraverso un pensiero convergente e unico, edulcorando specificità, unicità e divergenze di pensiero.
Vi è in atto un processo di colonizzazione di macchine e algoritmi che conquistano e fagocitano dati e informazioni, le sintetizzano le semplificano e le elaborano aiutando e coadiuvando rendendo funzionali ricerche e analisi, elaborazioni statistiche, ma che è cosa diversa dal ragionare.
Esiste in conclusione una questione etica che cammina al fianco del progresso tecnologico dall’I.A, ma anche della genetica, delle biotecnologie, della meccatronica, della dronica e della robotica.
La razionalità dell’essere umano è un complesso sistema di valutazioni che produce scelte basate su valori, con un’etica e una morale che supportano il suo vissuto esperienziale, la sua cultura, la fede, i principi interiori la stratificazione storica della sua filosofia, le sovrapposizioni relazionali che formano la sua Humanitas, rapportata al percorso evolutivo storicizzato del mondo umanizzato, la sua socialità e la sua percezione di unicità nella multidimensionalità dell’essere sociale.
Ecco che in ultima istanza bisogna interrogarsi sul rapporto tra etica e tecnologia, tra le frontiere dei numeri e quelle dei valori, tra l’autonomia delle macchine e il controllo dell’essere umano. Affinché l’uomo resti al centro del mondo, con la sua umanità e le sue scelte basate su valori, sull’etica e sulla responsabilità delle sue azioni
