L’intelligenza artificiale (IA) è una forza trainante di innovazione che permea ormai ogni aspetto delle nostre vite. L’avanzamento della ricerca e dei successi in questo campo ha rivoluzionato molteplici settori, ma con questo progresso emergono preoccupazioni etiche, sociali ed economiche.

I ricercatori nel campo dell’intelligenza artificiale hanno opinioni molto divergenti sulla gravità e sulle principali fonti di rischio poste dall’IA, sebbene gli esperti prendano sul serio i rischi con conseguenze elevate. In due sondaggi condotti su ricercatori nel campo dell’intelligenza artificiale, l’intervistato medio era ottimista riguardo all’intelligenza artificiale nel complesso, ma attribuiva una probabilità del 5% a un risultato “estremamente negativo (ad esempio l’estinzione umana)” dell’intelligenza artificiale avanzata. In un sondaggio del 2022 condotto sulla comunità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il 37% era d’accordo o debolmente d’accordo sul fatto che sia plausibile che le decisioni sull’intelligenza artificiale possano portare a una catastrofe “almeno altrettanto grave quanto una guerra nucleare totale”. 

Dal 2008 al 2009, l’Associazione per l’avanzamento dell’intelligenza artificiale (AAAI) ha commissionato uno studio per esplorare e affrontare le potenziali influenze sociali a lungo termine della ricerca e dello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Il comitato era generalmente scettico nei confronti delle opinioni radicali espresse dagli autori di fantascienza, ma concordava sul fatto che “sarebbero preziose ulteriori ricerche sui metodi per comprendere e verificare la gamma di comportamenti di sistemi computazionali complessi per ridurre al minimo i risultati inattesi“. 

Nel 2014, il filosofo Nick Bostrom ha pubblicato il libro Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. È dell’opinione che l’ascesa dell’AI abbia il potenziale per creare varie questioni sociali, che vanno dallo spostamento della forza lavoro da parte dell’intelligenza artificiale, alla manipolazione delle strutture politiche e militari, fino alla possibilità di estinzione umana. 

Analizziamo in dettaglio i rischi associati all’IA, sia quelli che affliggono già il presente sia quelli che potrebbero delinearsi nel futuro, immaginando quali dovrebbero essere le precauzioni da adottare.

 

1. Rischi Etici: Bias e Discriminazione

Uno dei rischi più pressanti dell’IA è rappresentato dalla perpetuazione di bias e discriminazione. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono assimilare i pregiudizi presenti nei dati di addestramento, portando a decisioni discriminatorie. Prendiamo come esempio sistemi di selezione del personale che possano discriminare sulla base del genere o della razza, dello stato di salute o delle opinioni politiche. 

Affrontare questi rischi etici richiede un approccio multisettoriale, coinvolgendo sviluppatori, eticisti, decisori politici e rappresentanti delle comunità interessate. Solo attraverso precauzioni ponderate e un impegno collettivo possiamo garantire che l’IA sia uno strumento etico ed equo che contribuisca positivamente alla nostra società. 

Precauzioni:

Addestramento etico: implementare politiche di addestramento etico per garantire che gli algoritmi siano sensibili a diversi contesti culturali e sociali. Un addestramento accurato deve comprendere dati diversificati e rappresentativi.

Diversità nello sviluppo: garantire la diversità nel processo di sviluppo dell’IA, coinvolgendo professionisti di diversi background per ridurre la possibilità di pregiudizi non intenzionali.

Trasparenza degli algoritmi: rendere gli algoritmi più trasparenti per consentire una comprensione più approfondita del processo decisionale. Ciò può includere la divulgazione delle logiche dietro le scelte degli algoritmi.

Valutazioni periodiche: condurre valutazioni periodiche degli algoritmi per identificare e correggere eventuali bias emergenti. Un monitoraggio costante è cruciale anche per adattarsi ai cambiamenti nella società.

Coinvolgimento di esperti etici: coinvolgere esperti etici nella progettazione e nella revisione dei sistemi di IA per garantire che gli aspetti etici siano ponderati nella creazione degli algoritmi. 

 

2. Sicurezza Informatica: Vulnerabilità e Attacchi Cibernetici

L’aumento della complessità dell’IA rende questi sistemi suscettibili a sofisticati attacchi cibernetici. La vulnerabilità di queste tecnologie può comportare conseguenze gravi, compresa la manipolazione di decisioni basate sull’IA o il furto di dati sensibili. 

I rischi principali in questo campo sono pertanto costituiti da:
a) attacchi mirati: sistemi di IA avanzati sono bersagli ideali per attacchi mirati, che possono compromettere dati sensibili o addirittura influenzare decisioni critiche.
b) vulnerabilità intrinseche: la complessità degli algoritmi di apprendimento automatico potrebbe nascondere vulnerabilità intrinseche, che se sfruttate, possono compromettere l’integrità dell’IA.
c) manipolazione dei dati: gli attaccanti possono influenzare il comportamento di un modello di IA manipolando i dati di addestramento, introducendo così informazioni fuorvianti. 

Affrontare questi rischi richiede un approccio proattivo e una consapevolezza continua delle minacce emergenti. La sicurezza informatica nell’ambito dell’IA deve essere considerata un processo dinamico e integrato, essenziale per garantire un utilizzo sicuro e responsabile di questa tecnologia avanzata. 

Precauzioni: 

Sicurezza informatica avanzata: investire in una robusta infrastruttura di sicurezza informatica che includa protezione avanzata contro malware, firewall potenti e sistemi di rilevamento delle minacce. 

Aggiornamenti regolari: mantenere costantemente gli algoritmi di IA aggiornati con le ultime patch di sicurezza per correggere eventuali vulnerabilità note. 

Privacy dei dati: implementare protocolli rigorosi per la privacy dei dati, garantendo che solo il personale autorizzato abbia accesso a informazioni personali e ancor più a informazioni sensibili. 

Test di sicurezza: sottoporre gli algoritmi a regolari test di sicurezza per identificare e correggere eventuali falle. La simulazione di scenari di attacco è cruciale per valutare la resilienza del sistema. 

Consapevolezza umana: formare il personale sull’importanza della sicurezza informatica. Anche gli utenti finali devono essere informati e resi consapevoli delle potenziali minacce, in modo da poter adottare pratiche sicure e riferire attività sospette. 

 

3. Impatto sull’occupazione: l’automazione produce perdita di posti di lavoro

L’automazione guidata dall’IA in molte attività ha già causato una significativa perdita di posti di lavoro in alcuni settori. Soprattutto lavori routinari e ripetitivi sono a rischio di essere sostituiti da soluzioni automatizzate. Questo cambiamento tecnologico ha il potenziale di trasformare radicalmente i mercati del lavoro, introducendo rischi significativi, quali:
a) Automazione su larga scala: settori come la produzione, la logistica e la gestione dei dati sono particolarmente vulnerabili all’automazione su larga scala, che produce la sostituzione di lavoratori umani con sistemi automatizzati.
b) Disoccupazione strutturale: la disoccupazione strutturale può verificarsi quando le competenze dei lavoratori diventano obsolete a causa dell’IA, creando uno squilibrio tra l’offerta e la domanda di lavoro.
c) Dislocazione professionale: I lavoratori possono trovarsi dislocati a causa dell’automazione, quando vengono richieste nuove competenze che potrebbero non essere immediatamente disponibili nella forza lavoro esistente. 

Affrontare questi rischi richiede una visione strategica e collaborativa tra aziende, istituzioni educative, organizzazioni governative e lavoratori stessi, con l’attivazione di percorsi di formazione che mettano i lavoratori nella condizione di poter offrire le nuove competenze necessarie per interagire con l’IA. L’adozione responsabile dell’IA dovrebbe andare di pari passo con misure concrete per mitigare gli impatti sociali ed economici negativi, garantendo che l’automazione contribuisca al benessere complessivo della società. 

Precauzioni: 

Riqualificazione professionale: implementare programmi di riqualificazione per la forza lavoro, offrendo opportunità di apprendimento e acquisizione di nuove competenze. 

Collaborazione pubblico-privata: promuovere la collaborazione tra settore pubblico e privato per anticipare le tendenze del mercato del lavoro e sviluppare strategie di impiego future. 

Redistribuzione della ricchezza: esplorare soluzioni di redistribuzione della ricchezza, come la riduzione dell’orario lavorativo o la creazione di un reddito di base, per compensare gli impatti negativi sulla stabilità economica individuale. 

Supporto psicologico e di carriera: fornire supporto psicologico e consulenza relativa alla carriera lavorativa per i lavoratori colpiti, aiutandoli a navigare attraverso la transizione e ad adattarsi alle nuove opportunità. 

Pianificazione governativa: i governi devono sviluppare politiche e regolamenti che anticipino e affrontino gli impatti sull’occupazione, promuovendo la transizione verso settori emergenti e sostenibili. 

E.P.