Il 19 febbraio 2020 la Commissione Europea ha pubblicato due documenti dal titolo “A European strategy for data” e “White Paper on Artificial Intelligence: a European approach to excellence and trust”. I documenti sono complementari e sinergici in quanto la strategia sul trattamento dei dati è funzionale all’evoluzione e alle applicazioni nel campo dell’Intelligenza Artificiale.
Un programma di sviluppo fortemente voluto dalla Presidente della Commissione Europea, Ursula von der Leyen, la quale ha definito l’intelligenza Artificiale come una priorità assoluta. Un’affermazione che nasce partendo dalla considerazione del profondo impatto – sia sociale che economico – che tale tecnologia avrà sulle nostre vite, destinata a cambiare radicalmente molti aspetti della nostra quotidianità, come il modo in cui lavoriamo, impariamo, partecipiamo alla vita democratica e risolviamo i nostri problemi.
I documenti, oltre ad invocare una maggiore collaborazione e sinergia fra tutte le aziende e centri di ricerca a livello Europeo, dichiarano la priorità di sviluppare l’IA con un approccio antropocentrico, massimizzando quindi i benefici per l’uomo e per il pianeta, con un forte richiamo anche all’economia circolare e alla sostenibilità ambientale.
Una posizione già dichiarata dall’EU – e quindi ormai nota anche a livello internazionale – grazie al precedente documento, Ethics Guidelines for Trustworthy AI. Attraverso tutti questi paper, viene dunque espressa la volontà del vecchio continente di distinguersi nell’assetto attuale della scacchiera internazionale. Stretta però fra due colossi, ovvero Cina e USA, l’UE rischia di rimanere indietro, non per un problema di qualità della ricerca o dei ricercatori, ma per gli investimenti, monetari e non, messi in campo dagli attori presi in considerazione.
È importante rendersi conto che l’Europa può uscire dalla posizione di debolezza sopra citata solo attraverso una forte, continua e strutturata collaborazione tra tutte le entità presenti in EU, superando e mettendo da parte le divisioni di qualsiasi natura esse siano tra i Paesi e i molteplici enti di ricerca. Una strategia, presente nel programma da poco proposto dalla Commissione Europea, che compare anche in quella definita dal Claire, il network di laboratori e ricercatori europei, supportata fin da subito anche dall’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (AIxIA) – uno dei primi enti a comparire come firmatario.
Un altro aspetto che merita un approfondimento e un ragionamento a parte è rappresentato dal richiamo, contenuto nei documenti, al benessere e alla sostenibilità. Un campo che deve anche incoraggiare la ricerca ad intraprendere nuove sfide. Non possiamo affrontare i temi etici dell’IA invocando solo leggi, regolamenti e normative ma bisogna affrontare il problema mettendo in discussione il modello di sviluppo economico vigente – ormai obsoleto – che vede come risorse scarse il capitale ed il lavoro, mentre considera le risorse ambientali come immutabili e illimitate.
Questo significa anche concentrare la ricerca per superare alcuni ostacoli strutturali che ancora oggi l’AI presenta. Oltre al problema della spiegabilità degli algoritmi, che spesso si comportano come scatole nere, ne esiste infatti un altro legato ai consumi energetici difficilmente sostenibili. Non a tutti è noto che, il Deep Learning, ovvero gli algoritmi abili nell’imparare da soli a classificare immagini o suoni da esempi, necessitano di tempi, capacità di calcolo e quantità di energia considerevoli.
Per superare questa criticità, è necessario sviluppare macchine che siano in grado di astrarre ed effettuare analogie, due abilità proprie dell’essere umano, integrando i diversi paradigmi, generati negli anni dalla stessa ricerca in IA, in modo che imparino più rapidamente, con un minor dispendio di risorse energetiche e producano risultati spiegabili e chiari all’uomo.
La normativa serve, ma da sola non può risolvere i problemi. Quando le risorse sono scarse dobbiamo inventare nuove soluzioni: abbiamo bisogno della nostra intelligenza.
