Possiamo fidarci dell’intelligenza artificiale?

L’intelligenza artificiale è qui, tra noi, ci facilita la vita. Il navigatore satellitare, la pubblicità online, la notifica della nostra banca che ci avvisa di una transazione sospetta, gli smart speaker, sono solo alcuni esempi dell’utilizzo diffusissimo di algoritmi di intelligenza artificiale installati negli strumenti dei quali amiamo circondarci. L’AI è una disciplina scientifica che sta cambiando il mondo, modellando le nostre vite attraverso una relazione che procede in due direzioni: noi usiamo AI e l’AI contestualmente apprende, per tradurre la complessità e mettere al nostro servizio la soluzione migliore per superare un limite o risolvere un dubbio. 

I vantaggi sono tantissimi, pensiamo ai sensori telematici delle scatole nere tecnologicamente all’avanguardia, che raccolgono ed elaborano dati durante tutto il ciclo di vita del veicolo, grazie all’intelligenza artificiale, per migliorare i servizi già attivi e introdurne di nuovi. Efficientamento e progettualità che viaggiano in parallelo. 

Attraverso le machine learning e le tecniche statistiche, l’AI elabora generalizzazioni per affrontare con successo situazioni ignote, apprende dai nostri comportamenti, crea correlazioni e fornisce evidenze utili a colmare eventuali fabbisogni. Un processo sofisticato da cui derivano stime di probabilità molto accurate, applicabili in numerosissimi ambiti: ad esempio a livello assicurativo si possono ottenere importanti vantaggi per i clienti che ricevono nuovi servizi profilati. 

Tutto questo è parte fondamentale degli obiettivi del Gruppo Unipol, impegnato nell’ecosistema mobility per offrire servizi sempre più flessibili e customizzati, realizzati con i dispositivi telematici abilitanti di UnipolTech. 

Anche Enti pubblici, Municipalità e Trasposto pubblico locale si potranno avvalere dei vantaggi apportati dall’AI, basti pensare alla valorizzazione dei dati per finalità sociali come, ad esempio, la rilevazione della mobilità durante la diffusione del coronavirus SARS-CoV-2. Ma non solo, pensiamo alle collaborazioni con altre realtà aziendali in ottica di Open Innovation, per cogliere nuove opportunità di business avvalendosi dei dati elaborati dall’intelligenza artificiale progettata da UnipolTech.

Perciò dobbiamo essere sicuri che l’intelligenza artificiale aderisca perfettamente alle norme di convivenza sociale. Un compromesso tra servizi innovativi che coinvolgono svariati settori, e limiti di utilizzo funzionali ai nostri interessi, individuali e collettivi. 

Prima di tutto dobbiamo limitare il campo da gioco, definire un perimetro di regole: le linee guida della Commissione europea per un’intelligenza artificiale, presentano delle concrete prospettive per garantire lo sviluppo di sistemi di AI leciti ed etici. A ciò si aggiunga che il tema dell’intelligenza artificiale subisce una forte compenetrazione con i principi di data protection di cui al GDPR 679/2016.

Sono numerosissimi i settori ai quali sono agganciati funzioni e servizi implementati tramite intelligenza artificiale. Pensiamo all’automotive nel quale l’AI supporta la progettazione dei veicoli autonomi e connessi. Migliori prestazioni attraverso l’interconnessione con le nuove infrastrutture tecnologiche delle smart city. Dietro questi processi c’è un altissimo livello di complessità da gestire, ossia scelte da prendere. E quando si parla di scelte, si parla inevitabilmente anche di aspetti etici.

I vantaggi sono evidenti a tutti, ma i rischi? Pensiamo alla protezione dei dati personali, i diritti e le libertà degli interessati, con particolare riferimento ai casi in cui i sistemi di AI ricorrono a processi decisionali automatizzati. Su questo livello di dettaglio ogni volta che un algoritmo si trova davanti ad una scelta da compiere, si pone il problema di cosa sia giusto o meno, considerando tutte le possibili implicazioni delle opzioni disponibili, cercando di prevedere possibili casi in cui le macchine potrebbero comportarsi in modo sbagliato.

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Un altro problema riguarda le possibili ripercussioni sulla dignità umana e sul principio di non-discriminazione. Si pensi a quando, nel 2015, il sistema di riconoscimento immagini di Google commise un gravissimo errore riconoscendo alcune persone di colore, catalogandole come “gorilla”; oppure ad alcuni processi applicati alle selezioni di recruiting. 

In questo contesto le linee guida in sede UE evidenziano la necessità di creare una strategia condivisa per garantire l’etica delle intelligenze artificiali fondata su un approccio umano centrico.

Le linee guida descrivono un approccio che “è volto a garantire che i valori umani rivestano un ruolo centrale nelle modalità di sviluppo, distribuzione, utilizzo e monitoraggio dei sistemi di IA, garantendo il rispetto dei diritti fondamentali, tra cui quelli sanciti nei trattati dell’Unione europea e nella Carta dei diritti fondamentali dell’Unione europea, accomunati dal riferimento a un fondamento condiviso radicato nel rispetto della dignità umana, nei quali l’essere umano gode di uno status morale unico e inalienabile. Ciò implica anche il rispetto dell’ambiente naturale e di altri esseri viventi che fanno parte dell’ecosistema umano e un approccio sostenibile che consenta alle generazioni future di prosperare.” 

Per dare maggiore concretezza alle linee guida è stata stilata una “check list”:

• Intervento e sorveglianza umani: utilizzo dei sistemi di AI conforme ai diritti umani fondamentali, garantendo il benessere dell’utente.
• Robustezza tecnica e sicurezza degli algoritmi per contrastare operazioni illecite.
• Riservatezza e governance dei dati: data protection fin dalla progettazione dei sistemi IA.
• Trasparenza: tracciabilità dei sistemi e dei processi decisionali con i quali si progettano gli algoritmi.
• Diversità, non discriminazione ed equità: evitare che gli algoritmi possano essere inficiati da condizionamenti storici, incompletezza e modelli di governance inadatti.
• Benessere sociale e ambientale: l’impatto sull’ambiente, l’intelligenza artificiale deve favorire lo sviluppo sostenibile, quando possibile.
• Accountability: verificabilità interna o esterna dei sistemi, con particolare riferimento a quelli che impattano su diritti fondamentali. 

Linee guida e princìpi importantissimi. che dovranno trovare precisazioni e applicazioni concrete attraverso ulteriori interventi normativi coordinati a livello europeo e nazionale, per poterci finalmente affidare ad un’intelligenza artificiale a misura d’uomo.​