Come l’Intelligenza Artificiale influenzerà il prossimo futuro
L’intelligenza artificiale è sempre più diffusa. Essa è presente in ogni elettrodomestico, nella maggior parte delle app e in svariati dispositivi. Nei prossimi anni, l’IA farà parte di qualsiasi cosa. Tuttavia, ci sono alcuni campi in cui l’IA sarà maggiormente impiegata. Eccone alcuni.
IA Generativa
Questi tipi di algoritmi possono generare nuovi contenuti a partire da dati esistenti come: testo, immagini, video, suoni o codice.
L’esempio più famoso è il modello GPT-3 di OpenAI, che è in grado di produrre risultati testuali accurati partendo dalle indicazioni di un utente. Può quindi scrivere un articolo su un argomento specifico, rispondere a domande, generare codice, creare prose o riassunti, ecc. Il risultato è così sorprendente che sembra scritto da un essere umano.
Un altro esempio è DALL-E, la controparte di GPT-3 in grado di generare bellissime immagini, sempre tramite indicazioni testuali.
Nei prossimi anni, quindi, vedremo molte di queste IA utilizzate come strumenti per generare contenuti, tanto che saremo in grado di creare, ad esempio, un video utilizzando solo l’IA, dato che oltre alle immagini le recenti AI riescono anche a generare musiche, parlato e ultimamente anche animazioni, seppur queste ultime siano ancora complesse da generare in modo ottimale.
IA Etica
Coe spiegato su Forbes, spesso l’IA ha bisogno di dati per apprendere, e questi dati sono spesso costituiti da informazioni personali. Si tratta di dati estremamente privati, come informazioni sanitarie o finanziarie. L’intero sistema crolla se noi, il pubblico in generale, non ci sentiamo a nostro agio nel condividere le nostre informazioni e non capiamo come l’IA prenda le proprie decisioni. Ecco perché la fiducia è importante.
Nei prossimi anni si intraprenderanno azioni per risolvere il problema della “scatola nera” dell’IA.
In informatica, una scatola nera è un dispositivo, un sistema o un programma che consente di vedere l’input e l’output, ma non fornisce alcuna visione dei processi e del funzionamento intermedio.
La scatola nera dell’IA, quindi, si riferisce al fatto che con la maggior parte degli strumenti basati sull’IA non sappiamo come fanno quello che fanno. Per questo i responsabili dell’installazione dei sistemi di IA si impegneranno maggiormente per assicurarsi di poter comunicare chiaramente come vengono prese le decisioni e quali dati sono stati utilizzati per raggiungerle. Man mano che le aziende impareranno a eliminare i bias e le iniquità dai loro sistemi decisionali automatizzati, anche il ruolo dell’etica dell’IA diventerà sempre più importante. È stato dimostrato che i dati distorti causano pregiudizi nei risultati automatizzati, con il rischio di provocare discriminazioni e trattamenti iniqui. Questo è imperdonabile in un mondo in cui l’IA influenza le decisioni sull’accesso al lavoro, alla giustizia e all’assistenza sanitaria.
Realtà Aumentata
Presto molti di noi lavoreranno a fianco di robot e macchine intelligenti creati per rendere il nostro lavoro più facile ed efficace. Questo potrebbe avvenire tramite degli smartphone che ci forniscono un accesso rapido ai dati e agli strumenti di analisi, come abbiamo visto fare sempre più spesso nei settori industriali e della vendita al dettaglio.
Potrebbe trattarsi di dispositivi con funzionalità di Realtà Aumentata (AR) che proiettano informazioni digitali sul mondo reale. Questo potrebbe fornirci informazioni in tempo reale che ci aiutano a identificare i pericoli e le minacce per la nostra sicurezza personale in casi di manutenzione o di lavorazione in ambito industriale, ad esempio. In più, l’accesso a dashboard e report in tempo reale, che forniscono una panoramica immediata e aggiornata dell’efficacia operativa, sarà reso più ampiamente disponibile ai team di gestione e direzione.
Anche gli assistenti virtuali dotati di intelligenza artificiale, in grado di rispondere rapidamente alle richieste e di proporre automaticamente modi diversi e più efficaci per raggiungere gli obiettivi, diventeranno sempre più comuni sul posto di lavoro. In generale, imparare a collaborare e lavorare a fianco di macchine intelligenti diventerà un’abilità lavorativa sempre più preziosa.
IA Sostenibile
Inoltre, tutte le aziende saranno sottoposte a pressioni per ridurre l’impatto ambientale e le emissioni di anidride carbonica. A questo proposito, la corsa ad abbracciare e sfruttare l’IA ha il potenziale per essere sia vantaggiosa che dannosa. Gli algoritmi di IA richiedono una quantità crescente di energia e risorse, così come l’infrastruttura necessaria per supportarli e fornirli, come le reti cloud e gli edge device.
In uno studio del 2019 è stato scoperto che l’addestramento di un singolo modello di deep-learning può rilasciare 284.000 chili di CO2. Allo stesso tempo, individuando le aree di spreco e di inefficienza, la tecnologia è in grado di assistere le aziende nell’apprendimento di come creare beni, servizi e infrastrutture in modo più efficiente dal punto di vista energetico. L’obiettivo di fornire un’IA più sostenibile comprende gli sforzi in corso per sviluppare infrastrutture alimentate da fonti di energia più verdi e rinnovabili.
Ad esempio, la computer vision viene utilizzata insieme alla fotografia satellitare per rilevare il disboscamento illegale e la deforestazione nelle foreste pluviali, nonché la pesca illegale, che influisce sulla biodiversità degli oceani.
L’IA sarà quindi sempre più parte del nostro mondo così come lo è stato internet e lo è tuttora, con la differenza che il potenziale di questi algoritmi, se sottovalutato e mal gestito potrebbero avere risvolti devastanti per le persone e per le informazioni in generale. Diamo sempre per scontato che un sistema inventato da esperti sia fatto nel modo giusto, ma quando si verificano delle eccezioni ed esse non vengono gestite, potremmo pagarne inutilmente le conseguenze. Un po’ come un innocente in carcere.
