Nell’articolo precedente è stata fatta una comparazione tra i vari aspetti della intelligenza umana e le intelligenze artificiali deboli (che potremmo anche chiamare capacità artificiali) oggi realizzate. In questo articolo, collegandoci ad altri articoli precedenti, riprenderemo in esame il tema del ruolo del mondo Digitale (in particolare della Intelligenza Artificiale) entro la nostra società e della fragilità che questo comporta. E per questo partiremo da una lezione della Storia: l’uso di tecnologie in alcune occasioni del passato.
Tecnologia e Storia: l’episodio della macchina a vapore
Contrariamente a quanto molti pensano l’invenzione della macchina a vapore, motore della prima rivoluzione industriale, non avvenne per la prima volta nella Inghilterra del diciottesimo secolo, come evoluzione di esperimenti dei secoli immediatamente precedenti. Infatti la prima macchina a vapore documentata risale al primo secolo d.C., ad opera di Erone da Alessandria. E, in generale, durante l’era ellenistica (323 a.C. – 31 a.C.), si ebbe una straordinaria fioritura delle scienze, con molti scienziati del calibro di Archimede ed Eratostene, che, ad esempio, fu in grado di misurare la circonferenza della Terra con un errore solo di circa l’1%, rispetto al valore oggi ottenuto con tutti i nostri mezzi tecnici.
A allora perché non si sviluppò allora, come avvenne quasi 20 secoli dopo, una civiltà industriale e poi tecnologica come la nostra? Il grande scienziato e divulgatore Carl Sagan, analizzando questo paradosso, scrisse che, se si fosse innescata allora una rivoluzione industriale “avremmo potuto risparmiare 10 o 20 secoli” e “grandi flotte interstellari sarebbero in costruzione nell’orbita terrestre”. O, considerando la nostra situazione attuale, qualcuno potrebbe dire “ci saremmo estinti già da 10 o 20 secoli”.
È molto difficile dare risposta a questa domanda. Senza scomodare analisi storiche o cadere nella fantascienza ucronistica possiamo dare una risposta generale basata sulla economia. Le macchine di Erone furono applicate solo per costruire “effetti speciali” teatrali e le scoperte scientifiche degli scienziati ellenistici non furono tradotte in tecnologia perché non c’erano i presupposti sociali ed economici per cui questo fosse conveniente.
Nell’Inghilterra di fine 1700, e poi in Francia, Germania… invece c’erano i presupposti. Le classi borghesi in ascesa sociale trovarono conveniente applicare i risultati della scienza e finanziare la loro trasformazione in tecnologia. A partire dalla seconda metà del 1800 nacque l’equazione “tecnologia = potenza economica e militare”, che innescò un processo di innovazione continua. Nacquero anche monopoli, che forzarono l’uso di tecnologie particolari, con l’espansione di settori economici collegati. Basti pensare al potere delle grandi compagnie petrolifere subito dopo la seconda guerra mondiale, con tutta una serie di conseguenze geopolitiche, sociali ed economiche.
Anche a livello letterario e filosofico questo ebbe conseguenze. Pensiamo al Positivismo, e all’apice dell’idea di progresso nel primo decennio del 1900, durante la cosiddetta “Belle Epoque”, come visibile direttamente nei primi filmati di quegli anni, oggi restaurati e disponibili in rete.
Oggi, con la rivoluzione Internet iniziata negli anni’90, con l’avvento dei dispositivi mobili, con la convergenza digitale per cui tutti i contenuti e i canali informativi sono digitali, con l’intelligenza artificiale, con la combinazione di ingegneria genetica e altre biotecnologie con l’informatica, la tecnologia e la scienza permeano, come non mai, tutti gli aspetti sociali, economici, politici e anche militari delle nostre società.
Digitale e Società
In tanti articoli precedenti del blog sono stati evidenziati gli effetti diretti ed indiretti del Digitale nella società. Ora, rovesciamo il punto di vista, per mostrare, con alcuni esempi, i vantaggi che gli strumenti digitali assicurano alle aziende che li producono e, in generale, a chi possiede l’”autorità” per usare i dati che essi raccolgono.
Controllo sui contenuti e sulla loro fruizione
Il lancio dell’iPod da parte di Apple nel 2001 ha cambiato completamente il modo di fruire la musica, mandando in pensione dispositivi precedenti come le cassette e i CD walkman, e forzando la transizione all’uso della musica digitale. Oggi, a parte i pochi utenti rimasti di vinile e CD, la maggior parte della fruizione di musica avviene attraverso file contenenti le canzoni in vari formati. La qualità della riproduzione varia molto in funzione dei livelli di compressione del dato (e quindi della dimensione risultante del file). L’evoluzione ha poi portato alla diffusione dei servizi di streaming, magari con abbonamento a canone mensile: la musica non è più registrata “localmente” sul dispositivo con cui la si ascolta, ma viene ricevuta attraverso internet a partire dagli archivi dei fornitori del servizio.
Lo stesso modello vale per la fruizione di film e contenuti multimediali ed ha prodotto realtà come Netflix e Amazon Prime Video. E anche le aziende televisive “tradizionali” hanno realizzato un modello ibrido che integra le modalità preesistenti con le piattaforme digitali come RAIPlay.
Se è vero che le piattaforme come Youtube o TikTok hanno consentito in tempi recenti a tanti autori emergenti di presentare le proprie creazioni ad un pubblico potenzialmente enorme, l’abbondanza di contenuti tende a far sì che oggi, senza l’adeguata “promozione”, un singolo contenuto risulti sostanzialmente invisibile, “sommerso” da miliardi di altri contenuti.
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Machine learning e persone: prevedere il comportamento
L’acquisto online di contenuti digitali o la loro fruizione tramite streaming offre una ulteriore opportunità per le aziende che li vendono. Non solo, in “tempo reale”, si hanno dati sulla vendita di un determinato brano musicale o sulla sua fruizione attraverso la radiodiffusione (si pensi ai concorsi come il “Power Hit Estate”), ma, dato un determinato cliente, si hanno i dati sulle sue preferenze musicali. E lo stesso vale per tutti i tipi di acquisti online. Quindi, utilizzando algoritmi di machine learning sui dati ottenuti correlando il profilo delle persone con i loro acquisti (o anche solo con le loro ricerche [1]), si possono costruire modelli predittivi [2] che facilitano vendite di prodotti… o di idee. Ed ecco situazioni come Cambridge Analitica [3].
Le nuove applicazioni della Intelligenza Artificiale
L’intelligenza artificiale basata sul machine learning rende quindi possibili riconoscimenti di informazioni entro i dati, indistinguibili prima della tecnologia, grazie ai quali i clienti vengono profilati, tendenze di mercato sono riconosciute, nuovi farmaci possono essere realizzati più rapidamente.
E anche compiti prima sicuramente destinati ad essere svolti da esseri umani sono oggi svolti da sistemi di IA [4]. Ad esempio, il sistema di decisione automatica, in uso presso alcune grandi aziende, che valuta la convenienza di portare avanti un contenzioso legale, rispetto a risolverlo con una transazione extragiudiziale, e che consente risparmi enormi agli uffici legali.
Tantissimi altri esempi esistono e questo ci dimostra che molti dei lavori “intellettuali” svolti entro le aziende possono già, o potranno a breve, essere affidati a sistemi di intelligenza artificiale o, quanto meno a team misti umani-IA. E quindi un certo numero di posizioni lavorative sono “a rischio”, con la possibilità di essere sostituite da sistemi IA, mentre i posti di lavoro creati da questa rivoluzione tecnologica sono in numero minore e, soprattutto, richiedono competenze completamente diverse, con la necessità di prevedere piani di riconversione del personale [5].
[bctt tweet=”La AI basata sul machine learning rende possibili riconoscimenti di informazioni entro i dati, grazie ai quali i clienti vengono profilati, tendenze di mercato sono riconosciute, nuovi farmaci possono essere realizzati rapidamente” username=”MapsGroup”]
La potenza tecnologica: l’esempio della pandemia
Dietro allo sforzo che ha consentito di ottenere vaccini ed altre cure per la pandemia c’è anche la straordinaria potenza di calcolo usata. Sono state fatte innumerevoli simulazioni delle interazioni fra proteine per capire quali erano i meccanismi usati dal virus per infettare le cellule e per capire quali farmaci potevano essere in grado di rallentare tale meccanismo. Questo ha consentito di ridurre moltissimo i tempi di sviluppo dei farmaci stessi.
In generale, ormai, la ricerca sull’ingegneria genetica, sui nuovi farmaci e sulla salute umana, è resa possibile da sistemi digitali ed intelligenza artificiale.
Il controllo sociale nella società tecnologica: l’”esperimento” cinese
Gli esperimenti di applicazione, iniziata in Cina prima della pandemia, del Sistema di Credito Sociale, ossia un sistema nazionale per classificare la reputazione dei propri cittadini è il tentativo più massivo mai tentato di applicare un controllo sociale di massa. In base al “punteggio sociale” attribuitogli attraverso una analisi dei dati che lo riguardano rispetto a capacità di onorare contratti e debiti, preferenze personali e relazioni con altre persone, un cittadino può avere diritto o no di fare cose come acquistare una casa o anche solo un biglietto di aereo.
Non si conosce al momento quanto avanti si stia spingendo la cosa, ma ad un osservatore esterno non possono non venire in mente paralleli con la Stasi o il romanzo 1984 di George Orwell.
La sfida tecnologica USA-CINA
Sia il presidente cinese, sia quello statunitense hanno ormai esplicitato, anche in discorsi pubblici, l’importanza dei temi del digitale, della cybersicurezza e delle infrastrutture critiche. In altri termini, a livello più alto la politica delle grandi nazioni è pienamente consapevole che il digitale e la IA sono alla base della potenza economica e militare di una nazione. E, quindi, come secoli fa cannoni ed armi da fuoco o, nella seconda metà del ventesimo secolo missili ed armi nucleari, così oggi gli strumenti digitali sono una potentissima arma.
Gli USA si stanno rendendo conto della accelerazione che la Cina ha ottenuto per il proprio sviluppo, grazie anche agli investimenti in ricerca degli scorsi decenni, e faranno il possibile per riequilibrare la situazione.
Le motivazioni dietro lo sviluppo tecnologico attuale
Come mostrato dagli esempi precedenti, le motivazioni dietro l’incredibile sviluppo del digitale negli ultimi 25 anni, soprattutto per quanto riguarda l’Intelligenza Artificiale, non sono nuove nella storia. Essenzialmente sono il profitto e la crescita aziendale, la ricerca di potenza militare, la volontà di sicurezza e controllo sociale sulle persone. Ovvero, stiamo ancora usando logiche del diciannovesimo secolo per guidare la nostra evoluzione politica, economica e sociale, in un mondo sovrappopolato, con meno risorse e problemi strutturali sempre più grandi.
A livello economico-sociale, il Digitale è parte di un sistema iper-capitalistico, che sull’acquisto di sempre nuovi prodotti (fisici o immateriali), ad obsolescenza programmata, basa la propria esistenza. L’obsolescenza vale sia in ambito software, sia in hardware: si pensi, ad esempio, alle scarpe la cui suola si rompe dopo 4-5 anni al massimo perché il materiale di cui è fatta ha questa durata limitata. Ma questa situazione non è sostenibile sul lungo termine, sia per motivi ecologico-ambientali, sia per motivi sociali. La “cultura dello scarto”, applicata nel sociale, ha prodotto disastri dal punto di vista umano.
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Uno dei più grandi limiti degli ultimi decenni è la perdita della visione sistemica delle cose, in parte dovuto alla iper-specializzazione di molte professioni. Il mondo è un insieme di sistemi interconnessi e la società umana, con tutte le sue complessità ed i sistemi specifici che la formano, ne è parte.
È venuto il momento di analizzare le situazioni che stiamo vivendo e chiedersi se sono robuste rispetto ad eventi sfavorevoli, come per esempio incidenti, e se sono sostenibili nel tempo. Consideriamo, solo a titolo di esempio la produzione di PC, strumento oggi fondamentale in tutte le aziende.
- Quali sono i componenti necessari per costruire, o meglio assemblare un PC?
- Chi li fabbrica e dove? Che tipi di fluttuazione dei costi possono subire?
- Quali materie prime servono? Che impatto ecologico e sociale ha l’estrazione di tali materie prime?
- E’ possibile riciclare i componenti, sia come tali, sia recuperando e riusando le materie prime in essi contenute?
- Le filiere di approvvigionamento di tali componenti sono robuste rispetto ad incidenti? Solo a titolo di esempio, se tutte le CPU provengono da un numero limitato di fabbriche, magari tutte poste in Asia, che rischi esistono che la catena di approvvigionamento si interrompa?
- Che succede se non siamo in grado di produrre PC per 6 mesi o un anno?
Questo semplice esempio ci fa capire che le nostre società “digitali”, essendo molto più complesse e molto più interdipendenti a livello mondiale rispetto alle società del 1910, sono anche molto più fragili.
Un esempio di analisi globale, usata nei framework di IT Service Management, come ITIL, ed IT Governance come COBIT, è l’analisi PESTLE. L’acronimo indica che, per comprendere completamente tutti gli elementi che contribuiscono al funzionamento di un sistema, per esempio un’azienda, un dipartimento, un servizio, occorre considerarne gli aspetti
- Politici
- Economici
- Sociali-Organizzativi
- Tecnologici
- Legali
- AmbiEntali ed Etici (dall’inglese Environmental & Ethics).
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La necessità di una diversa visione verso il mondo
L’approccio iper-capitalistico ha mostrato tutti i suoi limiti ed ha condotto il mondo in una situazione nuovamente pericolosa per la sopravvivenza dell’umanità, rispetto alle speranze degli anni’90. E Internet, da fonte di cultura per promuovere consapevolezza nelle persone è diventata lo strumento per proporre e vendere contenuti “creati dall’alto” e prodotti e per coinvolgere sempre più i consumatori.
Per cambiare la situazione serve, a livello generalizzato, una nuova etica, basata sui valori dell’ambiente, dei diritti dell’uomo, nei rapporti fra le persone, nella economia, nella politica e nei rapporti fra le nazioni. Fra le tante iniziative di rinnovamento è interessante la proposta di Papa Francesco per una economia al servizio dell’Uomo prima che del profitto [6] [7]. Con una visione sistemica è nata una organizzazione che persegue proposte e progetti, condotti essenzialmente da giovani, per la realizzazione operativa di aziende, modelli e stili di vita più sostenibili e durevoli nel tempo.
Questa ed altre iniziative analoghe sono la speranza per la sopravvivenza dell’umanità.
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Come si può contribuire ad andare nella direzione giusta? Ad esempio, applicando nel proprio lavoro e nelle proprie pianificazioni una visione sistemica ed una appropriata valutazione dei rischi. E l’uso dell’approccio al rischio sistemico sarà il tema del prossimo articolo.
Bibliografia
[1] Ken Auletta – Effetto Google. La fine del mondo come lo conosciamo – Ed. Garzanti, 2013
[2] Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukier – Big Data – Ed. Garzanti, 2013
[3] Brittany Kaiser – La dittatura dei dati – Ed. HarperCollins, 2019
[4] Padre Paolo Benanti – Oracoli. Tra algoretica e algocrazia – Luca Sossela Editore, 2018
[5] Padre Paolo Benanti – Homo Faber. The Techno-Human condition – Ed. EDB, 2018
[6] Papa Francesco – Enciclica Laudato si’ – 2015
[7] Papa Francesco – Enciclica Fratelli tutti – 2020
CREDITS IMMAGINI
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