Perché dobbiamo capirci su cosa sia l'Intelligenza Artificiale (AI)

L'Intelligenza Artificiale si diffonderà sempre più nella nostra vita quotidiana. Ogni volta che utilizziamo tecnologie digitali, già beneficiamo di sistemi di apprendimento automatico – ovvero, Intelligenza Artificiale. E questa tendenza è destinata a crescere.

Esempi concreti:

  • I referti degli esami del sangue non saranno più scritti esclusivamente da medici che leggono i valori e li interpretano. Molti ospedali utilizzano già LLM (Large Language Models) specializzati per facilitare l'interpretazione dei risultati. Se sei curioso, puoi provare a inserire i tuoi valori delle ultime analisi (con attenzione alla privacy) in un LLM disponibile online. Potresti rimanere sorpreso dalla quantità di dettagli che può fornire, anche se meno personalizzati rispetto al parere del tuo medico.
  • I voli di linea sono già guidati da due piloti umani e dal "pilota automatico", un sistema di calcolo basato sul machine learning. Questo sistema elabora dati provenienti da sensori interni, previsioni meteo e informazioni sul traffico aereo, pilotando l'aereo con precisione. Anche i vettori spaziali utilizzano algoritmi che interagiscono in tempo reale con l'ambiente circostante.
  • Il tuo smartphone è in grado di scegliere autonomamente a quale cella connettersi e a quale operatore in roaming collegarsi, minimizzando i problemi di connessione grazie alla sua capacità di adattamento all'ambiente circostante.
  • I condizionatori moderni, pur ricevendo le impostazioni di temperatura dal telecomando, adattano il loro funzionamento in base alla lettura dei dati ambientali: umidità, temperatura esterna, inerzia termica e molto altro.

In un appartamento medio, residenziale, si trovano dai 50 ai 150 microprocessori. Anche nell'abitazione più modesta, è quasi certo trovare un televisore, un telefono, un forno con termostato, un regolatore di temperatura, uno scaldabagno, un orologio digitale e via dicendo. Tutti questi oggetti hanno una loro "intelligenza", a volte minima, ma in grado di prendere decisioni autonome, come abbassare la potenza della caldaia o regolare automaticamente l'ora in caso di cambio tra ora solare e ora legale.

Le automobili moderne sono un concentrato di tecnologia intelligente, così come gli ascensori e i semafori. Tutto questo per dire che l'Intelligenza Artificiale di cui parliamo oggi è spesso quella che ci viene messa a disposizione per interrogarla direttamente attraverso una domanda (prompt). Tuttavia, le tecniche di machine learning hanno una lunga storia.

I sistemi di AI li abbiamo istruiti noi tutti

L'Intelligenza Artificiale non è magia, né frutto di una cospirazione. Non è nemmeno superiore all'intelligenza umana. Tutto ciò che ha imparato, glielo abbiamo fornito noi: attraverso articoli di blog, letture su Wikipedia e notizie online. Ma soprattutto, grazie alle migliaia di ricerche che facciamo quotidianamente su Google, Bing e sui social network. La "validazione" dei modelli di apprendimento risiede proprio nella nostra interazione con i risultati delle ricerche.

Chiarisco: se scrivo un articolo sulla ricetta perfetta per la Pizza Margherita, per un motore di Machine Learning è solo uno dei tanti articoli sull'argomento. Ma se gli utenti cercano "ricetta per la Pizza Margherita" e scelgono principalmente il mio articolo, saranno gli utenti stessi a segnalare al sistema quale sia l'articolo migliore. In questo modo, l'informazione in rete ottiene una "validazione". Se estendiamo questo processo alle centinaia di migliaia di ricerche che facciamo quotidianamente, diamo al sistema una quantità enorme di informazioni validate.

Naturalmente, questo processo non garantisce che la ricetta premiata dai visitatori sia quella migliore, né preserva il sistema dal rischio che contenuti di poco valore vengano premiati da utenti "automatici". Il Web è sempre stato un luogo non completamente affidabile. E proprio per questo, oggi i sistemi di Intelligenza Artificiale eseguono validazioni aggiuntive che misurano la ricorrenza di alcune indicazioni, la reputazione della pagina analizzata e molti altri segnali. Si tratta di un comportamento nuovo? No! Anche questo avviene già da anni, e il lavoro degli ingegneri di Google è stato proprio quello di addestrare il loro algoritmo a selezionare i contenuti migliori.

Le ricerche con l'Intelligenza Artificiale, come Gemini o ChatGPT, mettono in moto una serie di operazioni che, a partire da un elenco di "risorse" (contenuti) già premiate dai lettori negli anni, eseguono dei calcoli per costruire un mix di queste informazioni cercando di ottenere la risposta più attendibile e più vicina a ciò che chi cerca vuole ottenere.

Su questo ultimo aspetto avrei molto da raccontare, e non sarebbe un racconto nuovo. Le risposte che otteniamo dal Web, siano esse frutto di richieste nei motori di ricerca, sui Social Network o nelle Chat AI, dipendono sempre da almeno una condizione e due requisiti. La condizione è che qualunque sistema calcola e risponde in base alla sua conoscenza, differenziandosi a volte dall'intelligenza umana che spesso ragiona su cose che non conosce, grazie alla fantasia e alla "follia".

I due requisiti sono: cercare di soddisfare l'utente che pone la domanda, perché se la risposta lo scontenta, l'utente termina la sua interazione con il sistema; il terzo requisito è che, in un modo o nell'altro, le risposte dovranno facilitare un guadagno economico a favore di chi mette a disposizione questi sistemi. Quest'ultimo requisito determinerà il futuro dell'affidabilità dell'Intelligenza Artificiale, della sua disponibilità "democratica" e della sua attendibilità.

Calcoli, non ragionamenti

Ho usato più volte il termine "calcola" a proposito dell'elaborazione dell'Intelligenza Artificiale. È questo un concetto al quale dobbiamo necessariamente abituarci. La differenza tra un calcolo e un ragionamento è che nel ragionamento possiamo tener conto di elementi contestuali, morali, etici e di contesto, mentre l'Intelligenza Artificiale normalmente non tiene conto di questi fattori a meno che non li specifichiamo chiaramente nel prompt. Diciamo che poco alla volta potremmo imparare a fornire nella domanda molti elementi contestuali, ma non sarà mai facile pretendere che un sistema che calcola abbia un'etica.

Tempo fa, come divertimento, ho intavolato una piccola discussione con un LLM: la mia discussione partiva dall'osservazione che carpire i contenuti da blog, riproporli nelle risposte nelle chat senza citare chiaramente la fonte (il web è nato con l'ipertesto, i link come elementi fondanti) fosse di fatto una forma di violazione del diritto d'autore. Una delle risposte dell'LLM è stata che utilizzare così i contenuti pubblicati era dare rilevanza all'idea e diffonderla democraticamente. Ho controbattuto chiedendo perché avrei dovuto pagare una quota mensile per pagare questa forma di generosità a spese degli autori. La risposta, frutto di un calcolo algoritmico, è stata: "In effetti questo è un nodo che ancora non è stato regolamentato". Gli ho risposto se conoscesse i 10 comandamenti cristiani, dove esiste il comandamento di "non rubare". Mi ha risposto che, sì, li conosceva ma non era stato istruito per tenerne conto nelle sue elaborazioni. Et voilà: l'etica non esiste.

Esiste il business, che poi a ben vedere, è la ragione ultima per cui anche il web si sta facendo insidioso e poco affidabile. Il mio timore non sta nell'esistenza di questi strumenti, i quali possono essere utilissimi e già lo sono in molte nostre azioni e comportamenti quotidiani. Il timore è l'idea che una risposta dell'AI possa diventare determinante, e possa superare il giudizio critico.

Mi ricordo quando, da ragazzo, se esprimevo una mia opinione c'era una mia amica che mi chiedeva sibillina: "ma questa cosa l'hai letta o è solo tuo frutto". Mi stava dicendo che se l'avevo letta aveva una sua validità, ma se la fonte era solo il mio ragionare allora poteva essere contestabile.

Eppure oggi in rete, nei Social, nei commenti ognuno può dire la sua opinione e avere anche milioni di seguaci. L'AI conta i follower che stanno dietro una pagina web o un account social, e stabilisce la prevalenza dell'informazione.

Se possibile, rispetto al passato, dobbiamo raffinare la nostra abilità nel discernimento.

 

#Intelligenza Artificiale,