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Tecnologie e Competenze per promuovere l’IA Responsabile

AI Ethics cover

L’ Intelligenza Artificiale (IA) è la parola d’ordine tecnologica del momento, e per una buona ragione. Il suo potenziale di trasformazione sta già rivoluzionando le industrie e plasmando il nostro futuro.

Il suo ruolo nella vita quotidiana e nel mondo del lavoro è ormai innegabile.  Il Machine Learning, combinato con le tecnologie IoT e di automazione industriale, è emerso come una forza dirompente nell’evoluzione dei processi produttivi in tutti i settori economici e manifatturieri. 

Il fatto che queste soluzioni possano essere ampiamente diffuse sta intensificando il dibattito sul controllo e la disciplina dell’Intelligenza Artificiale. La capacità di identificare, comprendere e, se necessario, limitare le applicazioni dell’IA è chiaramente legata alla capacità di trarne un valore sostenibile

L’attenzione deve essere innanzitutto etica, per garantire la tutela della società sulla base dei principi di trasparenza e responsabilità. Ma è anche un imperativo commerciale: è difficile incorporare l’IA nei processi decisionali senza una comprensione del funzionamento dell’algoritmo, la certezza della qualità dei dati e l’assenza di pregiudizi o preconcetti che possano compromettere le conclusioni.

La legge sull’IA dai principi alla pratica

L’impegno dell’Unione europea nei confronti dell’IA etica ha compiuto un significativo passo avanti con l’adozione preliminare dell’AI Act, la prima normativa sull’IA volta a creare condizioni più favorevoli per lo sviluppo e l’applicazione di questa tecnologia innovativa. Questa normativa mira a garantire che l’IA impiegata nei Paesi dell’UE non solo sia sicura e affidabile, ma rispetti anche i diritti fondamentali, sostenga i principi democratici e promuova la sostenibilità ambientale.

È inoltre importante notare che la legge sull’IA non intende proteggere il mondo da immaginarie teorie cospirative o da scenari inverosimili in cui le nuove tecnologie prendono il sopravvento sull’intelligenza e sulla vita degli esseri umani. Si concentra invece su valutazioni pratiche dei rischi e su normative che affrontano le minacce al benessere individuale e ai diritti fondamentali.

In altre parole, anche se può sembrare che l’UE abbia lanciato una battaglia contro la conquista del mondo da parte dei robot, il vero scopo dell’AI Act è più prosaico: proteggere la salute, la sicurezza e i diritti fondamentali delle persone che interagiscono con l’IA. Il nuovo quadro normativo mira infatti a mantenere un ambiente equilibrato ed equo per la diffusione e l’utilizzo delle tecnologie IA.

Più specificamente, il quadro della legge sull’IA ruota attorno ai rischi potenziali posti da questi sistemi, classificati in quattro diverse classi:

  • Rischio inaccettabile: I sistemi ritenuti una minaccia inaccettabile per i diritti dei cittadini, come la categorizzazione biometrica basata su caratteristiche sensibili o la manipolazione del comportamento, sono severamente vietati all’interno dell’UE.
  • Rischio elevato: I sistemi che operano in aree sensibili come la giustizia, la gestione dell’immigrazione, l’istruzione e l’occupazione sono soggetti a un maggiore controllo e regolamentazione. Per questi sistemi, il Parlamento europeo richiede una valutazione d’impatto approfondita per identificare e mitigare ogni rischio potenziale, garantendo la salvaguardia dei diritti fondamentali.
  • Rischio limitato: Sistemi come i chatbot o i modelli di IA generativa, pur non presentando rischi significativi, devono rispettare requisiti minimi di trasparenza, garantendo che gli utenti siano informati sulla loro natura e sui dati di addestramento utilizzati per svilupparli.
  • Rischio minimo o nullo: Le applicazioni di IA come i filtri antispam o i videogiochi sono considerate a rischio minimo o nullo e non sono quindi soggette a restrizioni specifiche ai sensi dell’AI Act.

La comprensione della suddetta classificazione è fondamentale per le organizzazioni per valutare accuratamente i loro sistemi di IA, in quanto garantisce l’allineamento con le disposizioni della legge, consentendo alle aziende di adottare le misure necessarie e le strategie di conformità pertinenti alla categoria di rischio specifica dei loro sistemi di IA.

In breve, la legge europea sull’IA rappresenta un momento cruciale nell’impegno dell’UE per lo sviluppo e la diffusione responsabile dell’Intelligenza Artificiale, creando un precedente per altre giurisdizioni in tutto il mondo. Dando priorità ai principi etici e stabilendo linee guida normative, la normativa fa da apripista ad uno scenario futuro in cui l’IA migliora le nostre vite senza compromettere i nostri diritti e valori fondamentali.

Infrastruttura IA e competenze

Il nostro rapporto con la tecnologia e il lavoro sta per cambiare. Poiché l’IA diventa la forza trainante di una nuova rivoluzione industriale, è imperativo attrezzarsi al meglio per rimanere competitivi e soddisfare le nuove esigenze aziendali.

Come abbiamo visto, nell’era dell’Intelligenza Artificiale (IA), in cui i Large Language Models (LLM) e l’IA generativa hanno un enorme potenziale, la necessità di solide misure di controllo è diventata una componente critica. Se da un lato queste tecnologie all’avanguardia offrono capacità rivoluzionarie, dall’altro la loro complessità intrinseca richiede un’attenta supervisione per garantire un impiego responsabile ed etico. È qui che entrano in gioco i sistemi di IA infrastrutturali, che forniscono gli strumenti necessari per gestire i modelli di IA con precisione e trasparenza.

I sistemi di Infrastructure AI, come la piattaforma di Radicalbit, sono progettati meticolosamente per affrontare la sfida critica della governance dell’IA. Una soluzione che non solo semplifica lo sviluppo e la gestione di questi sistemi, ma consente anche alle organizzazioni di ottenere una visione profonda del funzionamento interno di questi modelli complessi. La sua capacità di semplificare compiti complessi e di fornire una supervisione granulare la rende una risorsa indispensabile per le aziende che cercano di sfruttare la potenza dell’IA in modo etico ed efficace.

In questo scenario, l’Europa si trova di fronte a una nuova sfida: la necessità di competenze qualificate. Per sfruttare appieno il potenziale dell’IA, infatti, è necessario un mix di competenze che comprenda l’esperienza nel settore e nei processi, oltre all’abilità tecnologica.

L’infrastruttura di IA, la base su cui vengono costruiti e distribuiti i modelli di IA, richiede una serie di competenze diverse. Non si tratta solo di codifica e algoritmi: si tratta di comprendere un ecosistema di piattaforme e tecnologie che consentono all’IA di funzionare in modo efficace e senza interruzioni.

I nuovi arrivati nel campo dell’IA avranno quindi bisogno di un mix di competenze tecniche e di competenze complementari per avere successo. Le competenze di dominio sono fondamentali per identificare le sfide, mentre le competenze di processo facilitano lo sviluppo di soluzioni di IA non solo efficaci, ma anche sostenibili ed etiche. La capacità di pensare in modo critico, di risolvere i problemi in modo creativo e di dare priorità agli obiettivi rispetto a istruzioni rigide sarà essenziale.

Come sostenere uno sviluppo responsabile dell’IA

La necessità per le aziende di monitorare regolarmente la produzione e l’utilizzo dei modelli di IA e la loro affidabilità nel tempo è evidenziata dal nuovo quadro normativo promosso dall’UE. Per prepararsi ai nuovi requisiti di trasparenza e supervisione, è essenziale concentrarsi su due aree. 

In primo luogo, la questione delle competenze, in particolare nel contesto dell’industria manifatturiera italiana. È noto che l’asimmetria tra la domanda e l’offerta di posti di lavoro specializzati in tecnologia e intelligenza artificiale, per citarne solo due, rallenta la crescita e danneggia l’economia. 

In questa era di trasformazione, l’Italia è in una posizione unica, grazie al suo forte background accademico e alle sue competenze tecnologiche. Combinando le competenze e le tecnologie italiane, possiamo sfruttare il potere trasformativo dell’IA infrastrutturale per promuovere uno sviluppo responsabile dell’IA e stabilire pratiche etiche di governance dell’IA. La nostra storia di innovazione e progresso tecnologico, insieme alle capacità dell’IA infrastrutturale, potrebbe fornire un vantaggio competitivo in questo campo.

Il secondo punto è la tecnologia. Gli strumenti che supportano il lavoro dei team di dati (Data Scientist, ML Engineer) nella creazione di soluzioni basate sull’Intelligenza Artificiale, forniscono alle aziende un reale vantaggio competitivo. È qui che entra in gioco il termine MLOps, che si riferisce ai metodi, alle pratiche e ai dispositivi che semplificano e automatizzano il ciclo di vita dell’apprendimento automatico, dalla formazione e costruzione dei modelli al monitoraggio e all’osservazione dell’integrità dei dati.

Conclusioni

L’adozione della legge europea sull’IA segna l’inizio di un’era di trasformazione nella governance dell’IA. È un primo passo fondamentale per garantire che questi sistemi rispettino le regole, seguano le linee guida etiche e diano priorità al benessere degli utenti e della società. 

Dovrebbe essere ormai chiaro che può servire come misura proattiva per evitare che l’IA diventi selvaggia e incontrollata, favorendo invece un ecosistema in cui questa operi in modo responsabile, etico e nel migliore interesse di tutte le parti interessate. 

In questo entusiasmante percorso verso un’IA responsabile e sostenibile, sia le soluzioni tecnologiche all’avanguardia che la forza lavoro qualificata sono essenziali per sbloccare il pieno potenziale dell’IA, salvaguardando al contempo i nostri valori e il benessere della società. La perfetta integrazione di competenze e tecnologie all’avanguardia è quindi la vera formula per liberare il pieno potenziale dell’IA.

Questo è l’approccio che adottiamo in Bitrock e nel Gruppo Fortitude in generale, dove un’offerta di consulenza altamente specializzata si combina con una piattaforma MLOps proprietaria, 100% made in Italy. Ed è l’approccio che ci permette di affrontare le sfide di visibilità e controllo dell’Intelligenza Artificiale. In altre parole, la capacità di sfruttare pienamente, eticamente e consapevolmente le opportunità di questa tecnologia dirompente.

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