Ogni anno le migliori menti del mondo in ambito AI incontrano esperti, curiosi e aziende innovative all’AI Summit London 2022. Da questa fusione antropologica di professionalità altamente competenti nascono idee, spunti e innovazioni che ci aiutano a capire (e quindi a raccontare) l’evoluzione e il futuro delle macchine intelligenti.
L’intelligenza artificiale ha il potenziale per plasmare il futuro della nostra società; ne consegue che lo sviluppo di questa tecnologia deve essere guidato dall’etica per rappresentare un vero progresso evolutivo. Ovviamente, questo può implicare un ritardo nel processo innovativo dell’Europa rispetto agli USA e alla Cina. Questo perché la regolamentazione Europea relativa alla protezione della privacy e alle responsabilità in gioco è molto più articolata e complessa. Tuttavia, queste possibili penalizzazioni sono indispensabili per tutelare l’utente finale, sviluppare AI affidabili e ottenere decisioni etiche e responsabili.
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AI Summit London 2022: i temi
Condividiamo alcuni dei temi più interessanti che sono stati discussi, per capire l’evoluzione della tecnologia e della filosofia negli ambiti di responsabilità, etica, guerra e marketing AI-Powered
Responsible AI
Un argomento complesso e particolarmente spinoso è quello trattato da Linda Leopold, Head of Responsible AI & Data di H&M Group: lo sviluppo di intelligenze artificiali avanzate deve essere mediato da valori fondamentali, da una vera e propria cultura della Responsible AI.
Durante lo speech è stato considerato uno scenario interessante. Immaginiamo un assistente virtuale particolarmente avanzato, come alcuni dei tanti attualmente in commercio, con cui l’utente può interagire a un livello sempre più personale. Cosa succederebbe nel caso in cui durante una conversazione l’utente iniziasse a rivelare dettagli personali, forse intimi, che diventerebbero poi di proprietà dell’azienda che l’ha prodotto o che lo sta utilizzando? Esistono delle regole responsabili ed eticamente valide per la gestione di queste informazioni? Verranno utilizzate sempre e comunque a solo scopo di marketing indipendentemente dal loro contenuto?
Durante il talk sono emersi quattro misure operative che le aziende che operano in ambito AI dovrebbero adottare:
- Basarsi su valori fondamentali di responsabilità
- Accogliere la diversità
- Rendere la propria mission riconoscibile
- Condividere la mission con tutti i team di lavoro
Warfare
Lo scenario della guerra moderna è drasticamente cambiato e con l’attuale scenario geopolitico la cosa è sotto gli occhi di tutti, attraendo l’interesse dei media e delle conversazioni online. L’applicazione pratica dell’AI negli armamenti avanzati è molto comune. Droni, navi e carri armati autonomi sono già operativi sui campi di battaglia in diverse parti del mondo, e l’evoluzione tecnologica dei sistemi autonomi che li controllano ne decreta il successo o il fallimento.
La CyberWar è un’altra faccia della medaglia, ed è complessa da capire, misurare, definire e soprattutto contrastare. Abbiamo già assistito a massive campagne di propaganda che utilizzavano l’AI e profili bot come principale strumento di diffusione delle fake news. Persino gli attacchi informatici tradizionali diventano sempre più complessi e iniziano a essere preparati e svolti da software almeno parzialmente autonomi.
Nel futuro, come ha ribadito nel suo intervento all’AI Summit London 2022 Jeremy Quin, il ministro britannico per gli appalti della difesa del Regno Unito, i conflitti potranno essere vinti o persi a seconda dell’affidabilità e dell’efficacia delle AI messe in campo dai paesi in guerra.
Anche Nikos Loutas, Head of Data and AI Policy della NATO, ha contribuito con il suo speech a rafforzare il concetto della centralità dell’AI nella guerra del presente, e non solo del futuro. La NATO sta operando per coordinare i suoi membri nello sviluppo di tecnologie convergenti che coprano tutti gli ambiti interessati dei conflitti armati: dalla gestione dei mezzi, alla raccolta delle informazioni, passando per l’analisi smart del territorio attraverso i dati raccolti dai droni e dalle truppe in campo. Questa strategia condivisa include progetti di spesa per 1 mld di dollari. Verranno aperti nuovi centri di ricerca e sviluppo in Europa e in Nord America, per concentrare gli sforzi nelle principali tecnologie, tra cui AI, sistemi autonomi, computazione quantistica, e altre.
Agriculture
Un futuro sostenibile passa anche da un’agricoltura sostenibile e moderna, in linea con le attuali esigenze del pianeta in quanto a produzione, ma anche a emissione di CO2. L’AI è tra gli strumenti tecnologici più adatti a risolvere questo tipo di sfide e l’hackathon dell’AI Summit di Londono 2022 l’ha dimostrato, assegnando la vittoria al Team Agriculture.
Tra i membri del team ci sono giovani ricercatori provenienti da varie università, che hanno sviluppato un sistema di apprendimento automatico in grado di risolvere un problema reale per lo sviluppo sostenibile del settore. L’algoritmo creato è in grado di creare un piano che ottimizzi la produzione di colture in modo che forniscano i migliori nutrienti, minimizzando al contempo le emissioni di carbonio.
La transizione green del comparto agricoltura può anche contare su droni autonomi con sensori avanzati a bordo, che raccolgono dati preziosi per ottimizzare la gestione delle colture. Questi dati vengono dati in pasto ad algoritmi di machine learning che estraggono preziose informazioni sulla lavorazione del suolo, sulla distribuzione idrica, sulla gestione delle concimazioni e dei cicli delle colture.
L’innovazione dell’AI per la sostenibilità ha tutto il potenziale per rivoluzionare anche uno dei settori produttivi più tradizionali. Una delle sfide più interessanti sarà l’export di queste tecnologie verso i paesi meno sviluppati, che stanno subendo le gravi conseguenze del cambiamento climatico, innescate in massima parte dai paesi più industrializzati.
Advertising
Attualmente, l’analisi dei dati per ottenere metriche e indicazioni operative è il principale uso dell’AI nel marketing. I dati vengono utilizzati per capire cosa piace alla gente, quali sono i bisogni degli utenti e quali leve utilizzare per entrare “in trend” con i propri contenuti.
Stefan Britton, Senior Director of Enterprise Innovation and Strategic Partnerships di Shutterstock, è andato oltre i paradigmi tradizionali dell’applicazione dell’AI nel advertising, proponendo un approccio dedicato alla creatività. Nel suo intervento ha parlato di intelligenza creativa predittiva, ovvero un’AI che sia in grado di supportare i creativi del settore marketing nell’ideazione di campagne basate sui dati più che sull’istinto e sull’esperienza.
L’idea alla base del sistema autonomo è quella di analizzare milioni di contenuti digitali comparandone le relative performance, allo scopo di sviluppare un modello che tenga conto di parole, colori, emozioni ed elementi contestuali in grado di rendere efficace un contenuto. L’AI è, così, in grado di creare contenuti specifici per un singolo utente in real-time, offrendo un’esperienza particolarmente coinvolgente e sfruttando le leve migliori per catturare da subito la sua attenzione.
Nelle fasi di testing, questa tecnologia ha ottenuto risultati sorprendenti, portando al raddoppio delle interazioni degli utenti con l’inserzione, riducendo del 32% il CPC, ovvero il costo che l’inserzionista paga per ogni “click” al contenuto sponsorizzato.
Ethics
L’AI inizia a entrare nella quotidianità di milioni di persone, cambiando il modo in cui si usano i dati e le modalità di gestione delle informazioni. Questo implica un’enorme responsabilità etica per gli AI developers, che si trovano ad avere a che fare con problemi di privacy, di incisività e di bias celati all’interno delle sorgenti dati.
All’AI Summit London 2022, Colin Murdoch, Chief Business Officer di DeepMind, ha ricordato la necessità di progettare gli algoritmi e i dataset partendo da solide basi eticamente valide. A questo scopo DeepMind inizia a includere diverse professionalità nelle fasi di sviluppo delle intelligenze artificiali, per monitorare la bontà e l’equità dei modelli operativi e delle decisioni che il sistema opera in autonomia.
Altrettanta importanza dev’essere dedicata alla garanzia della privacy degli utenti. Nel passato, spesso l’esposizione di dati personali nel training delle AI è stato considerato eccessivo sia dagli esperti che dagli enti preposti. Spesso, anche un offuscamento di alcune parti del dato non è sufficiente a garantire il vero anonimato. Un uso responsabile dei dati richiede una progettazione etica sia delle fasi di raccolta che delle fasi di organizzazione dei dataset. E una volta garantita la privacy, c’è anche da pensare alle distorsioni intrinseche presenti nei dati (bias), che potrebbero polarizzare le decisioni del sistema autonomo.
L’etica dell’AI richiede uno sforzo considerevole, ma è un passo indispensabile per fare evolvere i sistemi di apprendimento automatico e per fornire soluzioni autonome sempre più vicine alle reali esigenze degli utenti.
