Negli Stati Uniti, solo il 4,4% delle imprese sta effettivamente utilizzando l'intelligenza artificiale per produrre beni e servizi. Ma qual è il motivo di questo ritardo? Nonostante l'AI generativa prometta enormi vantaggi, il suo utilizzo è ancora limitato principalmente a causa dei costi elevati e della scarsa conoscenza di come implementarla. Le aziende, pubblicamente, promuovono l'uso dell'intelligenza artificiale per rassicurare gli investitori e dimostrare di essere focalizzate sul futuro e sulla crescita a lungo termine. Tuttavia, nel privato, molte di esse ammettono che tecnologie avanzate come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono troppo nuove per essere adottate su larga scala.

Inoltre, esiste un consenso crescente sul fatto che i LLM non porteranno mai all’intelligenza artificiale generale (AGI). Pur compiendo sorprendenti giochi di prestigio con parole e numeri, è raro che questi modelli si comportino in modo impeccabile. Infatti, il pensiero umano va ben oltre la semplice selezione della parola successiva in una sequenza. Le capacità cognitive richiedono complessità, creatività e intuizioni che un LLM, per quanto potente, non può replicare appieno. La strada verso l'adozione diffusa dell'AI generativa sembra più simile a una ragnatela che a una strada ben pianificata, con molti percorsi imprevisti e comportamenti emergenti che rendono difficile prevedere la direzione futura.

Le problematiche legate ai diritti d'autore, alla distorsione dei bias sociali e alla diffusione di disinformazione sono altre sfide che le aziende si trovano ad affrontare quando considerano l'adozione di AI generativa. La questione dei diritti d'autore, ad esempio, è destinata a diventare una battaglia legale seria, dato che i modelli come i LLM possono rubare materiale originale senza il permesso del suo autore, utilizzandolo per trarne profitto. Inoltre, i bias sociali che si trovano nei dati con cui sono addestrati questi modelli possono perpetuare stereotipi negativi, rafforzando pregiudizi che rischiano di diventare endemici.

Non va dimenticato che l'AI generativa può anche essere sfruttata per creare quantità massicce di disinformazione. I LLM, infatti, possono essere utilizzati per manipolare le opinioni pubbliche, in particolare durante eventi cruciali come le elezioni. Sebbene gli investitori continuino a credere nel potenziale dell'AI, come dimostrato dalle previsioni di Mike Loukas, CEO di Trumark Investments, che prevede che entro cinque o dieci anni il 75% delle imprese utilizzerà l'AI, è probabile che non sarà sotto forma di algoritmi sviluppati internamente. Al contrario, le aziende utilizzeranno applicazioni basate su AI, che saranno più familiari e intuitive, con uno strato di aziende che si occuperanno della programmazione vera e propria dietro le quinte.

Questo fenomeno di gap tra l'entusiasmo per l'AI e il suo effettivo utilizzo nelle aziende non è una novità. È sempre stato uno dei trucchi più antichi nel mondo delle vendite: promuovere un'idea o un concetto, mentre in realtà si nasconde una realtà ben diversa. Le valutazioni delle aziende di AI stanno raggiungendo cifre vertiginose, ma gli esperti sono consapevoli delle limitazioni dell'AI generativa, in particolare dei modelli linguistici. I difetti noti, come l'hallucination (creazione di contenuti inesistenti), la manipolazione, la decepzione, l'incapacità di apprendere dall'esperienza e la produzione di proprietà emergenti indesiderate, rendono i LLM inadatti alla maggior parte delle applicazioni ideali, come veicoli autonomi, applicazioni mission-critical per la finanza, sistemi di armi e viaggi spaziali.

Recentemente, un rapporto tecnico su GPT-4 ha avvertito che "bisogna prestare attenzione quando si utilizzano i risultati di GPT-4, soprattutto in contesti in cui l'affidabilità è importante." Le preoccupazioni non sono infondate, considerando che l'affidabilità è una qualità fondamentale in molte applicazioni aziendali e industriali. Ma, purtroppo, i modelli come GPT-4 continuano a presentare un basso livello di affidabilità, il che ne limita fortemente l'adozione in ambiti cruciali.

Il dibattito sul "dovere di avvertire" (duty to warn), sollevato da alcuni lavoratori di grandi aziende come OpenAI e Google DeepMind, sottolinea ulteriormente i rischi esistenti nell'adozione di tecnologie così potenti. Questi ex e attuali dipendenti temono che, se non vengono prese adeguate precauzioni, l'AI possa avere effetti sociali negativi, tra cui la manipolazione delle opinioni, il rafforzamento delle disuguaglianze esistenti e la possibilità di far emergere un'intelligenza artificiale che sfugge al controllo umano. Tra le preoccupazioni espresse c'è anche il timore che, se non ben allineata ai nostri obiettivi, un'intelligenza artificiale molto potente possa portare a catastrofi, dalla guerra alla perdita di controllo su sistemi autonomi.

Anche se ci sono soluzioni teoriche per risolvere il problema dell’allineamento dell’AI, nessuna di esse è stata dimostrata efficace con i modelli attuali. Per ora, le soluzioni proposte per garantire la sicurezza sono in gran parte sperimentali e non applicabili agli attuali sistemi. I pericoli derivanti dai modelli più avanzati, o dalle azioni di attori umani malintenzionati che potrebbero usare questi strumenti per scopi omicidi, sono ancora oggetto di speculazione.

Le implicazioni di tutto ciò sono enormi: il futuro dell'intelligenza artificiale è una strada incerta, piena di opportunità e pericoli. L'equilibrio tra innovazione e sicurezza è una sfida cruciale per la società e per chi sviluppa queste tecnologie. Non possiamo ignorare le implicazioni sociali, politiche ed etiche, e se non affrontiamo queste problematiche con serietà, rischiamo di trovarci di fronte a una realtà difficile da controllare.

L'Intelligenza Artificiale e la Sicurezza: Tra Innovazione e Rischi Incontrollabili

L'intelligenza artificiale (IA) rappresenta una delle sfide più complesse e stimolanti dell'era moderna, con implicazioni che vanno ben oltre la tecnologia stessa. Il crescente impatto che l'IA esercita sulla società, sull'economia e sulla politica solleva domande cruciali su come governarla in modo responsabile e sicuro. Il concetto di "sicurezza dell'IA" si è evoluto rapidamente, diventando non solo una questione di protezione da malfunzionamenti tecnici, ma anche di prevenzione dei rischi legati ai suoi effetti imprevisti e potenzialmente devastanti.

L'IA non è una tecnologia che si limita a risolvere problemi specifici in modo automatizzato, ma è un sistema che impara, si adatta e cresce autonomamente. La sua evoluzione, soprattutto nel campo dell'IA generativa e dei modelli linguistici, ha suscitato preoccupazioni sul controllo e la supervisione di queste entità intelligenti. La crescente autonomia di questi sistemi potrebbe far sì che si comportino in modi non previsti, danneggiando utenti e aziende, e sollevando questioni morali ed etiche su chi è responsabile per le azioni di un algoritmo.

Uno dei rischi più concreti riguarda la "scatola nera" degli algoritmi, un concetto che descrive la difficoltà di comprendere come le decisioni vengano prese da un'intelligenza artificiale. Il rischio maggiore è che queste decisioni possano essere influenzate da bias impliciti nei dati, e che siano difficili da tracciare o correggere. Questo non riguarda solo l'IA applicata ai social media, come nel caso di Facebook, ma anche in contesti legali e sanitari, dove gli errori potrebbero avere conseguenze catastrofiche.

Un altro punto critico è la questione della "responsabilità". Le principali aziende tecnologiche che sviluppano IA, come Google, Meta, e OpenAI, sono costantemente sotto scrutinio per la loro gestione dei sistemi di intelligenza artificiale e dei potenziali danni collaterali che questi potrebbero causare. Non è solo una questione di sicurezza, ma anche di trasparenza. Il pubblico e le istituzioni chiedono risposte sul grado di controllo che queste aziende esercitano sui loro prodotti, e sulle misure adottate per prevenire abusi.

La "distanza tra il discorso e la pratica" è un altro aspetto fondamentale da considerare. Molte aziende sono ancora lontane dall'adottare l'IA nelle loro operazioni quotidiane, nonostante l'hype che circonda questa tecnologia. Ciò è dovuto a diverse problematiche: la mancanza di competenze, l'incertezza sui ritorni economici e, soprattutto, i timori legati ai rischi di un utilizzo non regolato.

Uno dei temi più discussi è l'idea che l'IA possa un giorno diventare così potente da superare l'intelligenza umana, portando a una "esplosione dell'intelligenza" incontrollabile. Questo scenario, che molti esperti considerano una possibilità concreta, solleva interrogativi esistenziali sull'autonomia delle macchine e sul destino dell'umanità. La "singolarità tecnologica", un punto teorico in cui l'IA sarebbe in grado di migliorarsi autonomamente e senza limiti, potrebbe portare a una trasformazione radicale della nostra società, con rischi di disuguaglianze ancora più marcate e di conflitti globali.

In questo contesto, si pone anche la questione di come leggi e normative possano tenere il passo con lo sviluppo accelerato dell'IA. Mentre alcune nazioni stanno cominciando a formulare leggi per regolamentare l'uso dell'intelligenza artificiale, la rapidità con cui questa tecnologia si sviluppa rende difficile mantenere il controllo. Inoltre, ci sono sempre più voci che richiedono una maggiore trasparenza e la creazione di standard internazionali per prevenire abusi.

Infine, l'IA solleva anche il problema della sua influenza sulle libertà individuali e sulla privacy. Poiché i sistemi di IA sono alimentati da enormi quantità di dati, la gestione e protezione di queste informazioni diventano un aspetto cruciale. La capacità di tracciare e analizzare il comportamento degli utenti, spesso in modo invisibile, può minacciare la privacy e mettere in pericolo diritti fondamentali.

Oltre ai rischi concreti che l'IA comporta, è fondamentale comprendere che questa tecnologia può anche essere utilizzata in modo positivo per risolvere problemi globali come il cambiamento climatico, la povertà e la malattia. Tuttavia, affinché ciò avvenga, è necessario un approccio equilibrato che consideri sia i benefici che i rischi, e che non lasci la gestione dell'IA nelle mani di pochi attori privati senza una supervisione adeguata.

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