La necessità di un’etica per le applicazioni dell’Intelligenza artificiale

La necessità di un’etica per le applicazioni dell’Intelligenza artificiale

Io lavoro esclusivamente in ambito industriale, quindi le mie aspettative si rapportano sempre e comunque con una realtà volta a tutelare, prima di tutto, la continuità della produzione e il miglioramento degli standard qualitativi del prodotto: insomma nessuno è disposto a fare salti nel buio, anche se per amor di conoscenza. In un mercato globale, una scelta non oculata corrisponde a perdere competitività e dunque posti di lavoro.

Tuttavia io ormai vedo un rilevante interesse in tutti i settori verso lo sfruttamento delle tecniche di Intelligenza Artificiale(IA)e di machine learning (ML): credo e spero che le potenzialità di queste tecniche siano chiare a tutti. Quindi io mi aspetto nel 2019 una ancor maggiore diffusione a tutti i settori industriali di tali tecniche, insieme alle tecniche di raccolta dati e comunicazione  e, dunque, ad una diffusione dei sistemi cyber-fisici o, meglio, una trasformazione di molti sistemi produttivi in (o tramite) i sistemi cyber-fisici.

Tuttavia, il fatto che dati sensibili si trasmettano da un sotto-processo all’altro o siano gestiti ed elaborati sul cloud aumenta la vulnerabilità rispetto ad attacchi esterni. Dunque nel 2019 io mi aspetto una attenzione ancora maggiore (è già alta, peraltro, ma dovrebbe esserlo di più) verso gli aspetti dicyber-security e le misure per contrastare la possibile intrusione di malintenzionati ed il furto di informazioni sensibili.

Infine, io mi aspetto una maggiore attenzione verso tutti gli aspetti etici e sociali legati alla introduzione del ML e della IA in ambito professionale.

Mi riferisco in particolare all’approccio generale da seguire per introdurre questo tipo di innovazione in un contesto professionale: questi strumenti possono aumentare la capacità delle persone di comprendere i sistemi che devono gestire, non sostituirle ma aiutarle a fare ciò che per loro è difficile fare, in maniera che siano sollevate da compiti onerosi, pericolosi o impossibili e facciano meglio il compito che solo a loro spetta. Questo significa anche studiare ed immaginare percorsi formativi di qualificazione (e ri-qualificazione) delle persone che lavorano in azienda o che dovranno lavorare in futuro.

Una innovazione ha successo solo se è accettata e condivisa da chi la deve usare.