Dal 1° gennaio di quest’anno, l’Italia ha assunto la presidenza del G7 e si è impegnata a porre particolare attenzione al tema dell’Intelligenza artificiale (IA). Questo impegno segue il precedente del Giappone, che ha presieduto il G7 nel 2023 e ha avviato il processo di Hiroshima, culminato in una dichiarazione dei leader politici a favore di due documenti sulla regolamentazione dell’IA: “I principi guida” e il “Codice di condotta”. Nel corso del 2023 il tema dell’intelligenza artificiale è stato al centro di numerose iniziative di alto livello, coinvolgendo un vasto numero di Paesi. Tra queste iniziative vi sono il Summit sulla Sicurezza dell’Intelligenza Artificiale organizzato dal Regno Unito, a cui ha partecipato anche la Cina, e la riunione ministeriale del GPAI tenutasi a Nuova Delhi.
Le iniziative di alto livello sull’Intelligenza Artificiale (IA) spesso si concentrano sui rischi, ma raramente dimostrano le sue potenzialità. L’Osservatorio sui Conti Pubblici Italiani, guidato da Giampaolo Galli, ha invece provato ad evidenziare le numerose applicazioni dell’IA, già in atto, che hanno ricadute positive sulla nostra società. Concentrandosi sugli aspetti positivi dell’Intelligenza artificiale, si cerca di promuovere la sua adozione nell’ambito della transizione digitale, convinti che possa contribuire significativamente alla produttività economica, al benessere generale e alla sostenibilità dei sistemi di welfare.
L’Osservatorio si è poi interrogato su quale valore aggiunto possa portare la presidenza italiana del G7. Secondo loro la presidenza italiana del G7 dovrebbe evidenziare gli impatti positivi dell’IA sul benessere collettivo e sulla produttività economica e anche auspicare una regolamentazione equilibrata tra i Paesi del G7, evitando oneri eccessivi soprattutto per le PMI e le startup. È importante che la regolamentazione non sia solo efficace ma anche equa, altrimenti potrebbe disincentivare gli attori che dovrebbero beneficiare delle opportunità offerte dall’IA.
Cosa può fare il G7 a presidenza italiana?
Il G7 a presidenza italiana potrebbe, spiega l’Osservatorio, sottolineare tre concetti chiave riguardanti l’Intelligenza Artificiale (IA).
Innanzitutto, dovrebbe promuovere una regolazione non troppo disomogenea almeno tra i Paesi del G7, considerando la natura globale di Internet e le sfide che le imprese affrontano nell’aderire a diverse normative. L’armonizzazione ridurrebbe i costi di conformità e garantirebbe una parità di opportunità per i consumatori e le aziende in tutto il mondo.
In secondo luogo, una regolamentazione complessa potrebbe costituire un ostacolo per lo sviluppo delle pmi e rappresentare una barriera all’ingresso per le start-up mentre non sarebbe un grosso problema per le grandi società tecnologiche, che hanno risorse significative per conformarsi alle normative. Il “Bruxelles effect”, evidenziato dal Gdpr, implica che gli standard rigorosi introdotti in Europa sono adottati dalle grandi aziende e diffusi globalmente. Questo rafforza il potere di mercato delle big tech non europee, anche se l’Europa assume un ruolo guida nella regolamentazione.
Infine, è essenziale cambiare la percezione comune sull’Intelligenza artificiale come fonte principale di rischi per l’occupazione, poiché la realtà è che nei prossimi anni ci saranno notevoli cambiamenti nel mercato del lavoro. Questi cambiamenti richiederanno politiche di sostegno attivo e passivo per le persone, ma soprattutto sarà difficile trovare lavoratori per coprire i posti disponibili.
L’Intelligenza artificiale può significativamente contribuire alla crescita della produttività e al benessere generale, così come alla sostenibilità dei sistemi di welfare. Questo è particolarmente rilevante per Paesi con elevati debiti pubblici e bassi tassi di natalità, come l’Italia e il Giappone.
Vediamo, secondo l’Osservatorio Conti Pubblici Italiani, quali sono le applicazioni utili e gli aspetti positivi che la tecnologia già offre in diversi settori.
L’Intelligenza artificiale nella vita quotidiana
L’intelligenza artificiale è già parte integrante della nostra vita quotidiana, con diverse applicazioni e dispositivi che utilizziamo regolarmente:
- Navigatori satellitari: Come Google Maps, utilizzano algoritmi di IA per calcolare percorsi ottimali e monitorare il traffico in tempo reale.
- Auto e aerei con IA: Automobili moderne utilizzano sistemi di computer vision per il mantenimento della corsia e il rilevamento dei pedoni, mentre l’automazione nei voli assiste i piloti nelle diverse fasi del volo.
- Suggeritori, correttori e traduttori: Sono presenti su PC e cellulari, fornendo suggerimenti di parole, correzioni e traduzioni automatiche.
- Ricerche personalizzate: I motori di ricerca offrono risultati personalizzati basati sulle preferenze dell’utente.
- Pubblicità mirata: Utilizza algoritmi di IA per adattare gli annunci agli interessi degli utenti.
- Gestione delle foto: Riconosce automaticamente volti, oggetti e ambienti nelle foto e fornisce suggerimenti personalizzati.
- Assistenti vocali: Come Siri e Alexa, comprendono il linguaggio naturale e possono eseguire compiti vari.
- Chatbot IA: Come ChatGPT, offrono assistenza e risposte automatiche
L’Intelligenza artificiale nell’industria e agricoltura
Un rapporto di McKinsey elenca le funzioni aziendali che possono essere rese più efficienti con l’utilizzo dell’IA tra cui la previsione della domanda, l’acquisto di materie prime e la gestione del magazzino. Due esempi concreti nell’industria vengono da due grandi società come Barilla e Leonardo che utilizzano l’IA per ottimizzare processi di produzione e gestione.
- Barilla: Utilizza la Computer Vision per il controllo qualità e l’ottimizzazione dei processi di produzione.
- Digital Twin di Leonardo: Un progetto che utilizza modelli di IA per simulare e prevedere il comportamento di sistemi reali.
Nell’agricoltura, l’Intelligenza artificiale ha diverse applicazioni, dalle sperimentazioni alle prassi comuni. Viene impiegata per migliorare la resa e prevedere fenomeni come attacchi di parassiti, prezzi delle commodity o suggerire la data della semina.
L’intelligenza artificiale nella dimensione pubblica
L’Intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione offre numerose opportunità per migliorare l’efficienza e ridurre i costi. Ecco alcuni esempi:
- E-government in Estonia: L’Estonia ha implementato una serie di servizi digitali avanzati che facilitano l’utilizzo dell’IA. Con e-Tax, il sistema fiscale estone è quasi interamente digitalizzato, con il 98% delle dichiarazioni fiscali presentate digitalmente, consentendo l’uso dell’IA per combattere l’evasione fiscale. X-Road è una piattaforma che permette lo scambio sicuro di dati tra agenzie governative e settore privato, facilitando l’adozione dell’IA per semplificare le pratiche. Il servizio di customer service, attivo tramite chatbot IA dal 2018, ha risolto circa la metà delle richieste, risparmiando tempo e risorse per gli operatori.
- Altext Citibeats in Irlanda: Altext Citibeats utilizza l’IA per raccogliere informazioni sulle proposte dei cittadini. In Irlanda, migliaia di tweets dei residenti di Dublino vengono analizzati mensilmente per comprendere le opinioni della comunità e garantire un uso efficiente delle risorse pubbliche.
- Altri utilizzi dell’IA nella PA: Oltre ai casi sopra citati, l’IA è impiegata per la gestione dei flussi e dei livelli delle acque cittadine, la velocizzazione dei processi per l’ottenimento di documenti come quelli relativi all’immigrazione, l’identificazione dei punti critici nei piani di risposta ai disastri naturali e la previsione dei dissesti finanziari dei comuni italiani, offrendo strumenti preziosi per le autorità di monitoraggio come la Corte dei Conti.
Nella sanità, l’IA viene impiegata in diverse aree, dalla diagnosi alla ricerca biomedica:
- Dispositivi abilitati dalla FDA negli USA: Attualmente ci sono 171 dispositivi medici che utilizzano tecniche di IA e Machine Learning (IA/ML) approvati dalla FDA. Questi dispositivi coprono una vasta gamma di applicazioni, dalla radiologia alla gestione del diabete e all’assistenza cardiopolmonare. Ad esempio, ci sono glucometri da smartphone che offrono monitoraggio continuo e preciso dei livelli di zucchero nel sangue e stetoscopi elettronici che migliorano la precisione diagnostica nell’ambito cardiologico.
- Analisi di strutture anatomiche o lesioni: In radiologia e cardiologia, l’IA viene utilizzata per localizzare e analizzare strutture anatomiche o lesioni nelle immagini diagnostiche. Piattaforme come “cvi42” della Circle Cardiovascular Imaging utilizzano algoritmi di IA per migliorare la diagnosi e la quantificazione delle malattie cardiovascolari, consentendo un uso più efficiente delle risorse sanitarie.
- Patologie cardiache: L’IA viene impiegata anche per l’analisi dei dati elettrocardiografici (ECG), utilizzando modelli di deep-learning per identificare patologie cardiache e caratteristiche fenotipiche, migliorando la diagnosi e il monitoraggio dei pazienti.
- Ricerca biomedica: AlphaFold è un esempio significativo di come l’IA stia rivoluzionando la ricerca biomedica. Questo sistema è in grado di predire la struttura tridimensionale delle proteine con una precisione senza precedenti, consentendo una comprensione più approfondita delle malattie e delle terapie potenziali.
Nell’istruzione, l’IA sta invece giocando un ruolo sempre più importante nel campo dell’istruzione, offrendo una serie di strumenti e applicazioni mirate a migliorare l’insegnamento e l’apprendimento.
- EduChat: Questo modello, sviluppato dalla East China Normal University, fornisce servizi per l’insegnamento e l’apprendimento. I suoi codici, dati e parametri sono condivisi come open source, permettendo un ampio utilizzo e personalizzazione.
- MathGPT: Sviluppato dal TAL Education Group, MathGPT è un Language Learning Model (LLM) focalizzato sulla risoluzione di problemi matematici, offrendo supporto agli studenti nell’affrontare sfide matematiche complesse.
- Sistemi di tutoraggio intelligenti: Ci sono diverse applicazioni di IA che forniscono feedback personalizzati agli studenti, valutazione automatica, rilevamento della disattenzione e suggerimenti di risorse educative. Ad esempio, IBM Watson Discovery offre personalizzazione dei percorsi di apprendimento e learning analytics.
- Previsione di insuccessi accademici: L’IA può essere utilizzata per prevedere insuccessi accademici degli studenti, consentendo agli educatori di intervenire in modo proattivo per fornire strategie di supporto personalizzate e migliorare i risultati degli studenti.
- Photomath: Questa applicazione assiste gli studenti nello studio della matematica consentendo loro di scattare una foto del problema e ricevere passaggi dettagliati per risolverlo. Photomath aiuta gli studenti a comprendere il processo di risoluzione dei problemi matematici.
L’intelligenza artificiale nella mobilità e infrastrutture
L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando anche il settore della mobilità e delle infrastrutture urbane, offrendo soluzioni innovative per una gestione più efficiente e sostenibile delle città. Alcuni esempi sono:
- Smart city: L’IA viene impiegata nelle smart city per acquisire e interpretare informazioni ambientali al fine di agire razionalmente. Le applicazioni includono la gestione della mobilità, della logistica e delle infrastrutture.
- Smart grid: Le smart grid, basate sull’IA, garantiscono l’efficienza dei consumi e la minimizzazione dei costi gestendo la domanda dei consumatori. Iniziative come Enel in Italia utilizzano algoritmi di IA per prevedere interruzioni di rete e ottimizzare la produzione di energia.
- Illuminazione urbana: Soluzioni “smart” per l’illuminazione urbana consentono il controllo remoto e il monitoraggio di vari fattori ambientali. Progetti come “Humble Lamppost” introducono lampioni smart in Europa.
- Traffico aereo: Strumenti come l’Arrival Manager di Enav migliorano la gestione del traffico aereo riducendo i ritardi e il consumo di carburante grazie a una migliore gestione degli aeromobili in avvicinamento.
- Car sharing: I servizi di noleggio auto, soprattutto elettriche e con car sharing, traggono vantaggio dall’IA per informare gli utenti sui consumi ed emissioni, contribuendo all’ecosistema. Aziende come Clem in Francia stanno implementando queste soluzioni.
- Soste smart: La gestione intelligente delle aree di sosta, tramite diritti di accesso diversificati, riduce la congestione e l’inquinamento. Aziende come Passport negli USA e Cleverciti in Germania stanno sviluppando soluzioni innovative in questo settore.