Cos’è l’intelligenza artificiale? Un robot che si avvicina sempre di più alla nostra capacità di pensare? Un algoritmo capace di prendere decisioni in autonomia, migliorando continuamente grazie all’apprendimento automatico? Quante volte ci siamo chiesti come la IA stia cambiando le nostre vite, o quanto veramente questa tecnologia influenzerà il nostro futuro? Siamo ancora lontani dal raggiungere un’intelligenza artificiale che emuli la mente umana o siamo già a un punto di svolta? Per rispondere a queste e ad altre domande, abbiamo avuto il piacere di parlare con Aldo Giordani, esperto di intelligenza artificiale e dottore di ricerca in Machine Learning. Giordani è consulente per importanti aziende nel settore e ha contribuito a sviluppare soluzioni innovative in diversi ambiti, dall’automazione alla medicina.
I: Come sta l’intelligenza artificiale oggi, a livello globale, e quale impatto sta avendo sulla vita quotidiana degli esseri umani?
Giordani (G): L’intelligenza artificiale sta vivendo una fase straordinaria di crescita e sviluppo. È ormai presente in molti aspetti della nostra vita quotidiana, seppur invisibile. Non solo nel campo della tecnologia, ma anche nella sanità, nella finanza, nella logistica e nell’automazione. Secondo un rapporto del 2023 della McKinsey Global Institute, il 70% delle aziende a livello mondiale ha già integrato soluzioni AI nei loro processi produttivi. Un esempio evidente è quello delle diagnosi mediche, dove l’AI è riuscita a superare i medici in alcuni casi, come nella diagnosi precoce del cancro ai polmoni, con una precisione che sfiora il 92%. Il 2022 ha visto, inoltre, l’intelligenza artificiale alimentare oltre 60% delle previsioni fatte in ambito finanziario. Ma al di là degli aspetti più tecnici, la sua applicazione sta davvero facendo la differenza nella nostra vita, se pensiamo ai chatbot per il customer service o alle automobili a guida autonoma.
I: Parlando di progressi concreti, come avviene l’allenamento dell’intelligenza artificiale nei vari settori, come quello linguistico, figurativo, musicale, e, naturalmente, nel deep learning?
G: L’allenamento di un’intelligenza artificiale è un processo affascinante. Si basa sul “deep learning”, un tipo di apprendimento automatico che simula il funzionamento delle reti neurali umane. Per esempio, nei modelli linguistici come GPT, l’AI viene alimentata con enormi volumi di dati testuali provenienti da libri, articoli e siti web, in modo da poter comprendere e generare linguaggio naturale in modo autonomo. Nel 2021, GPT-3, il modello di linguaggio su cui si basa questa tecnologia, è stato addestrato su oltre 570 gigabyte di testo, con milioni di parametri per ogni parola e frase.
Nel campo artistico, invece, come per DALL·E, l’intelligenza artificiale è in grado di generare immagini a partire da semplici descrizioni testuali. Allo stesso modo, nell’ambito musicale, piattaforme come MuseNet possono creare brani in vari stili musicali, dall’elettronica alla musica classica. Il deep learning è fondamentale in tutto questo, perché consente alla macchina di apprendere dai dati e migliorare continuamente attraverso l’esperienza. Un esempio interessante è che nel 2022, la musica generata dall’intelligenza artificiale rappresentava circa il 35% dei brani ascoltati su piattaforme come Spotify.
I: E quali sono i dati e la statistica che rendono tutto questo possibile? Quanto è importante la gestione dei dati in questi processi?
G: I dati sono la base di tutto. Ogni sistema di intelligenza artificiale dipende dalla quantità e dalla qualità dei dati che riceve. In sostanza, un’intelligenza artificiale non “pensa” come un essere umano, ma impara a riconoscere schemi e relazioni nei dati che le vengono forniti. Per esempio, se un’AI viene alimentata con dati medici, essa imparerà a diagnosticare malattie o a suggerire trattamenti. I dati vengono analizzati tramite metodi statistici come la regressione, la classificazione e l’analisi probabilistica. L’efficacia di questi algoritmi è direttamente correlata alla qualità dei dati, e con l’aumento della quantità di dati disponibili, le performance delle AI migliorano significativamente. Studi recenti mostrano che l’intelligenza artificiale è in grado di analizzare enormi volumi di dati con una velocità e una precisione inarrivabili per un essere umano. In ambito sanitario, per esempio, l’AI può analizzare milioni di immagini mediche in pochi minuti per rilevare anomalie, accelerando notevolmente la diagnosi.
I: Tuttavia, una delle preoccupazioni principali riguarda l’impatto che l’intelligenza artificiale avrà sul mondo del lavoro. Molti temono che alcune professioni possano essere sostituite. Cosa pensa a riguardo?
G: La preoccupazione è comprensibile. L’intelligenza artificiale sta già trasformando numerosi settori e, sebbene alcune professioni possano essere automatizzate, altre ne emergeranno di nuove. L’automazione riguarderà in gran parte quei lavori caratterizzati da compiti ripetitivi e monotoni. Secondo uno studio di McKinsey, circa il 45% delle attività lavorative che vengono svolte oggi potrebbero essere automatizzate nei prossimi 20 anni. Ad esempio, il settore della logistica e del customer service sarà il più colpito, con l’uso di chatbot, automi e veicoli autonomi. Tuttavia, professioni più creative e quelle che richiedono interazioni umane dirette, come medici, insegnanti o psicologi, rimarranno meno vulnerabili. Allo stesso tempo, nasceranno nuove figure professionali, come gli specialisti in etica dell’AI o i trainer di algoritmi, che dovranno occuparsi di supervisionare e migliorare i sistemi intelligenti.
I: Oltre a cambiare il panorama lavorativo, l’intelligenza artificiale ha anche un impatto notevole sull’ambiente. Come influisce il suo consumo energetico e le sue emissioni di CO2?
G: È un aspetto fondamentale da considerare. L’allenamento di modelli di AI avanzati richiede risorse computazionali significative, il che si traduce in un elevato consumo energetico. Secondo uno studio del 2019 dell’Università di Massachusetts, l’allenamento di GPT-3 ha emesso circa 500 tonnellate di CO2, pari a circa il 10% delle emissioni annuali di un’auto media che percorre 250.000 chilometri. Questo dato sottolinea quanto sia importante che l’industria dell’AI si impegni a ridurre l’impatto ambientale. Alcune aziende, come Google e Microsoft, hanno già avviato politiche per alimentare i loro data center con energia rinnovabile e per ottimizzare l’efficienza energetica dei loro modelli. Ma, sebbene ci siano passi avanti, è necessario continuare a lavorare per migliorare la sostenibilità del settore.
I: Guardando al futuro, come prevede che evolverà l’intelligenza artificiale nei prossimi 10-20 anni?
G: Il futuro dell’AI è affascinante, ma anche complesso. Prevediamo che vedremo un’espansione continua dell’uso dell’AI in settori come la medicina, la sicurezza e i trasporti. Modelli di intelligenza artificiale saranno sempre più integrati nelle nostre vite quotidiane, da assistenti virtuali in grado di prendere decisioni strategiche a macchine autonome che operano in ambienti complessi. Tuttavia, con l’aumento dell’automazione, emergeranno anche sfide etiche, legate alla privacy, alla responsabilità e all’accessibilità. Ci sarà una crescente necessità di normative globali per regolare l’uso dell’AI e garantire che non venga utilizzata in modo dannoso o iniquo. Sarà fondamentale trovare un equilibrio tra l’efficienza tecnologica e le implicazioni sociali di questa evoluzione.
Ad un certo punto, il dottor Giordani si alza per concludere l’intervista, ma qualcosa sembra non andare per il verso giusto. Un piccolo glitch, o forse un déjà-vu, interrompe la scena. Lentamente, diventa chiaro che l’intervista, così come il dottor Giordani, sono in realtà un prodotto dell’intelligenza artificiale. La conversazione, le risposte, i pensieri e anche le domande sono state tutte orchestrate tramite prompt generati da un’intelligenza artificiale, in collaborazione con un giornalista umano. La macchina, invisibile e onnipresente, continua a modellare la realtà che pensavamo fosse esclusiva degli esseri umani.