Il 5G e l’intelligenza artificiale sono due esempi di come l’essere umano utilizzi la tecnologia come estensione fisica, culturale e psicologica. Ogni volta che usiamo un pc o uno smartphone sfruttiamo questa estensione per interagire con l’ambiente in cui ci muoviamo. Un altro esempio sono gli algoritmi, che superano di gran lunga le nostre potenzialità fisiche.
“In questi termini va assicurato a tutti l’accesso all’intelligenza artificiale e lo sfruttamento delle sue potenzialità, con il 5G che ormai è di fatto l’elemento abilitante le nuove tecnologie”, ha spiegato Giovanni Emanuele Corazza, CNIT e Università di Bologna, intervenendo al 5G Italy di Roma, promosso dal CNIT e organizzato da Supercom.

In video chiamata da Tokyo, dove il 5G sarà grande protagonista delle Olimpiadi 2020, Stefania Bandini, Centro di Ricerca Sistemi Complessi e Intelligenza Artificiale, Università di Milano-Bicocca e RCAST-Università di Tokyo, partecipando al panel “L’Intelligenza Artificiale tra crescita economica e prospettiva etica”, ha ricordato che “la delega decisionale alle tecnologie fa parte della storia dell’umanità. Ogni delega crea dipendenza negli uomini e aumenta ancora di più man mano che ci si dirige verso le tecnologie sostitutive”.
Riflettendo su una prospettiva etica, Bandini ha affermato che sono due i concetti su cui fermarsi: verità e sostenibilità. La prima vede un appiattimento sulla fiducia e la credibilità, condizione che fa da sfondo alla proliferazione selvaggia di fake news. D’altronde l’intelligenza artificiale ha una ricaduta sociale davvero significativa.
Più in generale la sostenibilità è relativa all’impatto delle tecnologie sull’ambiente, la società, l’economia e gli stessi Stati”.
Riguardo alla comprensione dell’IA e alle sue applicazioni, fondamentale è anche la sfera culturale.
Daniele Nardi, Professore Ordinario di Intelligenza Artificiale all’Università “La Sapienza”, ha spiegato che al momento tale tecnologia ha lo stesso grado di pervasività che ha avuto ed ha ancora l’informatica, moltiplicando presto le possibili applicazioni in tantissimi campi, dal sociale all’economico.
“Il deep learning ha favorito tale sviluppo tecnologico, ma molto si deve anche alla potenza di calcolo che è aumentata notevolmente e alla capacità di raccolta dei dati che sta crescendo di valore”.
Diverse le questioni ancora aperte, ha ricordato il professore, tra cui: “sensibilità all’input, difficoltà di generalizzare, dati di training, dipendenza dai dati, mancanza di trasparenza”.
“Siamo di fronte ad una tecnologia dalle grandi potenzialità, ma restano aperti ancora tantissimi punti interrogativi. Da un punto di vista economico – ha concluso Nardi – servirà un modello di sviluppo sostenibile e che dia maggiori garanzie all’utenza”.

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