Introduzione al Cloud Continuum e all’Intelligenza Artificiale
La relazione tra intelligenza artificiale e cloud continuum è sempre più importante e rilevante nel panorama tecnologico attuale. L’intelligenza artificiale si basa sull’elaborazione di enormi quantità di dati e sulla capacità di apprendere e adattarsi in modo autonomo, mentre il cloud continuum offre un unico ecosistema formato da una vasta gamma di risorse di calcolo e di archiviazione accessibili da ovunque. Potremmo definire il Cloud Continuum un’esperienza senza soluzione di continuità tra l’elaborazione centralizzata e quella distribuita, tra data center on premise, cloud pubblici e privati, strutture fog e di edge computing, un’evoluzione che va oltre il concetto tradizionale di cloud computing. Non si tratta solo di una tecnologia ma di una topologia in cui molte tecnologie cloud vengono integrate creandone una nuova che collega tutto. Un connubio perfetto tra una tecnologia “affamata” di informazioni come l’I.A. e un’altra abilitante a tutte le informazioni.
Evoluzione del Cloud Computing: Fog e Edge Computing
Il Cloud Continuum mira quindi ad integrare e rendere trasparenti 3 componenti fondamentali delle tecnologie cloud: il cloud computing che riporta i dati a un server centrale per l’archiviazione e l’analisi, il fog computing e l’edge computing che consentono di eseguire analisi e altre funzioni ai margini della rete, localmente, proprio alla fonte dei dati.
L’intelligenza artificiale, finora sviluppatasi prevalentemente nel cloud computing, in questa nuova visione architetturale (Fig.1) si espande ulteriormente anche al Fog Computing ed all’Edge Computing, ambito fino ad ora utilizzato principalmente in sistemi locali basati sull’Internet delle Cose (IoT), progettati con l’obiettivo di ridurre il traffico di dati verso il cloud analizzando parte dei dati localmente ed inviando solo informazioni “semilavorate”, in modo da poter essere utilizzati anche in ambienti con bassa latenza e larghezza di banda.
In particolare l’utilizzo dell’I.A. nel Fog Computing sta emergendo come una soluzione sempre più interessante al problema dell’elaborazione dei dati nell’IoT, che nel frattempo si sta trasformando in AIoT (Artificial Intelligence+IoT), amplificando potenza e velocità di analisi rispetto ai dispositivi finali, essendo questa la componente più vicina ai dispositivi IoT rispetto alle risorse cloud più potenti.
L’integrazione dell’IA nella gestione delle risorse Cloud
Con l’aumento dell’utilizzo dell’I.A. e del Machine Learning (ML), a tutti i vari livelli, i carichi di lavoro del cloud, fog e edge computing stanno diventando sempre più diversificati e dinamici. La convergenza tra fog computing ed intelligenza artificiale, richiede però l’uso di una gestione più intelligente delle risorse.
Nelle tradizionali piattaforme di cloud computing, la gestione delle risorse viene effettuata utilizzando approcci euristici tradizionali senza considerare carichi di lavoro diversi e dinamici. La maggior parte di questi metodi si basa su statiche euristiche configurate offline per determinati scenari di carico di lavoro, che non sono in grado di scalare le applicazioni in fase di esecuzione in base al modello e al comportamento del carico di lavoro.
L’intelligenza artificiale sta entrando anche nei meccanismi di gestione dinamica delle risorse tra i vari stack, l’utilizzo di tecniche I.A./ML per ottimizzare le politiche di gestione delle risorse e potrebbero essere utilizzate per modellare e prevedere metriche a livello di applicazione ed infrastruttura, alfine di ottimizzare l’orchestrazione delle attività e delle risorse migliorando la qualità delle decisioni di provisioning, fino a predirle.
Il Futuro del Cloud Continuum e l’IA
Lo sviluppo del Cloud Continuum riveste così un aspetto fondamentale per gestire le nuove sfide allo sviluppo della futura generazione di applicazioni e servizi, un futuro dove l’utilizzo del cloud non sarà on demand ma permanente e costante e non riguarderà una singola problematica, informazione o file ma il “contesto”.
Per garantire questa costante permanenza nella nostra quotidianità, il cloud continuum deve necessariamente diventare più pervasivo, dalla domotica, all’automotive, dai device mobili ai social network, i contesti per il monitoraggio delle nostre vite diventano sempre più ampi, e l’integrazione di un’I.A. connessa al cloud in tutti i nostri sistemi e processi, sembra essere l’obiettivo a breve e medio termine.
L’I.A. diventa così il “driver” principale per uno sviluppo simbiotico con il Cloud Continuum, che non punta solo a migliorare la produttività e la qualità della nostra vita ma a cambiare definitivamente anche il modo di interagire, sostituendo tastiera e mouse con i sistemi conversazionali dell’I.A. generativa (LLM).
Uno dei primi esempi di integrazione pervasiva è sicuramente il chat bot CoPilot di Microsoft che essendo radicato nel sistema operativo, elimina le catene della limitazione del contesto. L’intero computer, ogni file e ogni dato diventa il contesto.
Dal processo di analisi olistico alla risoluzione avanzata di problemi, l’intera dinamica dell’interazione tra utenti e macchine cambia radicalmente, il cloud continuum entra, a pieno titolo, grazie all’intelligenza artificiale, nel loop decisionale delle nostre scelte.
Considerazioni sulla Sicurezza e l’Etica nel Cloud Continuum
Tutto quello che finora avevamo capito sugli algoritmi di profilazione, a volte eticamente discutibili, che spesso ci suggeriscono e condizionano nelle scelte, sta per svilupparsi in un ambito completamente nuovo: il contesto, che eclisserà i parametri tradizionali degli attuali algoritmi, con il potere derivante da un’intelligenza artificiale in grado di comprende ed utilizzare “il contesto” dei nostri dati e del nostro comportamento.
Una potenzialità senza eguali se paragonata alle tecnologie passate e tutto questo in un mondo dove gli esseri umani sono sempre più connessi, a gennaio 2024 circa 5,54 miliardi di persone in tutto il mondo utilizzano Internet, costituendo il 70,4% della popolazione mondiale (Fonte: Worldometer).
Il cloud continuum potrà permettere di accedere istantaneamente ai tutti nostri dati in tempo reale e alle nostre applicazioni ovunque ci troviamo, senza la necessità di complessi processi di migrazione e integrazione, aumenterà esponenzialmente la produttività in modo sempre più distribuito, efficiente e flessibile, utilizzando la potenza ottimale di calcolo disponibile negli ambienti cloud e multi-cloud.
Il cloud continuum permetterà all’I.A. di interconnettere ed analizzare tutte le informazioni a noi associate, qualsiasi nostra traccia digitale prodotta potrà essere collegata e correlata al nostro contesto (Fig.2).
Il cloud continuum con la sua struttura permette all’I.A. di sfruttare al meglio la sua componente più rivoluzionaria: i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).
Gli LLM sono reti neurali artificiali che hanno una notevole capacità nell’elaborazione del linguaggio naturale, la generazione di linguaggi generici e altri compiti.
Nello specifico, questi modelli sono in grado di analizzare dati non strutturati, esattamente gli stessi che utilizza l’essere umano per comunicare e apprendere: testi, immagini, video, etc..
Nel 2023 il volume dei dati analizzati dalle I.A. è stato di circa 120 Zettabyte, (per avere un’idea delle dimensioni, uno Zettabyte corrisponde a circa 36000 anni di un video in HD), numero questo in costante crescita nei prossimi anni.
Di tutti i dati analizzati solo il 20% sono dati strutturati, il rimanente 80% appartiene a dati non strutturati: dati presi dai siti web di informazione, dai video di Youtube, da documenti nei repository open source fino ai post dei social network.
L’uso del Continuum Cloud, potenzialmente, permetterà all’I.A. di accedere a qualsiasi “forma” di dato, analizzarla e correlarla ai relativi contesti.
Lo sviluppo del Cloud Continuum permetterà inoltre ai modelli I.A. di crescere ed elaborare sempre più informazioni personali direttamente supervisionate da noi, immaginate ad es. Copilot di Microsoft a cui chiedete di generare documenti di presentazione, leggere mail di lavoro o personali, classificarle e magari ad alcune, rispondere. L’integrazione di un chat bot all’interno di un sistema operativo che è presente nel browser, negli strumenti di produttività, nei sistemi di posta e comunicazione, ha l’enorme vantaggio di poter addestrare l’I.A. a comprendere meglio il nostro modo di essere, il nostro pensiero, su cosa è corretto e sbagliato relativamente al nostro contesto. Questa interazione, che sarà sempre più continuativa e quotidiana, permetterà all’I.A. di evolvere più velocemente nella “comprensione” delle informazioni, seguendo un processo di crowdsourcing. Grazie al crowdsourcing (“folla” dall’inglese crowd) un gran numero di persone può partecipare attivamente a risolvere processi complessi suddividendoli in micro task, nel nostro caso è addestrare l’I.A. a comprendere ciò che analizza.
Ogni richiesta che noi facciamo all’I.A., ogni correzione concettuale che gli diamo, stiamo di fatto facendo del micro training all’I.A., la quale imparerà e condividerà la singola esperienza fatta con ognuno di noi nella sua capacità globale di rispondere alle esigenze di tutti e il Cloud Continuum gli permetterà di avere un’esperienza “sensoriale” su tutto il dominio cibernetico, costante ed in tempo reale.
Una nuova e rivista schiera di agenti virtuali si sta affacciando nel nostro mondo, da versioni sempre più “intelligenti” di assistenti come Siri, Google e Alexa ad assistenti smart con tante funzionalità di I.A. che porteremo sempre in tasca con noi (come ad es. Rabbit R1 – https://www.rabbit.tech/).
E’ inutile dire che tutto ciò porta inevitabilmente a dubbi e perplessità sulla sicurezza dei sistemi e sulla riservatezza e privacy delle informazioni. Alcuni vedono il cloud continuum come l’ennesima enfasi sulla centralizzazione dei dati e delle risorse informatiche, rendendo le organizzazioni ancora più dipendenti dalle grandi corporations che detengono e gestiscono queste enormi infrastrutture e l’integrazione con l’I.A. amplifica queste preoccupazioni.
Un Continuum Cloud che potrebbe facilitare la migrazione verso l’ambiente digitale, potrebbe contestualmente aprire a nuove vulnerabilità e minacce, rendendo le nostre informazioni più sensibili ancora più vulnerabili agli attacchi informatici e alla violazione della privacy, ambienti gestiti da entità esterne di cui non si conosce veramente l’affidabilità e la sicurezza.
Se consideriamo le ingenti risorse necessarie allo sviluppo dei sistemi di I.A. e la capacità del Cloud Continuum di aggregare e gestire risorse eterogenee (pubbliche e private) in un unico ecosistema, le disponibilità economiche necessarie sono effettivamente appannaggio solo di poche e grandi corporations (che hanno fatturati simili al PIL di piccolo Stato) come mostrato nei grafici in figura 3 e 4 per l’anno 2023.
La democratizzazione di queste tecnologie e l’etica nell’uso delle risorse è un tema sicuramente vitale per lo sviluppo di applicazioni e servizi sempre più personalizzati, per migliorare, in sicurezza, la qualità della nostra vita. Il rapido sviluppo dell’intelligenza artificiale potrebbe però portare ad una maggiore dipendenza da sistemi automatizzati, rischiando di limitare la libertà individuale e la diversità delle scelte.
Bilanciamento tra Innovazione e Protezione dei Diritti Individuali
Si ripropone un tema ormai annoso, periodico e costante e cioè che è fondamentale trovare un equilibrio tra l’innovazione tecnologica, la protezione dei diritti e delle libertà individuali, per garantire che il progresso sia realmente benefico per la società nel suo complesso.
L’imprenditore miliardario hi-tech Bryan Johnson, proprietario della società di biohacking BionTech, considerato un guru della Silicon Valley, ha dato una rappresentazione del futuro dell’I.A. molto interessante, rappresentando rispetto alle attuali capacità umane, in quanta parte l’I.A. ci sostituirà in queste attività e quanto invece l’essere umano potrà fare grazie all’I.A. (Fig.5).
Immagine che parla da sé e alquanto suggestiva, un’opportunità incredibile e una nuova conoscenza ci aspettano, saremo in grado di gestirla?
Articolo a cura di Francesco Arruzzoli
Con oltre 25 anni di esperienza nell’ambito della sicurezza delle informazioni Francesco Arruzzoli è Senior Cyber Security Threat Intelligence Architect presso la Winitalia srl di cui è cofondatore. Si occupa di progettare infrastrutture e soluzioni per la Cyber Security di aziende ed enti governativi. In passato ha lavorato per multinazionali, aziende della sanità italiana, enti governativi e militari. Esperto di Cyber Intelligence e contromisure digitali svolge inoltre attività di docenza presso alcune università italiane.
https://www.ictsecuritymagazine.com/articoli/a-i-tra-nebbie-e-nuvole-lintelligenza-artificiale-per-lo-sviluppo-del-fog-e-cloud-continuum/