WEBVTT 00:00:00.320 --> 00:00:03.439 Quando si verificano queste situazioni in 00:00:03.439 --> 00:00:05.040 cui la macchina fa degli errori, 00:00:05.040 --> 00:00:07.200 chi è responsabile di queste cose? 00:00:07.200 --> 00:00:09.599 L'importante è capire che l'etica dell'AI 00:00:09.599 --> 00:00:12.880 non mira solo a soluzioni tecnologiche 00:00:12.880 --> 00:00:14.719 a questi problemi, ma è tutto 00:00:14.719 --> 00:00:16.079 un insieme di soluzioni, 00:00:16.654 --> 00:00:18.974 alcune tecnologiche, ma che devono sempre 00:00:18.974 --> 00:00:21.934 essere complementate con tanti tipi di soluzioni. 00:00:23.295 --> 00:00:25.134 Salve a tutti, siete all'ascolto di 00:00:25.134 --> 00:00:27.454 INSiDER - Dentro la Tecnologia, 00:00:27.454 --> 00:00:29.695 un podcast di Digital People e 00:00:29.695 --> 00:00:30.690 io sono il vostro host, 00:00:30.690 --> 00:00:32.210 Davide Fasoli. 00:00:38.770 --> 00:00:42.210 Oggi parleremo di etica dell'intelligenza artificiale, 00:00:42.289 --> 00:00:45.054 cercando di capire non solo cosa significhi, 00:00:45.134 --> 00:00:47.854 ma soprattutto perché è importante interrogarci 00:00:47.854 --> 00:00:49.854 su questo aspetto tecnologico. 00:00:49.935 --> 00:00:51.614 Prima di passare alle notizie che 00:00:51.614 --> 00:00:53.934 più ci hanno colpito questa settimana, 00:00:53.934 --> 00:00:55.854 vi ricordo che potete seguirci su 00:00:55.854 --> 00:01:00.170 Instagram a @dentrolatecnologia, iscrivervi alla newsletter 00:01:00.170 --> 00:01:02.409 e ascoltare un nuovo episodio ogni 00:01:02.409 --> 00:01:04.810 sabato mattina, su Spotify, 00:01:04.810 --> 00:01:08.329 Apple Podcast, Google Podcast oppure direttamente 00:01:08.329 --> 00:01:09.530 sul nostro sito. 00:01:22.394 --> 00:01:24.635 Secondo un recente rapporto stilato da 00:01:24.635 --> 00:01:27.915 Verizon Communications negli ultimi due anni, 00:01:27.915 --> 00:01:30.510 in concomitanza con l'aumento dello smart 00:01:30.510 --> 00:01:32.829 working a causa del Covid-19, 00:01:32.989 --> 00:01:35.230 gli attacchi informatici in particolare di 00:01:35.230 --> 00:01:38.829 phishing e ransomware sono aumentati rispettivamente 00:01:38.829 --> 00:01:41.310 dell'11 e del 6% in tutto 00:01:41.310 --> 00:01:41.950 il mondo. 00:01:41.950 --> 00:01:43.469 Tra i paesi più colpiti vi 00:01:43.469 --> 00:01:44.670 sono gli Stati Uniti, 00:01:44.670 --> 00:01:47.894 che dopo l'attacco all'oleodotto Colonial Pipeline 00:01:47.894 --> 00:01:50.215 e quello alla piattaforma di gestione 00:01:50.215 --> 00:01:53.655 Orion di Solarwinds, hanno deciso di sviluppare, 00:01:53.655 --> 00:01:56.534 grazie all'appoggio delle principali Big Tech, 00:01:56.534 --> 00:01:58.534 un modello che rinforzi la cyber 00:01:58.534 --> 00:02:00.774 sicurezza nazionale in tutta la filiera 00:02:00.774 --> 00:02:01.950 della tecnologia. 00:02:01.950 --> 00:02:03.870 Tra i partecipanti vi sono anche 00:02:03.870 --> 00:02:06.510 Google e Microsoft, i quali investiranno 00:02:06.510 --> 00:02:08.590 nei prossimi cinque anni un totale 00:02:08.590 --> 00:02:10.349 di 30 miliardi di dollari, 00:02:10.349 --> 00:02:12.590 per migliorare il livello delle attuali 00:02:12.590 --> 00:02:15.150 soluzioni per la sicurezza informatica a 00:02:15.150 --> 00:02:15.870 livello nazionale. 00:02:16.344 --> 00:02:18.584 Apple e Amazon invece sono rimaste 00:02:18.584 --> 00:02:20.264 al momento in disparte, 00:02:20.344 --> 00:02:22.544 anche se il colosso dell'e-commerce ha 00:02:22.584 --> 00:02:24.664 annunciato che a partire da ottobre 00:02:24.664 --> 00:02:27.305 renderà disponibili i materiali di formazione 00:02:27.305 --> 00:02:29.810 sulla sicurezza informatica che ha sviluppato 00:02:29.810 --> 00:02:31.889 per mantenere al sicuro le proprie 00:02:31.889 --> 00:02:35.650 informazioni dall'attacco di possibili cybercriminali. 00:02:38.370 --> 00:02:39.889 Durante il mese di agosto e 00:02:39.889 --> 00:02:42.849 in concomitanza con il referendum sull'eutanasia 00:02:42.849 --> 00:02:46.025 legale promosso dall'associazione Luca Coscioni, 00:02:46.025 --> 00:02:48.665 un emendamento al decreto semplificazioni ha 00:02:48.665 --> 00:02:51.224 reso possibile la raccolta delle firme 00:02:51.224 --> 00:02:53.064 per i referendum e le leggi 00:02:53.064 --> 00:02:55.625 di iniziativa popolare anche online. 00:02:55.784 --> 00:02:57.705 Fino ora l'unico modo per raccogliere 00:02:57.705 --> 00:02:59.989 le firme era, secondo una legge 00:02:59.989 --> 00:03:01.669 di oltre ai 50 anni fa, 00:03:01.669 --> 00:03:04.229 allestire banchetti nelle città e utilizzare 00:03:04.229 --> 00:03:05.590 speciali moduli. 00:03:05.590 --> 00:03:07.430 La raccolta delle firme in formato 00:03:07.430 --> 00:03:09.349 digitale è possibile in quasi tutti 00:03:09.349 --> 00:03:11.655 i paesi dell'Unione Europea e infatti 00:03:11.655 --> 00:03:15.335 nel 2019 l'ONU aveva condannato l'Italia 00:03:15.335 --> 00:03:17.974 per violazioni del patto internazionale sui 00:03:17.974 --> 00:03:20.294 diritti civili e politici a causa 00:03:20.294 --> 00:03:22.694 degli ostacoli alla raccolta delle firme 00:03:22.694 --> 00:03:25.014 sugli strumenti di democrazia diretta. 00:03:25.280 --> 00:03:28.000 Per autenticare il firmatario sono sufficienti 00:03:28.000 --> 00:03:29.840 lo speed o la carta di 00:03:29.840 --> 00:03:32.080 identità elettronica e per il momento 00:03:32.080 --> 00:03:34.879 per l'autenticazione e la raccolta delle 00:03:34.879 --> 00:03:37.439 firme sarà necessario affidarsi ad un 00:03:37.439 --> 00:03:40.514 ente certificatore convenzionato con l'Agenzia per 00:03:40.514 --> 00:03:44.115 l'Italia digitale, mentre dal 2022 verrà 00:03:44.115 --> 00:03:46.915 realizzata una piattaforma governativa. 00:04:00.069 --> 00:04:02.550 Qualche mese fa avevamo parlato nella 00:04:02.550 --> 00:04:06.469 puntata "Intelligenza Artificiale: verso un mondo humanless?" 00:04:06.754 --> 00:04:09.474 di cosa sia l'intelligenza artificiale e 00:04:09.474 --> 00:04:12.835 di quanto sia fondamentale in numerosi settori. 00:04:12.915 --> 00:04:14.995 Date come abbiamo visto le infinite 00:04:14.995 --> 00:04:17.314 possibilità che offre, negli ultimi anni 00:04:17.314 --> 00:04:19.634 questa tecnologia è diventata una delle 00:04:19.634 --> 00:04:22.149 più pervasive, talmente tanto che un 00:04:22.149 --> 00:04:25.350 suo abuso potrebbe pure diventare pericoloso. 00:04:25.350 --> 00:04:27.910 È quindi necessario definire un'etica, 00:04:27.990 --> 00:04:29.910 delle regole e dei campi dove 00:04:29.910 --> 00:04:32.470 l'intelligenza artificiale può operare. 00:04:32.470 --> 00:04:33.990 E per parlare di questo siamo 00:04:33.990 --> 00:04:36.149 in compagnia di Francesca Rossi, 00:04:36.149 --> 00:04:38.764 responsabile globale per il settore dell'etica 00:04:38.925 --> 00:04:41.485 dell'intelligenza artificiale per IBM. 00:04:41.805 --> 00:04:43.324 Benvenuta Francesca. 00:04:43.725 --> 00:04:45.324 Grazie, buongiorno a tutti. 00:04:45.884 --> 00:04:48.524 Innanzitutto, quali problemi ha ad oggi 00:04:48.524 --> 00:04:51.564 l'intelligenza artificiale e questi problemi in 00:04:51.564 --> 00:04:53.404 qualche modo possono essere risolti? 00:04:54.740 --> 00:04:57.460 Allora, intanto prima di proprio concentrarci 00:04:57.460 --> 00:05:00.819 sui problemi direi che ha tante 00:05:01.220 --> 00:05:03.860 cose positive che porta nella nostra 00:05:03.860 --> 00:05:06.660 vita personale, professionale, cioè quindi ci 00:05:06.660 --> 00:05:09.294 aiuta a risolvere tanti problemi in 00:05:09.294 --> 00:05:12.014 modi che prima non erano possibili, 00:05:12.814 --> 00:05:16.254 solo pensare anche ai comandi vocali 00:05:16.254 --> 00:05:16.975 che usiamo. 00:05:17.214 --> 00:05:19.294 Fino a pochi anni fa non 00:05:19.294 --> 00:05:21.774 era possibile invece con le nuove tecniche, 00:05:21.774 --> 00:05:23.870 con l'uso di dati e di 00:05:23.949 --> 00:05:26.030 tecniche di apprendimento automatico, 00:05:26.430 --> 00:05:30.110 adesso con queste applicazioni relative a 00:05:30.110 --> 00:05:33.069 queste cose, all'interpretazione della nostra voce, 00:05:33.069 --> 00:05:35.870 all'interpretazione del testo, all'interpretazione delle immagini 00:05:35.870 --> 00:05:37.790 e questo ha tantissime applicazioni, 00:05:37.790 --> 00:05:41.595 non solo in cose personali o 00:05:41.595 --> 00:05:45.834 in assistenti personali, sul telefonino oppure 00:05:45.834 --> 00:05:47.435 nelle nostre case, ma anche in 00:05:47.435 --> 00:05:51.514 tante applicazioni nel campo delle aziende, 00:05:51.675 --> 00:05:56.680 quindi in ospedali, in aeroporti, 00:05:57.240 --> 00:05:59.680 in istituti finanziari, eccetera. 00:05:59.879 --> 00:06:03.160 Quindi ci sono tantissime applicazioni molto 00:06:03.160 --> 00:06:05.560 positive che aiutano le persone che 00:06:05.560 --> 00:06:07.479 fanno quei lavori a farli in 00:06:07.479 --> 00:06:08.199 modo migliore. 00:06:09.055 --> 00:06:11.375 Però come hai detto è anche 00:06:11.375 --> 00:06:14.415 proprio perché una tecnologia così pervasiva, 00:06:14.415 --> 00:06:17.535 usata in così tanti campi applicativi, 00:06:17.535 --> 00:06:20.735 che fa nascere delle domande di 00:06:20.735 --> 00:06:22.939 tipo su qual è l'impatto che 00:06:22.939 --> 00:06:25.420 questa tecnologia ha e se la 00:06:25.420 --> 00:06:29.500 tecnologia ha delle caratteristiche che potrebbero 00:06:29.500 --> 00:06:31.660 portare a un impatto negativo. 00:06:32.779 --> 00:06:36.004 Quindi chiaramente ci sono domande che 00:06:36.004 --> 00:06:38.725 vengono appunto in generale ogni volta 00:06:38.725 --> 00:06:41.285 che c'è una tecnologia così pervasiva 00:06:41.285 --> 00:06:42.725 che viene usata così tanto, 00:06:43.365 --> 00:06:45.524 come cambierà la nostra società e 00:06:45.524 --> 00:06:47.685 anzi come sta cambiando la nostra società, 00:06:47.685 --> 00:06:49.605 riusciamo a stare dietro al cambiamento 00:06:49.605 --> 00:06:52.980 della nostra società e riusciamo ad 00:06:52.980 --> 00:06:55.220 usarla nei modi positivi e non 00:06:55.220 --> 00:06:58.259 evitare l'uso in modi negativi. 00:06:58.259 --> 00:07:00.979 Quindi queste sono domande generali di 00:07:00.979 --> 00:07:03.459 qualunque tecnologia che possa arrivare o 00:07:03.459 --> 00:07:05.294 è arrivata anche in passato e 00:07:05.294 --> 00:07:06.814 che sia usata in modo pervasivo. 00:07:06.814 --> 00:07:08.814 Per l'intelligenza artificiale ci sono anche 00:07:08.814 --> 00:07:10.495 delle domande un po più specifiche, 00:07:10.495 --> 00:07:15.294 proprio sulle legate alle tecniche che 00:07:15.294 --> 00:07:17.774 vengono usate in questo campo. 00:07:18.459 --> 00:07:21.899 Una caratteristica è che molte di 00:07:21.899 --> 00:07:23.980 queste tecniche hanno bisogno per funzionare 00:07:23.980 --> 00:07:25.819 bene di grandi quantità di dati 00:07:25.819 --> 00:07:28.779 e quindi chiaramente nascono domande relative 00:07:28.779 --> 00:07:30.220 all'uso di questi dati, 00:07:30.220 --> 00:07:31.740 chi li raccoglie questi dati, 00:07:31.740 --> 00:07:33.259 cosa ci fa, a chi li dà, 00:07:33.544 --> 00:07:35.305 per cosa vengono usati, 00:07:35.704 --> 00:07:38.425 vengono usati per fare una profilazione 00:07:38.985 --> 00:07:41.225 di me e poi per usarli 00:07:41.225 --> 00:07:42.104 per altre cose. 00:07:42.104 --> 00:07:44.425 Quindi chiaramente la gestione dei dati 00:07:44.425 --> 00:07:46.504 è una cosa molto discussa che 00:07:46.504 --> 00:07:48.839 porta poi a delle politiche o 00:07:48.839 --> 00:07:50.759 delle regole o degli standard, 00:07:50.759 --> 00:07:51.560 eccetera. 00:07:51.720 --> 00:07:54.120 Per esempio sappiamo che in Europa 00:07:54.120 --> 00:07:55.560 c'è una legge che non c'è 00:07:55.560 --> 00:07:57.240 in altre parti del mondo, 00:07:57.240 --> 00:07:59.480 che è la General Data Protection Regulation, 00:07:59.480 --> 00:08:02.199 che mette in chiaro alcuni diritti 00:08:02.545 --> 00:08:04.865 dei chi rilascia i propri dati, 00:08:04.865 --> 00:08:07.264 perché chiaramente più dati anche personali, 00:08:07.264 --> 00:08:09.425 l'intelligenza artificiale ha su di noi, 00:08:09.985 --> 00:08:12.785 più ci dà delle soluzioni personalizzate, 00:08:12.785 --> 00:08:14.625 quindi in principio è una cosa positiva, 00:08:14.785 --> 00:08:16.625 ma bisogna essere sicuri di come 00:08:16.819 --> 00:08:17.620 li usa. 00:08:17.620 --> 00:08:20.579 Un'altra cosa importante è che il 00:08:20.740 --> 00:08:23.379 fatto che alcune di queste tecniche 00:08:23.379 --> 00:08:26.979 apprendono come risolvere problemi a partire 00:08:26.979 --> 00:08:28.500 da grandi quantità di dati, 00:08:28.925 --> 00:08:31.245 allora questo vuol dire che noi 00:08:31.245 --> 00:08:33.725 non diciamo esattamente a queste macchine 00:08:33.725 --> 00:08:35.485 quali sono i passi da fare 00:08:35.485 --> 00:08:36.845 per risolvere un problema, 00:08:36.845 --> 00:08:38.365 ma lo apprendono loro in un 00:08:38.365 --> 00:08:40.044 modo che è un po nascosto 00:08:40.044 --> 00:08:42.169 a noi, anche a chi li 00:08:42.170 --> 00:08:43.370 programma le macchine. 00:08:43.370 --> 00:08:45.690 Quindi tutto viene da questo insieme 00:08:45.690 --> 00:08:47.529 di dati, di esempi che la 00:08:47.529 --> 00:08:50.009 macchina vede, e quindi se questi 00:08:50.009 --> 00:08:52.410 dati non rappresentano bene per esempio 00:08:52.410 --> 00:08:57.065 tutte le categorie di persone che 00:08:57.065 --> 00:08:59.865 possono essere coinvolte in questo problema 00:08:59.865 --> 00:09:03.065 da risolvere, allora questo può creare, 00:09:03.065 --> 00:09:05.544 quello che la macchina deciderà di fare, 00:09:05.705 --> 00:09:10.779 dei possibili discriminazioni tra categorie di persone. 00:09:10.779 --> 00:09:12.620 Se per esempio i dati da 00:09:12.620 --> 00:09:14.460 cui la macchina ha preso come 00:09:14.700 --> 00:09:17.580 risolvere un problema sono soprattutto relativi 00:09:17.580 --> 00:09:20.540 a uomini invece che donne, 00:09:20.779 --> 00:09:23.065 se allora si trova di fronte 00:09:23.065 --> 00:09:24.504 a un problema che è relativo 00:09:24.504 --> 00:09:26.105 a una donna, sarà meno in 00:09:26.105 --> 00:09:27.465 grado di risolverlo bene, 00:09:27.465 --> 00:09:29.065 solo perché ha visto meno dati. 00:09:29.784 --> 00:09:33.625 Quindi in generale bisogna riuscire a vedere, 00:09:33.625 --> 00:09:35.544 a capire se ci sono questi 00:09:35.544 --> 00:09:38.750 problemi di possibilmente fare macchine che 00:09:38.750 --> 00:09:41.629 poi creino delle discriminazioni, 00:09:41.629 --> 00:09:43.790 e chiaramente in alcuni campi questo 00:09:43.790 --> 00:09:45.309 è regolamentato da leggi, 00:09:45.309 --> 00:09:48.110 già prima dell'uso dell'intelligenza artificiale e 00:09:48.110 --> 00:09:50.509 adesso anche con l'uso di questa tecnologia, 00:09:51.024 --> 00:09:53.825 ma in altri campi bisogna stare attenti, 00:09:53.825 --> 00:09:56.384 quindi ci sono degli strumenti anche 00:09:56.384 --> 00:09:59.985 tecnologici stessi che aiutano a vedere 00:09:59.985 --> 00:10:02.304 se per caso si creano discriminazioni 00:10:02.304 --> 00:10:04.225 o no e a mitigarle, 00:10:04.225 --> 00:10:06.350 e dico mitigarle perché non è 00:10:06.350 --> 00:10:08.829 detto che si possano eliminare completamente, 00:10:08.909 --> 00:10:10.990 ma oltre a questi strumenti tecnologici 00:10:10.990 --> 00:10:13.709 è importante che chi programma questi 00:10:13.709 --> 00:10:17.629 sistemi intelligenze artificiali sia educato a 00:10:17.629 --> 00:10:20.435 questa problematica, che sappia capire che 00:10:20.434 --> 00:10:23.875 i team abbiano abbastanza persone diverse 00:10:23.875 --> 00:10:25.235 tra loro, in modo che si 00:10:25.235 --> 00:10:29.075 riconoscano anche i propri pregiudizi nascosti 00:10:29.075 --> 00:10:29.955 e inconsci. 00:10:30.195 --> 00:10:33.139 Quindi il problema del bias o 00:10:33.139 --> 00:10:34.899 della fairness di come fare in 00:10:34.899 --> 00:10:38.100 modo che una macchina non faccia discriminazioni. 00:10:38.259 --> 00:10:41.059 Un'altra cosa è che se queste macchine, 00:10:42.100 --> 00:10:44.820 alcune di queste tecniche basate su 00:10:44.820 --> 00:10:46.659 apprendimento automatico, deep learining, 00:10:47.154 --> 00:10:49.154 sono un po "opache", 00:10:49.315 --> 00:10:51.075 sono un po una scatola nera 00:10:51.075 --> 00:10:54.355 per riuscire a capire come prendono 00:10:54.355 --> 00:10:57.154 delle decisioni a partire dai dati 00:10:57.154 --> 00:10:59.794 in input e quindi questo vuol 00:10:59.794 --> 00:11:02.039 dire che io a volte non 00:11:02.039 --> 00:11:03.720 riesco a capire se io voglio 00:11:03.720 --> 00:11:05.079 usare quello che mi dice la 00:11:05.079 --> 00:11:07.399 macchina per poi prendere la mia 00:11:07.399 --> 00:11:09.079 decisione sulla base di quello che 00:11:09.079 --> 00:11:12.199 mi suggerisce, a volte non si 00:11:12.199 --> 00:11:14.279 riesce bene a capire perché mi 00:11:14.279 --> 00:11:15.319 suggerisce quella cosa. 00:11:15.725 --> 00:11:18.205 Quindi la questione della spiegabilità, 00:11:18.205 --> 00:11:20.125 cioè le macchine dovrebbero essere in 00:11:20.125 --> 00:11:23.004 grado di spiegare perché ci suggeriscono 00:11:23.004 --> 00:11:25.325 o perché prendono certe decisioni e 00:11:25.325 --> 00:11:27.725 questo sembra una cosa molto ovvia 00:11:27.725 --> 00:11:29.404 e ragionevole, ma non è così 00:11:29.404 --> 00:11:31.669 semplice da fare se si usano 00:11:31.669 --> 00:11:33.509 appunto queste tecniche che però sono 00:11:33.509 --> 00:11:35.669 quelle più di successo nel senso 00:11:35.669 --> 00:11:38.070 di accuratezza, cioè di capacità di 00:11:38.070 --> 00:11:41.029 risolvere i problemi, come quelle appunto 00:11:41.029 --> 00:11:42.549 del deep learning eccetera. 00:11:42.549 --> 00:11:44.149 Quindi lì c'è tutto uno studio 00:11:44.434 --> 00:11:46.115 su come fare in modo di 00:11:46.115 --> 00:11:50.034 tirare fuori queste spiegazioni di decisioni 00:11:50.034 --> 00:11:51.875 che vengono prese dalla macchina e 00:11:51.875 --> 00:11:55.634 senza queste spiegazioni chiaramente è difficile 00:11:55.634 --> 00:11:57.235 fidarsi di una macchina che è 00:11:57.235 --> 00:11:58.514 un po una scatola nera, 00:11:58.754 --> 00:12:02.639 è difficile demandare a queste macchine 00:12:03.120 --> 00:12:05.360 che prendano decisioni da sole senza 00:12:05.360 --> 00:12:08.320 la supervisione delle persone perché appunto 00:12:09.120 --> 00:12:12.000 non sa come mai prende delle decisioni. 00:12:12.534 --> 00:12:14.934 E poi diciamo ci sono anche 00:12:14.934 --> 00:12:17.975 tutti gli aspetti di accountability, 00:12:18.215 --> 00:12:20.215 cioè chi è responsabile? 00:12:21.174 --> 00:12:24.695 Alcune di queste tecniche sono interamente 00:12:24.695 --> 00:12:28.950 basate sulla statistica e sulla probabilità, 00:12:29.029 --> 00:12:31.669 quindi hanno sempre una percentuale di errore, 00:12:31.669 --> 00:12:34.309 non perché il programmatore ha fatto 00:12:34.309 --> 00:12:36.230 un errore nel programmare le macchine, 00:12:36.230 --> 00:12:38.709 ma perché proprio analizzano questi dati 00:12:38.709 --> 00:12:42.254 e li gestiscono poi, 00:12:42.254 --> 00:12:44.495 prendono delle decisioni sulla base di 00:12:44.654 --> 00:12:46.174 analisi statistiche. 00:12:46.254 --> 00:12:49.375 Quindi quando effettivamente si verificano queste 00:12:49.375 --> 00:12:50.894 situazioni in cui la macchina fa 00:12:50.894 --> 00:12:53.370 degli errori, chi è responsabile di 00:12:53.370 --> 00:12:53.929 queste cose? 00:12:53.929 --> 00:12:56.889 Quindi anche queste sono domande importanti 00:12:56.889 --> 00:12:58.409 insomma che vengono discusse, 00:12:58.649 --> 00:13:00.730 su cui si trovano tante soluzioni, 00:13:00.970 --> 00:13:02.809 ma l'importante è capire che l'etica 00:13:02.809 --> 00:13:06.264 dell'AI non mira solo a soluzioni 00:13:06.264 --> 00:13:08.424 tecnologiche a questi problemi, 00:13:08.424 --> 00:13:10.665 ma è tutto un insieme di soluzioni, 00:13:10.985 --> 00:13:13.225 alcune tecnologiche, ma che devono sempre 00:13:13.225 --> 00:13:17.144 essere complementate con soluzioni che riguardano l'educazione, 00:13:17.384 --> 00:13:21.929 il training, la discussione multidisciplinare, 00:13:21.929 --> 00:13:24.889 multistakeholder e tanti tipi di soluzioni, 00:13:24.889 --> 00:13:26.809 quindi standard, linee guida, 00:13:26.809 --> 00:13:29.210 le leggi, le politiche aziendali, 00:13:29.370 --> 00:13:29.529 eccetera. 00:13:30.424 --> 00:13:32.504 Ed entrando più nello specifico, 00:13:32.745 --> 00:13:34.985 come hai detto tu all'inizio, 00:13:34.985 --> 00:13:38.105 l'intelligenza artificiale ha tantissimi aspetti positivi 00:13:38.105 --> 00:13:40.184 e ci sono degli ambiti in 00:13:40.184 --> 00:13:43.464 cui un'intelligenza artificiale funziona molto meglio 00:13:43.464 --> 00:13:45.659 rispetto a, diciamo così, 00:13:45.659 --> 00:13:48.220 un algoritmo tradizionale e proprio per 00:13:48.220 --> 00:13:51.740 questo l'intelligenza artificiale viene utilizzata in 00:13:51.740 --> 00:13:54.539 numerose applicazioni anche molto delicate come 00:13:54.539 --> 00:13:57.019 in ambito medico o nella guida 00:13:57.100 --> 00:14:00.059 di automobili, quindi la guida autonoma. 00:14:00.315 --> 00:14:03.595 Come dovrà comportarsi l'intelligenza artificiale in 00:14:03.595 --> 00:14:04.554 questi ambiti? 00:14:05.674 --> 00:14:07.995 Diciamo nell'ambito della medicina, 00:14:08.154 --> 00:14:12.315 appunto secondo me l'approccio preponderante è 00:14:12.315 --> 00:14:15.669 quello di macchine che non prendono 00:14:15.669 --> 00:14:20.549 decisione da sole, ma aiutano le persone, 00:14:21.029 --> 00:14:23.110 i medici, gli esperti, 00:14:23.110 --> 00:14:25.429 a prendere delle decisioni migliori, 00:14:25.429 --> 00:14:28.034 quindi che analizzano i dati, 00:14:28.195 --> 00:14:30.115 anche quantità di dati che una 00:14:30.115 --> 00:14:31.714 persona da sola non sarebbe in 00:14:31.714 --> 00:14:35.235 grado di analizzare e poi suggeriscono 00:14:35.554 --> 00:14:39.075 alcune opzioni di soluzioni per il 00:14:39.075 --> 00:14:40.309 problema che si ha di fronte, 00:14:40.309 --> 00:14:42.149 che sia trovare la terapia migliore 00:14:42.149 --> 00:14:46.710 o capire se una macchia sulla 00:14:46.710 --> 00:14:48.629 pelle è un melanoma oppure no, 00:14:48.789 --> 00:14:51.750 qualunque decisione che deve prendere un medico, 00:14:51.909 --> 00:14:54.495 ma diciamo l'approccio che mi sembra 00:14:54.495 --> 00:14:57.375 preponderante è quello di usare le 00:14:57.375 --> 00:15:00.335 capacità delle macchine che sono complementare 00:15:00.335 --> 00:15:02.254 a quelle delle persone, 00:15:02.735 --> 00:15:05.535 non nel prendere decisione in autonomia 00:15:05.535 --> 00:15:08.440 ma nel aiutare le persone a 00:15:08.440 --> 00:15:10.839 prendere decisioni migliori, quindi in quel 00:15:10.839 --> 00:15:13.559 caso appunto è anche lì molto 00:15:13.559 --> 00:15:16.759 importante questo aspetto della spiegabilità delle 00:15:16.759 --> 00:15:19.480 macchine perché questo medico che si 00:15:19.480 --> 00:15:25.035 vede arrivare delle possibili soluzioni da 00:15:25.434 --> 00:15:27.595 parte della macchina deve capire perché 00:15:27.595 --> 00:15:29.995 mi suggerisce queste cose e se 00:15:29.995 --> 00:15:32.875 quindi approvarle e poi usarle per 00:15:32.875 --> 00:15:35.460 prendere la decisione finale oppure rifiutarle 00:15:35.460 --> 00:15:37.220 e prendere una decisione diversa, 00:15:37.220 --> 00:15:39.379 ma non riuscirebbe a fare questo 00:15:39.620 --> 00:15:42.179 se non ci fosse questo aspetto 00:15:43.299 --> 00:15:47.075 in qualche forma per capire perché 00:15:47.075 --> 00:15:48.915 questa macchina mi suggerisce di fare 00:15:48.915 --> 00:15:51.634 questa cosa, però insomma nella medicina 00:15:51.634 --> 00:15:53.955 e in generale quando ci sono 00:15:53.955 --> 00:15:57.235 queste soluzioni, questi ambiti di decisioni 00:15:58.320 --> 00:16:00.480 ad impatto così forte nella vita 00:16:00.480 --> 00:16:02.000 delle persone, come quelle che si 00:16:02.559 --> 00:16:04.879 trovano in campo medico, 00:16:05.440 --> 00:16:08.480 è soprattutto un approccio di macchine 00:16:08.480 --> 00:16:11.039 a supporto delle decisioni prese da 00:16:11.039 --> 00:16:11.519 una persona. 00:16:12.134 --> 00:16:15.174 La guida autonoma diciamo che non 00:16:15.174 --> 00:16:17.735 ci sono ancora e diciamo che 00:16:17.735 --> 00:16:20.054 io non la vedo, 00:16:20.054 --> 00:16:22.455 cioè secondo me c'è ancora molto 00:16:22.455 --> 00:16:24.535 da fare dal punto di vista 00:16:24.535 --> 00:16:27.800 tecnologico ma anche delle regole, 00:16:27.800 --> 00:16:31.000 delle infrastrutture nelle strade eccetera, 00:16:31.000 --> 00:16:33.559 per fare in modo che ci 00:16:33.559 --> 00:16:35.240 sia un ambiente in cui queste 00:16:35.240 --> 00:16:38.840 macchine a guida completamente autonoma possono 00:16:38.840 --> 00:16:42.215 agire in modo anche sicuro per 00:16:42.215 --> 00:16:43.014 le persone. 00:16:43.335 --> 00:16:46.054 Però la tecnologia che è stata 00:16:46.134 --> 00:16:49.254 messa a punto con lo scopo 00:16:49.254 --> 00:16:52.294 di in futuro avere macchine a 00:16:52.294 --> 00:16:55.480 guida autonoma è senz'altro una tecnologia, 00:16:55.879 --> 00:16:57.639 perché uno potrebbe dire le macchine 00:16:57.639 --> 00:16:58.919 a guida autonoma non ci sono 00:16:58.919 --> 00:17:00.679 ma insomma allora erano quelle che 00:17:00.679 --> 00:17:03.240 noi aspettavamo per poter salvare tante 00:17:03.240 --> 00:17:05.640 vite eccetera, ma in realtà la 00:17:05.640 --> 00:17:07.240 tecnologia che è stata messa a 00:17:07.240 --> 00:17:09.695 punto nella strada verso le macchine 00:17:09.695 --> 00:17:11.855 a guida autonoma è già, 00:17:12.335 --> 00:17:14.335 salva già tantissime vite, 00:17:14.335 --> 00:17:15.775 perché la maggior parte delle case 00:17:15.775 --> 00:17:19.855 automobilistiche usano in parte questa tecnologia 00:17:19.934 --> 00:17:23.490 per sistemi di guida assistita che 00:17:23.490 --> 00:17:26.450 chiaramente salvano tantissime vite, 00:17:26.450 --> 00:17:28.450 aiutano appunto anche in quel caso 00:17:28.450 --> 00:17:32.369