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Infrastrutture e mobilità potenziate con l’intelligenza artificiale: sfide e obiettivi per una PA migliore

Una PA migliore, in grado di monitorare e intervenire a beneficio della sicurezza di tutti, potrebbe risultare dall’integrazione dei sistemi di intelligenza artificiale nei trasporti e nella mobilità. Un processo che non può però prescindere dal coinvolgimento dei cittadini e da una forte attenzione ai temi etici

27 Lug 2021
Mario Nobile

Direttore Generale per la digitalizzazione, i sistemi informativi e statistici del Ministero delle infrastrutture e della mobilità sostenibili

auto a guida autonoma

La proposta di Regolamento sull’intelligenza artificiale presentata dalla Commissione europea il 21 aprile 2021 stabilisce un’infrastruttura giuridica omogenea, fondata su una classificazione dei sistemi di IA basata sul rischio.

Concetti assolutamente condivisibili, che rappresentano una importante sfida in quanto, soprattutto per i sistemi ad “alto rischio”, sono prevedibili difficoltà interpretative e operative almeno nella fase di prima applicazione.

Cercando di lanciare uno spunto di discussione, ritengo utile proporre un parallelo sistema di modellazione, riferendomi per ora alla sola pubblica amministrazione, ma è evidente che i temi che vanno affrontati riguardano l’intero ecosistema delle infrastrutture e della mobilità, dove sono presenti e protagonisti anche numerosi operatori economici.

Intelligenza Artificiale, dove va il quadro giuridico internazionale e i passi necessari

Infrastrutture e mobilità: l’integrazione con l’intelligenza artificiale

Nel recente passato si è sempre operata una divisione netta tra infrastrutture di trasporto e mobilità di passeggeri e merci, come se i due argomenti avessero una separazione verticale.

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Evidentemente le infrastrutture (una strada, un tratto ferroviario, o ancora una stazione) possono ricevere utili informazioni dalla mobilità: pensate ad esempio ad integrare nel gemello digitale (digital twin) dell’opera tutte le informazioni su mezzi e passeggeri, anche per monitorare i livelli di servizio erogati ed eventualmente agire con interventi di modifica funzionale. O al contrario pensate a quanto già oggi è comune, ovvero fruire di app di mobilità che ci forniscono indicazioni su congestioni o lavori in corso, fornite dall’infrastruttura o struttura di trasporto, o da sensori che in molti casi sono gli stessi veicoli.

Sottolineata questa necessaria visione di integrazione, stiamo da qualche tempo studiando il tema dell’IA sull’intero sistema.

Su Ainop, archivio informatico nazionale di tutte le opere pubbliche, prevediamo di utilizzare IA a partire dal data lake con dati strutturati e non strutturati (documenti, immagini, video); l’obiettivo è di utilizzare tecniche IA per i controlli preventivi di coerenza, necessari tanto sui dati anagrafici quanto sui risultati in tempo reale dei sistemi di monitoraggio dei manufatti. Per comprendere / classificare / estrarre dati esistono soluzioni già applicabili oggi, tese ad ottenere un migliore check di coerenza dei contenuti, una corretta classificazione documentale in base alla struttura del documento ed ai dati in esso presenti, un controllo di primo livello automatico per la creazione di knowledge graph fra documenti ed altre informazioni, potenziali analisi di correlazioni fra opere ed elementi territoriali ed antropici, facilitazione della ricerca di informazioni anche a fronte di parametri «non strutturati», per una valorizzazione della conoscenza insita nei documenti.

Mobilità, le sfide in tema di sicurezza e accessibilità

Relativamente alla mobilità, una delle sfide per raggiungere importanti risultati in termini di sicurezza stradale e per una piena accessibilità dei trasporti da parte delle persone con esigenze particolari di mobilità (come gli anziani, i non patentati, e altri) è quella della guida autonoma e dei veicoli automatici e connessi. In questo caso il ruolo dell’IA oggi risiede principalmente nella capacità di costruire algoritmi in grado di sostituire l’essere umano nella condotta del veicolo. Sulle applicazioni ci sono test in corso su autovetture, mezzi pesanti (truck platooning), shuttle bus e mezzi per la logistica urbana. In Italia, con il decreto 70/2018 (decreto “smart road”) è stata delineata la cornice di regolamentazione della sperimentazione su strada pubblica di tali veicoli, e oggi ci sono test in corso sul territorio nazionale.

Infrastrutture e PA migliori con l’IA, per e con i cittadini

La classificazione funzionale di questi due esempi ci porta a definire un altro schema di ragionamento in relazione alle azioni basate su IA: esiste un perimetro endogeno, laddove questi strumenti sono utili alla PA per cogliere al meglio i propri obiettivi. Censire, vigilare, ispezionare manufatti stradali può avvenire con un notevole miglioramento di efficacia ed efficienza se i dati vengono finalmente analizzati. Quindi l’impatto finale per il cittadino sarebbe quello di avere una amministrazione pubblica migliore, in grado di monitorare e intervenire a beneficio della sicurezza di tutti. In sostanza nell’ambito endogeno si potrebbe grossolanamente stabilire che non esistano evidenti ripercussioni potenzialmente negative sulla sicurezza delle persone o sui loro diritti fondamentali; si tratta di migliorare il processo operativo della PA.

Ma è giusto definire senza aperture le regole, gli algoritmi e le logiche che impattano su tutti, cittadini e imprese? A parere di chi scrive questo ambito di regolazione va portato in consultazione pubblica (avvenuta anche in occasione della promulgazione del decreto “smart road”); sarebbe superfluo ricordare tutti i vantaggi di questa politica di accountability, quindi non mi ci soffermo. Per una PA aprire una consultazione pubblica significa ottenere spunti utili e interessanti, correggere eventuali errori di valutazione, dare conto a tutti della valutazione delle rispettive proposte, motivandone l’esito.

Discorso molto diverso riguarda tecniche e algoritmi di IA utilizzati dagli operatori economici che stanno investendo e sviluppando veicoli automatici e connessi. Chiaramente si toccano elementi di “privativa industriale”, in quanto siamo nel campo della tutela delle creazioni industriali e intellettuali. Sgombrando il campo da ogni equivoco, visto che il nostro quadro giuridico ed economico tutela l’interesse pubblico e l’esercizio imprenditoriale, c’è un confine molto netto che non va superato, in quanto la divulgazione di informazioni confidenziali potrebbe avere serie ripercussioni sul valore e sulla vita delle imprese, e gli algoritmi di IA sono evidentemente il cuore della ricerca e degli investimenti dei player mondiali nel settore automotive.

Temi etici e prospettive future

Già dall’ultimo G7 trasporti ospitato a Cagliari, le potenze mondiali hanno iniziato a discutere di temi tecnici, etici e di prospettive future. Ovviamente nessuno può (e vuole) pretendere da un operatore di mercato la fornitura di codici sorgenti su elementi di proprietà intellettuale, ma di sicuro vorrebbe essere coinvolto in relazione a scelte che impattano sul tema della mobilità, uno dei principali diritti costituzionali.

Ecco allora che ipotizziamo un perimetro esogeno alla PA, dove ci sono i limiti descritti prima accanto alla consapevolezza che scelte etiche complesse (vedi il dilemma del carrello) non sono semplici e rapide da definire; l’imperfezione cui assistiamo in relazione all’essere umano e alla sua innata potenziale fallibilità nei comportamenti (tempi di reazione, distrazione), non verrebbe da molti accettata se a decidere la condotta del veicolo, in caso di eventi improvvisi e tipici del traffico stradale, fosse l’IA.

Allora in caso di elementi esogeni come cogliere l’obiettivo di tutela industriale e di scelte etiche condivise dalla collettività?

Da qualche anno abbiamo avviato comitati di studio, anche su temi etici, e incontri periodici con i portatori di interesse dell’ecosistema. Ma il punto di discussione è aperto, dobbiamo insieme costruire le regole per raggiungere gli obiettivi sopra descritti.

Di certo dobbiamo agire con rapidità e consapevolezza, con un obiettivo strategico e condiviso da tutti: ridurre prima ed eliminare poi la strage che vede più di tremila morti all’anno in Italia, a causa degli incidenti stradali o derivanti dalla mancata robustezza dei sistemi di trasporto. Obiettivo che può essere raggiunto solo con l’aiuto della tecnologia, opportunamente regolata e condivisa.

@RIPRODUZIONE RISERVATA

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