il confronto

Intelligenza artificiale, le linee strategiche del Governo italiano e USA

Due rapporti recenti, dei Governi italiano (Mise) e USA sulle regole per l’intelligenza artificiale, hanno alcuni aspetti in comune: come l’importanza di tutelare la correttezza dei dati e tenere conto dei risvolti etici. Temi cruciali soprattutto in Sanità

15 Lug 2019
Intelligenza artificiale, una task force a supporto della crisi pandemica

Nel corso dell’estate 2019, sono stati diffusi diversi documenti che contengono linee strategiche governative sull’Intelligenza Artificiale, che consentono di conoscere i differenti approcci cercando di comparare la visione statunitense e quella italiana.

Il report del National Science & Technology Council  degli USA su AI

Il 21 giugno 2019, infatti, il Select Commitee on Artificial Intelligence del National Science & Technology Council ha pubblicato il report intitolato “The national artificial intelligence research and development strateic pan: 2019 update”, con il quale vengono fissati nuovi obiettivi per la ricerca federale sull’Intelligenza Artificiale negli Stati Uniti.

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Il piano strategico ha tra gli obiettivi quello di assicurare che i dati utilizzati per alimentare l’I.A. siano affidabili e che gli algoritmi utilizzati per elaborarli siano comprensibili.

Nel rapporto si sostiene che una delle principali sfide della ricerca è l’aumento della ‘spiegabilità’ o ‘trasparenza’ dell’I.A. Molti algoritmi, compresi quelli basati sull’apprendimento profondo, sono opachi per gli utenti, con pochi meccanismi esistenti per spiegare i loro risultati. Questo è particolarmente problematico per settori come l’assistenza sanitaria, dove i medici hanno bisogno di spiegazioni per giustificare una particolare diagnosi o un ciclo di trattamento.

Tecniche di I.A. come la decision tree induction forniscono spiegazioni integrate, ma sono generalmente meno accurate. Pertanto, i ricercatori devono sviluppare sistemi che siano trasparenti e intrinsecamente in grado di spiegare agli utenti le ragioni dei loro risultati.

A tale scopo, vengono elencate otto strategie per consentire al governo di sviluppare al meglio tecnologie sicure ed efficaci di A.I. e di apprendimento automatico per la sanità e altri settori (economia, sicurezza, trasporti ecc.):

  1. – Investire a lungo termine nella ricerca sull’I.A., dando la priorità alle applicazioni di nuova generazione che possono aiutare a “guidare la scoperta e la comprensione e consentire agli Stati Uniti di rimanere leader mondiale nell’I.A.”.
  2. – Sviluppare strategie più efficaci per la collaborazione Uomo-I.A., con particolare attenzione ai sistemi di I.A. che “completano e incrementano efficacemente le capacità umane”.
  3. – Comprendere e affrontare le “implicazioni etiche, legali e sociali dell’I.A.” e come possono essere affrontate attraverso la tecnologia.
  4. – Lavorare per garantire la sicurezza dei sistemi di I.A. e diffondere la conoscenza di “come progettare sistemi di I.A. che siano affidabili, attendibili, sicuri e degni di fiducia”.
  5. – Creare set di dati pubblici ed ambienti di alta qualità e condivisi per l’addestramento e il testing dell’I.A., “aumentando l’accesso ai set di dati e alle sfide associate”.
  6. – Misurare e valutare l’I.A. con standard e benchmark, arrivando ad una vasta gamma di tecniche di valutazione, “sostenendo lo sviluppo di standard tecnici dell’intelligenza artificiale e dei relativi strumenti”.
  7. – Comprendere meglio le esigenze di forza lavoro dei ricercatori e sviluppatori di I.A. a livello nazionale, e lavorare strategicamente per promuovere una forza lavoro pronta per l’I.A., “migliorando la forza lavoro nel campo della R&S dell’I.A., compresi coloro che lavorano sui sistemi di IA e coloro che lavorano al loro fianco, per sostenere la leadership statunitense.”
  8. – Espandere i partenariati pubblico-privato esistenti e crearne di nuovi per accelerare i progressi nell’I.A., promuovendo opportunità di investimento sostenuto in R&S e per “trasformare i progressi in capacità pratiche, in collaborazione con il mondo accademico, l’industria, i partner internazionali e altri enti non federali”.

L’Office of Science and Technology Policy riconosce l’esistenza di molti utilizzi dell’I.A. in ambito sanitario, non solo per perseguire miglioramenti clinici e operativi, ma, tra le altre cose, per una creare maggiore sicurezza; a tal riguardo, segnala il lavoro svolto dalla Divisione H.H.S. (Health and Human Services).
La finalità dell’H.H.S. è coinvolgere una rete di acceleratori e starebbe, quindi, reclutando un partner senza scopo di lucro che, lavorando con gli investitori per finanziare tecnologie e prodotti innovativi, possa aiutare a risolvere le sfide sistemiche in materia di sicurezza sanitaria; ovviamente, le applicazioni dell’I.A. sono una delle aree di maggior interesse.

Il nuovo piano strategico arriva appena quattro mesi dopo che il presidente Donald Trump ha firmato l’American A.I. Initiative, che chiede al governo federale di dare priorità alla ricerca e allo sviluppo per l’Intelligenza Artificiale, in riconoscimento del fatto che gli Stati Uniti devono recuperare il ritardo nella spinta globale per l’innovazione dell’I.A. e mantenere la leadership mondiale.

Il documento italiano (MISE) su AI

A differenza di quello statunitense, che rappresenta un aggiornamento di un percorso governativo strutturato già avviato sulle tematiche strategiche dell’I.A., il documento italiano rappresenta un primo passo ufficiale del governo, dopo il Libro Bianco dell’Agid. Lunedì 19 agosto 2019 il Mise ha comunicato che è stata avviata la consultazione pubblica sul documento, che si chiuderà il 13 settembre. Si potranno quindi inoltrare riflessioni sulla strategia.

In una nota ufficiale del Mise, il sottosegretario Andrea Cioffi a tal proposito ha dichiarato: “Da un confronto ampio con tutte le parti interessate, cittadini e imprese, stakeholder del settore e non, emergeranno spunti utili per una efficace implementazione della Strategia nazionale attraverso strumenti ed interventi mirati dello Stato”.

Il documento è strutturato in tre parti.

La Parte I è dedicata all’analisi del mercato globale, europeo e nazionale dell’A.I., dove si opera una ricognizione sull’I.A. e sulle altre tecnologie che possono amplificare le performance dell’I.A. (dal 5g all’IOT, dai Distributed Ledger al Cloud), della strategia Europea in corso di definizione e la visione italiana, antropocentrica oltre che orientata verso lo sviluppo sostenibile.
Viene ricostruito l’ecosistema italiano dell’A.I. che è descritto come interazione di tre componenti, ossia: Ricerca e Trasferimento Tecnologico, Produzione e Adozione.

La Parte II descrive gli elementi fondamentali della strategia qui proposta: l’A.I. per l’Uomo, l’A.I. per un ecosistema affidabile e produttivo, e l’A.I. per lo Sviluppo Sostenibile.

Inoltre, vengono individuate alcune aree di specializzazione nazionale, tra cui IoT, manifattura e robotica, i Servizi (finanza, sanità, creatività), Trasporti, agrifood, energia (l’A.I. italiana per lo sviluppo sostenibile), la Pubblica amministrazione (cui viene riconosciuto il ruolo di volano della RenAIssance italiana), ed infine, ma non ultimo, Cultura e Digital humanities.

La Parte III descrive la governance proposta per l’A.I. italiana e propone alcune raccomandazioni per l’implementazione, il monitoraggio e la comunicazione della strategia nazionale in tema di Intelligenza Artificiale, tra le quali si possono evidenziare:

  1. – la creazione di una governance nazionale per la scienza e la tecnica con lo scopo di coordinare gli investimenti con un disegno unitario e sinergico,
  2. – l’ideazione di uno strumento ex novo ispirato alla DPIA,
  3. – la creazione di una task force dotata di adeguate risorse e competenze per gestire le sandbox (e possibilmente i patti per l’innovazione e le challenge) in modo adeguato e proattivo,
  4. – la creazione di una o più Società di Intermediazione Dati (SID), che si occupino di supportare le PMI nella creazione, annotazione, gestione e valorizzazione (inclusa la vendita) dei dati,
  5. – lo sviluppo dei Data Sharing Agreement tra gli attori delle filiere strategiche dell’economia italiana per promuovere l’economia dei dati e per sensibilizzare le PMI a non svendere i propri dati in modo indipendente a singoli attori privati,
  6. – l’istituzione di una struttura a carattere privato (costituita come una S.p.A. per esempio) a finanziamento prevalentemente privato con lo scopo di lavorare a strettissimo contatto con le aziende a un TRL (Technology Readiness Level) tra il 5 e 8 (di fatto portando le idee dell’Istituto di Ricerca più vicine alla loro adozione da parte del mercato).

Per quanto riguarda più da vicino il settore sanitario, invece, il documento riconosce la crescita delle “applicazioni delle tecnologie di A.I., come conseguenza dell’enorme quantità di dati medici a disposizione dalla ricerca, attraverso i registri clinici dei medici di base, le cartelle cliniche ospedaliere, i referti e gli esami di laboratorio per citarne alcuni. Il settore sanitario italiano sta effettuando considerevoli investimenti in A.I. soprattutto per quanto concerne la medicina di precisione, la diagnostica e la ricerca su nuovi farmaci. Esiste anche un certo interesse nel campo dell’assistenza ai pazienti e nella robotica in chirurgia. La collaborazione tra ricerca, industria e sistema ospedaliero è assai stretta”.
Al riguardo, viene citata la statistica relativa al convegno Ital-IA che porta testimonianza di 74 progetti su medicina e salute.

Il confronto tra i rapporti USA e Italia

I due documenti hanno diversi punti di contatto che è interessante segnalare, pur nel differente approccio metodologico:

  1. – il riconoscimento del potenziale, assolutamente straordinario, dell’AI che va opportunamente coltivato e sviluppato;
  2. – la necessaria accuratezza dei dati che alimentano l’I.A.;
  3. – l’adeguata valutazione dei rischi e dei risvolti etico-giuridici;
  4. – la auspicabile standardizzazione;
  5. – la indispensabile formazione della forza lavoro;
  6. – la considerazione del settore sanitario come uno fondamentale per lo sviluppo e l’uso dell’Intelligenza Artificiale.

La coincidenza di temi così importanti denota come tutti i soggetti istituzionali che si approcciano all’I.A. hanno un sentire comune che deriva dall’imprescindibile esigenza di tutelare principalmente l’Uomo, ponendolo al centro dello sviluppo della tecnologia (soprattutto nel settore sanitario) e utilizzando come base fondamentale l’universalità del genere umano.

L’I.A. in genere funziona bene solo quando i dati che riceve sono adeguati. Si può verificare, infatti, un fenomeno noto come “spostamento distributivo”, in cui i dati di formazione e i dati del mondo reale sono diversi e portano l’algoritmo a trarre le conclusioni sbagliate (come succede all’uomo quando ragiona in maniera corretta ma su figure sbagliate). Tuttavia, l’I.A. non ha la stessa capacità di pesare i costi e le conseguenze di falsi positivi o negativi come farebbe un medico, non potendo sbagliare sulla base di un “principio di cautela” come farebbe un essere umano. Ovviamente, quando non si tratta di attività routinarie già consolidate nella pratica clinica.

Tutto ciò, proprio nel settore sanitario, individua il problema stesso che l’Intelligenza Artificiale dovrebbe affrontare: una maggiore supervisione umana diretta che migliori le capacità diagnostiche e terapeutiche.

L’I.A. ha fatto un dirompente debutto nel settore sanitario e la rapida adozione di queste tecnologie ha scatenato un acceso dibattito sul fatto che il loro ruolo migliorerà l’assistenza e modificherà il ruolo tradizionale del medico ed il relativo rapporto con il paziente.

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