la riflessione

Il ruolo dei valori nella Scienza: il caso dell’intelligenza artificiale

Alle dovute riflessioni attualmente in corso sui risvolti etici dell’IA in quanto tecnologia, sarebbe utile considerare la sua singolare somiglianza con la pratica scientifica, e sfruttare pertanto la stratificata riflessione sui valori in scienza, in particolare nell’ambito del rischio induttivo, anche per l’IA

Pubblicato il 03 Set 2021

Alessio Plebe

Università degli Studi di Messina

intelligenza artificiale pregiudizio

Per l’attuale intelligenza artificiale (IA) sussiste, forse, una questione analoga a quella che ha tenuto banco per molto tempo – e continua a essere discussa – in filosofia della scienza, se siano rilevanti nella pratica scientifica i valori che caratterizzano la cultura umana: valori morali, etici, politici, e persino estetici.

Se ci fosse un’importante analogia con l’odierna IA, allora sarebbe il caso di valorizzare la sofisticazione, raggiunta dopo diversi decenni, del dibattito riguardo la scienza. Con una banalizzazione estrema ma utile si può sintetizzare la questione riguardo la scienza in due polarizzazioni. Da un lato si può ritenere che il fine ultimo della scienza, spiegare i fenomeni dell’universo, non dev’essere intralciato da valori che poco hanno a che fare con questo obiettivo. Dal lato opposto si sottolinea come la scienza sia praticata da esseri umani all’interno del loro contesto storico e culturale, pertanto inevitabilmente, e doverosamente, soggetti all’impianto di valori accettato dalla società in cui operano.

Il deep learning diventerà onnipotente? Limiti e prospettive delle reti neurali artificiali

Scienza e valori: un dibattito dalle posizioni sfumate

Naturalmente non è così, le posizioni sono ben più articolate e sfumate, anche i più accesi sostenitori di una scienza svincolata dai valori sanno bene quanto nella realtà, per il semplice fatto che l’impresa scientifica è condotta da uomini, una certa dose del loro sistema valoriale lo influenzerà, e talvolta l’influenza inconsapevole o nascosta di valori può essere peggiore rispetto ad una loro esplicita assunzione. Di converso anche i più appassionati propugnatori di una scienza guidata da valori, sanno come questi ultimi possono porre una serie di gravi pericoli per una buona scienza, per esempio indurre al cosiddetto wishful thinking, ovvero sostenere o respingere un’ipotesi teorica a seconda di come vorremo fosse quel pezzo di realtà che l’ipotesi dovrebbe spiegare.

Ancor più nefaste sono le pressioni esercitate da certi valori nel forzare le teorie scientifiche a compiacerli, a dispetto delle evidenze. Un caso clamoroso sono i finanziamenti di associazioni cattoliche tradizionaliste per ricerche in biologia che confutino l’evoluzionismo, e forniscano qualche supporto al creazionismo. Forse ancor più eclatanti sono le pressioni politiche che il passato governo americano ha esercitato, con il supporto dei comparti economici interessati, per ricerche che sminuissero i rischi derivanti dai cambiamenti climatici. I filosofi a favore di un’integrazione dei valori nella ricerca scientifica obiettano che questi stessi casi aberranti dimostrano la necessità di prendere atto dell’inevitabile dipendenza dell’impresa scientifica da valori, e l’importanza che sia ben valutato di quali valori si tratti, e in che modo e misura siano tenuti in considerazione dagli scienziati.

Cosa c’entra l’IA coi valori della scienza

Prima di addentrarsi nella questione è opportuno però tornare all’IA, e spiegare che cosa c’entri con i discorsi dei valori per la scienza. Se inquadriamo l’IA come una delle tante tecnologie informatiche, ben poco. Mentre la scienza si dedica a spiegare com’è fatto il mondo, le tecnologie invece si preoccupano di cambiarlo, e quindi sono necessariamente intrise dall’etica. Prima ancora di pensare a una tecnologia che produca un certo cambiamento nel mondo, occorre aver stabilito quali cambiamenti sarebbero positivi e quali negativi per l’umanità, e questo pertiene precisamente all’etica. Pertanto, esiste una lunga tradizione di studi sull’etica per le tecnologie, in ambito ingegneristico abbondano le linee guida per la corretta etica professionale, e l’aspetto etico domina l’intera filosofia della tecnologia. In questo genere di studi si sono declinati tutti i possibili gusti della filosofia etica. Per chi si trova a suo agio con il conseguenzialismo, come teorizzato da John Stuart Mill, una nuova tecnologia va valutata sulla base di quanto benessere può produrre, al netto delle sue conseguenze infelici, per esempio l’estinzione di certi tipi di lavoro. I seguaci dell’etica deontologica, che trova in Immanuel Kant il suo fondatore, valuterà una tecnologia per quanto essa rispetti, ed eventualmente migliori, certi imperativi categorici, per esempio nel non ledere la dignità di alcuni individui, o nel concedere loro maggior autonomia. C’è persino chi, come la filosofa americana Shannon Vallor, rispolvera per le tecnologie una dottrina etica andata in disuso, quella delle virtù, risalente ad Aristotele e rintracciabile anche nel buddismo e nel confucianesimo. Vallor introduce una lista di “virtù tecnomorali”, che echeggiano quelle antiche, ma che possono diventare facilmente perseguibili grazie ad opportune tecnologie. Per esempio, il “coraggio tecnomorale” sarebbe la giusta virtù per implementare tecnologie che affrontino i rischi più drammatici, come l’estinzione planetaria. La “onestà tecnomorale” invece troverebbe la sua manifestazione nelle tecnologie per nuove forme di comunicazione.

Etica e intelligenza artificiale

Pertanto, quando in questi ultimi anni l’IA è emersa prepotentemente nello scenario mondiale, e sono emerse diverse questioni di tipo etico, in quanto tecnologia ha trovato un terreno già pronto per porle in discussione. Infatti, ben presto la rivista scientifica assunta a luogo elettivo di discussione etica in IA è stata la prestigiosa Philosophy & Technology, ma a dicembre 2020 è nata una nuova rivista che si chiama proprio AI and Ethics. In pochi anni sono fiorite linee guida etiche per l’IA, l’esperto di etica in tecnologia Thilo Hagendorff, dell’università di Tübingen, ne ha censite ben ventidue, a suo giudizio non troppo efficaci, comunque sintomo della crescente attenzione al problema. Qualcuno inizia persino a considerare ossessiva questa attenzione, come Pedro Domingos, figura storica dell’IA, autore del testo di successo The Master Algorithm, professore emerito all’università di Washington. Domingos ha reagito con insofferenza alle regole imposte nell’edizione 2020 della conferenza Neural Information Processing Systems (NeurIPS), principale appuntamento annuale in IA, che prevedevano la preliminare approvazione di ogni lavoro proposto, da parte di un comitato etico. La sua protesta prese forma di un articolo dal titolo eloquente, We must stop militant liberals from politicizing artificial intelligence.

Non entriamo nel merito della legittimità o meno di questo comitato per filtrare i lavori da approvare alla conferenza NeurIPS, quel che è interessante è il rivendicare da parte di Domingos l’indipendenza della ricerca in IA da valori etico-politici, che ricorda molto da vicino le posizioni dei difensori della scienza dall’ingerenza di valori. Pur essendo l’IA di per se una tecnologia, ha certe caratteristiche peculiari che rendono effettivamente pertinente una parte della questione dei rapporti tra scienza e valori. Per individuare tali caratteristiche occorre preliminarmente circoscrivere l’IA, che comprende al suo interno una notevole pluralità di metodi e di fondamenti teorici, alla sola componente che ne ha decretato l’attuale successo: le reti neurali artificiali, nella loro forma evoluta nota come deep learning.

Deep learning sotto attacco: lo scontro tra razionalisti e empiristi sulla nuova AI

Le reti neurali artificiali sono spesso impiegate in una configurazione che presenta sorprendenti analogie con scopi e persino metodi della pratica scientifica. L’uscita della rete può rappresentare una predizione riguardo certi stati del mondo, effettuata sulla base di alcuni indizi osservabili. Il modo per ottenere queste preziose prestazioni da una rete neurale, ricalcano il procedere della ricerca scientifica empirica, sfruttando pregresse osservazioni sia degli indizi che del fenomeno che si intende predire. In questa modalità di impiego le reti neurali artificiali assecondano quella che oggi viene considerata la funzione prevalente dei loro cugini biologici. Trovano sempre maggior condivisione le teorie di Karl Friston, neuroscienziato della University College London, secondo cui il cervello è una sorta di continua macchina predittiva, che genera inferenze su stati dell’ambiente circostante, partendo da percezioni sensoriali. Così come il cervello si impegna in una sorta di teoria scientifica di com’è fatto il mondo, per poterlo prevedere e agire di conseguenza, anche alcuni modelli deep learning costituiscono in piccolo un’implicita impresa scientifica, nel prevedere fatti del mondo.

Scienza, valori e filosofia: da Hume a Hempel

Trova quindi consistenza il parallelismo con la questione dei valori in scienza, quindi niente di strano che alcuni, come Domingos, vogliano rivendicare anche per l’IA una neutralità da ingerenze valoriali. Tornando alla scienza, l’idea che debba avere poco a che fare con i valori ha una radice filosofica lontana e profonda, nel pensiero del filosofo empirista David Hume. La sua osservazione, divenuta presto un famoso slogan, è che non si può dedurre nessun ought (obbligo) da degli is (fatti). Se si danno per buone certe leggi del moto, è possibile dedurre che un pianeta abbia orbita ellittica. Ma da nessuna legge di natura e da nessun tipo di fatto del mondo sarà possibile dedurre qualcosa che implica valori, per esempio che è sconveniente mettersi le dita nel naso, o che rubare è un’azione riprovevole. Questo non esclude poter effettuare deduzioni logiche di valori, se per esempio si assume che occorre evitare in pubblico azioni che inducano disgusto, e che il mettersi le dita nel naso un certo disgusto può indurlo, allora si può dedurre che sia sconveniente mettersi le dita nel naso. Ma la deduzione è possibile perché le premesse contenevano già almeno un ought, quel che Hume trova impossibile è transitare da una serie, per quanto articolata, di is, ad un solo ought. Una volta tracciata una barriera invalicabile tra valori e fatti, se la scienza, come abitualmente, si occupa solo di fatti, i valori non c’entrano.

Il punto di Hume ha influenzato profondamente l’intera filosofia occidentale, anzitutto quella morale, ma anche la filosofia della scienza. Alla luce di esso risalta l’estraneità di valori di ordine politico, etico, morale rispetto alla scienza. Tuttavia, il semplice fatto che la scienza sia operata da scienziati, la rende soggetta almeno ad un tipo particolare di categoria valoriale. Anche il più puro degli scienziati, per esempio un biologo evoluzionista che non si faccia tentare dai finanziamenti delle ricche associazioni fondamentaliste cattoliche, o un climatologo che rifugga alle lusinghe delle potenti lobby petrolifere, cercheranno di assecondare una categoria molto particolare di valori. Darà valore anzitutto al grado di verità che possano avere le sue teorie, poi all’adeguatezza e completezza delle spiegazioni, alla consistenza delle proprie teorie rispetto ad un quadro scientifico più ampio, alla semplicità di eventuali formulazioni matematiche, e l’elenco potrebbe continuare a lungo. Sono i valori denominanti “epistemici”, che sono del tutto congeniali ad una buona scienza.

Vi sono principalmente due tipologie di ricerca scientifica, quella basata su formulazioni e deduzioni matematiche, e quella basata su esperimenti empirici. Per esempio, in fisica seguono la prima strada i proponenti della teoria delle stringhe, un vero e proprio mistero per i non addetti ai lavori, mentre seguono la seconda quelli che tentano di decifrare cosa succede negli scontri tra particelle minuscole ma di grandi energie nel Large Hadron Collider di Ginevra. Su quest’ultima categoria grava un’altra delle geniali ma pesanti considerazioni di Hume, nota come “problema dell’induzione”. Qualunque teoria scientifica basata su evidenze empiriche, deve credere che in futuro certe cose vadano come in passato, quelle cose che riguardano il fenomeno, oggetto della teoria. Ma non può esistere certezza a riguardo. Proprio l’inevitabile incertezza insita in ogni procedimento induttivo apre il varco a valori, non più strettamente epistemici, che trovano giustificazione nel cosiddetto “argomento del rischio induttivo”, già sollevato mezzo secolo fa da uno dei padri della filosofia della scienza, Carl Hempel. Consapevole che la sua teoria scientifica, derivante da osservazioni oggettive, non ha certezze assolute, uno scienziato dovrebbe porsi il problema di quali conseguenze sociali potrebbero avere i suoi possibili errori predittivi. Nel soppesare quanta credibilità attribuire ad un risultato scientifico, ecco quindi rispuntare valori di tipo etico, sociale, politico.

Gli esempi della pandemia in corso

Vengono fin troppo facili esempi dall’attuale pandemia. Nello studio sugli effetti collaterali di un nuovo vaccino per il Covid, evidenze empiriche che indicano come trascurabile la correlazione tra vaccino e qualche pericolosa patologia, vanno prese con le pinze, e la loro accettazione va soppesata pensando alle possibili conseguenze nell’impiego di massa di tale vaccino.

I modelli neurali artificiali, nell’assomigliare ad impliciti gruppi di scienziati, aderiscono senza remore al metodo empirico, afflitto dal problema induttivo, e sono pertanto pienamente soggetti all’argomento del rischio induttivo. C’è di buono che, parlando di valori, la discussione in IA può avvalersi della sofisticazione teorica che si è accumulata riguardo la scienza. La filosofa Heather Douglas, dell’università del Michigan, ha focalizzato i suoi studi interamente sull’argomento del rischio induttivo, ed è oggi una delle più autorevoli studiose. Tra i diversi suoi contributi c’è l’analisi di quali ruoli siano accettabili e quali indesiderabili nel far intervenire valori non epistemici, a fronte del rischio induttivo. Sono accettabili ruoli in cui i valori dettino quali standard dover assumere per considerare evidenze empiriche sufficienti, in funzione di determinati possibili ripercussioni socioeconomiche di tali assunzioni. Sono viceversa da respingere gli utilizzi di valori nello spostare evidenze, sia nel rigettare evidenze che sarebbero sfavorevoli, oppure generare ad arte evidenze favorevoli per quei valori.

Vi sono anche posizioni che sostengono comunque la neutralità della scienza, pur di fronte al rischio induttivo, uno dei principali esponenti ne è Gregor Betz del Karlsrhue Institut of Technology. Secondo Betz in una condizione di politiche genuinamente democratiche la scienza non ha nessuna necessità di dover adottare valori non epistemici, in quanto il rischio induttivo può venire interamente esplicato, in modo oggettivo, abbinando alle evidenze gli opportuni indicatori sul margine di incertezza. È compito poi della politica abbinare evidenze e misure di incertezze nel formulare le decisioni che dipendono dalle evidenze scientifiche, tenendo conto delle conseguenze sociali del rischio.

Modelli di IA e rischi induttivi

Non entriamo nel merito di questa posizione per la scienza, essa risulta in genere inapplicabile per modelli deep learning. Spesso, infatti, tali modelli non offrono un livello separato tra previsione, correlata con misura di incertezza, e poi decisione sulla base di tali dati, ma il tutto è incorporato in un unico algoritmo. Caso tipico sono i sistemi di riconoscimento di volti, esposto precedentemente, in cui è il software a decidere se una persona, per esempio ripresa da un sistema di videosorveglianza, corrisponda ad un individuo presente nel database. Questi sistemi hanno mostrato una pericolosa deriva di falsi positivi nel caso di individui di colore.

Altri esempi di modelli IA con deleteri rischi induttivi sono quelli impiegati per valutare la tendenza alla recidiva di persone soggette a processo. Negli USA la pena viene calcolata tenendo in considerazione questa tendenza, uno dei modelli più diffusi è il Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions (COMPAS) della Equivant, azienda americana specializzata in software nel settore forense. Il filosofo Justin Biddle ha analizzato come COMPAS sia afflitto dal rischio induttivo, aggravato proprio dal non permettere una distinzione tra il livello della predizione e relativa misura di incertezza, e il livello della decisione. Il responso di COMPAS è semplicemente un voto tra 1 e 10, con valori tra 8 e 10 indicanti elevata tendenza alla recidiva, tra 5 e 7 tendenza media. Una delle evidenti storture di questo modello deriva dalla selezione dei dati empirici, che per poter essere in numero elevato, sono tutti quelli disponibili da precedenti incarcerazioni. Pertanto, o non vi sono differenze rispetto all’esito del processo a carico di chi è in carcere. Data la ovvia disparità tra la popolazione nel suo complesso e quella carceraria, quest’ultima con una percentuale più ampia di classi disagiate, la conseguenza è che nel processare un individuo, la sua tendenza alla recidiva risulta automaticamente più alta se appartiene ad una classe disagiata. In un circolo vizioso questo indurrà il giudice ad emettere una sentenza con più anni di carcere, rinforzando così lo stesso pregiudizio automatico nei prossimi aggiornamenti del modello.

Conclusioni

In definitiva si ritiene quindi che, in aggiunta alle dovute riflessioni attualmente in corso sui risvolti etici dell’IA in quanto tecnologia, sarebbe utile considerare la sua singolare somiglianza con la pratica scientifica, e sfruttare pertanto la stratificata riflessione sui valori in scienza, in particolare nell’ambito del rischio induttivo, anche per l’IA.

Valuta la qualità di questo articolo

La tua opinione è importante per noi!

Speciale PNRR

Tutti
Incentivi
Salute digitale
Formazione
Analisi
Sostenibilità
PA
Sostemibilità
Sicurezza
Digital Economy
CODICE STARTUP
Imprenditoria femminile: come attingere ai fondi per le donne che fanno impresa
DECRETI
PNRR e Fascicolo Sanitario Elettronico: investimenti per oltre 600 milioni
IL DOCUMENTO
Competenze digitali, ecco il nuovo piano operativo nazionale
STRUMENTI
Da Istat e RGS gli indicatori per misurare la sostenibilità nel PNRR
STRATEGIE
PNRR – Piano nazionale di Ripresa e Resilienza: cos’è e novità
FONDI
Pnrr, ok della Ue alla seconda rata da 21 miliardi: focus su 5G e banda ultralarga
GREEN ENERGY
Energia pulita: Banca Sella finanzia i progetti green incentivati dal PNRR
TECNOLOGIA SOLIDALE
Due buone notizie digitali: 500 milioni per gli ITS e l’inizio dell’intranet veloce in scuole e ospedali
INNOVAZIONE
Competenze digitali e InPA cruciali per raggiungere gli obiettivi del Pnrr
STRATEGIE
PA digitale 2026, come gestire i fondi PNRR in 5 fasi: ecco la proposta
ANALISI
Value-based healthcare: le esperienze in Italia e il ruolo del PNRR
Strategie
Accordi per l’innovazione, per le imprese altri 250 milioni
Strategie
PNRR, opportunità e sfide per le smart city
Strategie
Brevetti, il Mise mette sul piatto 8,5 milioni
Strategie
PNRR e opere pubbliche, la grande sfida per i Comuni e perché bisogna pensare digitale
Formazione
Trasferimento tecnologico, il Mise mette sul piatto 7,5 milioni
Strategie
PSN e Strategia Cloud Italia: a che punto siamo e come supportare la PA in questo percorso
Dispersione idrica
Siccità: AI e analisi dei dati possono ridurre gli sprechi d’acqua. Ecco gli interventi necessari
PNRR
Cloud, firmato il contratto per l’avvio di lavori del Polo strategico
Formazione
Competenze digitali, stanziati 48 milioni per gli Istituti tecnologici superiori
Iniziative
Digitalizzazione delle reti idriche: oltre 600 milioni per 21 progetti
Competenze e competitività
PNRR, così i fondi UE possono rilanciare la ricerca e l’Università
Finanziamenti
PNRR, si sbloccano i fondi per l’agrisolare
Sanità post-pandemica
PNRR, Missione Salute: a che punto siamo e cosa resta da fare
Strategie
Sovranità e autonomia tecnologica nazionale: come avviare un processo virtuoso e sostenibile
La relazione
Pnrr e PA digitale, l’alert della Corte dei conti su execution e capacità di spesa
L'editoriale
Elezioni 2022, la sfida digitale ai margini del dibattito politico
Strategie
Digitale, il monito di I-Com: “Senza riforme Pnrr inefficace”
Transizione digitale
Pnrr: arrivano 321 milioni per cloud dei Comuni, spazio e mobilità innovativa
L'analisi I-COM
Il PNRR alla prova delle elezioni: come usare bene le risorse e centrare gli obiettivi digitali
Cineca
Quantum computing, una svolta per la ricerca: lo scenario europeo e i progetti in corso
L'indice europeo
Desi, l’Italia scala due posizioni grazie a fibra e 5G. Ma è (ancora) allarme competenze
L'approfondimento
PNRR 2, ecco tutte le misure per cittadini e imprese: portale sommerso, codice crisi d’impresa e sismabonus, cosa cambia
Servizi digitali
PNRR e trasformazione digitale: ecco gli investimenti e le riforme previste per la digitalizzazione della PA
Legal health
Lo spazio europeo dei dati sanitari: come circoleranno le informazioni sulla salute nell’Unione Europea
Servizi digitali
PNRR e PA digitale: non dimentichiamo la dematerializzazione
Digital Healthcare transformation
La trasformazione digitale degli ospedali
Governance digitale
PA digitale, è la volta buona? Così misure e risorse del PNRR possono fare la differenza
Servizi digitali
Comuni e digitale, come usare il PNRR senza sbagliare
La survey
Pnrr e digitale accoppiata vincente per il 70% delle pmi italiane
Missione salute
Fascicolo Sanitario Elettronico alla prova del PNRR: limiti, rischi e opportunità
Servizi pubblici
PNRR: come diventeranno i siti dei comuni italiani grazie alle nuove risorse
Skill gap
PNRR, la banda ultra larga crea 20.000 nuovi posti di lavoro
Il Piano
Spazio, Colao fa il punto sul Pnrr: i progetti verso la milestone 2023
FORUMPA2022
PNRR e trasformazione digitale: rivedi i Talk di FORUM PA 2022 in collaborazione con le aziende partner
I contratti
Avio, 340 milioni dal Pnrr per i nuovi propulsori a metano
Next Generation EU
PNRR, a che punto siamo e cosa possono aspettarsi le aziende private
Fondi
Operativo il nuovo portale del MISE con tutti i finanziamenti per le imprese
Servizi comunali
Il PNRR occasione unica per i Comuni digitali: strumenti e risorse per enti e cittadini
Healthcare data platform
PNRR dalla teoria alla pratica: tecnologie e soluzioni per l’innovazione in Sanità
Skill
Competenze digitali, partono le Reti di facilitazione
Gli obiettivi
Scuola 4.0, PNRR ultima chance: ecco come cambierà il sistema formativo
Sistema Paese
PNRR 2, è il turno della space economy
FORUM PA 2022
FORUM PA 2022: la maturità digitale dei comuni italiani rispetto al PNRR
Analisi
PNRR: dalla Ricerca all’impresa, una sfida da cogliere insieme
Innovazione
Pnrr, il Dipartimento per la Trasformazione digitale si riorganizza
FORUM PA 2022
PA verde e sostenibile: il ruolo di PNRR, PNIEC, energy management e green public procurement
Analisi
PNRR, Comuni e digitalizzazione: tutto su fondi e opportunità, in meno di 3 minuti. Guarda il video!
Rapporti
Competenze digitali e servizi automatizzati pilastri del piano Inps
Analisi
Attuazione del PNRR: il dialogo necessario tra istituzioni e società civile. Rivedi lo Scenario di FORUM PA 2022
Progetti
Pnrr, fondi per il Politecnico di Torino. Fra i progetti anche IS4Aerospace
Analisi
PNRR, Colao fa il punto sulla transizione digitale dell’Italia: «In linea con tutte le scadenze»
La Svolta
Ict, Istat “riclassifica” i professionisti. Via anche al catalogo dati sul Pnrr
Analisi
Spazio, Colao fa il punto sul Pnrr: i progetti verso la milestone 2023
FORUM PA 2022
Ecosistema territoriale sostenibile: l’Emilia Romagna tra FESR e PNRR
Il Piano
Innovazione, il Mise “centra” gli obiettivi Pnrr: attivati 17,5 miliardi
Analisi
PNRR: raggiunti gli obiettivi per il primo semestre 2022. Il punto e qualche riflessione
Analisi
PNRR: dal dialogo tra PA e società civile passa il corretto monitoraggio dei risultati, tra collaborazione e identità dei luoghi
Webinar
Comuni e PNRR: un focus sui bandi attivi o in pubblicazione
Analisi
Formazione 4.0: cos’è e come funziona il credito d’imposta
PA e Sicurezza
PA e sicurezza informatica: il ruolo dei territori di fronte alle sfide della digitalizzazione
PA e sicurezza
PNRR e servizi pubblici digitali: sfide e opportunità per Comuni e Città metropolitane
Water management
Water management in Italia: verso una transizione “smart” e “circular” 
LE RISORSE
Transizione digitale, Simest apre i fondi Pnrr alle medie imprese
Prospettive
Turismo, cultura e digital: come spendere bene le risorse del PNRR
Analisi
Smart City: quale contributo alla transizione ecologica
Decarbonizzazione
Idrogeno verde, 450 milioni € di investimenti PNRR, Cingolani firma
Unioncamere
PNRR, imprese in ritardo: ecco come le Camere di commercio possono aiutare
I fondi
Industria 4.0: solo un’impresa su tre pronta a salire sul treno Pnrr
CODICE STARTUP
Imprenditoria femminile: come attingere ai fondi per le donne che fanno impresa
DECRETI
PNRR e Fascicolo Sanitario Elettronico: investimenti per oltre 600 milioni
IL DOCUMENTO
Competenze digitali, ecco il nuovo piano operativo nazionale
STRUMENTI
Da Istat e RGS gli indicatori per misurare la sostenibilità nel PNRR
STRATEGIE
PNRR – Piano nazionale di Ripresa e Resilienza: cos’è e novità
FONDI
Pnrr, ok della Ue alla seconda rata da 21 miliardi: focus su 5G e banda ultralarga
GREEN ENERGY
Energia pulita: Banca Sella finanzia i progetti green incentivati dal PNRR
TECNOLOGIA SOLIDALE
Due buone notizie digitali: 500 milioni per gli ITS e l’inizio dell’intranet veloce in scuole e ospedali
INNOVAZIONE
Competenze digitali e InPA cruciali per raggiungere gli obiettivi del Pnrr
STRATEGIE
PA digitale 2026, come gestire i fondi PNRR in 5 fasi: ecco la proposta
ANALISI
Value-based healthcare: le esperienze in Italia e il ruolo del PNRR
Strategie
Accordi per l’innovazione, per le imprese altri 250 milioni
Strategie
PNRR, opportunità e sfide per le smart city
Strategie
Brevetti, il Mise mette sul piatto 8,5 milioni
Strategie
PNRR e opere pubbliche, la grande sfida per i Comuni e perché bisogna pensare digitale
Formazione
Trasferimento tecnologico, il Mise mette sul piatto 7,5 milioni
Strategie
PSN e Strategia Cloud Italia: a che punto siamo e come supportare la PA in questo percorso
Dispersione idrica
Siccità: AI e analisi dei dati possono ridurre gli sprechi d’acqua. Ecco gli interventi necessari
PNRR
Cloud, firmato il contratto per l’avvio di lavori del Polo strategico
Formazione
Competenze digitali, stanziati 48 milioni per gli Istituti tecnologici superiori
Iniziative
Digitalizzazione delle reti idriche: oltre 600 milioni per 21 progetti
Competenze e competitività
PNRR, così i fondi UE possono rilanciare la ricerca e l’Università
Finanziamenti
PNRR, si sbloccano i fondi per l’agrisolare
Sanità post-pandemica
PNRR, Missione Salute: a che punto siamo e cosa resta da fare
Strategie
Sovranità e autonomia tecnologica nazionale: come avviare un processo virtuoso e sostenibile
La relazione
Pnrr e PA digitale, l’alert della Corte dei conti su execution e capacità di spesa
L'editoriale
Elezioni 2022, la sfida digitale ai margini del dibattito politico
Strategie
Digitale, il monito di I-Com: “Senza riforme Pnrr inefficace”
Transizione digitale
Pnrr: arrivano 321 milioni per cloud dei Comuni, spazio e mobilità innovativa
L'analisi I-COM
Il PNRR alla prova delle elezioni: come usare bene le risorse e centrare gli obiettivi digitali
Cineca
Quantum computing, una svolta per la ricerca: lo scenario europeo e i progetti in corso
L'indice europeo
Desi, l’Italia scala due posizioni grazie a fibra e 5G. Ma è (ancora) allarme competenze
L'approfondimento
PNRR 2, ecco tutte le misure per cittadini e imprese: portale sommerso, codice crisi d’impresa e sismabonus, cosa cambia
Servizi digitali
PNRR e trasformazione digitale: ecco gli investimenti e le riforme previste per la digitalizzazione della PA
Legal health
Lo spazio europeo dei dati sanitari: come circoleranno le informazioni sulla salute nell’Unione Europea
Servizi digitali
PNRR e PA digitale: non dimentichiamo la dematerializzazione
Digital Healthcare transformation
La trasformazione digitale degli ospedali
Governance digitale
PA digitale, è la volta buona? Così misure e risorse del PNRR possono fare la differenza
Servizi digitali
Comuni e digitale, come usare il PNRR senza sbagliare
La survey
Pnrr e digitale accoppiata vincente per il 70% delle pmi italiane
Missione salute
Fascicolo Sanitario Elettronico alla prova del PNRR: limiti, rischi e opportunità
Servizi pubblici
PNRR: come diventeranno i siti dei comuni italiani grazie alle nuove risorse
Skill gap
PNRR, la banda ultra larga crea 20.000 nuovi posti di lavoro
Il Piano
Spazio, Colao fa il punto sul Pnrr: i progetti verso la milestone 2023
FORUMPA2022
PNRR e trasformazione digitale: rivedi i Talk di FORUM PA 2022 in collaborazione con le aziende partner
I contratti
Avio, 340 milioni dal Pnrr per i nuovi propulsori a metano
Next Generation EU
PNRR, a che punto siamo e cosa possono aspettarsi le aziende private
Fondi
Operativo il nuovo portale del MISE con tutti i finanziamenti per le imprese
Servizi comunali
Il PNRR occasione unica per i Comuni digitali: strumenti e risorse per enti e cittadini
Healthcare data platform
PNRR dalla teoria alla pratica: tecnologie e soluzioni per l’innovazione in Sanità
Skill
Competenze digitali, partono le Reti di facilitazione
Gli obiettivi
Scuola 4.0, PNRR ultima chance: ecco come cambierà il sistema formativo
Sistema Paese
PNRR 2, è il turno della space economy
FORUM PA 2022
FORUM PA 2022: la maturità digitale dei comuni italiani rispetto al PNRR
Analisi
PNRR: dalla Ricerca all’impresa, una sfida da cogliere insieme
Innovazione
Pnrr, il Dipartimento per la Trasformazione digitale si riorganizza
FORUM PA 2022
PA verde e sostenibile: il ruolo di PNRR, PNIEC, energy management e green public procurement
Analisi
PNRR, Comuni e digitalizzazione: tutto su fondi e opportunità, in meno di 3 minuti. Guarda il video!
Rapporti
Competenze digitali e servizi automatizzati pilastri del piano Inps
Analisi
Attuazione del PNRR: il dialogo necessario tra istituzioni e società civile. Rivedi lo Scenario di FORUM PA 2022
Progetti
Pnrr, fondi per il Politecnico di Torino. Fra i progetti anche IS4Aerospace
Analisi
PNRR, Colao fa il punto sulla transizione digitale dell’Italia: «In linea con tutte le scadenze»
La Svolta
Ict, Istat “riclassifica” i professionisti. Via anche al catalogo dati sul Pnrr
Analisi
Spazio, Colao fa il punto sul Pnrr: i progetti verso la milestone 2023
FORUM PA 2022
Ecosistema territoriale sostenibile: l’Emilia Romagna tra FESR e PNRR
Il Piano
Innovazione, il Mise “centra” gli obiettivi Pnrr: attivati 17,5 miliardi
Analisi
PNRR: raggiunti gli obiettivi per il primo semestre 2022. Il punto e qualche riflessione
Analisi
PNRR: dal dialogo tra PA e società civile passa il corretto monitoraggio dei risultati, tra collaborazione e identità dei luoghi
Webinar
Comuni e PNRR: un focus sui bandi attivi o in pubblicazione
Analisi
Formazione 4.0: cos’è e come funziona il credito d’imposta
PA e Sicurezza
PA e sicurezza informatica: il ruolo dei territori di fronte alle sfide della digitalizzazione
PA e sicurezza
PNRR e servizi pubblici digitali: sfide e opportunità per Comuni e Città metropolitane
Water management
Water management in Italia: verso una transizione “smart” e “circular” 
LE RISORSE
Transizione digitale, Simest apre i fondi Pnrr alle medie imprese
Prospettive
Turismo, cultura e digital: come spendere bene le risorse del PNRR
Analisi
Smart City: quale contributo alla transizione ecologica
Decarbonizzazione
Idrogeno verde, 450 milioni € di investimenti PNRR, Cingolani firma
Unioncamere
PNRR, imprese in ritardo: ecco come le Camere di commercio possono aiutare
I fondi
Industria 4.0: solo un’impresa su tre pronta a salire sul treno Pnrr

Articoli correlati

Articolo 1 di 2