Economia dell'intelligenza artificiale, cercasi piano per l'Italia - Agenda Digitale

lo scenario

Economia dell’intelligenza artificiale, cercasi piano per l’Italia

La comunità scientifica italiana presenta punti di eccellenza internazionale in tutti i settori chiave dell’AI, ma ci sono anche molti altri problemi da affrontare. L’Italia è tra i ritardatari d’Europa, che a sua volta è in ritardo su Usa e Cina. Ecco su quali linee agire

30 Mar 2021
Piero Poccianti

Presidente dell’Associazione Italiana per L’Intelligenza Artificiale (AIxIA)

Gianpiero Ruggiero

Esperto in valutazione e processi di innovazione del CNR

Nel decennio che si sta aprendo, che potrebbe concludersi con la supremazia tecnologica della Cina come superpotenza globale dell’intelligenza artificiale, sta emergendo una nuova convergenza transatlantica tra Ue-Usa su alcuni temi delicati in grado di diventare un’agenda comune con proposte concrete.

L’Unione europea, partita in ritardo rispetto ad altri Paesi, sembra che sia riuscita oggi a trovare un’unità di intenti sulla “Human-centered AI”, il disegno e l’uso responsabile dei sistemi di intelligenza artificiale che pongono al centro i diritti, il benessere e i valori delle persone. L’approccio di cui l’Europa è pioniera e la convergenza internazionale nel settore della ricerca, potrebbe favorire una certa ripresa per il vecchio continente e per l’Italia stessa, se accompagnata da adeguati finanziamenti.

In Italia abbiamo fatto tanti progressi in questi ultimi anni e posto le basi per il cambio di rotta. Saremmo pronti per adottare una strategia per il Paese. Ci sarebbero però delle criticità da affrontare e alcuni nodi da sciogliere propedeutici al disegno strategico. Per le caratteristiche del nostro sistema economico e sociale, occorre fare squadra tra pubblico e privato, salvaguardare le nostre risorse e costruire una rete tra aziende, piccole, medie e micro. Sappiamo cosa fare e anche come fare. Non ci resta altro che farlo, sapendo anche che dobbiamo spendere di più, molto di più.

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Un’agenda comune Ue-Usa

In occasione dell’elezione del nuovo presidente degli Stati Uniti, la Presidente della Commissione europea Ursula von der Leyen ha subito dichiarato la volontà di intensificare la cooperazione per “promuovere una trasformazione digitale che porti benefici alle persone”.

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Nei mesi scorsi, la Commissione europea e l’Alto rappresentante hanno lavorato a una proposta per una nuova agenda transatlantica contenente alcune proposte concrete in materia di tecnologia, commercio e norme:

  • istituire un nuovo Consiglio Ue-Usa per il commercio e la tecnologia,
  • dar vita a un dialogo specifico sulla responsabilità delle piattaforme online e delle grandi imprese tecnologiche,
  • collaborare in ambiti quali la tassazione equa e le distorsioni del mercato,
  • definire una metodologia comune per la protezione delle tecnologie essenziali, compresa l’intelligenza artificiale, i flussi di dati e
  • la cooperazione in materia regolamentazione e standard normativi.

Il Consiglio europeo è stato invitato ad approvare la bozza della nuova agenda transatlantica per la cooperazione globale, in prospettiva di un vertice Ue-Usa da tenersi nella prima metà del 2021. Staremo a vedere come evolveranno le nuove relazioni. Dopo il muro contro muro voluto dall’amministrazione Trump, lo scenario internazionale potrebbe velocemente evolvere.

Gli Stati Uniti sono alla ricerca di nuove alleanze. Quello che preoccupa maggiormente Washington è il momento di “vulnerabilità strategica” che sta attraversando il Paese, soprattutto sull’intelligenza artificiale. Insomma, ci sarebbe per l’America il rischio di perdere la leadership tecnologica, in assenza di contromosse, e di essere sorpassati dalla Cina nel prossimo decennio, con serie implicazioni militari ed economiche. L’allarme è stato lanciato da un rapporto preparato dalla National Security Commission on AI.

Secondo il rapporto mantenere il vantaggio economico è essenziale, tanto da raccomandare che la spesa degli Stati Uniti con obiettivi civili in ricerca e sviluppo sulla frontiera dell’IA raddoppi, fino a raggiungere i 32 miliardi di dollari in cinque anni. Viene proposta anche un Technology Competitiveness Council direttamente dentro la Casa Bianca, oltre a un comitato sulle tech emergenti al Pentagono – difesa e servizi segreti devono diventare AI-ready entro il 2025 – perché “per vincere la sfida nell’IA servono finanziamenti, più talento e più leadership”.

IA nel settore della ricerca e dei finanziamenti: a che punto siamo?

Uno degli indicatori chiave dell’attività di IA in una nazione è il suo interesse per i programmi di ricerca e i finanziamenti. Molto frequentemente è possibile imbattersi in nuove pubblicazioni e studi su come gli algoritmi di IA abbiano affrontato l’ennesima sfida sostenuta dall’essere umano. Di tanto in tanto, collaborazioni che spaziano da paesi ad aziende e istituti implicano ingenti investimenti per motivi di ricerca. Ogni paese si trova su un gradino diverso della scala dell’IA.

Il piano di investimento previsto dall’Europa per lo sviluppo dell’IA sembra un’inezia se comparato con quello degli Stati Uniti.

Per sostenere le aziende AI in tutta Europa, la Banca europea per gli investimenti (BEI) e il Fondo europeo per gli investimenti (FEI) hanno lanciato a dicembre uno strumento di co-investimento  fino a 150 milioni di euro. Il piano europeo confida di attrarre inoltre fino a 200 miliardi di investimenti in AI nel periodo 2020-2030.

Ma negli USA ogni anno si spendono concretamente 2 miliardi di dollari, con una prospettiva di arrivare a 6,4 miliardi in cinque anni per la ricerca e le sue applicazioni.

Ancora di più sta facendo la Cina. Ciò non sorprende dal momento che la Cina ha sempre avuto ambizioni molto alte per diventare la superpotenza mondiale dell’IA, tanto che il Consiglio di Stato della Repubblica popolare ha dichiarato di diventare un leader mondiale con un piano sull’IA da 150 miliardi di dollari entro il 2030.

Secondo un rapporto del Center for Data Innovation la Cina sta rapidamente colmando il divario con gli Stati Uniti. Con poco meno di 30 mila articoli scientifici, la Cina rappresenta da sola il 28% della produzione mondiale della letteratura scientifica sull’IA. In confronto, gli Stati Uniti detengono circa il 18% dei documenti di ricerca. Il rapporto sottolinea inoltre che la Cina ha effettivamente superato l’Unione europea in termini sia di investimenti che di documenti di ricerca pubblicati. Ciononostante, gli Stati Uniti detengono ancora un vantaggio a livello globale. Con colossi tecnologici (Amazon, Google, Microsoft, Facebook e IBM) che investono pesantemente nell’intelligenza artificiale, gli USA riescono ancora a mantenere una posizione assiale nella ricerca sull’IA.

Il livello competitivo comunque sta crescendo ovunque. In molte nazioni, governi e aziende si stanno muovendo. Regno Unito, Singapore, Giappone, Brasile e India stanno cercando di incidere sulla mappa globale. Grazie al crescente entusiasmo per la robotica, Russia, Giappone e Corea del Sud si muoveranno ulteriormente in questa direzione, sia in termini di ricerca che di casi pratici di utilizzo nell’industria. I robot sono già ampiamente utilizzati in tutti i settori verticali e si prevede che si diffonderanno in tutto il mercato consumer in questo decennio. In Giappone, peraltro, che sta vivendo un calo della popolazione attiva, il mercato dell’automazione dell’IA avrà un salto impressionante.

Un potenziale che è stato compreso anche dalla Germania, il principale hub europeo per l’innovazione nel campo dell’intelligenza artificiale. E veniamo al caro vecchio continente. Un aspetto non secondario che caratterizza la posizione dell’UE è l’attenzione verso le questioni etiche dell’IA, intesa come i vantaggi che tale tecnologia può apportare all’umanità (“Human-centred Ai”). Un quadro che sfida le imprese a innovare con coraggio.

A testimonianza di questo modus operandi, sono stati redatti diversi documenti che hanno coinvolti esperti a livello europeo, dai quali emergono linee guida rivolte alle aziende per un impiego corretto dell’intelligenza artificiale. A livello europeo sono nate due belle iniziative: ELLIS, che punta a creare una congregazione di laboratori di eccellenza nel deep neural network e CLAIRE, un’iniziativa più omnicomprensiva, rispetto alla prima, che vorrebbe unificare i paradigmi dell’intelligenza artificiale. L’approccio, di cui l’Europa è pioniera, si è diffuso anche a livello internazionale, come hanno rilevato Fosca Giannotti e Dino Pedreschi in un articolo per la stampa[1], sottolineando che “l’OCSE ha convenuto che l’Ai deve essere sicura, responsabile, trasparente, equa e centrata sulla persona, e la Gpai, la Gobal partnership on Ai, lavora a costruire strumenti per la collaborazione multilaterale fra governi per perseguire queste finalità, in riferimento ai diritti umani e agli obiettivi per lo sviluppo sostenibile”.

Riteniamo che su quest’ultimo tema l’IA possa dare un contributo importante, come dimostrano i molti studi che stanno emergendo, le indicazioni contenute nel documento di strategia redatto dagli esperti assoldati dal MISE e la raccolta di progetti e soluzioni di IA, dirette ad aiutare il raggiungimento dei 17 obiettivi definiti dall’ONU, descritti da McKinsey a fine 2018 e raccolti dalla Oxford University nel suo data base in continua espansione[2].

Sebbene l’Europa sia attiva e abbia deciso una sua linea di condotta in IA, deve iniziare a stanziare adeguate risorse in ricerca di base per non rischiare di rimanere schiacciata tra gli altri colossi, America e Cina, le due potenze mondiali che stanno investendo molto in questo campo.

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I ritardi dell’Italia sull’IA

Anche l’Italia, come l’Europa, se vuole emergere a livello internazionale deve aumentare le risorse e “fare squadra”, avendo la lungimiranza di credere che quando l’economia ripartirà, con il Pil che in qualche modo crescerà, l’intelligenza artificiale porterà a un rilancio e forse anche ad un nuovo modello di crescita. Insomma da noi il potenziale ci sarebbe, ma va disegnata una strategia adeguata, anche perché secondo l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano l’Italia per molti versi è ancora indietro.

Molte aziende affermano di sapere cosa sia l’IA, ma in realtà non lo sanno, limitandosi a guardare al solo mercato, seppur promettente, degli assistenti vocali e ai robot in ambito industriale. Molti scienziati italiani hanno contribuito alle iniziative europee e hanno avuto un ruolo importante nella definizione degli scenari per l’uso responsabile dei sistemi di Ai. Per esempio, nella redazione di uno tra i più importanti documenti, quello sulla strategia europea che ogni paese è stato chiamato a recepire. Sebbene la comunità scientifica italiana abbia contribuito, l’Italia è ancora oggi l’unico paese in Europa che non ha ancora risposto.

Fonte: Artificial Intelligence Index Report 2021 Stanford University

Un ritardo nazionale, che si evince anche da un altro problema sul tavolo, quello dei corsi universitari e di alta formazione dedicati all’IA. Se confrontati con altre realtà, in Germania saranno attivati cento corsi di laurea sull’IA e il Recovery Plan tedesco prospetta ingenti investimenti su questo fronte. In Francia si parla di 200 indirizzi universitari; in Italia invece se ne contavano solo 5 attivi nel 2019 e oggi stanno crescendo molto lentamente. Anche il dottorato nazionale in AI[3] attende ancora il suo varo.

Il nostro è un paese che al di là delle iniziative del singolo, sia in termini di aziende che di volontà dei ricercatori, sta investendo davvero poco come sistema. Prima di affrontare le sfide dei nuovi business, dobbiamo però sciogliere alcuni nodi.

Indicazioni di policy per un’agenda sull’IA

La comunità scientifica italiana presenta punti di eccellenza internazionale in tutti i settori chiave dell’AI, ma ci sono anche molti altri problemi da affrontare: la massa critica dei laboratori di ricerca, l’integrazione interdisciplinare, il trasferimento tecnologico e l’adozione dell’AI da parte delle imprese, l’emorragia di talenti attratti dai dottorati e dai laboratori di ricerca all’estero (senza un adeguato flusso in senso inverso), e l’inclusione di aree svantaggiate del Paese.

Il nostro sistema produttivo è fatto da piccolissime e microimprese. Queste realtà imprenditoriali, se vogliono adottare strumenti di IA, non possono che costruire relazioni e collaborazioni forti, perché in Italia – pur non avendo grandi aziende multinazionali – abbiamo la capacità di offrire soluzioni e idee che non devono morire perché “fagocitate” dai player internazionali. Dobbiamo salvaguardare questa nostra capacità progettuale e costruire reti tra aziende, piccole, medie e micro, fornendo loro gli strumenti per essere più resistenti.

Tutto ciò va fatto partendo dal concetto che non ci sono prodotti “a scaffale” nel campo dell’intelligenza artificiale, ma bisogna sviluppare progetti e, per farlo, è necessario fare squadra. Reti di nodi connessi fra loro e con le reti europee e globali, ottenute valorizzando e potenziando i migliori ecosistemi che esistono sul territorio, aiutandoli ad aggiungere alla rilevanza scientifica la massa critica e l’impatto sociale ed economico che non hanno ancora dispiegato.

Per cogliere le opportunità e superare le limitazioni, occorre quindi operare su due linee in sinergia: da un lato è indispensabile innovare, sperimentare e valutare l’applicazione della AI nei settori produttivi, scientifici e sociali strategici, favorendo approcci inter- e multi-disciplinari. Dall’altro lato occorre intensificare gli sforzi di ricerca per affrontare i problemi scientifici e tecnologici aperti dei sistemi AI, a livello di percezione, apprendimento, ragionamento e interazione.

Un problema fondamentale riguarda la possibilità di estendere le capacità di astrazione e analogia dei sistemi di AI. La carenza di questa capacità determina le grandissime moli di dati, tempi e le enormi quantità di energia di cui necessitano gli attuali sistemi che implementano le reti neurali approfondite. Il superamento di questo limite è coerente non solo con una maggiore sostenibilità di questi sistemi, ma anche la capacità di portarli verso quelle piccole medie e micro imprese già citate, senza creare una dipendenza forte da multinazionali dotate delle risorse oggi indispensabili. È evidente la necessità di fare perno sulle eccellenze in AI nelle università e negli enti di ricerca, e che tenga insieme sia la componente “verticale” di specializzazione in sfide ad alto impatto socio-economico, che quella “orizzontale” della ricerca fondamentale per avanzare lo stato dell’arte dell’AI.

Conclusioni

Per non trovarsi schiacciata dalle potenze mondiali e rischiare di accrescere il divario digitale, l’Europa è chiamata a compiere un salto di qualità in termini di investimenti per la ricerca, puntando sui talenti per affrontare i problemi scientifici e tecnologici aperti dei sistemi AI.

Si affacciano all’orizzonte nuovi scenari per accordi multilaterali di cooperazione sull’IA, con Stati Uniti e Europa che potrebbero unire le forze per promuovere la ricerca e lo sviluppo su applicazioni e tecniche artificiali compatibili con i diritti degli utenti alla protezione dei dati e alla privacy (una sorta di apprendimento automatico federato), nonché su “Ai for good” (ad esempio nelle applicazioni AI orientate allo sviluppo sostenibile, compresa la politica climatica).

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In questo contesto internazionale, l’Italia deve definire la propria strategia, promuovendo all’interno del G7 e del G20 una cooperazione sull’IA anche in aree normative chiave come la classificazione e mitigazione dei rischi e lo sviluppo responsabile dell’IA, che potrebbe favorire la creazione di un mercato transatlantico per prodotti di IA certificati e controllati, che a sua volta potrebbe promuovere il commercio e l’integrazione tra i due blocchi, così come l’apertura verso altri paesi (ad esempio Canada, Regno Unito).

Una precondizione chiave per l’Italia è quella di intensificare gli sforzi per risolvere alcuni nodi critici che ancora impediscono un salto di qualità del sistema paese. La comunità italiana dei ricercatori, fortemente coesa, ha suggerito attraverso il laboratorio nazionale del CINI un piano nazionale chiaro e ambizioso. Un documento pregiato che, insieme a quello redatto dal gruppo di esperti chiamati dal MISE, può aiutare a definire una visione complessiva sulla ricerca in Intelligenza Artificiale in Italia e contribuire a definire la strategia nazionale da elaborare nelle sedi istituzionali.

Sembra arrivato il momento per collegare i diversi punti e disegnare una strategia che guardi al nostro sistema produttivo, fatto da micro aziende, e che tenga insieme ricerca, formazione e innovazione.

  1. Cfr. Giannotti F., Pedresschi D., L’intelligenza artificiale in cerca di strategia, Il Sole 24 Ore del 28/02/2021.
  2. https://www.sbs.ox.ac.uk/research/centres-and-initiatives/oxford-initiative-aisdgs
  3. Secondo il modello organizzativo del PhD-Ai.it https://www.phd-ai.it/ saranno formati 100 dottorati di ricerca in AI all’anno per dare impulso alla ricerca e all’innovazione industriale e sociale, con una distribuzione su due cicli successivi di durata triennale: il primo ciclo a partire dal 2021 (fino al 2024) e il secondo ciclo a partire dal 2022 (fino al 2025).

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