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L’intelligenza artificiale sarà indipendente dall’uomo: quali sfide normative

Nel presente del presente, lo sviluppo tecnologico è guidato da un approccio di empowerment dell’uomo nella collaborazione con algoritmi e ambiente della ricerca. Ma nel presente del futuro, algoritmi di auto-apprendimento e motori di calcolo predittivi prescinderanno dalla relazione con l’uomo. Servono regole efficaci

Pubblicato il 28 Giu 2022

Simona Romiti

Change agent Senior Advisor in Programmi ed ecosistemi europei

intelligenza artificiale

Gli spazi di sperimentazione normativa della proposta di Regolamento Ue sull’intelligenza artificiale – in particolare gli articoli  53 e 54 – attribuiscono agli Stati membri la funzione di controllo dei sistemi di AI nati in ambienti digitali, basati su tecnologie web 2.0.

Dentro questi spazi, nel presente del presente, l’uomo è in compagnia di algoritmi generici e riesce ancora ad esercitare la propria influenza e a definirne la semantica.

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Per il prossimo futuro, è verosimile prevedere un numero di dispositivi connessi, IoT – stimati in 38,5 miliardi entro il 2025  – funzionali ad algoritmi di auto-apprendimento e motori di calcolo predittivi su qubit che prescindono dalla relazione con l’uomo.

Questa evoluzione tecnica mostra una vulnerabilità sulla valutazione e controllo ex-ante di alcuni sistemi di AI ad alto rischio e apre una sfida sui futuri spazi da regolamentare.

Se le norme inseguono l’evoluzione tecnologica

All’alba del Metaverso, il Regolamento ue sull’Intelligenza artificiale, seppur il più armonico tra gli strumenti legislativi a livello europeo, conserva il principio della territorialità degli Stati membri nella gestione degli spazi di sperimentazione normativa per lo sviluppo, le prove e la convalida di sistemi di IA innovativi, nella costituzione di organismi nazionali di certificazione, nella istituzione di Autorità di notifica chiamate a valutare e a notificare alle autorità di certificazione. Una struttura di governance di cui va ancora testato il grado di interoperabilità e convergenza tra le stesse autorità che rischia di essere influenzato dal livello di competenze delle risorse chiamate ad operarvi e con una visione burocratico-centrica nelle condizioni di funzionamento.

La citazione di Teilhard “a stadi evolutivi sempre più complessi corrisponde negli esseri un livello di coscienza sempre più elevato” apre la riflessione cardine di questo esercizio di noosfera: i sistemi di intelligenza artificiale hanno origine in ambienti completamenti digitalizzati. Nel presente del presente i sistemi operano su dati e informazioni rilasciate da persone, attraverso la semplice navigazione o esperienze di extended reality, e da oggetti, attraverso l’IoT. Sono sistemi transnazionali, non ancora Metaverso -oltre l’Universo- ma universali. Nel presente del futuro è molto probabile che la popolazione dei dati degli oggetti e gli algoritmi in auto-apprendimento avranno il peso dominante nella configurazione degli spazi digitali e nel determinare gli indirizzi tecnologici dei sistemi di AI.

Diluvio di dati ed evoluzionismo tecnologico pongono all’attenzione degli “evoluzionisti” equi e democratici riflessioni sulla relazione tra tempo e latenza e tra territorio e spazio degli spazi normativi. Gli ecosistemi tecnologici di intelligenza artificiale, compresi quelli Made in Europe, sono più veloci degli strumenti legislativi di regolamentazione. Gli ecosistemi tecnologici originano ed esercitano la loro relazione per lo più dentro uno spazio digitale, dove la territorialità sta transitando da un livello worldwide dei gatekepers ad un decentramento tecnologico distribuito.

I progetti finanziati con il Programma Horizon

Questa riflessione trova conferma nella veloce evoluzione tecnologica dei progetti finanziati con il Programma Horizon. Vanno in questa direzione progetti come: AI4EMS, un algoritmo in grado di supportare medici e operatori di pronta assistenza nella gestione del rischio di arresto cardiaco fuori dall’ospedale. Sfruttando l’analisi vocale avanzata, l’algoritmo consente il riconoscimento più veloce Out of Hospital Cardiac Arrest, meno 3 minuti rispetto all’operatore umano, e più accurato arrivando al 95% del “successo” di diagnosi. XAIDA– artificial intelligence for detection and attribution- per lo sviluppo di nuove tecniche di AI in grado ricercare le cause degli eventi e dinamiche estreme atmosferiche, la modellizzazione del clima, i percorsi casuali all’origine di tali eventi, quali cicloni, ondate di calore, alluvioni e siccità. La tecnologia utilizzata è l’apprendimento automatico del machine learning e sperimenta 3 tre principali paradigmi di inferenza: deep learning, modelli generativi e modelli bayesiani (probabilistici) non parametrici fino ad arrivare a algoritmi generici. FANDANGO, una soluzione che prevede la gestione e l’analisi dei Big Data intersettoriali su una piattaforma interoperabile, in grado di riconoscere le fake new e le post verità, per supportare le industrie dei media tradizionali ad affrontare la nuova economia delle notizie “dati” con una migliore trasparenza per i cittadini sotto un prisma di responsabilità, ricerca e innovazione.

Nel presente del passato l’Europa ha costruito AI4EU, la prima piattaforma europea di intelligenza artificiale on demand che raccoglie risorse, strumenti, conoscenze, algoritmi di tutti gli Stati membri guidando le esigenze della Comunità di intelligenza artificiale del vecchio che include aspetti ELSE (etici, legali, socio-economici) europei in un contesto mondiale duopolizzato da Nord America e Cina. La piattaforma riduce gap tecnologici ed ecosistemici di relazione mettendo in piedi servizi che ne facilitano l’uso e l’adozione da parte di utilizzatori finali e di ricercatori; definisce processi sostenibili e strutture di governance, business model e finanziamenti a terze parti per progetti di AI. Oggi la piattaforma riunisce più di 80 organizzazioni tra università, centri di ricerca, imprese e associazioni, ha in corso 16 ecosistemi o progetti di sviluppo, tra cui TAILOR, Human-E-AI-net, AI4Media.

Verso iniziative miste e sistemi decisionali ibridi: uomo e AI diventano partner operativi

Nel presente del presente, lo sviluppo tecnologico è guidato da un approccio di empowerment dell’uomo nella collaborazione con gli algoritmi e con l’ambiente della ricerca. Un prisma regolare Uomo-Macchina-Ambiente. Nel programma Horizon Europe sono in arrivo, due bandi funzionali e tra loro complementari alla costruzione di un Ecosistema AI dove la relazione tra uomo, sistemi AI e Reciprocità guidano il processo di evoluzione tecnologica.

AI for Human Empowerment

AI for Human Empowerment (TOPIC ID: HORIZON -CL4-2022-HUMAN-02-02) mira alla realizzazione di iniziative miste e sistemi decisionali ibridi, attraverso la costruzione del prossimo livello di percezione, visualizzazione, interazione e collaborazione tra uomini e sistemi di AI. Uomo e Sistemi AI diventano partner operativi, responsabili di rafforzare l’elemento fiduciario e la trasparenza dei sistemi AI nella definizione di prestazioni e processi decisionali misti. L’elemento fiduciario insieme al rafforzamento dei principi etici delle tecnologie digitali, dell’inclusività e della sostenibilità sono alla base di queste nuove forme di collaborazione. Una delle attività principali sarà proprio quella di trovare nuovi metodi di coinvolgimento dei cittadini, o loro rappresentanti nello sviluppo di AI. Con queste premesse l’Europa mira a sviluppare una tecnologia mondiale che aderisce ai principi e standard europei, aumentare la presenza di player europei nel mercato delle tecnologie emergenti.

European Network of AI Excellence Centres

European Network of AI Excellence Centres (TOPIC ID: HORIZON -CL4-2022-HUMAN-02-02) mira al rafforzamento della comunità europea di AI, followup della piattaforma AI4EU, potenziare le capacità di ricerca esistenti e raggiungere una massa critica attraverso reti più strette di centri europei di eccellenza dell’IA. Le proposte dovrebbero sviluppare meccanismi per collegare i centri di eccellenza nell’IA, mobilitare i ricercatori per collaborare su principali sfide tecniche e di settore o sociali, aumentare l’impatto dei finanziamenti nel progredire più rapidamente negli sforzi congiunti piuttosto che lavorare in isolamento, con sforzi frammentati e duplicati. I temi intorno a cui dovranno costituirsi i nuovi ecosistemi di centri di eccellenza sono: 1. Intelligenza artificiale di nuova generazione – che copre la ricerca fondamentale nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico; 2. Ricerca scientifica e tecnologie prioritarie elencate nell’ultimo SRIDA (Strategic Research, Innovation and Deployment Agenda of the AI, Data and Robotics PPP) e che coinvolgono i centri di reti di eccellenza selezionati con precedenti bandi Horizon (2020).

Euro HPC

Nel passaggio dal web 2.0 al web 3.0, l’Europa, con l’iniziativa congiunta EURO HPC, affida parte dell’esplorazione di algoritmi ad alto impatto per i prossimi supercomputer europei exascale ad un nuovo ecosistema di ricercatori provenienti da domini diversi. Nello European High performance computing Joint Undertaking (TOPIC ID: HORIZON-EUROPHPC-JU-2022-ALG-02-01), le soluzioni da sviluppare partono da una valutazione d’impatto sulla riduzione del consumo di risorse HPC che tenga conto dell’attuale modello di utilizzo e dei potenziali casi d’uso degli algoritmi per arrivare a spiegare il concetto e la progettazione di un algoritmo fondamentalmente nuovo e innovativo; definire il processo di implementazione e convalida per il nuovo hardware europeo e le architetture di supercomputer exascale; dimostrare l’impatto previsto in termini di casi d’uso rilevanti con un’ampia base di utenti, tempi di calcolo recuperati o tempi ridotti per la soluzione. EURO HPC dovrebbe competere con il Quantum Artificial Intelligence Lab di Google.

Conclusioni

Focalizzare la regolamentazione su una famiglia di tecnologie garantisce il rispetto e la conformità ai valori, diritti fondamentali e ai principi dell’Unione con un “confine territoriale” e limitatamente “al presente del presente”. È molto ma si può fare di più. C’è molta Noosfera e attesa dentro il cambiamento paradigmatico che i tradizionali strumenti legislativi cercano di regolamentare. Ma “dal succedersi dei fenomeni evolutivi” ( Theilard) e dall’attesa “del presente del futuro” (Sant’Agostino) è legittimo richiedere una nuova strategia nella definizione dei quadri giuridici.

La sovrapposizione o ibridazione tra spazio fisico e spazio digitale in arrivo con il Metaverso, le DAO-organizzazioni autonome decentralizzate-, i parcel o la quasi ordinarietà dei NFT, il volume di dati generati da algoritmi in auto-apprendimento che predicono realtà digitali, chiama in causa l’Europa nel rinnovare il proprio ruolo di esportatore della democrazia, assumendo l’impegno politico nel disegnare una “legge fondamentale quadro” che tuteli la persona e i suoi valori, le istituzioni e il loro funzionamento, in generale la comunità digitale europea nell’interazione socio-economica propria del metaverso.

Rispetto alle performance di implementazione del regolamento, nel rispetto del principio di sussidiarietà, per le Autorità di Notifica degli Stati membri, sarebbe interessante ipotizzare la costruzione di una blockchain dedicata, ogni autorità un blocco, riportare l’ art. 46 “Obblighi di informazione degli organismi notificati” in una catena a blocchi per disintermediare tempi e spazi di notifica. Tanto che i Sistemi a più alto rischio siano immediatamente riconosciuti e certificati come tali da tutti i 27 Stati membri.

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