AI: le politiche di sviluppo di una tecnologia strategica

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AI: le politiche di sviluppo di una tecnologia strategica

Ben consapevoli dell’importanza centrale che l’Intelligenza Artificiale avrà sempre più nello sviluppo sociale, economico e politico, i vari stati e gli organismi internazionali mettono a punto e continuamente aggiornano piani per definire criteri e linee guida da seguire. Per focalizzare gli aspetti di elevata criticità sui quali serve una seria governance quali la creazione di nuove competenze, la trasformazione del lavoro, gli impatti etici, lo sviluppo di una società sempre più digitale e intelligente. Ecco il tema dell’ultima puntata dell’Artificial Intelligence Index Report 2021 realizzato dalla Stanford University

30 Nov 2021

di Stefano Uberti Foppa

Ultimo appuntamento con questa approfondita analisi delle tecnologie di Intelligenza Artificiale e il loro impatto su persone e società realizzato dalla Stanford University attraverso il proprio Artificial Intelligence Index Report 2021 (vedi tutti i precedenti articoli).

Questa parte dello studio è dedicata all’analisi delle policy e delle strategie nazionali messe a punto dai vari stati per cercare di massimizzare le tante promesse offerte da queste tecnologie e provando a prevedere, indirizzandole correttamente, anche le inevitabili implicazioni sul piano etico, lavorativo, culturale.

Si tratta di una sezione dello studio molto utile a chi volesse approfondire le varie strategie nazionali in tema di intelligenza artificiale perché spesso è possibile, attraverso i vari link, accedere direttamente ai documenti originali.

È stato il Canada a pubblicare, nel 2017, il primo piano nazionale strategico (Pan Canadian Strategy) in tema di AI e da allora circa una trentina di altri paesi hanno fatto altrettanto. I piani sono spesso in periodica rielaborazione e aggiornamento.

Nell’analisi di questi documenti si possono trovare sia concrete linee guida per sostenere la diffusione e l’utilizzo nella società delle tecnologie di AI trasversalmente ai vari settori merceologici, sia indirizzi e linee di principio più generali che però mancano spesso, sottolinea lo studio, di criteri attuativi, reperimento fondi e sembrano più scenari ottimali di sviluppo che concreti piani con governance e finanziamenti di supporto. La ricerca Stanford analizza questi lavori fino al dicembre 2020.

Un’azione di coordinamento internazionale tra gli stati

Va subito premesso che la rete di collaborazioni e partnership tra stati ed enti sovranazionali in tema di AI sta ormai da alcuni anni indirizzando le principali priorità nello sviluppo tecnologico e nell’adozione di queste tecnologie (attraverso linee guida attuative e focalizzazioni sui principali punti di criticità).

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Ad esempio, il lancio nel giugno del 2020 della Global Partnership sull’AI (GPAI) sostenuta da Australia, Brasile, Canada, Francia, Germania, India, Italia, Giappone, Messico, Olanda, Nuova Zelanda, Sud Corea, Polonia, Singapore, Slovenia, Spagna, Regno Unito, Stati Uniti e Unione Europea, ha avuto proprio l’obiettivo, attraverso una condivisione di criteri e metodologie, di colmare il gap oggi esistente tra definizione teorica e applicazione pratica delle tecnologie di AI. Partecipano all’iniziativa i principali esperti mondiali del mondo scientifico, accademico, dell’industria, della società civile, di organizzazioni internazionali e governative dei paesi membri. Le linee guida risultanti sono la sintesi di parametri di tipo tecnico-scientifico e degli impatti potenziali dell’AI sul versante socio-economico.

L’azione del Gpai si raccorda ai princìpi e alle raccomandazioni dell’Ocse (che coordina l’iniziativa) in tema di AI e sempre l’Organizzazione per la Cooperazione e lo Sviluppo Economico all’interno della sua attività consultiva e di studi economici ha lanciato nel 2020 un Osservatorio e un network di esperti sulle politiche di AI promuovendo una forte attività intergovernativa orientata ad uno sviluppo concertato di queste tecnologie tenendo in considerazione anche aspetti e princìpi legati ai diritti umani, all’inclusione, alla diversity e ad un’innovazione che generi crescita economica in modo equilibrato e condiviso.

I piani di alcuni paesi

Lo studio Stanford propone quindi una serie di “quadri” che focalizzano le strategie AI di numerosi paesi. Guardiamone velocemente alcuni più importanti e che più di altri stanno indirizzando lo sviluppo e la diffusione di queste tecnologie.

Il Consiglio di Stato della Repubblica Popolare Cinese è responsabile della messa a punto del “Next Generation Artificial Intelligence development plan”, che sostanzia una strategia in tema AI definita tra le più complete al mondo. Comprende infatti iniziative, e finanziamenti, dall’ambito della ricerca allo sviluppo dei talenti, dalla formazione alla costruzione di competenze, con elementi legati sia a questioni di tipo etico sia di sicurezza nazionale. Il piano ha fissato alcuni step precisi tipo il raggiungimento di un livello competitivo dell’industria AI cinese in linea con i principali competitor già dallo scorso 2020, oltre a fissare l’obiettivo di leadership cinese in settori quali i droni, riconoscimento vocale e di immagini a partire dal 2025. I piani sono continuamente aggiornati e il più recente, del 2019, prevede ad esempio una partecipazione allargata ad enti accademici e soggetti del settore privato quali Tencent e Baidu.

Il Giappone è un paese storicamente impegnato in studi e ricerche su sistemi informatici di quinta generazione, alla ricerca di sbocchi industriali in grado di connotare il paese del sol levante tra i leader dell’AI. La storia infatti ci dice che è del lontano 1982 l’iniziativa lanciata dal Ministero del Commercio internazionale giapponese per lo sviluppo di sistemi massive parallel a programmazione logica che sarebbero stati i sistemi base di un progetto governativo industriale di lungo periodo mirato a costruire supercomputer con potenza e architettura in grado di rappresentare la piattaforma ideale per sistemi di intelligenza artificiale (il famoso Fifth Generation Project). Il progetto non ha avuto il successo commerciale atteso, per complessità architetturale e per l’arrivo di nuove generazioni di hardware meno costosi (ad esempio le workstation Sun e i computer a chip Intel x86) che hanno reso obsolete le scelte tecnologiche di fondo. Dopo 10 anni (e centinaia di milioni di dollari al cambio del 92) il progetto, come molti altri nella storia informatica forse in anticipo sui tempi, è stato chiuso. Tuttavia alcuni princìpi di fondo e nuove generazioni di ricercatori in quest’ambito sono giunti fino ai giorni nostri ed attualmente la strategia del paese in tema di AI vede importanti focalizzazioni tecnologiche nell’applicazione in diversi settori industriali e nel sistema pubblico. Inoltre il Giappone, che tra le nazioni ha il tasso di maggiore anzianità al mondo (28,4% della popolazione, seguito dall’Italia con il 23%), ha impostato un programma trentennale per l’introduzione nella società di robot avanzatissimi, una specializzazione in robotica basata proprio su AI e machine learning con sistemi il cui scopo, dichiarato dal governo, sarebbe quello di liberare le persone da una serie di vincoli lavorativi e fisici entro il 2050.

I piani della Russia in tema di AI (National Strategy for the Development of Artificial Intelligence) focalizzano molto i propri interessi nazionali attraverso linee guida orientate alla costruzione di una information society da sviluppare tra il 2017 e il 2030. Definisce le iniziative per una pervasività tecnologica sia a livello governativo sia tra i singoli stati della Federazione russa (le varie regioni della Russia) attraverso l’implementazione di modelli/framework tecnologici basati sull’AI tra i diversi settori. Lo scorso dicembre 2020, direttamente Vladimir Putin, in una conferenza dedicata al tema, ha delineato quattro focalizzazioni primarie per una politica russa dell’AI: definire un quadro giuridico-normativo per un uso corretto dell’AI; sviluppare misure pratiche per l’introduzione corretta di algoritmi di AI; fornire agli sviluppatori di reti neurali un accesso ai big data per garantire competitività e reale collaborazione; spingere investimenti privati in aziende nazionali specializzate in AI.

Nella complessa battaglia tecnologica, commerciale e politica tra Usa e Cina (e Russia), gli Stati Uniti, attraverso l’American AI Initiative, puntano ad una supremazia nell’AI che si concretizza in consistenti budget dedicati alla Ricerca&Sviluppo dando, da un lato, priorità alle esigenze governative (considerando, ad esempio, i grandi investimenti in AI destinati al Dipartimento della Difesa), e dall’altro rendendo più semplice ai vari soggetti, pubblici e privati, l’accesso ai fondi federali assicurando, al contempo, standard tecnici sicuri per lo sviluppo, il testing e la diffusione delle tecnologie di AI. La Casa Bianca, nelle sue iniziative, enfatizza inoltre la necessità della costruzione di competenze e forza lavoro preparata in tema di AI promuovendo un ruolo di leadership degli Stati Uniti all’interno di un ecosistema di iniziative e di partner “amici” di livello internazionale. Il piano, sottolinea però lo studio Stanford, è carente di parametri temporali, avanzamenti di fase e allocazione dettagliata di budget. Alle varie agenzie federali sono state infine assegnate alcune guideline orientate ad agevolare e regolamentare la diffusone di applicazioni di AI nel settore privato, allo scopo di incoraggiare l’innovazione e spingere la crescita secondo una modalità “che crei nella società e nei cittadini fiducia e disponibilità verso le tecnologie di AI”.

E la situazione in Europa

L’Europa, attraverso la Commissione Europea, ha definito il Coordinated Plan on Artificial Intelligence, che definisce il contesto-quadro nel quale possono muoversi, definendo piani attuativi autonomi, i vari stati membri. Definisce i parametri di riferimento sul piano etico ed enfatizza l’accelerazione di partnership pubbliche-private. Destina circa 1 miliardo di euro all’anno per la Ricerca&Sviluppo sull’AI e 4,9 miliardi di euro per gli altri aspetti di diffusione tecnologica, realizzazione di specifiche iniziative, formazione ecc. All’interno di questo framework finanziario e metodologico, l’Italia ha messo a punto il proprio piano “Proposte per una strategia italiana per l’Intelligenza Artificiale” a cura del Mise (Ministero per lo Sviluppo Economico). Focalizza uno sviluppo dell’AI sostenibile sul piano sociale, definendo i criteri guida per un miglioramento degli skill e delle competenze, creando le condizioni per favorire la ricerca, definendo un modello regolatorio e di riferimento sul piano etico per assicurare un ecosistema AI sostenibile ed inclusivo. Interessante la definizione per lo sviluppo di una data infrastructure in grado di sostenere questo percorso. Viene definito un budget di circa 1 miliardo di euro fino al 2025 e punta alla generazione di fondi provenienti anche dal settore privato per un investimento totale, sempre al 2025, di circa 2 miliardi di euro.

Questo scenario è inoltre arricchito da una notevole quantità di accordi bilaterali tra stati e dalla partecipazione di questi ultimi ai vari organismi internazionali di definizione strategica che in questo momento, vista la forte diffusione delle tecnologie di AI e gli impatti che iniziano ad avere su sistemi e applicazioni sempre più intelligenti ed usati da un numero sempre maggiore di persone, sta seriamente affrontando il tema dell’etica (ogni settore, medicina, trasporti, difesa, economia e finanza, climate change ecc è interessato da un’applicabilità diffusa di sistemi con algoritmi di machine learning e di AI). In pratica, come visto anche nell’articolo precedente (mettere il link xxxxxxxxxxx all’articolo su Ethical) dalla fase di dibattito stanno maturando approcci e competenze che fin dalle fasi iniziali di sviluppo di algoritmi siano attenti agli elementi di etica, uguaglianza e inclusione sociale. La strada è impervia e complessa, ma su questa focalizzazione etica sono ad esempio numerosissimi gli High Level Expert Group messi a punto dai vari organismi internazionali, tra cui l’Unesco, per la definizione di raccomandazioni di riferimento sul piano dello sviluppo dei sistemi di AI.

Stefano Uberti Foppa

Digital innovation influencer

Giornalista professionista dal 1989, inizia ad occuparsi di giornalismo nel settore informatico nel 1981, partecipando all'avvio della sede italiana del settimanale Computerworld. Nel 1987 passa al mensile ZeroUno di cui nel 1997 assume la direzione insieme a quella del settimanale PcWeek Italia. Opinion leader riconosciuto nel settore Ict in Italia, è stato direttore responsabile di ZeroUno edito da Ict&Strategy, società del Gruppo Digital360, fino al febbraio 2019. Oggi è una delle principali firme del magazine.

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