Chiedi non cosa può fare l’IA per te, chiedi cosa puoi fare per l’IA
La società è in fase di trasformazione a causa dell’intelligenza artificiale (IA), ed è fondamentale chiedere cosa dobbiamo fare per massimizzare il suo valore riducendo al minimo i rischi.
Per farlo con successo, è necessario superare il clamore per sviluppare approcci pratici e pragmatici all’IA che forniscano ciò di cui abbiamo bisogno, senza esagerazioni.
Tre elementi chiave devono unirsi affinché l’IA possa prosperare in modo sicuro e a beneficio di tutta la società: infrastruttura, ecosistema e governance.
Elementi chiave necessari per il successo dell’IA
1. Infrastruttura
Ogni parte dell’infrastruttura che fornisce IA – dai data center alla tecnologia indossabile – influenza il costo e il valore dell’IA, sia in termini finanziari che sociali ed ambientali.
Il cloud-edge-connectivity continuum è una tendenza crescente che sposta più potenza di calcolo ai margini, in dispositivi come smartphone, sensori e attrezzature industriali. Questo spostamento consente ai modelli di IA di elaborare i dati localmente, riducendo la latenza e migliorando la privacy.
Tuttavia, il calcolo ai margini non elimina la necessità di reti robuste e ad alta velocità. Esempi come i droni agricoli dimostrano che l’elaborazione locale deve ancora sincronizzarsi con i sistemi cloud centralizzati per aggiornamenti e analisi più ampie.
2. Ecosistema
Progettare l’architettura che fornisce IA agli utenti dovrebbe concentrarsi sull’inclusività, colmando il divario digitale tra i tecnologi e la popolazione consumatrice di IA. Oggi, la comunità degli sviluppatori gioca un ruolo fondamentale nel plasmare il futuro dell’IA, contribuendo alla creazione di modelli etici e strumenti di IA open-source.
Accesso all’IA non è più limitato agli esperti. L’emergere di piattaforme low-code e no-code ha democratizzato lo sviluppo dell’IA, consentendo a individui non tecnici e piccole imprese di sfruttare le capacità dell’IA per affrontare sfide reali.
3. Governance
La sicurezza e la governance dell’IA richiedono un approccio combinato dall’alto verso il basso e dal basso verso l’alto. Il design dall’alto dovrebbe concentrarsi sulla creazione di guardrail flessibili per l’utilizzo dell’IA, mentre il design dal basso dovrebbe focalizzarsi sull’osservabilità e sul controllo.
La governance deve essere contestuale e adattativa. I framework per un’IA responsabile non possono essere delegati alle macchine che stiamo costruendo. Sono, invece, una riflessione dei valori umani, guidati dalla nostra comprensione in evoluzione di come l’IA interagisce con la società.
La responsabilità spetta a noi — lettori umani — porre le domande giuste, definire obiettivi adeguati e progettare i sistemi appropriati.
