Apprendere dai fallimenti collettivi: una riflessione pre-summit sulla governance dell’IA
Con l’avvicinarsi del Digital Summit 2025 a Tallinn, una visita al museo all’aperto estone offre spunti preziosi per comprendere il futuro dell’intelligenza artificiale (IA). I paralleli tra i sistemi collettivi imposti durante l’occupazione sovietica e le architetture centralizzate dell’IA odierna sollevano interrogativi cruciali sulla governance dell’IA, sulla sicurezza informatica e sulla gestione delle informazioni.
La promessa e il fallimento del kolkhoz
I kolkhozes erano collettivi agricoli imposti dal regime sovietico, dove terra, bestiame e risorse erano sotto controllo centralizzato. Sebbene la teoria promettesse prosperità condivisa, la realtà era caratterizzata da inefficienza cronica e carenze alimentari. Il fallimento risiedeva non nella collettivizzazione in sé, ma nel modello rigido e dall’alto verso il basso che ignorava le diverse realtà locali.
Il parallelo con l’IA: ottimizzazione per la maggioranza
Le attuali architetture dell’IA affrontano sfide simili. I modelli linguistici e i sistemi di visione computerizzata sono addestrati su dataset enormi, ottimizzati per i casi d’uso più comuni. Questo porta a prestazioni scadenti per lingue minoritarie, dialetti regionali e contesti non occidentali. Non si tratta solo di un problema tecnico, ma di una questione di governance con impatti reali.
Ad esempio, gli strumenti di assunzione basati sull’IA, addestrati su dati storici provenienti da aziende tecnologiche occidentali, rischiano di escludere candidati qualificati con background non tradizionali. Allo stesso modo, i sistemi medici possono trascurare manifestazioni di malattie comuni in altre popolazioni.
Soluzioni strutturali oltre le verifiche di pregiudizio
Le risposte tradizionali, come le verifiche di pregiudizio e il riaddestramento su dataset più diversificati, sono importanti ma insufficienti. È necessario un approccio che includa la partecipazione attiva degli stakeholder durante tutto il ciclo di sviluppo dell’IA, non solo come consultori post-deploy.
Le esperienze storiche del kolkhoz suggeriscono l’importanza di reti informali di problem-solving. Questi comitati locali, spesso formati per affrontare le inefficienze, integrarono esperienze concrete nelle decisioni. La governance dell’IA richiede meccanismi simili, con decision-makers diversificati e potere reale di intervenire quando l’IA causa danni.
La questione dell’accountability
Sotto il sistema kolkhoz, la responsabilità era diluita tra diversi livelli burocratici. Allo stesso modo, nei sistemi di IA, l’accountability può diventare opaca. Quando un algoritmo nega un prestito o commette un errore diagnostico, chi è responsabile? È fondamentale spingere la responsabilità verso coloro che sono più vicini all’impatto, formando team interdisciplinari con autorità reale.
Innovazione collettiva senza imposizione collettiva
Il tema del summit, “Collettivamente al bivio: verso futuri sicuri e resilienti per l’IA,” sottolinea la necessità di un progresso condiviso. Tuttavia, come dimostra la storia dell’Estonia, l’innovazione collettiva non deve tradursi in imposizione collettiva. La resilienza non deriva solo dalla standardizzazione, ma dalla diversità, dalla ridondanza e dall’adattabilità.
Così, mentre i leader globali si riuniranno a Tallinn, è fondamentale evitare di ripetere i fallimenti collettivi del passato e costruire sistemi fiorenti a partire dalle comunità.
