Le Università hanno la possibilità di guidare il futuro dell’IA
L’intelligenza artificiale (IA) è diventata la nuova linea di faglia geopolitica – e le università ora si trovano al centro di essa. Il regime di controllo delle esportazioni di Washington blocca le vendite e il supporto tecnico per i chip IA avanzati in Cina; Pechino, da parte sua, richiede che gli algoritmi di raccomandazione e i modelli di IA generativa siano registrati e in alcuni casi autorizzati dai regolatori statali; e Bruxelles ha approvato il primo atto “IA affidabile” a livello trasversale mondiale.
Questi regimi normativi rivali decidono chi può collaborare, quali dati possono attraversare i confini e quali scoperte diventano beni strategici. Le università che non leggono correttamente questo terreno rischiano di perdere finanziamenti, partnership e, infine, la libertà accademica stessa. Come possono le università proteggere – e persino rafforzare – le loro missioni in un regime di politiche IA così frammentato?
Una panoramica frammentata e competitiva
Pur essendo l’IA ovunque, ogni regime politico nazionale legge la tecnologia attraverso una lente molto diversa. Durante il secondo mandato del presidente statunitense Donald Trump, Washington ha considerato l’IA come un elemento cruciale della sua strategia industriale e di sicurezza “America First”. L’Ordine Esecutivo 14179, “Rimozione degli ostacoli alla leadership americana nell’intelligenza artificiale”, revoca le direttive precedenti e istruisce tutte le agenzie federali a identificare e abrogare le regole interne che “inibiscono l’innovazione nell’IA” e a pubblicare un piano a livello di agenzia per mantenere il dominio degli Stati Uniti “senza burocrazia inutile”.
Nel complesso, la politica dell’IA accoppia la deregulation domestica con il nazionalismo del controllo delle esportazioni per accelerare l’innovazione negli Stati Uniti, negando nel contempo ai concorrenti strategici l’accesso agli strumenti per recuperare il ritardo.
Il Regno Unito aspira a diventare una “superpotenza dell’IA” perseguendo una crescita dell’IA guidata dal mercato sotto un quadro normativo leggero che enfatizza l’innovazione responsabile e affidabile e mantiene l’indipendenza del Regno Unito nella governance dell’IA.
La Cina sostiene un approccio di “governance agile” per l’IA, focalizzato sulla crescita economica e sulla forza nazionale, puntando a diventare un leader globale nell’IA entro il 2030. La sua strategia si basa su un ecosistema dell’IA guidato dallo stato, allineato con i valori definiti dal partito e gli interessi di sicurezza nazionale.
Quattro prospettive per navigare in un ecosistema complesso
Le università stanno affrontando una serie di pressioni e richieste diverse da vari attori. I leader politici e i rettori universitari si riferiscono frequentemente all’istruzione superiore come al fondamento della trasformazione digitale e sociale, sottolineando che le università devono guidare l’integrazione dell’IA mantenendo i valori accademici fondamentali.
Le università svolgono un ruolo critico nel colmare questo divario attraverso l’istruzione e la ricerca. Per comprendere come la turbolenza delle politiche IA influisca sulle università, è utile guardare attraverso quattro lenti – strutturale, politica, relativa alle risorse umane e simbolica. Insieme, queste lenti offrono una guida a livello di sistema per i leader che navigano nel complesso ecosistema delle politiche nazionali sull’IA.
Strutturale: regolamentazione dell’IA e vincoli istituzionali
Come influenzano le regolamentazioni dell’IA e la divergenza normativa l’organizzazione delle istituzioni di istruzione superiore? Cina e Russia mantengono un controllo statale più rigoroso sull’IA, mentre gli Stati Uniti e il Regno Unito favoriscono approcci pro-innovazione con una regolamentazione più leggera. Al contrario, l’UE e l’UNESCO pongono un forte accento sull’etica e sui diritti umani nella governance dell’IA, incorporando principi di fiducia e responsabilità nei loro quadri normativi.
Man mano che le politiche e le regolamentazioni dell’IA divergono a livello globale, le università devono adattare le loro strutture organizzative per allinearsi con le priorità nazionali, le normative internazionali e gli interessi.
Politica: geopolitica dell’IA e diplomazia universitaria
Le dimensioni geopolitiche delle politiche dell’IA complicano la diplomazia universitaria. L’IA è inevitabilmente plasmata da interessi nazionali, competizione economica e influenza aziendale. I paesi creano barriere protettive limitando le partnership internazionali.
Ad esempio, le disposizioni di salvaguardia della CHIPS and Science Act vietano alle aziende di semiconduttori sovvenzionate dagli Stati Uniti – e ai laboratori universitari con cui collaborano – di intraprendere ricerche avanzate in Cina, mentre la Legge sul Controllo delle Esportazioni della Cina (entrata in vigore nel dicembre 2020) e misure correlate possono impedire agli enti cinesi – comprese le università – di condividere determinate ricerche o tecnologie IA all’estero senza autorizzazione.
Risorse umane: sviluppo delle competenze e responsabilità universitaria
Le politiche sull’IA stanno rimodellando lo sviluppo del talento, la formazione delle competenze e le esigenze della forza lavoro, costringendo le università ad allineare proattivamente i programmi educativi con le strategie nazionali sull’IA e le richieste dell’industria.
Simbolico: il ruolo etico dell’istruzione superiore
Come è culturalmente incorporata l’IA nell’istruzione superiore? In che modo l’IA può plasmare l’identità delle istituzioni di istruzione superiore? Ogni paese infonde la propria narrativa dell’IA con i propri valori: l’UNESCO e l’UE inquadrano l’IA attorno al bene pubblico globale e ai diritti umani; la Russia sottolinea la sovranità tecnologica e l’autosufficienza; la Cina evidenzia l’IA come chiave per il ringiovanimento nazionale e la forza; e gli Stati Uniti parlano dell’IA principalmente in termini di competitività economica e leadership nell’innovazione.
Le università devono guidare il processo di integrazione dell’IA e il cambiamento tecnologico con principi etici, non solo competenze tecniche.
Se le università intendono guidare nel plasmare il futuro dell’IA, devono sostenere con coraggio la collaborazione aperta, la governance etica e la condivisione della conoscenza che trascende le divisioni ideologiche.
