Attraversiamo l’oceano solo se perdiamo di vista la riva

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Due possibili applicazioni concrete dell’Intelligenza Artificiale. Ma restano ancora molte questioni aperte sul piano etico e sociale

DI ROBERTO NASCIMBENE E CHRISTIAN SALVATORE*

L’ Intelligenza Artificiale sta rapidamente trasformando il modo in cui interagiamo con la tecnologia che ci influenza nella vita quotidiana. Ma qual è il significato dell’Intelligenza Artificiale? Quale il suo impatto attuale e futuro? Quali le sfide etiche e sociali che essa solleva? E ancora: è possibile esplorare questi aspetti in una fase di sviluppo esponenziale di questa tecnologia con cui dobbiamo fare i conti?

Usiamo proprio il termine “esplorare” nel l’accezione che tanto piaceva a Cristoforo Colombo. A lui si attribuisce una significativa affermazione, utile al contesto che stiamo raccontando: “Non si può mai attraversare l’oceano se non si ha il coraggio di perdere di vista la riva”. Proviamo anche noi a fare un salto nel buio e a perdere di vista la riva ponendoci una domanda: che cosa lega la visione satellitare dei danneggiamenti delle case dopo un evento sismico con l’interpretazione di immagini in ambito medico?

Dopo un terremoto, valutare l’entità dei danni alle case e pianificare interventi di ricostruzione è fondamentale per il recupero delle comunità colpite. In questo contesto, l’utilizzo delle immagini satellitari e degli strumenti come Google Street View si è dimostrato essenziale nel recente passato, e continuerà ad esserlo, per ottenere una panoramica completa dei danneggiamenti e guidare le operazioni di soccorso e di ricostruzione in modo efficiente ed efficace; ma ci sono alcuni strumenti che possono agevolare il lavoro dell’uomo nell’analisi di tali immagini, per automatizzare alcuni processi, renderli più efficienti, o addirittura rendere possibili compiti altrimenti impossibili da gestire con tecniche convenzionali.

Un esempio su tutti: il confronto tra immagini satellitari pre e post terremoto è cruciale per valutare l’entità dei danni alle strutture edificabili. Utilizzando strumenti avanzati di analisi delle immagini, gli operatori possono individuare cambiamenti significativi nelle strutture, come crolli parziali o totali, lesioni strutturali e spostamenti del suolo.

Quali sono questi “strumenti avanzati”?

Proprio l’Intelligenza Artificiale che in pochissimi minuti, se non addirittura secondi o in tempo reale, è in grado di interpretare, catalogare, dettagliare e commentare migliaia di immagini, compito che un normale operatore umano non potrebbe portare a termine se non in mesi di lavoro. Quindi, la ricerca in atto sull’integrazione della visione satellitare ad alta risoluzione con le immagini panoramiche di Google Street View e le capacità analitiche dell’Intelligenza Artificiale, rappresentano uno sviluppo essenziale per valutare con precisione l’entità dei danni alle abitazioni dopo un terremoto, migliorare la gestione delle emergenze e, di conseguenza, l’esito delle attività di recupero, ripristino, salvataggio.

Questo sistema permette infatti di identificare rapidamente e accuratamente le aree più colpite, individuando danni strutturali, crolli e altre emergenze, consentendo alle autorità di pianificare interventi di soccorso e ricostruzione mirati e tempestivi.

Ora passiamo all’ambito biomedico. In un certo senso, anche in questo caso parliamo esattamente degli stessi elementi in gioco: identificazione, trattamento, esito, ma il contesto non è più rappresentato dalle strutture presenti nell’ambiente che ci circonda, quanto dal corpo umano e dalle potenziali patologie in grado di danneggiarlo; e anche in questo caso, le tecnologie in gioco sono due: l’imaging e l’Intelligenza Artificiale.

Il primo accompagna la medicina da ormai oltre un secolo (i raggi X furono scoperti alla fine del diciannovesimo secolo da Roentgen, che proprio per questo fu insignito del premio Nobel per la Fisica nella sua prima edizione del 1901); la seconda, invece, ha mosso i suoi primi passi nell’ambito clinico soltanto negli ultimi anni.

Lo studio e l’implementazione di tecniche di Intelligenza Artificiale che possano supportare i medici nel processo diagnostico e decisionale sono oggetto di ricerca e di sviluppo presso i laboratori di AI della Scuola Universitaria Superiore IUSS e del suo spinoff, DeepTrace Technologies, che si occupa concretamente di sviluppare dispositivi medici in questo ambito.

Con quale scopo? L’obiettivo finale è di supportare il medico (non sostituirlo) nel prendere decisioni diagnostiche o di trattamento in modo più oggettivo, più accurato e possibilmente più rapido, per aumentare le probabilità di avere una diagnosi corretta in maniera tempestiva, migliorare il percorso clinico del paziente e aumentare le chance di un esito positivo del trattamento. In altre parole, salvare più vite e farlo rapidamente. Un classico esempio è l’utilizzo di algoritmi di Intelligenza Artificiale per assistere il medico nel processo diagnostico: queste tecniche sono in grado (una volta addestrate adeguatamente per tale compito) di leggere e analizzare automaticamente immagini diagnostiche come radiografie, tomografie computerizzate (TC) e risonanze magnetiche (RM), estrarre informazioni dettagliate e rilevare pattern in modo più rapido ed efficiente rispetto ai metodi tradizionali, e usare le informazioni per identificare precocemente le patologie, aiutando i medici nella diagnosi e nel trattamento tempestivo delle malattie. Un caso studio in questo ambito che ha interessato Iuss e DeepTrace per ricerca e sviluppo è l’identificazione del rischio di sviluppare demenza da Alzheimer in maniera precoce. Gli studi scientifici pubblicati e implementati successivamente in un dispositivo medico (TRACE4AD™) hanno dimostrato come sia possibile analizzare automaticamente la risonanza magnetica cerebrale di un paziente per valutare questo rischio più accuratamente e con 24 mesi di anticipo rispetto alla diagnosi clinica standard.

Il futuro dell’AI è promettente e suscita sia entusiasmo sia preoccupazione. Si prevede che l’AI continuerà a evolversi rapidamente, con nuove tecnologie che aprono possibilità ancora più ampie. Ad esempio, l’AI potrebbe giocare un ruolo chiave nello sviluppo di cure mediche personalizzate, nella progettazione di città intelligenti e nell’affrontare sfide globali come il cambiamento climatico. L’AI offre infatti, come abbiamo avuto modo di esplorare, una serie di vantaggi significativi.

Uno dei più evidenti è la sua capacità di automatizzare compiti ripetitivi e complessi, aumentando l’efficienza e riducendo i costi operativi. Inoltre, l’AI può analizzare enormi quantità di dati in tempi rapidi, fornendo “insights” preziosi per migliorare processi decisionali. Tuttavia, l’adozione diffusa dell’AI solleva anche importanti questioni etiche e sociali.

Queste includono preoccupazioni riguardanti la privacy dei dati, la discriminazione algoritmica, l’automazione del lavoro e l’impatto sull’equità sociale. È essenziale affrontare queste sfide in modo responsabile e inclusivo per garantire che l’AI sia al servizio del bene comune. Il rischio di discriminazione algoritmica si riferisce ai casi (non rari) in cui i modelli di AI possono riprodurre e amplificare pregiudizi esistenti presenti nei dati di addestramento. Ciò potrebbe portare a decisioni ingiuste o discriminatorie nei confronti di determinati gruppi sociali. O, al contrario, potrebbe portare alla problematica opposta se trattata non adeguatamente.

È infatti notizia di alcuni giorni fa che Gemini, l’Intelligenza Artificiale di Google, è stata messa in pausa perché si rifiutava di generare risultati e immagini di persone “bianche”, temendo di “rafforzare stereotipi e generalizzazioni dannose sulle persone in base alla loro razza”, producendo quindi un biasin direzione opposta. Inoltre, c’è il rischio di perdita di posti di lavoro, poiché l’automazione fornita dall’AI potrebbe sostituire o ridurre la domanda di lavoro umano in alcuni settori. Questo rischio rappresenta certamente uno dei risvolti più delicati e complessi dell’introduzione dell’Intelligenza Artificiale nelle nostre vite, richiedendo una trattazione al livello politico e sociale; ma pensiamo per un attimo e per assurdo se gli amanuensi, nel quindicesimo secolo, si fossero opposti e fossero riusciti a bloccare l’adozione della stampa a caratteri mobili: quanta innovazione ci saremmo persi? E quanti posti di lavoro oggi non esisterebbero?

Le sfide etiche e sociali legate all’AI sono diverse e complesse. Una delle principali è la questione della trasparenza e dell’interpretabilità dei modelli di AI (in gergo tecnico, spiegabilitào explainability). È importante capire come l’AI prenda decisioni e quali dati utilizzi per farlo, al fine di garantire la responsabilità e la fiducia nel processo decisionale automatizzato. Questo è tanto più necessario e richiesto quanto più l’ambito di applicazione è critico, come i due casi citati. Inoltre, c’è la questione della privacy dei dati e della sicurezza delle informazioni.

L’AI richiede grandi quantità di dati per funzionare correttamente, ma ciò può sollevare preoccupazioni riguardo alla raccolta, all’archiviazione e soprattutto all’uso delle informazioni personali degli individui. È essenziale garantire che i dati vengano utilizzati in modo etico e conforme alle normative sulla privacy per proteggere i diritti e le libertà individuali. Solo attraverso un approccio etico e attento possiamo massimizzare i benefici dell’AI e mitigare i suoi potenziali rischi nella società.

Abbiamo iniziato l’articolo con una citazione e quindi per simmetria lo chiudiamo ricordando il grande ingegnere e astronauta statunitense Frank Borman, che sottolineava come “l’esplorazione è veramente l’essenza dello spirito umano” e lo Spirito, secondo Agostino, è la facoltà più importante dell’anima umana.

*IUSS – Istituto Universitario Studi Superiori – Pavia

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