Nello Cristianini è professore di Intelligenza Artificiale presso l’Università di Bath, nel Regno Unito. Ha pubblicato quest’anno con Il Mulino “La Scorciatoia. Come le macchine sono diventate intelligenti senza pensare in modo umano”, un volume che ha il pregio di parlare a una vastissima platea di lettori facendo uso di un linguaggio accessibile e ricorrendo con ad argomentazioni chiare, ricche di esempi e di facile immedesimazione. Un grande pregio del volume è quello di costruire una “base comune” di fatti e terminologia dalla quale prendere le mosse per un dialogo a tutto campo sull’Intelligenza Artificiale.

In apertura de “La scorciatoia” ci aiuta ad abbandonare una certa visione antropocentrica dell’intelligenza e il mito “di una presunta superiorità del cervello umano in confronto a qualsiasi altro prodotto dell’evoluzione”. Sgombriamo quindi subito il campo da fraintendimenti: cosa intendiamo oggi quando parliamo di intelligenza artificiale?

L’intelligenza è l’abilità di affrontare situazioni mai incontrate prima, come una nuova configurazione della scacchiera o una frase mai pronunciata finora, e comportarsi in modo appropriato. Questo vale per gli animali, le organizzazioni, e anche le macchine. Youtube è in grado di comportarsi in modo molto efficiente anche quando ci sono video e utenti nuovi.

Se accettiamo che l’intelligenza non richiede la coscienza, o il linguaggio, e non conduce necessariamente all’arte e alla matematica, ma serve solo a sopravvivere, iniziamo presto a riconoscerla ovunque. Siamo circondati dall’intelligenza.

Il binomio dati-algoritmi di machine learning gioca un ruolo fondamentale nello sviluppo degli agenti intelligenti– non solo la quantità crescente di “tracce digitali” ma soprattutto la qualità dei dati reperiti. Come vengono raccolti questi dati di cui si serve l’AI? Abbiamo ad oggi strumenti efficaci di protezione di nostre informazioni sensibili online?

La prima scorciatoia consiste nel fare uso di relazioni statistiche, al posto di teorie esplicite, mentre la seconda nel fare uso di dati riciclati da risorse “preesistenti in natura”, come quelle delle vendite, o dei social media, o le traiettorie di un veicolo. È ovvio che a questo punto, raccogliendo dati di quel tipo, c’è il rischio di varcare dei confini, e arrivare in settori protetti dalla legge, come per esempio i dati personali. Questo è solo uno dei molti modi in cui l’AI ci mette di fronte a dilemmi etici, da cui non possiamo fuggire.

Abbiamo delegato le tecnologie a scegliere al posto nostro, compiendo scelte che si basano sulla regolarità nell’osservazione di nostri comportamenti. Il crinale che separa l’“algoritmo di raccomandazione” dalla manipolazione è davvero sottile. Tra le pagine del suo libro cogliamo un’attenzione e una preoccupazione a livello educativo rivolta ai più giovani. Può spiegarci da dove nasce questo sguardo? Quale soluzione intravede agli effetti collaterali che derivano dal loro uso dei social media?

Il potere dell’AI deriva dal luogo in cui l’abbiamo collocata, al centro della nostra infrastruttura globale, che usiamo per comunicare, fare transazioni, lavorare, imparare, intrattenerci. Delegando ad essa il potere di scegliere le notizie che leggiamo, le e-mail che filtriamo, i video che guardiamo, è chiaro che le diamo il potere di influenzarci, anche se non abbiamo ancora sufficienti conoscenze scientifiche per capire in quale modo siamo influenzati. Abbiamo l’obbligo di studiare gli effetti di queste pratiche, come raccomandare contenuti video ad adolescenti sulla base delle loro attività precedenti, per capire se questi possono avere effetti imprevisti, come la polarizzazione o la dipendenza comportamentale.