Come l’IA e il ML possono favorire il bene sociale e la sostenibilità

I settori della salute, dell’istruzione, dell’ambiente e dell’economia sono solo alcune delle aree in cui l’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML) hanno il potenziale per cambiare completamente. Per migliorare il benessere umano e ambientale, possono essere utilizzati anche per il bene sociale e la sostenibilità. Esamineremo i potenziali benefici dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico per la sostenibilità e il bene sociale, nonché le difficoltà e le possibilità che essi sollevano.

Intelligenza artificiale e apprendimento automatico per il bene sociale

L’idea di “bene sociale” consiste nel migliorare la società, in particolare per le popolazioni vulnerabili e svantaggiate. Offrendo risposte creative ad alcuni dei problemi più difficili che il mondo si trova ad affrontare oggi, come la povertà, la fame, la malattia, la disuguaglianza e l’ingiustizia, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico possono contribuire al progresso del bene sociale. Un’analisi del McKinsey Global Institute sostiene che l’intelligenza artificiale ha il potenziale per aiutare centinaia di milioni di persone sia nei Paesi sviluppati che in quelli in via di sviluppo, affrontando questioni legate a tutti gli obiettivi di sviluppo sostenibile delle Nazioni Unite.

Alcuni esempi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per il bene sociale

Assistenza sanitaria

Soprattutto in ambienti con scarse risorse, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico possono migliorare la diagnosi, il trattamento e la prevenzione di una serie di malattie. Esempi di utilizzo dell’intelligenza artificiale sono il rilevamento della malaria dalle immagini del sangue, la diagnosi della tubercolosi dalle radiografie del torace, la previsione del rischio di malattie cardiovascolari dai segnali dell’ECG e la raccomandazione di regimi terapeutici personalizzati per i pazienti oncologici.

Educazione

L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico possono migliorare la qualità, l’uguaglianza e l’accessibilità dell’istruzione, in particolare per gli studenti svantaggiati e sottorappresentati. L’intelligenza artificiale, ad esempio, può essere utilizzata per progettare ambienti di apprendimento personalizzati e adattabili, fornire a insegnanti e studenti feedback e indicazioni, tradurre le lingue e riconoscere il parlato, nonché promuovere l’apprendimento permanente e lo sviluppo di competenze.

Ambiente

Soprattutto per quanto riguarda i cambiamenti climatici e la perdita di biodiversità, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico possono aiutare a monitorare, salvaguardare e ripristinare l’ambiente. L’intelligenza artificiale, ad esempio, può essere utilizzata per monitorare e ridurre le emissioni di gas serra, massimizzare l’uso di fonti di energia rinnovabili, identificare e fermare il bracconaggio e la deforestazione, simulare e prevedere le situazioni ambientali.

Diritti umani

Soprattutto per le popolazioni emarginate e oppresse, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico possono sostenere e difendere i diritti umani. L’intelligenza artificiale ha il potenziale per rafforzare i movimenti sociali e l’impegno civico, rivelare e combattere i discorsi d’odio e la disinformazione, localizzare e salvare le vittime del traffico di esseri umani e dello sfruttamento sessuale online e migliorare l’accesso alla giustizia e all’assistenza legale.

Intelligenza artificiale e apprendimento automatico per la sostenibilità

L’idea di sostenibilità consiste nel soddisfare le esigenze attuali senza mettere a rischio la capacità delle generazioni future di soddisfare le proprie. Facilitando un uso più efficace ed efficiente delle risorse umane e naturali e riducendo al minimo gli effetti dannosi dell’attività umana sull’ambiente e sulla società, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico possono contribuire al raggiungimento della sostenibilità. Un’analisi di PwC sostiene che l’intelligenza artificiale può incrementare il PIL globale di 5,2 trilioni di dollari e consentire una riduzione del 4% delle emissioni di gas serra entro il 2030.

Alcuni esempi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per la sostenibilità

Agricoltura intelligente

La produzione e il consumo di cibo possono essere ottimizzati con l’uso dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico, soprattutto alla luce dell’aumento della popolazione e dell’insicurezza alimentare. L’intelligenza artificiale ha il potenziale per migliorare la sicurezza e la tracciabilità degli alimenti, nonché per anticipare ed evitare i fallimenti dei raccolti e gli sprechi alimentari. Può anche essere utilizzata per monitorare e controllare la crescita delle colture, l’irrigazione e la gestione dei parassiti.

Mobilità intelligente

Soprattutto nel contesto dell’urbanizzazione e del traffico, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico possono migliorare la circolazione di persone e prodotti. L’intelligenza artificiale, ad esempio, può facilitare le auto condivise e senza conducente, migliorare la sicurezza stradale, ridurre il consumo di carburante e le emissioni e ottimizzare il flusso del traffico, l’instradamento e il parcheggio.

Produzione intelligente

Nel contesto dell’industrializzazione e dell’innovazione, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico possono migliorare la produttività e il calibro dei processi produttivi e dei prodotti. L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per migliorare le catene di fornitura e la logistica, automatizzare e integrare il lavoro umano, monitorare e mantenere strutture e attrezzature, promuovere la riduzione dei rifiuti e l’economia circolare.

Energia intelligente

In particolare, nel corso della transizione energetica e del processo di decarbonizzazione, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico possono contribuire a incrementare l’offerta e la domanda di energia pulita e rinnovabile. L’intelligenza artificiale può aiutare in diversi compiti, come l’integrazione e la gestione delle risorse energetiche distribuite, la predizione e il bilanciamento della produzione e del consumo di energia, l’individuazione e la prevenzione delle frodi e delle perdite di energia e l’attivazione di reti e microgrid intelligenti.

Potenzialità e difficoltà dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico per la sostenibilità e il bene sociale

Sebbene l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico siano molto promettenti per la sostenibilità e il bene sociale, comportano anche molti rischi che devono essere considerati e ridotti. Tra le principali difficoltà e pericoli vi sono:

Dati e privacy

Per l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sono necessarie serie di dati ampie e diversificate per addestrare e testare i loro modelli, il che potrebbe presentare problemi di sicurezza, disponibilità, qualità e accessibilità dei dati. Inoltre, la raccolta e l’elaborazione di dati privati e sensibili da parte dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico possono violare il diritto alla privacy e al consenso delle persone e dei gruppi, sottoponendoli a possibili rischi e abusi.

Parzialità ed equità

L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico hanno il potenziale per riflettere e amplificare i pregiudizi e i preconcetti presenti nei dati, negli algoritmi e nei sistemi, portando a risultati e ripercussioni ingiusti e discriminatori per alcune persone e gruppi, in particolare quelli svantaggiati ed emarginati. Inoltre, l’assenza di trasparenza e responsabilità nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico potrebbe rendere più difficile identificare e correggere pregiudizi ed errori.

Etica e valori

Gli obiettivi del bene sociale e della sostenibilità, che si basano su principi quali la dignità umana, l’autonomia, l’equità e la solidarietà, possono essere messi in discussione e in conflitto dall’intelligenza artificiale e dall’apprendimento automatico. Inoltre, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico possono creare enigmi etici e compromessi tra efficienza e uguaglianza, innovazione e regolamentazione, interessi a breve e a lungo termine.

Ambiente e società

Gli effetti indesiderati e dannosi dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico sull’ambiente e sulla società potrebbero includere un maggiore consumo di risorse e di energia, l’inquinamento e la produzione di rifiuti elettronici, la perdita di manodopera e di competenze umane e lo sconvolgimento delle istituzioni e delle norme sociali.

Per affrontare questi rischi e queste sfide e per utilizzare appieno l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per il bene sociale e la sostenibilità, è necessario un approccio globale e cooperativo che coinvolga una serie di parti interessate e punti di vista, tra cui ricercatori, sviluppatori, utenti, legislatori, società civile e pubblico in generale. Tra le componenti essenziali di questa strategia vi sono:

Consapevolezza ed educazione

È necessario diffondere tra le parti interessate e il pubblico in generale una maggiore comprensione delle possibilità e dei vincoli dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico per la sostenibilità e il bene sociale, nonché delle ramificazioni e dei doveri etici e sociali. Ci sono diversi modi per farlo, tra cui i media, le campagne, gli eventi e i programmi di studio.

Inclusione e partecipazione

Per progettare, sviluppare, implementare e valutare l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per il bene sociale e la sostenibilità, nonché per supervisionare e gestire queste tecnologie, è indispensabile garantire il coinvolgimento e l’impegno di un’ampia gamma di soggetti e comunità rappresentative e diversificate. A tal fine si possono utilizzare numerose tecniche, tra cui la co-creazione, la consultazione, il feedback e l’empowerment.

Innovazione e regolamentazione

Per promuovere il bene sociale e la sostenibilità, l’innovazione e la regolamentazione dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico devono essere bilanciate con la necessità di coordinare e allineare queste tecnologie con le leggi e i regolamenti attuali e futuri. A tal fine si possono utilizzare numerosi strumenti, tra cui quadri, audit, regole e incentivi.

Valutazione e impatto

Per promuovere la sostenibilità e il bene comune, è indispensabile valutare e monitorare l’efficacia dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico, nonché identificare e ridurre eventuali rischi o effetti negativi. Indicatori, misurazioni, benchmark e valutazioni d’impatto sono alcuni degli strumenti che possono essere utilizzati a questo scopo.

In conclusione

Gli obiettivi di migliorare il benessere umano e ambientale possono essere raggiunti attraverso la sostenibilità e il bene sociale, resi possibili dall’intelligenza artificiale e dall’apprendimento automatico, due tecnologie potenti. L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico hanno il potenziale per migliorare significativamente i problemi più urgenti del mondo, tra cui la povertà, la fame, le malattie, la disuguaglianza e l’ingiustizia. Possono anche facilitare un uso più efficace ed efficiente delle risorse umane e naturali e ridurre gli effetti dannosi dell’attività umana sull’ambiente e sulla società.

Dati e privacy, pregiudizi ed equità, etica e valori, ambiente e società sono solo alcuni dei gravi rischi e delle preoccupazioni che l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico portano con sé. Questi problemi devono essere affrontati. Per superare questi ostacoli e pericoli e per utilizzare appieno il potenziale e i vantaggi dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico per il bene sociale e la sostenibilità, sarà necessario un approccio globale e cooperativo che coinvolga una serie di parti interessate e punti di vista, tra cui ricercatori, sviluppatori, utenti, legislatori, società civile e pubblico in generale. L’educazione e la consapevolezza, il coinvolgimento e l’inclusione, l’innovazione e la regolamentazione, la valutazione e l’effetto sono tutte componenti importanti di questa strategia.