[0:01]Benvenute e benvenuti al primo livello del corso di AI Literacy, ehm dopo il livello zero, che era un livello che spiegava la metodologia che ho adottato per questo corso, ora entriamo un po' nel vivo dei contenuti. Il primo livello l'ho pensato un po' per tutti, è un livello di base con delle nozioni utili, indipendentemente dalla vostra professione, dalla vostra attività, che siate studenti, avvocati, medici, architetti, curiosi, cittadini e utenti dei sistemi, eh questo primo livello va bene per tutti. Poi, man mano che salirò di livello, ovviamente tratterò di nozioni più specifiche, anche per alcune professioni, che comunque sono di interesse generale, quindi vi consiglio di seguire sempre e comunque tutte le lezioni. Questa prima lezione del primo livello ha come titolo che cos'è un sistema di intelligenza artificiale e perché ci riguarda tutti. Negli ultimi anni, come sapete, si è parlato sempre di più di intelligenza artificiale, come una tecnologia che sta cambiando, cambierà radicalmente il nostro modo di vivere, il nostro modo di lavorare, il nostro modo di comunicare. Prima di affrontare, però, il tema dei rischi, dei diritti, degli usi quotidiani dell'intelligenza artificiale, è essenziale, secondo me, rispondere a una domanda apparentemente semplice, ma che così semplice non è. Che cos'è esattamente un sistema di intelligenza artificiale? Allora, lasciando stare per un attimo le definizioni normative, le definizioni tecniche, noi potremmo dire in senso molto generale che un sistema di intelligenza artificiale è un programma, un software, progettato per prendere delle decisioni o per generare dei risultati in modo più o meno autonomo, analizzando dati, individuando degli schemi e restituendo un output, un risultato in uscita. E se vogliamo essere ancora più chiari, possiamo fare riferimento alla definizione che esce dal regolamento europeo sull'intelligenza artificiale, l'AI Act, che in tutto questo corso sarà un po' la nostra bussola normativa, no? Nei nei riferimenti, se voi andate a vedere, senza guardare le definizioni, ma andate a vedere lo spirito dell'AI Act, per l'AI Act, un sistema di intelligenza artificiale è alla fine un software che può, per un dato insieme di obiettivi definiti dall'essere umano, generare output che siano dei contenuti, delle previsioni, delle raccomandazioni o delle decisioni che influenzano l'ambiente con cui il sistema interagisce. Quindi, già avete quattro tipi, vedete, di sistemi di intelligenza artificiale, quelli che generano contenuti, quelli che generano previsioni, quelli che generano raccomandazioni, cioè vi suggeriscono di comportarvi in un certo modo in determinati contesti e quelli che prendono delle decisioni. In parole più semplici, l'intelligenza artificiale non la dobbiamo pensare come una macchina cosciente, ok? Non è una mente autonoma, è un sistema matematico statistico che viene programmato da esseri umani e che può analizzare grandi quantitativi di dati, può apprendere da questi dati e vi può restituire una risposta che, oggettivamente, soprattutto oggi, è una risposta di altissima qualità nella maggior parte dei casi. Però è una risposta in forma di testo, di immagini, di decisioni, di numeri o di raccomandazioni. Vediamo qualche esempio pratico. Pensate a un assistente vocale, lo smart assistant, quando un assistente vocale risponde alla vostra domanda sul meteo o vi suggerisce una playlist musicale, sta usando un sistema di intelligenza artificiale. Pensate a un motore di ricerca che, e pensate a quando un motore di ricerca completa automaticamente la vostra frase o classifica i risultati per voi o adesso vi restituisce un sunto della vostra ricerca, c'è un algoritmo predittivo o un sistema di intelligenza artificiale. Immaginatevi una banca che deve decidere se concedere un prestito o immaginatevi un'assicurazione che deve decidere che tipo di polizza stipulare, anche in questo ambito, di solito si usano dei modelli basati sui dati storici, sullo storico della persona e siamo davanti a sistemi di intelligenza artificiale. Pensate ancora alle pubblicità personalizzate che vedete sui social network, no, nei motori di ricerca, sono spesso generate da sistemi che analizzano i nostri interessi, i nostri comportamenti, la nostra cronologia di navigazione e ci restituiscono un risultato. Quindi, l'intelligenza artificiale è ormai attorno a noi e dentro di noi, anche dentro i nostri sistemi e spesso non ce ne accorgiamo. Fate però attenzione a una cosa, non tutto ciò che è automatico o automatizzato è intelligenza artificiale. Un semaforo che passa da rosso a verde a intervalli fissi, ad esempio, non è di solito pilotato da un sistema di intelligenza artificiale, un foglio Excel che ha delle formule statiche, no, che cambiano a seconda dei vostri interventi, nemmeno. Secondo me, l'elemento chiave dell'intelligenza artificiale è che il sistema, come dice anche il regolamento, è capace a un certo punto di adattarsi, di generalizzare e di apprendere, apprendere da esempi. Questo Allora, l'adattarsi e l'apprendere sono due temi che fanno un po' paura all'essere umano, no? Adattarsi è il che comunque cambi questo sistema di intelligenza artificiale e apprendere è l'idea che apprenda da degli esempi senza che ogni singolo passo o suo comportamento debba essere impostato manualmente dall'essere umano. Un altro punto centrale, secondo me, dei sistemi di intelligenza artificiale che usiamo oggi, soprattutto quelli generativi, è che il sistema non capisce davvero il significato di ciò che produce e spesso non capisce davvero neanche il significato di ciò che noi domandiamo.
[6:34]Quando un generatore di testi, ad esempio, chat GPT vi restituisce una risposta, non sta pensando, sta semplicemente scegliendo la sequenza di parole statisticamente più probabile in base ai dati sui quali è stato addestrato. E questo è il motivo per cui può sbagliare, no, le cosiddette allucinazioni di questi sistemi, può generare informazioni false oppure può sembrare convincente pur dicendo delle cose che non ha verificato e pur restituendovi un testo che non conosce e che non ha verificato. Vi faccio un po' di esempi.
[7:18]Una chatbot, quindi una chat potenziata dall'intelligenza artificiale, può inventarsi una fonte, citare una legge inesistente, dare una risposta fuorviante, magari perché non è stata addestrata correttamente o anche perché il prompt, cioè l'interrogazione che noi abbiamo portato, è particolarmente ambigua. Un traduttore automatico basato sull'intelligenza artificiale, ad esempio, può perdere delle sfumature culturali o lessicali, pensate al linguaggio giuridico, no, quanto è è ricco di sfumature, oppure può trasformare una frase neutra, diciamo, in una sorta di di contenuto, di frase completamente inappropriata. Secondo me, questa idea di essere sempre consapevoli che abbiamo di fronte della matematica e che non comprende quello che noi ehm, come posso dirvi, quello che noi domandiamo, quello che viene restituito, posso dirvi che rende anche l'intelligenza artificiale ehm più umana nella nella relazione, nella relazione che ha con noi.
[8:35]Ecco, questo elemento della matematica pone, secondo me, un altro problema. Noi usiamo il termine intelligenza artificiale, ma perché questo termine è l'eredità della tradizione, no, fin dagli anni 50, di intelligenza artificiale, ma se voi guardate le origini dei primi studi sull'intelligenza artificiale, i primi studiosi non volevano che queste macchine replicassero esattamente le i meccanismi del cervello umano. Ehm, il pensare, il ragionare, il pensiero critico, l'empatia, il dialogo.
[9:18]No, volevano semplicemente che imitassero alcuni comportamenti dell'essere umano. Imitare, anche Turing parlava di imitazione, per cui non stupitevi se si inventano le fonti, se perdono le sfumature culturali, se una frase neutra viene trasformata in un'affermazione inappropriata, è matematica. Non c'è consapevolezza, noi la chiamiamo intelligenza artificiale, ma ancora, per fortuna, non siamo a quel livello. E questo ci porta a un punto fondamentale di questa prima lezione del primo livello. I sistemi di intelligenza artificiale sono costruiti sui dati e quei dati che vengono usati per costruire i sistemi di intelligenza artificiale contengono i limiti, i pregiudizi, le imperfezioni, a volte delle realtà da cui provengono. Se i dati sono sbilanciati, incompleti, discriminatori, il sistema può produrre dei risultati ingiusti o pericolosi. Ma allora, se ha questi difetti, perché l'intelligenza artificiale è diventata così importante al giorno d'oggi? Beh, perché se voi la utilizzate bene e io spero che dopo questo corso siate in grado di utilizzarla bene, può automatizzare dei compiti ripetitivi, può aiutare a prendere delle decisioni complesse, può generare dei contenuti creativi di incredibile qualità, può personalizzare dei servizi, può aumentare l'accessibilità a persone che hanno difficoltà ad accedere a certi tipi di contenuti, può ridurre i tempi e i costi in tantissimi settori. Quindi, l'intelligenza artificiale può essere un alleato potente, ma allo stesso tempo non è neutra e né è infallibile. E proprio per questo dobbiamo imparare a conoscerla, a riconoscerla e a valutarla. In questa prima lezione, andando in conclusione, volevo guardare con voi, entrando un po' nel vivo, come l'intelligenza artificiale non sia una tecnologia futuristica o esoterica o intelligente. È già parte della nostra vita quotidiana, spesso in maniera invisibile e sapere cos'è, sapere come funziona, anche a grandi linee, conoscere i suoi limiti, è sicuramente il primo passo per vivere nel presente digitale con consapevolezza e spirito critico. Nella prossima lezione esploreremo insieme dove incontriamo ogni giorno l'intelligenza artificiale, in quali ambiti e con quali strumenti. E, secondo me, vi sorprenderete nello scoprire che nello scoprire quante decisioni, quanti servizi, quanti contenuti della nostra vita quotidiana sono già mediati almeno in parte da sistemi intelligenti e dalla cosiddetta intelligenza artificiale. Ci vediamo nella prossima lezione.
