[0:01]Benvenute e benvenuti alla terza lezione del primo livello. Stiamo procedendo bene. E in questa lezione, vi dicevo, valuteremo insieme cosa può fare e non può fare l'intelligenza artificiale. Abbiamo visto nelle lezioni precedenti che con l'intelligenza artificiale ormai è possibile fare qualsiasi cosa e soprattutto è diventata ormai parte integrante della nostra quotidianità. Abbiamo anche visto che spesso interagiamo con sistemi intelligenti senza nemmeno accorgercene. Ma è arrivato il momento di andare un po' oltre, proprio nella politica di questo corso, no? Vi faccio fare dei piccoli passaggi di crescita indolore, diciamo, però importanti. Vediamo di andare un po' oltre. Che cosa può davvero fare un sistema di intelligenza artificiale e che cosa invece non potrà mai fare o almeno non ancora. Sono molto cauto nel dire non potrà mai fare perché vedo che ogni giorno ci sono delle delle delle novità. Allora, spesso quando si parla di intelligenza artificiale, anche nei mezzi di comunicazione, si tende a esagerarne le capacità, perché è molto affascinante come tema, no? Si tende a presentarla come una forma di intelligenza simile a quella umana, capace di capire, di scegliere, di provare emozioni, o addirittura di decidere al posto nostro. Spesso vedo delle degli annunci, anche da parte di studiosi che dicono: ma mi è sembrato che c'ha GPT avesse empatia o provasse dolore insieme a me. Allora, in realtà l'intelligenza artificiale funziona in modo molto diverso dalla mente umana. E per questo motivo è importante, secondo me, chiarire bene quali sono i suoi punti di forza, perché per l'amor di Dio, ne ha di punti di forza, e dove iniziano invece i suoi limiti. Io direi di cominciare da che cosa può fare l'intelligenza artificiale. Allora, un sistema di intelligenza artificiale può svolgere tre grandi tipi di attività, che adesso vediamo. Questi tre grandi tipi di attività sono tutte basate sull'analisi dei dati. Primo tipo di attività: classificare. Allora, l'intelligenza artificiale è bravissima a imparare a distinguere tra categorie. Ad esempio, capire se in una foto c'è un cane o c'è un gatto, se una mail è una mail di spam oppure no, se un documento è rilevante per la nostra ricerca. E lo fa confrontando miliardi di miliardi di modelli appresi in precedenza su grandi quantità di esempi. Seconda cosa che è veramente brava a fare, prevedere. L'intelligenza artificiale può stimare delle probabilità future. Ad esempio, prevedere il rischio che un cliente non paghi un prestito, o che un determinato macchinario si possa guastare. Fate attenzione, non legge il futuro, ma cerca di dedurre delle previsioni da schemi già osservati nei dati passati. Pensate all'idea di anticipatory compliance, la compliance, quindi la conformità che anticipa incidenti in un'azienda lavorando su schemi passati. Quindi, classificare e prevedere, terza cosa, generare, ma questo lo sapete. Alcuni sistemi, quelli basati sui modelli generativi, pensate a chat GPT, beh, sono in grado di creare testi, immagini, suoni, codice informatico e altri contenuti a partire da un prompt, vedremo, da una semplice descrizione. Però ciò che generano è una ricombinazione statistica e matematica, non è un'idea originale. Non dovete pensare che abbia coscienza e intenzione. Quindi, cosa può fare? Ricapitoliamo benissimo: classificare, prevedere e generare. Vi faccio qualche esempio concreto. Chiedete all'intelligenza artificiale di scrivere una descrizione del vostro prodotto per un sito di commercio elettronico, a partire da una scheda tecnica che voi fornite. Lo fa benissimo. Chiedete di tradurre una pagina da una lingua all'altra con una buona qualità generale. Lo fa benissimo. Chiedete di analizzare il tono e il sentiment nei commenti online correlati a un certo articolo per capire se stanno parlando in positivo o in negativo. Lo fa. Chiedete di riconoscere i volti presenti in una foto. Lo fa. Chiedete di completare automaticamente una frase, uno scritto, o di suggerire risposte in una chat. Lo fa. Chiedete di supportare una diagnosi medica indicando, ad esempio, le anomalie in una radiografia. Lo fa. Ecco, in tutte queste attività, l'intelligenza artificiale può essere molto, molto utile. Però, vedremo, va sempre guidata, va sempre supervisionata e va sempre contestualizzata. Veniamo invece a cosa non può fare, e qui vado molto cauto perché siamo nel maggio-giugno del del 2025. E io non posso sapere che cosa potrà fare una intelligenza artificiale nuova tra una settimana o tra un mese. Vi dico a oggi che cosa non può fare, almeno oggi. Questa è il caveat da tipico avvocato, no? Almeno oggi. Allora, nonostante dia l'impressione di essere intelligente, ci sono molte cose che i sistemi di intelligenza artificiale oggi non sanno fare o fanno male. Il primo che mi viene in mente è capire realmente il significato delle cose che noi domandiamo. E questo è importante. L'intelligenza artificiale elabora testi, immagini, numeri in base a degli schemi matematici. Non sa che cosa significano le parole, non conosce il contesto come farebbe un essere umano.
[6:18]Se voi chiedete, che ne so, posso tenere un ombrello che c'è il sole che batte, vi darà una risposta plausibile, ma non perché ha capito che voi siete il sotto siete sotto il sole estivo e avete la necessità di un ombrello. Ha già visto quella combinazione di testi nei testi che sono stati usati per addestrarla, quindi il senso non lo comprenderà mai. Prima quando vi ho detto contesto, intendevo non capisce il senso e dove siete, il contesto reale dove siete, perché il contesto a cui si riferiscono le vostre parole, vedremo, invece quello lo comprende, cioè la relazione tra le parole, in base a principi matematici. Seconda cosa, non è in grado di valutare gli aspetti e i valori morali o etici. Un algoritmo non sa se un'azione è giusta o sbagliata, non conosce le norme della società, le norme culturali. Di solito se un sistema di intelligenza artificiale discrimina un candidato, ad esempio, o suggerisce dei contenuti offensivi, non lo fa per malizia, no?
[7:29]È l'effetto dei dati, è l'effetto dei dati e delle logiche con cui è stato costruito. Quindi, non pensate di trovare un interlocutore anche dal punto di vista morale o etico. L'intelligenza artificiale, poi, non riesce quasi mai a ragionare fuori dagli schemi. Cioè, vi renderete conto che è molto forte nei compiti ripetitivi, nei contesti dove c'è una struttura chiara dei dati, un perimetro, si dice, di solito. Ma non è creativa nel senso umano del termine, o sia improvvisare in situazioni completamente nuove o adattarsi a nuove situazioni. Ecco perché viene spesso definita anche intelligenza artificiale ristretta o debole, quella di cui stiamo parlando. Fa benissimo un compito, ma quella capacità dell'essere umano di adattarsi, no, a diverse situazioni, è un punto debole. E l'intelligenza artificiale non è neanche molto brava a essere imparziale o neutra. Vi spiego perché. Perché comunque i sistemi di intelligenza artificiale sono addestrati su dati che sono prodotti da esseri umani. E i dati prodotti da esseri umani non sono neutri, incorporano e portano con loro i pregiudizi e i difetti della nostra società. E l'algoritmo impara e incorpora questi difetti, possiamo dire, e li riproduce. E magari li riproduce senza che nessuno se ne accorga. E poi l'ultima cosa, non è in grado l'intelligenza artificiale di scegliere con una coscienza, con una responsabilità. Non ha intenzioni, non ha coscienza, non ha emozioni, non ha responsabilità, non può prendersi una responsabilità. Per cui le decisioni più importanti, pensate nell'ambito della salute, della giustizia, del lavoro, dei diritti, devono sempre rimanere in mano agli esseri umani. Vi vorrei anche parlare di un rischio, molto comune e anche giustificabile, secondo me, che riguarda l'intelligenza artificiale. È la sopravvalutazione, o sovrastima dei risultati di un'intelligenza artificiale. C'è molti problemi oggi sorgono quando noi attribuiamo all'intelligenza artificiale una competenza, un'autorità o una precisione che non ha. Questo vi succede, ad esempio, e mi succede, quando prendiamo come vero tutto ciò che viene restituito da un chatbot, anche se magari si inventa completamente i dati. E qui molti avvocati, come sapete, sono incappati nelle allucinazioni legate alla giurisprudenza. Questo succede anche quando lasciamo decidere a un algoritmo, senza controllare, senza fare una verifica una verifica umana. E poi io sento molte persone dire: beh, se l'ha detto l'intelligenza artificiale, allora è oggettivo come approccio. No, ogni sistema riflette le scelte di chi lo ha progettato e addestrato. In conclusione, e spero di avervi fatto pensare in questa lezione, l'intelligenza artificiale è uno strumento potentissimo, ma che ha dei limiti. Può classificare, può prevedere, può generare contenuti, ma non capisce, non ragiona come noi e non è immune da errori. Riconoscerne le potenzialità, perché il mio corso, l'avrete capito, è per spingere sulle potenzialità di questi strumenti, ma senza cadere nell'illusione, nelle leggende metropolitane, mantenendo sempre i piedi ben fermi per terra, è la prima forma di intelligenza umana che ci permette di utilizzare meglio l'intelligenza artificiale. Nel prossimo incontro, che è importante, parliamo di esempi concreti dei limiti in azione. In particolare, le allucinazioni di testo, i bias, i pregiudizi nei sistemi, ad esempio, di selezione, ma anche possibili errori, discriminazioni nei casi di sorveglianza e in tanti ambiti. Perché per usare bene l'intelligenza artificiale, dobbiamo capire un po' anche i suoi punti deboli, cioè quando e perché possa sbagliare. Ci vediamo alla prossima lezione.
