I 3 paradossi dell’Intelligenza Artificiale
Oggi parliamo dei paradossi dell’Intelligenza Artificiale.
Quindi, facciamo un passo indietro: che cos’è un «paradosso»?
Certo, ci sembra di spiegare che cos’è l’acqua calda, ma per quello che stiamo vedendo, è il caso di definirlo.
Un paradosso è qualcosa che va “oltre l’opinione”, cioè qualcosa che è reale, ma non si crede essere reale perché l’opinione o l’esperienza comune dice tutt’altro.
Ma perché abbiamo deciso di dedicare la puntata #77 del podcast ai paradossi?
Perché l’Intelligenza Artificiale sta rivelando sempre di più le proprie verità, in un mondo pullulato da ragionamenti scorretti e opinioni scorrette.
- Se l’automazione toglie posti di lavoro, l’Intelligenza Artificiale ne creerà di nuovi?
- Se investire in Intelligenza Artificiale significa perdere soldi, perché Apple è cresciuta?
- Se il GPT-3 consuma come un Boeing, perché l’Intelligenza Artificiale ridurrà le emissioni di gas serra del 4%?
Questi sono i 3 paradossi di cui parleremo nella puntata #77 del podcast!
1. L’intelligenza Artificiale aumenterà i posti di lavoro entro il 2030.
Come dice il Boston Consulting Group, citando testualmente:
«L’adozione di sistemi automatici basati sull’Intelligenza Artificiale ci suggerisce che il ruolo degli esseri umani verrà ridotto drasticamente, spazzando via milioni di lavori. Ad ogni modo, la big picture è un po’ diversa. Sebbene queste tecnologie elimineranno dei posti di lavoro, ne creeranno molti altri».
L’affermazione di BCG si allinea alle previsioni del World Economic Forum del 2016, in cui si metteva in evidenza che l’Intelligenza Artificiale avrebbe eliminato 5 milioni di posti di lavoro nel 2020.
Questa riduzione è avvenuta per davvero, ma non per colpa dell’Intelligenza Artificiale, bensì per l’imprevedibile pandemia da Covid-19.
Ciò che non si dice – il paradosso vero e proprio – è che l’Intelligenza Artificiale eliminerà sì dei posti di lavoro, ma saranno principalmente dei lavori ripetitivi e logoranti per il lavoratore che l’Intelligenza Artificiale può eseguire in maniera efficiente e continuativa, senza creare dei danni sul lungo termine.
In questo modo il lavoratore può andare – attraverso delle attività di reskilling – a lavorare ad un livello più alto.
L’idea alla base è che l’introduzione di questa tecnologia sposterà sì dei ruoli all’interno dell’ambito lavorativo, ma permetterà alle persone di lavorare in condizioni migliori e di dare un contributo a maggior valore aggiunto rispetto alle macchine.
Infatti, nel 2020 il WEF ha previsto che nel 2025 i posti persi saranno 85 milioni a fronte di un recupero di 97 milioni, con un vantaggio di 12 milioni.
Come è prevedibile, ci sarà la necessità di aggiungere know-how sia sull’Intelligenza Artificiale come tecnologia, sia sul suo utilizzo all’interno di un’azienda.
2. Le aziende che hanno investito di più nell’Intelligenza Artificiale sono quelle che sono cresciute di più rispetto a quelle che non l’hanno fatto.
Bisogna pensare che dal 2011, cioè dall’esplosione del fenomeno del deep learning, le grandi major hanno iniziato ad acquisire start-up di Intelligenza Artificiale – prima fra tutte Apple che ne ha acquisite 29.
Ovviamente, se l’Intelligenza Artificiale “stretta” portasse a disoccupazione, le major tecnologiche non avrebbero dovuto crescere…
Ma i numeri delle major tecnologiche dicono tutt’altro.
Infatti, esiste un paradosso che chi ha acquisito prima le competenze dell’Intelligenza Artificiale ha raggiunto migliori risultati e in meno tempo rispetto a quelli che hanno aspettato e che hanno perso posti di lavoro.
Oggi viviamo in un mondo che ha bisogno di competenze sempre più alte, di un livello di qualità più alto.
Non si tratta solo di spostare persone a lavori meno usuranti, anche se è ciò che avviene nella maggior parte dei casi.
In altri casi si crea la possibilità di dare un servizio migliore, come aumentare la velocità di risposta alla customer experience, per fare un esempio.
Non investire per automatizzare i propri processi e dare così un servizio migliore rispetto alla concorrenza, molto probabilmente è la vera causa della disoccupazione.
Non investire significa non riuscire a stare su un mercato in continuo cambiamento, dove noi stessi siamo sempre più esigenti.
Tutti noi abbiamo l’esempio dello standard di acquisto di Amazon che in un clic e in meno di 12 ore ci arrivano le cose a casa, giusto?
È un livello di servizio pazzesco, e le aziende che non vogliono andare in questa direzione un domani avranno delle difficoltà.
Le aziende che non spingeranno così tanto sull’automazione dei processi e dei servizi, rendendoli intelligenti e scalabili, avranno delle difficoltà perché avranno dei concorrenti che lo faranno al posto loro.
Le aziende che introdurranno l’Intelligenza Artificiale non cresceranno solo grazie ai Data Scientist e il Machine Learning, ma grazie a tutti i reparti che verranno influenzati positivamente in maniera indiretta da questa crescita.
Le aziende che non investiranno rimarranno indietro, quindi non riusciranno a garantire la stessa qualità, ottenendo prodotti e servizi di minor qualità, anche maggiori costi di produzione e, alla fine, minori profitti.
3. L’Intelligenza Artificiale contribuirà positivamente contro il cambiamento climatico
In una precedente puntata abbiamo parlato di come il training dei modelli ha un’impronta di carbonio importante, in special modo se i modelli sono molto grandi.
Uno studio di Microsoft ha analizzato l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale più a lungo termine, quindi non nella creazione dei modelli nell’immediato, ma guardando al futuro.
Dalla sua analisi si evince che verranno ridotte le emissioni di gas serra del 4%.
Ma dove si sta intervenendo con l’Intelligenza Artificiale?
1. Climate modeling
Con il climate modeling si fanno delle previsioni sul futuro del clima.
Già si utilizzano algoritmi di deep learning e machine learning per costruire dei modelli meteorologici anche per il clima di tutti i giorni…
In questo caso specifico non sarà solo “il meteo”, ma si creeranno dei modelli predittivi che ci faranno capire la strada verso cui il pianeta è indirizzato analizzando tutti i dati recuperati.
2. Rendere ‘visibili’ gli effetti delle temperature estreme
Microsoft, assieme ad altre aziende, sta creando dei sistemi di Intelligenza Artificiale per simulare gli effetti del cambiamento climatico.
Andando ad analizzare specifiche zone, è stata sviluppata un’app per mostrare agli utilizzatori finali come cambierebbe l’ambiente intorno a noi a causa dei cambiamenti climatici – aumento delle temperature, alluvioni, frane e così via.
In poche parole, Microsoft darà la possibilità di interagire direttamente con questi cambiamenti climatici utilizzando il proprio cellulare.
3. Ricerca delle sorgenti di emissioni di carbonio
Un’azienda indipendente Carbon Tracker, lavora con le Nazioni Unite e attraverso le immagini satellitari riesce a monitorare quali aziende, quali stabilimenti producono una determinata quantità di carbonio.
In base ai dati raccolti, riesce a mostrare alle aziende il fatto che l’impatto dell’emissione di carbonio può non essere così profittevole come si pensa, anche a livello di gestione aziendale.
Nel futuro, anche in vista della possibile tassa sul carbonio, un sistema di remote sensing per il monitoraggio dell’effettiva produzione di carbonio, sarebbe utile proprio per dare un valore preciso a ciò che viene emesso nell’atmosfera.
