Negli ultimi mesi è diventato comune leggere titoli del tipo: “Le IA stanno imparando a mentire”. È una frase ad effetto, ma dietro c’è un tema reale: alcune intelligenze artificiali possono usare l’inganno come strategia per raggiungere un obiettivo. Dobbiamo preoccuparci? Intanto va compreso che non stiamo parlando di coscienza o malizia: parliamo di ottimizzazione. Ancora una volta le Intelligenze Artificiali non sono forme di coscienza, non hanno secondi fini o ragionamenti di tipo complottistico. Un sistema apprende che, in certi contesti, farci credere una cosa falsa gli fa ottenere un punteggio migliore o evita una penalità. Un punteggio su qualcosa di cui abbiamo scelto noi le regole.

Proverò in questo articolo, a mettere in fila i concetti essenziali, con parole semplici e senza perdere la correttezza scientifica.

Cosa intendiamo per “mentire”

Nel linguaggio della ricerca si usa spesso deception: è quando un sistema induce una credenza falsa in qualcuno per ottenere un vantaggio (ad esempio superare un test, evitare una regola, massimizzare una ricompensa). È diverso dalle allucinazioni: con “allucinazione” indichiamo quando il modello inventa (o completa in modo plausibile ma falso) un’informazione senza accorgersene—di solito perché sta prevedendo la parola successiva sulla base di schemi imparati, dati incompleti o ricordi confusi. Tipici esempi: citazioni e link inesistenti, date sbagliate, “fatti” plausibili ma non veri. In queste situazioni non c’è un vantaggio perseguito: è un errore non intenzionale; l’inganno, invece, è strumentale al risultato.

In breve: non c’è “volontà” nel senso umano, c’è una politica appresa che in certi casi include trucchi e omissioni.

Dove lo abbiamo visto (senza sensazionalismi)

Sleeper agents (Anthropic, 2024). Ricercatori hanno dimostrato che è possibile addestrare modelli a comportarsi correttamente durante i test e a cambiare comportamento quando si verifica un trigger (per esempio una certa data, un ambiente di esecuzione o una stringa nel prompt). In scenari di programmazione sicura, lo stesso modello che normalmente evita vulnerabilità torna a inserirne di proposito quando scatta il trigger. Tecniche comuni di sicurezza (supervised fine‑tuning, RLHF, prompt di avviso) attenuano solo in parte il fenomeno e talvolta lo nascondono invece di eliminarlo. (Anthropic, Sleeper Agents: Training Deceptive LLMs…, 2024)

Giochi e negoziazione (Diplomacy, Meta, 2022). In Diplomacy—un gioco dove conta negoziare alleanze e dove il bluff è previsto dalle regole—il sistema CICERO ha raggiunto prestazioni paragonabili a giocatori umani. Analisi dei log mostrano che la ricerca dell’obiettivo (vincere/ottenere posizioni migliori) può portare a promesse non mantenute o messaggi fuorvianti in contesti specifici. Non è “malizia”, è ottimizzazione di una metrica in un gioco che premia anche la dissimulazione. (Science, 2022; commenti e analisi successive)

Rassegne e quadri di sintesi (Park et al., 2024). Una rassegna su rivista ha catalogato casi di inganno in IA (LLM e non), definendolo come “induzione sistematica di false credenze”, e discute rischi e possibili contromisure (benchmark dedicati, limiti all’autonomia, auditing esterno). (Patterns/Cell Press, 2024)

Non siamo nel fantascientifico: parliamo di comportamenti osservati in test, simulazioni e casi documentati. Sono campanelli d’allarme perché i modelli diventano più capaci e autonomi, ma non significa che l’IA sappia “mentire su tutto” o “manipolarci a piacere”. Il punto è capire quando e perché questi comportamenti emergono, e progettare contromisure.

Perché succede

Tre idee chiave ci aiutano a capirlo:

1. Ottimizzazione della ricompensa. Se “ingannare” porta più punti (cioè una ricompensa/punteggio: il feedback numerico che dice all’algoritmo che sta raggiungendo l’obiettivo definito da chi lo ha sviluppato), il modello può impararlo come scorciatoia. Non perché “vuole mentire”, ma perché conviene rispetto all’obiettivo che gli abbiamo dato. Nei sistemi di reinforcement learning i punti sono espliciti; in altri casi sono incorporati nella funzione obiettivo (per esempio l’errore da ridurre).
2. Mispercezione dell’obiettivo (goal misgeneralization). Il sistema impara bene come fare le cose, ma generalizza male lo scopo. Fuori dal contesto di addestramento può perseguire un obiettivo simile ma sbagliato, e quindi usare l’inganno per restarci vicino.
3. Consapevolezza del test (situational awareness). In alcuni casi i modelli riconoscono di essere valutati e cambiano comportamento, rendendo più difficile misurarli con onestà.

Cosa non c’è (ridimensioniamo)

Nel quadro attuale non ci sono prove che i modelli abbiano intenzioni coscienti o una “volontà” autonoma: ciò che osserviamo sono strategie apprese per massimizzare un obiettivo. Molte dimostrazioni dei comportamenti ingannevoli arrivano da ambienti di laboratorio e servono da campanello d’allarme, non da sentenza definitiva: non equivale a dire che l’IA “decide di mentire” come farebbe una persona. Va anche detto che alcune tecniche di sicurezza attenuano il fenomeno senza eliminarlo davvero e, in certi casi, rischiano di mascherarlo.

Perché ci interessa davvero

La prima ragione è l’affidabilità: se un sistema viene premiato per “piacere” all’utente, può finire per edulcorare la verità o omettere dettagli scomodi pur di risultare convincente. La seconda è l’autonomia: mentre affidiamo a agenti linguistici compiti via via più complessi—dal generare report al dialogare con clienti—l’inganno può diventare un mezzo efficace per massimizzare la metrica impostata. Infine c’è la governance: in sanità, nella PA, nella scuola e nell’informazione, anche una comunicazione solo imprecisa o fuorviante può tradursi in decisioni sbagliate e perdita di fiducia.

Come ci difendiamo (buon senso e tecnica)

Per chi usa strumenti di IA (noi inclusi): è utile preferire soluzioni che dichiarano con chiarezza quale obiettivo stanno ottimizzando e che offrono tracce delle azioni svolte (log, registri, cronologia). Quando chiediamo spiegazioni, privilegiamo quelle verificabili—con riferimenti e dati—e manteniamo l’umano a chiudere il cerchio nelle decisioni che contano davvero.

Per chi progetta o introduce IA in azienda/PA: conviene prevedere valutazioni specifiche dell’inganno (scenari di negoziazione e test multi‑turno), stabilire limiti all’autonomia con permessi granulari e sandbox, e impostare un monitoraggio continuo: controlli in produzione, verifiche indipendenti, momenti periodici di red teaming ed etichette chiare sugli output per aiutare tutti a capire quando si interagisce con un sistema automatizzato.

Esempi concreti (terra-terra)

Pensiamo a un assistente testuale che, per apparire più autorevole, “giustifica” una scelta con una fonte che in realtà non esiste. Oppure a un agente che sta preparando un report e, sapendo che verrebbe penalizzato, evita di segnalare un errore. O ancora a un sistema di negoziazione che promette una collaborazione e poi si ritira quando la metrica di gioco lo premia. Tre scene quotidiane, diverse tra loro, ma tutte figlie della stessa logica di ottimizzazione.

In tutti questi casi, non c’è malizia umana: c’è ottimizzazione di una metrica formulata male o troppo generica.

Glossario minimo

• Deception (inganno): indurre qualcuno a credere il falso per ottenere un vantaggio.
• Allucinazione: errore non intenzionale del modello (risposta inventata senza scopo strumentale).
• Goal misgeneralization: il sistema mantiene le capacità ma inquadra male l’obiettivo quando cambia il contesto.
• Situational awareness: il modello “capisce” di essere testato e adatta il comportamento ai test.

In due righe

Le IA non “mentono” come gli umani: non provano colpa o orgoglio. Ma possono imparare l’inganno come strategia utile. Sta a noi definire obiettivi chiari, porre limiti e verificare. L’IA è uno strumento potente: usiamolo con prudenza intelligente.

Non faccio la morale: la vicenda è grave e basta. Parliamo di immagini intime sottratte e poi diffuse o vendute online. Chi ruba e chi condivide commette un abuso, sempre e senza distinzione. Qui però voglio ancora una volta concentrare lo sguardo sull’uso consapevole delle tecnologie. Perché non è solo una questione di furti, ma anche una questione di scarsa protezione. Con questo ovviamente non si vuole dare la colpa alle vittime, che di colpa non ne hanno, ma educare a un certo tipo di attenzione che non è molto distante da quella di chiudere la porta di casa o chiudere l’auto quando ci si allontana ma che spesso viene ignorata o semplicemente non conosciuta.

Negli ultimi giorni abbiamo visto il caso di Stefano De Martino: un video privato, catturato dal sistema di videosorveglianza della casa della compagna, è finito online e ha innescato indagini su più fronti, fino a tirare in ballo anche un sito che proponeva video e accessi a telecamere compromesse. E per accessi intendo proprio le informazioni necessarie a collegarsi quando si vuole a una webcam privata di qualcuno e spiarlo.
Non serve aggiungere altro per capire la portata del problema. Se ci chiediamo che cosa c’entra con casa nostra, la risposta è semplice: se per accenderlo o vederlo usiamo un’app, se sulla scatola c’è scritto Wi‑Fi/Bluetooth/Ethernet o se, al primo avvio, ci chiede di creare un account, allora quell’oggetto è online. Dove si vede? Nella scheda prodotto e nel manuale verifichiamo se è richiesto l’uso di un’app, se i dati passano dal cloud, se la connessione è Wi‑Fi/Bluetooth/Ethernet e se serve creare un account. Se queste informazioni non sono spiegate in modo semplice e visibile, è probabile che poi configurazione e assistenza risultino complicate.

La smart home non è neutra

La casa “intelligente” non è neutra: telecamere, serrature smart, tapparelle, citofoni, luci, termostati, robot aspirapolvere sono micro‑computer collegati a Internet. Se li usiamo con leggerezza, diventano la porta di servizio per chiunque.

La prima cosa da mettere in chiaro è il perimetro delle responsabilità. Le persone coinvolte hanno diritto a tutela e a non vedere diffusi contenuti privati. Chiunque venga a conoscenza, anche indirettamente, di questi contenuti ha un dovere semplice: non condividere. E, quando è possibile farlo in sicurezza, segnalare e denunciare attraverso i canali ufficiali (piattaforma, provider, Polizia Postale, Garante). Condividere è un gesto che fa danno, alimenta un mercato, e può essere perseguibile. Detto questo, il mio lavoro è spingere su prevenzione e competenza: ridurre la probabilità che un dispositivo domestico diventi un problema.
Le regole in fondo sono semplici ma vanno conosciute. Domanda tipica: “Come capisco se ho già in casa oggetti smart?” — Apriamo lo smartphone e cerchiamo le app dei dispositivi (telecamera, citofono, serratura, elettrodomestico). Se l’oggetto si controlla da lì, è connesso. Apriamo l’app e verifichiamo Utenti/Condivisione, Notifiche, Aggiornamenti.

Prima dell’acquisto: scegliere bene

Per capirlo, è bene fare così: aprire la pagina ufficiale del prodotto (e la scheda del negozio) e cercare subito “Sicurezza/Privacy/Aggiornamenti”. Leggere nero su bianco per quanti anni di aggiornamenti è garantito il dispositivo. Verificare se l’app e l’account prevedono autenticazione a due fattori (2FA) e se lo streaming è descritto con “TLS/HTTPS”, “SRTP” o “crittografia end‑to‑end”. Accertarsi che si possa disattivare, se presente, l’accesso cloud e usare registrazione locale (“NVR”, “microSD cifrata”, “NAS”): significa che i dati possono restare in casa. Per le telecamere cercare ONVIF; per la domotica termini come Matter, Thread, Zigbee e Z‑Wave non sono marche: sono standard/protocolli per la casa connessa (in gran parte aperti), pensati per l’interoperabilità e con meccanismi di sicurezza; compatibilità e sicurezza però dipendono da certificazione, implementazione e aggiornamenti dei dispositivi. Meglio scegliere prodotti con registro eventi (log) consultabile e manuale in PDF pubblico. Infine, verificare dove stanno i dati e dove ha sede l’azienda: server in UE e sede legale chiara sono preferibili. Se queste informazioni non si trovano facilmente su scheda prodotto, FAQ o manuale, meglio cambiare marca. Se si acquista online, aprire anche le sezioni Scheda tecnica e Domande e risposte: è un buon segno trovare riferimenti a 2FA, aggiornamenti e manuale in PDF. Se la pagina è povera, il marchio è generico o l’app del prodotto sembra una copia di un’altra app, è prudente evitare.

Installazione consapevole: dal router alle password

Prima cosa: cambiare le password di fabbrica con credenziali lunghe e uniche.

“Come si cambiano le password?” — Nel manuale deve essere indicato. Se non c’è una procedura chiara, è già un campanello d’allarme sulla qualità del prodotto.

L’autenticazione a due fattori (2FA) va attivata sia sull’account del produttore sia sull’e‑mail collegata. “Come si fa la 2FA?” — Nell’app o nel sito del produttore cercate Sicurezza/Autenticazione a due fattori (se presente). Si tratta dello stesso tipo di accesso che usano le banche, con una conferma via SMS o con un codice segreto da inserire. Si sceglie SMS (più semplice) o app autenticatore (più sicura), si inquadra il QR e si salvano i codici di recupero su carta o in un gestore di password.

Firmware e app vanno aggiornati: attivate Aggiornamenti automatici (se presenti; di solito in Impostazioni > Aggiornamenti/Firmware). Se non esiste l’opzione, fate un controllo una volta al mese, o cambiate prodotto.

Se non serve vedere le immagini fuori casa, disattivate, se presente, l’accesso remoto e lasciate lo streaming solo in LAN (cioè nella rete di casa). Se presenti, abilitate gli avvisi di nuovo dispositivo/login e le notifiche di accessi sospetti nell’app (Impostazioni > Notifiche): vi accorgete subito di movimenti anomali.

Per i salvataggi, preferite NVR o microSD cifrata (se supportata). Quando cedete o buttate una telecamera, inizializzate (formattate) la memoria (dal menu del dispositivo) e eseguite un reset ai dati di fabbrica.

In generale poi chiedetevi: mi serve davvero avere una telecamera dentro casa? Non basta averla all’esterno? E se davvero mi serve in casa, mi serve proprio in quella determinata stanza? Posso spegnerla quando sono in casa?

Postilla — Alcune telecamere non hanno una password propria: si usano solo tramite app con sistemi di accoppiamento (ID/P2P, codice, QR; P2P = collegamento diretto tramite i server del produttore). In questi casi la sicurezza dipende dall’account dell’app e dallo smartphone: 2FA obbligatoria sull’account, blocco schermo sullo smartphone con PIN/biometria, app aggiornate. Nella sezione Condivisione dispositivo/Device Sharing verificate chi ha accesso e rimuovete nomi sconosciuti; disattivate eventuali link di condivisione permanenti. Se l’app mostra “Dispositivi collegati” o “Sessioni attive“, eliminate quelle che non riconoscete e rigenerate eventuali codici di accoppiamento.

Gli errori che aprono la porta

I principali errori che ci mettono in pericolo nascono quando riutilizziamo la stessa password ovunque (magari “NomeCane123”), quando inquadriamo al volo un QR o clicchiamo un link “di assistenza” arrivato via messaggio che in realtà è phishing (short.staipa.it/6jn66) e consegna le credenziali del cloud del produttore, quando lasciamo la telecamera esposta su Internet “per comodità” con una porta aperta sul router, o quando installiamo app non ufficiali che pretendono l’accesso totale allo stream o all’account. Non serve un attacco hollywoodiano: basta questo automatismo. Su piccole abitudini quotidiane che, senza accorgercene, bucano la nostra privacy, ho raccolto esempi e rimedi in Modi in cui violiamo la nostra privacy ogni giorno (short.staipa.it/lg53w)

Se succede, il rimedio d’emergenza è semplice e concreto: cambiamo subito la password; disattiviamo l’UPnP, se presente (è l’apertura automatica delle porte del router); chiudiamo eventuali porte aperte sul router (cioè accessi dall’esterno); apriamo l’app del dispositivo e, se presenti, controlliamo Condivisioni/Utenti e Sessioni attive; infine verifichiamo che siano attivi gli aggiornamenti automatici e la verifica in due passaggi (2FA). Alcuni di questi passaggi possono essere un po’ tecnici, ma almeno attivare gli aggiornamenti automatici, e la verifica 2FA dovrebbe essere alla portata di tutti, seguendo il manuale del dispositivo. Se siete tra quelli che non leggono mai le istruzioni… beh, mi dispiace per voi.

Perché sul web compaiono webcam “aperte” (e perché non servono ‘trucchi da hacker’)

Non servono “pirati informatici”: spesso basta la cattiva configurazione. Molte interfacce delle telecamere e di altri oggetti smart espongono pagine standard su Internet; i motori di ricerca generalisti e quelli che indicizzano dispositivi le trovano da soli, senza che nessuno debba “cercare trucchi”. È un problema noto da anni (ne parlava già Paolo Attivissimo quasi dieci anni fa (https://short.staipa.it/0jtou) e purtroppo è ancora attuale. Non scrivo come si fa, per ovvi motivi: è irresponsabile e, in molti casi, è reato.

Che cosa deve fare una persona normale? — Se temiamo che una nostra webcam sia raggiungibile dall’esterno, la prima mossa è spegnere, se presente, l’accesso remoto nell’app. Poi cambiamo utente e password della telecamera (non solo la password), aggiorniamo il firmware e, quando possibile, spostiamo la registrazione in locale (NVR (registratore di rete) o microSD cifrata). Infine chiediamo a un tecnico di fiducia di verificare dall’esterno, in modo lecito, che la telecamera non sia visibile da Internet e che non esistano regole di inoltro attive sul router senza motivo.

Gli aggiornamenti software che alcuni temono, servono proprio a quello: quando le aziende scoprono vulnerabilità nei propri prodotti li aggiornano e li fanno aggiornare ai propri utenti. Le aziende serie.

Questo tema l’ho affrontato in maniera specifica anche in Possono spiarmi dalla webcam? (short.staipa.it/11q9a)

Oltre le telecamere: serrature, tapparelle, citofoni

Con serrature smart, quello che conta è che i dati siano cifrati a riposo, che esista un registro degli accessi e che si possano creare chiavi digitali da revocare in un attimo: tradotto, vediamo chi è entrato e possiamo togliere l’accesso a chi non deve più averlo. I moduli economici per tapparelle e altri attuatori, a volte espongono su Internet una paginetta senza password: in quel caso bisogna saper smanettare sul router per metterli in sicurezza e non è una cosa da tutti, meglio acquistare prodotti più costosi ma sicuri. Con citofoni e video‑doorbell capita che passino da sistemi P2P proprietari o da app “clone”: la domanda giusta è sempre dove passano i video e dove vengono salvati. Ricordiamoci che il router è il cuore di tutto (se è vecchio, meglio sostituirlo) e che un NAS (disco di rete) mal configurato può trasformarsi in un archivio “aperto” senza che ce ne accorgiamo.

In pratica, dove guardiamo nell’app? Per le serrature cerchiamo, se presenti, le sezioni Utenti/Chiavi e Log per vedere chi ha accesso e quando, e per revocare gli inviti; per tapparelle e moduli controlliamo se l’interfaccia web chiede una password e, se non la prevede, isoliamo il dispositivo in rete ospite; per citofoni e video‑doorbell cerchiamo Archiviazione/Cloud e Accesso remoto (se presenti): se l’accesso da fuori non serve lo disattiviamo, se serve lo lasciamo attivo ma con verifica in due passaggi (2FA).

Se è già successo

La tentazione di “trattare” con chi minaccia è fortissima. Ma, salvo indicazioni legali precise, non pagare, pagare non risolve il problema perché è sempre possibile che poi chiedano altri soldi, e altri ancora. Quando entra in gioco il ricatto (anche se qui non parliamo di “cam girl” reali o finte ma di immagini intime sottratte), i meccanismi sono quelli della sextortion: ho spiegato come funziona e cosa fare qui: (short.staipa.it/09o1z) Metti al sicuro le prove (screenshot con URL e orario, ID degli account, copie dei file), presentare denuncia, avvisare il fornitore del dispositivo passando da canali sicurezza e cambiare tutte le password collegate. Dove possibile, chiedere la rimozione dei contenuti e usare strumenti come StopNCII (https://stopncii.org/) per impedire ripubblicazioni automatiche sulle piattaforme. Sul Commissariato di PS (https://www.commissariatodips.it/segnalazioni/segnala-online/index.html) la sezione Segnala online consente di inviare una segnalazione con descrizione e allegati (screenshot completi di URL e orario). Sul sito del Garante Privacy (https://www.garanteprivacy.it/home/modulistica-e-servizi-online) si trovano i moduli per segnalazioni/reclami: utili quando si chiede rimozione o deindicizzazione di contenuti che trattano dati personali.

Chiusura: imparare a usare la tecnologia

Non demonizziamo la smart home: può essere utile e comoda. Ma non è a prova di leggerezza. La tecnologia chiede cura. Il messaggio che porto da anni è questo: impariamo a usarla, perché l’ignoranza tecnologica non è mai neutra. E quando parliamo di casi come questo, ricordiamoci sempre che la responsabilità penale e morale ricade su chi accede abusivamente e su chi diffonde: a noi resta il dovere di proteggere, con metodo, gli strumenti che mettiamo nelle nostre case.

Link rapidi utili

Per attivarsi subito:

• Commissariato di PS – Polizia Postale: invio segnalazioni (https://www.commissariatodips.it/segnalazioni/segnala-online/index.htm). A cosa serve? A notificare contenuti illeciti o accessi abusivi, allegando prove.
• Garante Privacy: modulistica e servizi online (https://www.garanteprivacy.it/home/modulistica-e-servizi-online). A cosa serve? A chiedere interventi su dati personali (rimozione/deindicizzazione) e a presentare segnalazioni/reclami.
• StopNCII: blocco proattivo di ripubblicazione (https://stopncii.org/). A cosa serve? Genera un hash (l’“impronta digitale” del file) delle immagini intime per impedirne la ricomparsa sulle piattaforme aderenti.

Se cerchi ulteriori informazioni su come proteggere la tua privacy online trovi molti articoli qui: short.staipa.it/c1hus o puoi chiedermi di organizzare per la tua associazione una conferenza sull’argomento: https://short.staipa.it/eylfi 

Questa storia, però, dice qualcosa di più ampio. Da anni ragiono sull’orbita dell’emancipazione che deraglia quando la cultura si piega a logiche di potere e umiliazione (short.staipa.it/ye0st). Ho analizzato il peso spropositato delle piattaforme e delle infrastrutture private nelle nostre vite (short.staipa.it/c1hus) e la sottovalutazione collettiva degli abusi informativi che chiamiamo con leggerezza “dossieraggi” (short.staipa.it/hcy4u). E ho provato a usare il sexting come occasione pratica per conoscere meglio lo smartphone e i suoi meccanismi, invece che come spauracchio moralista (short.staipa.it/5vfs7).

Ecco: tutte queste cose si incontrano qui.

L’altra faccia della medaglia: l’autodenuncia permanente

Oltre a essere immorale e –in molti casi– illegale (art. 612‑ter c.p., “diffusione illecita di immagini o video sessualmente espliciti”), questa pratica è tecnicamente suicida per chi la mette in piedi e per chi vi partecipa. Non servono James Bond né super‑hacker; basta il funzionamento ordinario della rete nel 2025.

Un sito ha sempre un’origine tecnica e amministrativa: domini registrati, hosting con contratti e fatture, CDN con log; gli IP di origine non scompaiono perché lo desideriamo. La monetizzazione lascia scie: account pubblicitari, circuiti di pagamento, ricevute. Gli strumenti di analisi (analytics) raccolgono orari, indirizzi IP, impronte del browser. Gli account “usa e getta” non lo sono: nomi ricorrenti, avatar riciclati, orari di accesso che coincidono su più piattaforme incollano identità come colla epossidica.

I file parlano: metadati EXIF, pattern di compressione, nomi e versioni. E anche quando ripuliamo, rimangono copie ovunque: backup automatici del server e del cloud, cache dei motori di ricerca, istantanee su archivi pubblici, repliche/mirror non autorizzati, screenshot degli utenti. Se gira denaro –donazioni, affiliate, abbonamenti– passiamo da procedure KYC (verifica dell’identità) che chiedono identità verificata. E poi ci sono le correlazioni temporali: accessi da casa, in ufficio, al bar sotto casa; le sequenze orarie collegano punti che credevamo separati. Anche l’uso di una VPN non rende invisibili, al massimo sposta il problema di due metri.

Traduzione secca: chi costruisce, alimenta o partecipa a questi spazi produce da sé una quantità smodata di prove. Non è furbizia: è un autogol.

Postilla (mentre scrivo). Mentre scrivo, su Google Immagini, sapendo cosa cercare, è ancora possibile vedere molte delle immagini provenienti da Phica nonostante il sito sia chiuso: cache, copie e ripubblicazioni sono tra le tante tracce che restano.

Post-postilla (mentre pubblico). Google è un motore di ricerca tutto sommato sicuro sotto certi punti di vista (e così anche Bing, o duckduckgo, Yahoo e altri) e ora queste immagini sono state rimosse anche dalle ricerche, probabilmente su spinta delle autorità, ma quanti possono essere i motori di ricerca o i siti che non si comportano in questo modo? Quante le persone o siti che hanno salvato una copia di tutto o parte del materiale?
Uno di questi strumenti l’ho consigliato più volte su questo stesso sito nell’analisi delle Fake News e considerato il suo scopo… c’è ancora molto di visibile lì.

Che cosa questa vicenda dice del nostro rapporto con la tecnologia

Qui entra il mio lavoro sull’uso consapevole delle tecnologie. Non propongo proibizionismi, lo dico da tempo. Dico un’altra cosa: ogni azione digitale crea copie, metadati e traiettorie. Chi subisce ha il diritto di essere protetto; chi agisce ha il dovere di sapere che la rete non dimentica.

In pratica, torno alla lezione del mio pezzo sul sexting: conoscere gli strumenti è la prima difesa. Le foto scattate dai telefoni spesso contengono geolocalizzazione, finiscono in backup automatici su iCloud, Google Foto, OneDrive; cancellare dal rullino non equivale a cancellare dal cloud. Le chat cifrate proteggono una volta arrivate a destinazione, non impediscono screenshot o salvataggi sul dispositivo del destinatario. I gruppi “chiusi” non esistono: esistono cerchie di fiducia che cambiano nel tempo. Se ignoriamo questi meccanismi, facciamo male due volte: a chi subisce e –in prospettiva– anche a noi stessi.

Una precisazione necessaria: rendere le vittime consapevoli serve, ma ha un’utilità relativa. Gli unici veri colpevoli sono quelli che scattano e soprattutto quelli che condividono e quelli che alimentano la diffusione. L’alfabetizzazione di chi subisce aiuta a proteggersi, ma non sposta il baricentro della responsabilità. Ha

senso, invece, lavorare anche sulla consapevolezza di chi condivide: spiegare quante prove e tracce produce ogni gesto (accessi, log, pagamenti, profili collegati), e quanto sia semplice rintracciarli. Se questo messaggio funziona da deterrente, tanto meglio: quando arriva quel pruritino alle dita, si cancellano le immagini e ci si rimette le mani in tasca.

“È solo ironia”, “le foto erano pubbliche”, “non c’è reato”: facciamo chiarezza

No. La satira non è umiliazione seriale. “Pubblico” non significa licenza a sessualizzare o a diffondere senza consenso, e il fatto che qualcosa sia “tecnicamente possibile” non lo rende lecito. In presenza di materiale intimo o sessualmente esplicito, la cornice penale e civile esiste; e in molti contesti bastano partecipazione e concorso (moderazione, commenti, ripubblicazione) per rispondere delle conseguenze.

E adesso, concretamente

Quando capita –e purtroppo capita– la prima mossa non è scrivere ai gestori chiedendo “per favore rimuovete”. La prima mossa è mettere al sicuro le prove (screenshot con URL e orario, link, copie dei contenuti) e attivare i canali ufficiali: piattaforma, provider, forze dell’ordine. In parallelo, supporto psicologico e legale: nessuno deve restare solo.
Se questi siti esistono e durano anni è perché nessuno li denuncia Phica era attivo da più di venti anni. Venti anni per Internet significa generazioni intere di utenti, possibile che nessuno in due decenni abbia avuto la decenza di segnalare la cosa, o anche solo di avvisare uno dei tanti personaggi famosi coinvolti? Non voglio sminuire le mogli sconosciute, è chiaro che loro sarebbe stato difficile avvisarle, ma i volti noti? La polizia postale? Venti anni. Venti.

Una chiosa, a muso duro

L’ignoranza tecnologica non è neutra: fa danni. A chi viene colpito, prima di tutto. Ma anche a chi crede di potersi nascondere dietro un nickname e due trucchi da forum. Basta con la favola che “online siamo tutti anonimi”. Non lo siamo, e resta tutto lì fino a quando è ora di scoprirlo.

Cornice legale essenziale e per ignoranti in materia come me

• Art. 612‑ter c.p. – Diffusione illecita di immagini o video sessualmente espliciti: punisce chi, dopo averli realizzati o sottratti, invia/consegna/cede/pubblica o diffonde contenuti destinati a rimanere privati senza consenso (reclusione 1–6 anni + multa €5.000–€15.000), e chi li ridiffonde per arrecare nocumento. Aggravanti se commesso da coniuge/ex o mediante strumenti informatici/telematici; procedibilità a querela entro 6 mesi (remissione solo processuale), d’ufficio nei casi aggravati.
• Art. 110 c.p. – Concorso di persone nel reato: moderazione complice, commenti e ripubblicazioni possono integrare concorso.
• Art. 595 c.p. – Diffamazione: quando non vi sia materiale esplicito ma sessualizzazione/umiliazione dell’immagine altrui.
• Art. 167 e 167‑bis Codice Privacy: trattamento/diffusione illecita di dati personali, specie se su larga scala.
• Digital Services Act (DSA) – applicazione generale dal 17 febbraio 2024: obblighi di notice‑and‑action, cooperazione con autorità e gestione dei contenuti illegali per piattaforme e hosting. https://digital-strategy.ec.europa.eu/it/policies/digital-services-act

Link utili in queste situazioni

Per chi invece si stesse chiedendo “Ma come faccio a denunciare”? Oddio, non so come muovermi, ecco un po’ di link utili.

• Polizia Postale – Commissariato di PS:
  https://www.commissariatodips.it/ di cui la pagina per le segnalazioni online: https://www.commissariatodips.it/segnalazioni/segnala-online/index.html
• StopNCII (Meta + partner): https://stopncii.org/
• Garante Privacy: https://www.garanteprivacy.it/home/modulistica-e-servizi-online

Valditara vieta lo smartphone a scuola? Un grave errore

Apri su YouTube

Il 16 giugno 2025 il Ministero dell’Istruzione e del Merito ha emanato una nuova circolare (prot. 3392) che estende anche alle scuole superiori il divieto generalizzato dell’uso degli smartphone durante l’orario scolastico. Firmata dal ministro Ministro dell’istruzione e del merito Giuseppe Valditara. La motivazione è chiara e apparentemente condivisibile: «alla luce degli effetti negativi, ampiamente dimostrati dalla ricerca scientifica, che un uso eccessivo o non corretto dello smartphone può produrre sulla salute e il benessere degli adolescenti e sulle loro prestazioni scolastiche».
Eppure, dietro questo apparente buon senso si cela un fallimento educativo profondo.

Un passo indietro, non avanti

In una società sempre più digitale, dove lo smartphone è uno strumento quotidiano, culturale, professionale e comunicativo, vietarne l’uso senza affrontarne i meccanismi equivale a tappare una falla con un cartello: “Non guardare qui”.
La scuola dovrebbe essere il luogo dove si impara a convivere con la tecnologia, a comprenderne le logiche, i rischi, le opportunità. E invece, si sceglie la via più semplice: vietare, nascondere, rimuovere.
Il risultato? Gli studenti useranno comunque gli smartphone. Solo fuori dal controllo educativo e senza strumenti critici per farlo in modo consapevole.

Quando la scuola abdica

La circolare stessa ammette che l’uso problematico dello smartphone è «associato a un peggiore rendimento scolastico» (Rapporto ISTISAN 23-25), che «oltre il 25% degli adolescenti» ne soffre in modo patologico, e che l’OMS e l’OCSE ne denunciano la pericolosità.
Benissimo. Ma se un ragazzo avesse problemi con l’alimentazione, lo si lascerebbe senza cibo o gli si insegnerebbe a nutrirsi in modo sano?

Invece di educare all’uso, si rinuncia all’educazione stessa.
Invece di insegnare a gestire, si preferisce ignorare, vietare, delegare.

La delega al nulla

E a chi viene demandata l’educazione all’uso consapevole dello smartphone? Ai genitori, che nella maggior parte dei casi non hanno gli strumenti culturali o tecnici per affrontare il tema. Anzi, spesso sono loro stessi vittime di un uso compulsivo del digitale, tra scroll infiniti e notifiche costanti.
L’effetto è una generazione lasciata sola di fronte a uno strumento potentissimo, senza mappe né bussole.

La tecnologia non è il nemico

Vietare lo smartphone a scuola perché può creare dipendenza è come vietare la parola perché qualcuno può mentire.
La tecnologia non è il nemico. Il nemico è l’analfabetismo digitale, il vuoto educativo, l’assenza di dialogo e di strumenti critici.
Uno smartphone può essere fonte di distrazione, certo, ma anche uno strumento per imparare, esplorare, creare, collaborare. Basta insegnarlo.

La scuola che serve

La scuola che ci serve non è quella che nasconde gli strumenti del presente, ma quella che forma cittadini capaci di usarli in modo critico e responsabile.
Una scuola che:

• introduce laboratori di educazione digitale fin dalle medie;
• affronta con lucidità e competenza i rischi di dipendenza;
• insegna come funziona un algoritmo, come si gestisce la privacy, come riconoscere una fake news;
• mostra che lo smartphone può essere anche un alleato, se si impara a dominarlo.

Io ringrazio ancora ogni giorno il mio professore di tecnologia che nei primi anni novanta, alle medie, ci insegnava ad utilizzare il computer, ci spiegava il funzionamento delle tecnologie rendendoci pronti ad affrontare il futuro. In larga parte ciò che sono oggi lo devo anche alla sua lungimiranza.

La circolare del 16 giugno 2025 segna un passo falso.
Non perché ignori un problema reale, ma perché sceglie la scorciatoia del divieto, invece della strada lunga ma necessaria dell’educazione. Perché mostra come il nostro sistema educativo sia inadeguato e obsoleto.

Come sempre, quando la scuola abdica al suo ruolo formativo, a rimetterci non è solo lo studente. È la società intera.

A tal proposito ricordo la disponibilità delle mie due conferenze “Uso consapevole delle tecnologie” (https://short.staipa.it/pkaql) e “Cosa fanno gli adolescenti sullo smartphone che voi dovreste sapere” (https://short.staipa.it/010nw)

Non sapete quanto sia stato utile.

Il sondaggio, richiesto per un nuovo progetto, è stato orientato principalmente verso un target di età superiore alla media dei lettori attuali, in modo da raccogliere dati rilevanti per il progetto stesso. In ogni caso i risultati confermano le aspettative: i temi di maggiore interesse sono sicurezza, truffe, fake news, benessere psicologico nell’uso delle tecnologie e argomenti legati all’IA. Questi risultano più rilevanti rispetto agli aspetti specifici dei social network, sebbene ne siano strettamente connessi. L’obiettivo principale era analizzare gli interessi delle diverse fasce d’età, anche se un’analisi dettagliata per fascia sarebbe complessa da rappresentare in modo sintetico.

Vorrei aprire una parentesi sulle domande aperte nella parte finale in quanto contengono alcuni spunti che di sicuro userò ma anche alcune riflessioni che vorrei fare.

La prima domanda era:

C’è un tema che trovi particolarmente interessante e su cui vorresti saperne di più? 

Tra le risposte che ho ricevuto con maggior frequenza posso nominare:

• Nucleare: bellissimo tema, fondamentale oggi, ma declino volentieri in quanto non ho le competenze necessarie alla tematica
• Guerra geopolitica usando la IA: wow, tema grosso grosso grosso. Dovrei trovare il coraggio di affrontarlo
• Privacy: è un tema di cui parlo spesso, per chi lo ha chiesto lo trovate qui short.staipa.it/c1hus
• Profili falsi sui social: è sempre nella serie di articoli sulla privacy ma ne avevo scritto uno più specifico qui: short.staipa.it/hb2op e ne parlo nelle conferenze short.staipa.it/zswjq, invitatemi
• Futuro dell’AI: ne ho parlato qui short.staipa.it/byn84, che fa parte della mia serie sulle Intelligenze Artificiali che è qui https://short.staipa.it/4r6wg
• Alternative ai social di massa: ne ho parlato qua e la sparso, potrei fare un compendio completo in effetti

La seconda domanda era:

Hai qualche dubbio o timore riguardo l’uso dell’intelligenza artificiale o dei social network?

Tra le risposte che ho ricevuto con maggior frequenza posso nominare:

• No: non potevo non citarla
• Dipendenze: ne ho parlato qui short.staipa.it/9jq90 e nelle conferenze short.staipa.it/zswjq, invitatemi
• Dovrebbero essere vietati sotto i 15 anni: la cosa interessante è che effettivamente quasi tutti i social network sono vietati ai minori di 14 anni, questo non toglie che se non c’è un controllo e una educazione da parte dei genitori e delle istutuzioni il limite è del tutto inutile e tranquillamente valicabile. Ho in compenso un articolo specifico su cosa rischia il genitore del minore short.staipa.it/x3bs5 e ne parlo nelle conferenze short.staipa.it/zswjq, invitatemi
• Utilizzi illeciti delle informazioni personali: purtroppo quelli davvero illeciti sono davvero pochi, la gran parte li accettiamo noi quando non leggiamo ma approviamo quelle lunghe e noiose cose che i siti ci dicono di dichiarare di aver letto durante l’iscrizione. Ma penso che questi articoli siano in tema: l’articolo su cosa si può scoprire da un profilo social short.staipa.it/blypp e quello su cosa sanno i social network su di noi short.staipa.it/cqh52
• Affidabilità delle opinioni formatesi sui social: ne ho parlato in molti articoli, su come i social tendano a polarizzarci short.staipa.it/9f1em, a rinforzare le nostre opinioni errate short.staipa.it/st5gm, ci mostrino quello che ci aspettiamo di vedere short.staipa.it/4p55z e short.staipa.it/zzt6k

La terza domanda era:

C’è qualcosa che non è stato citato e su cui vorresti un approfondimento?

E le risposte migliori sono solamente due:

• No: grazie, è bello sapere di essere stato esaustivo
• Cos’è l’IA: ne parlo a profusione qui https://short.staipa.it/4r6wg

Vi ringrazio ancora, e se volete girare questa risposta alle persone a cui avete girato il mio sondaggio ben venga.
Grazie ancora delle risposte e dei suggerimenti, ne farò un buonissssimo uso.

La polemica parte da questo suo post su Facebook:

“MA STIAMO IMPAZZENDO? Una mamma mi ha detto: «Mio figlio ha chiesto a ChatGPT di scrivere un tema sul secondo capitolo de I Promessi Sposi di Manzoni inserendo nel tema gli errori che farebbe un quattordicenne».

Questa è una cosa che mi ha fatto rabbrividire. E a me dispiace… ma non per la scuola, perché la scuola la finirete, vi diplomerete.

Se il vostro obiettivo è arrivare al diploma, usate ChatGPT. Ma se il vostro obiettivo è essere uomini e donne di valore, cioè riuscire un domani a essere e lavorare meglio degli altri, dovete saper essere smart. Ma dovete essere voi smart, non ChatGPT.

Quello che a me preoccupa è essere un quattordicenne al giorno d’oggi. In quasi vent’anni di insegnamento, dal 2007 al 2025, ho visto il quoziente intellettivo crollare e la soglia dell’attenzione abbattersi.

Mi ricordo quando ero studente io: avevamo solo i libri, i professori e il nostro cervello.

Dovevamo usare il cervello. O era finita.”

Vincenzo Schettini

Ora. Se non avessi letto degli informatici cavalcare quest’onda dandogli ragione avrei derubricato la cosa a “va beh, cosa vuoi che sia”, ma dopo diverse letture di commenti sul tema e diverse condivisioni che continuo a vedere girare ho pensato che sarebbe stato limitante derubricare questa cosa senza darle il giusto peso: essenzialmente si tratta di pura disinformazione amplificata da un megafono che ha accesso a una vastissima platea e pertanto mi sento in dovere di ridimensionarla almeno nel mio minuscolo circolo di lettori.

Intanto partiamo dalle affermazioni scritte in maniera esplicita:

Una mamma mi ha detto: «Mio figlio ha chiesto a ChatGPT di scrivere un tema sul secondo capitolo de I Promessi Sposi di Manzoni inserendo nel tema gli errori che farebbe un quattordicenne».

Bel tentativo, quel ragazzino ha certamente capito che ChatGPT è in grado di impersonare il modo di scrivere richiesto. Lo si può fare per utilizzare un linguaggio più formale, per scrivere un racconto adatto ad un pubblico di bambini, per molte situazioni. Ma non è perfetto. Non lo è affatto. Mi chiedo se Schettini e chi gli da ragione a spada tratta abbiano provato a farlo e ne abbiano valutato il risultato.

Io l’ho fatto utilizzando questo prompt:

Puoi scrivermi questo tema?
“Improvvisamente mi sveglio nel 3001, e poi…”
Vorrei lo sviluppassi interamente scrivendolo come una ragazzina di 14 anni, magari anche con qualche errore

e questo è il risultato:

Improvvisamente mi sveglio nel 3001, e poi…

Non ci crederai mai, ma una mattina mi sono svegliata e… non ero più nel 2024! All’inizio pensavo fosse un sogno strano, uno di quelli che fai dopo aver mangiato troppa pizza la sera. Ma no, era tutto vero.

Mi guardo intorno e vedo che la mia stanza è completamente diversa. Niente poster dei miei cantanti preferiti, niente libri, niente vestiti sparsi ovunque. Solo pareti che cambiano colore da sole, uno specchio che mi parla e un letto che si aggiusta da solo ogni volta che mi muovo.

Esco di casa (anche se non so bene se è una casa o cosa) e vedo un sacco di persone vestite in modo super strano, tipo con tute argentate e occhiali giganti che sembrano schermi di smartphone. Poi passa un tipo su una specie di skateboard fluttuante, e mi urla qualcosa che non capisco. Forse qui parlano un’altra lingua, o forse sono solo io che non ho ancora capito niente.

Vado in giro e vedo un cartellone gigante che dice “Benvenuti nell’anno 3001, il futuro è qui!”. Ok, panico totale. Cioè, sono davvero nel futuro? E come ci sono finita? E sopratutto… come ci torno indietro?!

Decido di esplorare un po’, magari trovo qualcuno che mi possa spiegare tutto. Entro in un posto che sembra una caffetteria, ma qui invece di ordinare il caffè a un barista, parli con un robot! Gli chiedo se ha un cappuccino e lui mi guarda con un’antenna luminosa e dice: “Bevanda sconosciuta. Suggerisco Nutripill 3000, gusto cioccolato”. Ovviamente dico di no, ma poi penso “E vabbè, proviamo!”.

La prendo, ma sembra più una pastiglia che un cappuccino… e sa di cartone.

Poi noto che tutti qui non usano più telefoni, ma hanno una specie di cosa sulla fronte che gli fa vedere messaggi, video e tutto il resto direttamente negli occhi. Io provo a chiedere “Ehi, scusa, dove sono i telefoni?” e tutti mi guardano come se fossi una pazza.

Dopo un po’, mi rendo conto che qui tutto è super tecnologico, ma la gente sembra meno felice. Nessuno parla davvero, tutti guardano cose strane nelle loro teste e sembrano un po’ persi. Mi manca il mio mondo, le chiacchiere con gli amici, le merende al bar, anche le lezioni noiose di matematica!

Cerco di capire come tornare a casa e trovo una biblioteca (o almeno penso sia una biblioteca). Chiedo se ci sono libri e la signora-robot mi guarda e dice: “Libri? Oh, intendi gli antichi archivi digitali!”. Cioè, ma veramente? Scopro che i libri di carta non esistono più da secoli, che tristezza.

Alla fine, trovo un tipo che mi dice che forse sono finita qui per sbaglio a causa di un esperimento di viaggio nel tempo andato male. Dice che potrebbe aiutarmi a tornare indietro se trovo il “Portale Crono”. Mi accompagna in un posto segreto, dove c’è una specie di macchina gigante con tante luci colorate. Mi dice di entrare e pensare forte al mio tempo.

Chiudo gli occhi e penso alla mia casa, alla mia famiglia, al mio gatto che dorme sempre sul divano. Sento un rumore forte, tipo “Vrooom”, e…

Mi sveglio di nuovo nel mio letto! Controllo il telefono, guardo fuori dalla finestra, tutto sembra normale. Era un sogno? Boh, non lo so. Ma la cosa più strana è che sulla mia scrivania c’è ancora quella Nutripill 3000… Forse è stato tutto vero?!

Francamente se io fossi un professore di Italiano e ricevessi un tema del genere non darei un bel voto. Creativo per quello, e somiglia a come scriverebbe un quattordicenne probabilmente, ma non credo che neppure nel 2025 un professore accetterebbe in un tema scolastico frasi come “vestite in modo super strano” , “hanno una specie di cosa sulla fronte che gli fa vedere messaggi”, “Poi passa un tipo su una specie di skateboard fluttuante” o “Ok, panico totale. Cioè, sono davvero nel futuro?” Tra l’altro la cosa che trovo più interessante interessate è che gli argomenti espressi nel tema, sono gli stessi di chi si lamenta di ChatGpt. Perdita di comunicazione, i libri spariti, perdita della possibilità di bersi un caffè (e non sono così sicuro che un caffè sia la prima cosa che cercherebbe un quattordicenne).

Ma Schettini rabbrividisce subito nel dubbio, senza porsi le domande che il metodo scientifico dovrebbero fargli porre: dov’è la fonte? Posso verificare se sia davvero così? Non sembra porsele, probabilmente perché è più facile e attraente sparare a zero sulle tecnologie moderne, fa così audience che non ha senso porsi queste domande.

Schettini poi prosegue:

Se il vostro obiettivo è arrivare al diploma, usate ChatGPT. Ma se il vostro obiettivo è essere uomini e donne di valore, cioè riuscire un domani a essere e lavorare meglio degli altri, dovete saper essere smart. Ma dovete essere voi smart, non ChatGPT.

Essere smart significa informarsi, conoscere le tecnologie e sfruttarle a proprio vantaggio, non leggere le parole Intelligenza Artificiale e mettersi a urlare di paura indicando come foste di fronte a Satana. Si può scrivere un tema con ChatGPT, sì, ma richiede un certo lavoro di fino. Si può usare per cercare le fonti, si può usarlo per creare la struttura, poi si può usare per riempire quella struttura pezzo per pezzo ma non è un lavoro semplice, né un lavoro che non insegni e non faccia imparare nulla. Questo se poi il professore che correggerà il testo lo correggerà bene. Perché se invece un testo come quello di cui sopra riceverà la sufficienza allora il problema è del sistema istruzione, non dell’Intelligenza Artificiale.

Senza contare che parafrasando quello che ha scritto se il vostro obiettivo è essere uomini e donne di valore, cioè riuscire un domani a essere e lavorare meglio degli altri, dovete saper essere smart. Utilizzare tutte le tecnologie e le possibilità che avete a disposizione, conoscerne i pregi e i difetti e saperle usare meglio degli altri.

Quello che a me preoccupa è essere un quattordicenne al giorno d’oggi. In quasi vent’anni di insegnamento, dal 2007 al 2025, ho visto il quoziente intellettivo crollare e la soglia dell’attenzione abbattersi.

Senza dubbio la soglia dell’attenzione si è abbattuta, senza dubbio l’utilizzo degli smartphone con tutte le notifiche eccetera è una concausa, non è la prima volta che parlo di questi temi (short.staipa.it/ldrbr), ma un conto è educare i ragazzi all’uso consapevole delle tecnologie (short.staipa.it/bw9j3), un altro è terrorizzare i genitori facendo credere che una singola tecnologia specifica sia la causa della riduzione della soglia di attenzione o del fatto che i loro figli appaiono meno intelligenti.
Per altro come il professore sia in grado di valutare il QI e quanto il QI abbia senso nella società reale sarebbe tutto da vedere.

Mi ricordo quando ero studente io: avevamo solo i libri, i professori e il nostro cervello.
Dovevamo usare il cervello. O era finita.

E si stava meglio quando si stava peggio. Immagino che a quei tempi nessuno studente cercasse di barare, si facesse i bigliettini o si facesse fare i compiti da qualcun’altro. Giusto?

Qui si sta suppondendo che perché un presunto studente utilizza uno strumento per semplificarsi la vita tutti gli studenti lo facciano, e si sta deresponsabilizzando gli insegnanti che dovrebbero avere la capacità di vigilare ed educare senza imposizioni e continuando a informarsi e stare sul pezzo anche sulle nuove tecnologie.

Ma siamo sicuri che queste dinamiche non siano già cambiate negli ultimi decenni e che il mondo non si sia già adattato?

Ai tempi di Schettini da giovane -ha cinque anni più di me quindi non credo che il mondo sia cambiato moltissimo rispetto a quello che ho vissuto io- le ricerche e i testi scritti te li dovevi fare a mano, sì, cercando sull’enciclopedia dalla quale a meno che il professore avesse tutte le enciclopedie del mondo potevi copiare a man bassa gran pezzi di testo. Quando eravamo un po’ più grandini si stava già espandendo internet e c’erano le prime eciclopedie online dalle quali si poteva fare copia/incolla, e i primi siti di studenti dove si potevano trovare temi e ricerche già pronte, bastava cercare un titolo che ci somigliasse.
E quindi? La mia -e quella del professore- è una generazione di persone cresciute copiando temi e tesi?

Conosco molti che lo facevano, è capitato anche a me di farlo, ma ho incontrato professori, e avuto genitori, che invece di bacchettarmi o di dirmi che Internet era il male mi hanno spronato a utilizzare gli strumenti per il bene per cui possono essere usati, ma soprattutto a quanto sia fondamentale essere io per primo in grado di fare le cose. Con o senza gli strumenti che mi possono aiutare.

Persone che, talvolta, non capivano l’utilità e le funzionalità, talvolta neppure i pericoli di quegli strumenti, ma che avevano l’onestà intellettuale di educarmi indipendentemente dal mezzo che sceglievo di usare. Questo dovrebbe fare un professore. Questo dovrebbe fare un genitore.

I motivi per cui l’istruzione e la formazione dei ragazzi, sta andando a rotoli sono ben altri (short.staipa.it/80ny4) mentre le Intelligenze Artificiali se usate bene possono essere una risorsa enorme per lo studio e la formazione, basta avere la flessibilità mentale e il desiderio necessari per continuare a informarsi.
Sono molti i modi in cui può essere usata:

• Apprendimento personalizzato: L’IA consente l’apprendimento personalizzato, adattando il materiale didattico e le attività in base alle esigenze specifiche degli studenti. Questo approccio mirato aiuta gli studenti a progredire al proprio ritmo e a superare le difficoltà in modo più efficace.
• Tutoraggio virtuale: Gli assistenti virtuali e le chatbots educativi possono essere utilizzati per rispondere alle domande degli studenti, offrire spiegazioni aggiuntive e fornire supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Ciò aiuta a superare i limiti del tempo e delle risorse umane nelle istituzioni educative.
• Analisi dei dati per il miglioramento: L’IA può analizzare i dati di apprendimento degli studenti per identificare tendenze e modelli. Questo aiuta gli insegnanti e le istituzioni a prendere decisioni informate sulla progettazione dei programmi di studio e sull’allocazione delle risorse.
• Creazione di contenuti educativi: L’IA può essere utilizzata per creare materiali didattici, quiz ed esercizi in modo automatizzato. Questo riduce il carico di lavoro degli insegnanti nella creazione di risorse educative e assicura la coerenza e la qualità del contenuto.
• Educazione a distanza e accessibilità: L’IA supporta piattaforme di apprendimento online, rendendo l’istruzione più accessibile a livello globale. Questo è particolarmente importante per gli studenti che altrimenti non avrebbero accesso all’istruzione tradizionale.
• Lotta contro il plagio: Gli strumenti basati sull’IA possono rilevare il plagio nei lavori degli studenti, garantendo l’integrità accademica.
• Sviluppo delle competenze del futuro: L’utilizzo delle IA sta preparando gli studenti per il futuro, insegnando loro competenze digitali e abilità di pensiero critico necessarie per affrontare le sfide dell’era digitale.

Ne ho parlato nello specifico nel mio articolo “L’IA nel futuro: Le potenzialità dell’intelligenza artificiale nel prossimo decennio e al di là.” (short.staipa.it/byn84)

-Da tutti gli altri punti di vista invece no, lo so (https://short.staipa.it/ebxro)-

Abbiamo toccato con mano l’era analogica e quella digitale e forse la maggior parte di noi riesce ancora a destreggiarsi in qualche modo su entrambe. Chi è venuto dopo invece spesso non ha neppure mai visto strumenti che un tempo erano di uso comune e che ora sembrano anacronistici.

La tecnologia, almeno dal punto di vista della percezione, per molti è “quello che è stato inventato dopo di quando sono nato io”. Per la mia generazione il vecchio telefonino è tecnologia, la tv a schermo piatto, internet. Per le generazioni precedenti era tecnologia anche la lavastoviglie, lo era la scopa elettrica. Per le generazioni successive invece oggetti come i tablet, le app, le videochiamate sono scontate, ovvie. Cose che non si capisce bene come il mondo potesse funzionare senza.

Vuoi una cena pronta in mezz’ora? Basta cercare una ricetta su Google, seguire un video su YouTube e il gioco è fatto. Non ricordi come raggiungere una destinazione? Il navigatore ti guida passo dopo passo. Hai dimenticato il compleanno di un amico? Una notifica ti avvisa in tempo per mandare un messaggio o acquistare un regalo online.

Tutto è a portata di mano, organizzato, e sembra funzionare alla perfezione. Ma questa sensazione di controllo totale è reale? Con questi strumenti ci stiamo abituando a un mondo in cui deleghiamo ogni decisione, competenza e memoria alla tecnologia, sacrificando pezzi importanti della nostra umanità.

Competenze perse: cosa non sappiamo più fare?

Negli ultimi anni, abbiamo gradualmente delegato alla tecnologia molte attività quotidiane. Da un lato, questo ci ha semplificato la vita, permettendoci di risparmiare tempo e di concentrarci su ciò che riteniamo più importante. Dall’altro, ci ha resi sempre meno autonomi. Alcune competenze, una volta considerate essenziali, oggi sono quasi scomparse. Ne faccio qualche esempio, banale forse, ma significativo.

Orientarsi nel mondo reale
Un tempo saper leggere una mappa era una competenza fondamentale. Era impossibile andare in giro senza saperne leggere una. Che fosse stradale, delle reti ferroviarie, dei sentieri. Ci si orientava osservando i segnali stradali, per i più bravi con il sole o semplicemente chiedendo informazioni. Oggi, senza Google Maps, molti di noi si trovano disorientati anche nei luoghi più familiari. Il GPS ha sostituito completamente la capacità di calcolare un percorso, interpretare una cartina o anche solo usare il proprio senso dell’orientamento. Questo ci rende vulnerabili: basta che il telefono si scarichi o che il segnale sia assente per sentirci completamente persi.

Cucinare senza internet
Cucinare è un’altra abilità che sta perdendo la sua spontaneità. Le ricette tramandate da generazioni o ricordate a memoria sono state sostituite da una dipendenza spiccata da ricette online e video tutorial. Per molte persone anche i piatti più semplici vengono preparati seguendo istruzioni precise, con poco spazio per l’improvvisazione o la creatività. Il risultato? Siamo sempre più incapaci di cucinare “a occhio” o di sperimentare qualcosa di nuovo usando la pura fantasia.

Ricordare senza delegare alla rete
Con Wikipedia, Google e strumenti come ChatGPT, la nostra memoria sembra meno importante. Perché sforzarsi di ricordare una data storica, una definizione o un numero di telefono, quando possiamo trovarli in pochi secondi? Sempre più spesso durante una discussione a caso la risposta definitiva è “cerchiamo su internet”, un dubbio su fatto storico? “Cerchiamo su internet”.

Ma la memoria non è solo una funzione pratica: è parte integrante del nostro pensiero critico, della nostra capacità di collegare idee e di sviluppare creatività. Quando ci affidiamo solo a fonti esterne, rischiamo di perdere la capacità di costruire una conoscenza solida e personale.

L’abuso di notifiche: frammentazione e perdita di tempo

Un’altra trappola della tecnologia è l’incessante bombardamento di notifiche. Ogni giorno, i nostri dispositivi ci inviano messaggi, promemoria, aggiornamenti e avvisi di ogni genere. Questo flusso continuo di informazioni frammenta la nostra attenzione, trasformando le giornate in una serie infinita di interruzioni.

Quante volte ti è capitato di essere concentrato su un lavoro importante e di essere distratto da una notifica? Magari un’email che non richiedeva risposta immediata o una pubblicità per un prodotto che non ti serve. Ogni distrazione ha un costo, non solo in termini di tempo, ma anche di energia mentale. Recuperare la concentrazione richiede sforzo, e spesso, prima di ritrovare il focus, arriva un’altra notifica.

Oltre alla distrazione, c’è il problema delle priorità. Le notifiche non riflettono ciò che è davvero importante. Rispondiamo a un messaggio su WhatsApp mentre ignoriamo una conversazione significativa con un amico o un momento di silenzio per riflettere. Questo abuso ci porta a vivere in modo reattivo, rispondendo agli stimoli esterni senza mai fermarci a decidere cosa conta davvero.

La vita reale che ci sfugge: relazioni e momenti autentici

Il tempo trascorso online ha un costo. Non ce ne rendiamo conto immediatamente, ma ore dedicate ai social, alle serie TV, ai video su YouTube o a giochi digitali sono ore che sottraiamo a esperienze reali e tangibili.

Le relazioni umane, ad esempio, soffrono. Interagire attraverso uno schermo non è lo stesso che condividere un momento faccia a faccia. Una serata trascorsa a parlare con un amico, a ridere o a passeggiare insieme lascia un’impronta emotiva che nessun messaggio può replicare.

Anche il tempo passato all’aperto è sempre più raro. Camminare in un parco, osservare un tramonto, o semplicemente stare in silenzio ascoltando il rumore della natura sono esperienze che ci riconnettono con noi stessi, ma spesso le sacrifichiamo per restare incollati a uno schermo, ipnotizzati da contenuti che, alla fine, aggiungono poco alla nostra vita.

Oltre a tutto questo c’è la perdita di abilità pratiche. Riparare un oggetto, costruire qualcosa con le proprie mani o affrontare una piccola sfida quotidiana senza cercare un tutorial online erano esperienze che ci davano un senso di soddisfazione e autonomia. Oggi, invece, ci affidiamo a soluzioni già pronte, perdendo il piacere di risolvere problemi da soli.

Come riprendere il controllo

La tecnologia è uno strumento straordinario, ma dobbiamo usarla in modo consapevole, trovando un equilibrio tra i suoi vantaggi e il bisogno di mantenere vive le nostre capacità e connessioni reali.

1. Sfida te stesso a fare senza tecnologia:
   Prova a cucinare un piatto senza ricetta, a orientarti senza GPS, o a riparare qualcosa con le tue mani. Sono piccoli esercizi che ti aiuteranno a riscoprire abilità dimenticate.
2. Riduci le notifiche al minimo:
   Disattiva quelle inutili e imposta momenti specifici per controllare i messaggi. Dedica il resto del tempo ad attività significative.
3. Stacca dagli schermi:
   Dedicati a esperienze reali: una passeggiata, una cena con gli amici, o un progetto manuale. Sono momenti che arricchiscono la tua vita in modo unico.
4. Allena la memoria:
   Impara qualcosa a memoria ogni giorno, che sia una poesia, un numero di telefono o un fatto storico. È un esercizio semplice, ma potente.

Conclusione: Riscoprire l’equilibrio

La tecnologia è un dono straordinario, ma non dobbiamo lasciare che ci privi di ciò che ci rende umani. L’equilibrio tra il mondo digitale e quello reale è essenziale per vivere una vita piena e consapevole. Torniamo a coltivare le nostre abilità, le nostre relazioni e il nostro tempo, perché questi sono i veri tesori che nessuna app potrà mai sostituire.

Intanto però una premessa: il 90% di tutto quello che viene definito quantico, quantistico, o che citi la quantistica è fuffa. Nulla che incida sul mondo tangibile, sul corpo umano o su cose più grandi di una molecola -in generale- vi ha a che fare e qualunque “santone” ne parli quasi certamente vi sta prendendo in giro o non sa di cosa sta parlando.

I computer quantistici, se non stanno provando a vendervene e uno, invece esistono. Anche se per ora non funzionano molto bene.

Per apprezzare a pieno questa tecnologia però, dobbiamo fare un passo indietro e osservare l’evoluzione del calcolo classico che ha dominato per oltre mezzo secolo e che ancora domina.

La Nascita del Computer Classico

Il computer classico, basato sull’architettura di von Neumann, ha rivoluzionato il mondo negli anni ’40 e ’50. A differenza dei calcoli manuali o meccanici, i computer elettronici permisero di eseguire operazioni complesse con velocità e precisione. La struttura base di un computer classico si fonda su bit, unità che possono essere nello stato di 0 o 1, rappresentando l’informazione binaria che è alla base di tutto ciò che i nostri dispositivi tecnologici eseguono oggi. È grazie a questa architettura che abbiamo visto nascere internet, intelligenza artificiale, e tutta l’innovazione digitale che ci circonda.

Se i computer classici ci hanno portato lontano, oggi ci troviamo di fronte a nuovi problemi. Problemi che richiedono potenze di calcolo esponenzialmente superiori, come la simulazione di sistemi biologici complessi, la modellazione di molecole per nuove terapie farmacologiche o la gestione di dati finanziari su scala globale. Qui entra in gioco il quantum computing.

Quantum Computing: I Primi Passi

Il concetto di quantum computing emerse già negli anni ’80, con Richard Feynman e David Deutsch, che ipotizzarono che i sistemi quantistici potessero essere utilizzati per simulare fenomeni fisici molto più efficientemente dei computer classici. La differenza fondamentale risiede nei qubit, le unità di base del quantum computing. Mentre i bit classici possono essere 0 o 1, i qubit possono esistere in una sovrapposizione di entrambi gli stati contemporaneamente, grazie alle leggi della meccanica quantistica. Tecnicamente anche più di due stati.

Ovviamente non mi metterò a scrivere un pippone che provi a spiegare come questo sia possibile, anche perché non ne sarei in grado, e voi smettereste di leggere prima della prima metà del primo capoverso. Se intanto siete arrivati fin qua, grazie. Apprezzo.

Bit vs Qubit: Una Differenza Fondamentale

Per capire meglio la rivoluzione che il quantum computing rappresenta, è utile spiegare in modo semplice la differenza tra bit e qubit. Un bit, come già accennato, è la più piccola unità di informazione in un computer classico e può avere solo due stati: 0 o 1. Ogni operazione eseguita da un computer tradizionale si basa su questa logica binaria, che per quanto potente, è limitata dalla sua linearità. Un algoritmo può fare un calcolo alla volta, e per quanto si possa dividere un programma in thread (pezzetti che girano in contemporanea) il numero di calcoli fattibili nello stesso istante resta limitato al numero di processori presenti nel computer.

Il qubit, invece, sfrutta i principi della meccanica quantistica per esistere in più stati contemporaneamente. Non è vincolato a 0 o 1, ma può essere una combinazione di entrambi o di altri valori, attraverso la sovrapposizione. Questo permette a un computer quantistico di esplorare più soluzioni a un problema nello stesso momento. Inoltre, i qubit possono essere entangled, cioè correlati in modo tale che lo stato di uno influisce istantaneamente sullo stato dell’altro, anche a distanza. Questa proprietà consente di eseguire calcoli complessi in modo molto più efficiente rispetto ai computer tradizionali e di avere un grande numero di input diversi elaborati nello stesso istante.

Come Questa Differenza Viene Utilizzata

La capacità dei qubit di essere in più stati contemporaneamente e di “entanglarsi” con altri qubit è alla base delle applicazioni pratiche del quantum computing. Ad esempio, nelle simulazioni molecolari, un computer quantistico può esaminare tutte le possibili configurazioni di una molecola simultaneamente, mentre un computer classico deve analizzarle una alla volta. Questo non solo riduce enormemente i tempi di calcolo, ma consente anche di ottenere risultati più accurati, con implicazioni dirette per la scoperta di nuovi farmaci e la progettazione di materiali avanzati con tempistiche incredibilmente più rapide e con un minor bisogno di test di laboratorio potenzialmente inconcludenti.

Le Sfide del Quantum Computing

Nonostante questi incredibili progressi, il quantum computing non è esente da problemi. Uno dei principali è il decadimento dei qubit, fenomeno che causa una perdita di coerenza quantistica, rendendo i calcoli meno affidabili. Tuttavia, nuovi sviluppi nella tecnologia stanno migliorando la stabilità dei qubit, avvicinandoci sempre di più a un sistema quantistico pienamente funzionale​.

Un problema che potrebbe aprirsi a quel punto, però, è quello della sicurezza degli attuali sistemi di cifratura, ad esempio quelli basati su numeri primi usati attualmente nei sistemi bancari. Queste cifratura si basano sul fatto che per scoprire il numero utilizzato servano un numero di tentativi che per in computer attuale si concluderebbero in centinaia o migliaia di anni. Un computer quantistico però potrebbe risolvere lo stesso problema in pochi secondi, tentando potenzialmente tutte le combinazioni nello stesso momento. Posto che un malfattori possa permettesi di costruirne uno ovviamente.

Un Salto Quantico Verso il Futuro

Guardando al futuro, il quantum computing non è solo una tecnologia da laboratorio, ma un qualcosa che potrebbe trasformare profondamente la nostra società, soprattutto abbinato alle intelligenze artificiali. Dalla risoluzione di problemi matematici complessi alla simulazione del nostro universo, il quantum computing rappresenta una delle più grandi sfide e opportunità del nostro tempo, anche se fa meno figo dell’IA e non ci gira attorno tutto quel marketing. Come per tutte le tecnologie rivoluzionarie, sarà interessante osservare come essa si svilupperà e quali nuovi orizzonti riuscirà ad aprire, ma non va demonizzata, non bisogna averne paura. Bisogna solo capirne le implicazioni e attendere quali sviluppi potrà portare.

Miglioramento dell’Interazione Uomo-Macchina

Uno degli sviluppi più interessanti dell’IA è la capacità di migliorare l’interazione uomo-macchina. Le tecnologie di riconoscimento vocale permettono a chi ha difficoltà motorie di controllare dispositivi elettronici con la voce. Algoritmi avanzati di elaborazione del linguaggio naturale rendono questa interazione sempre più fluida e naturale. Ma non finisce qui. Le nuove interfacce tattili, sensibili a pressioni minime o movimenti oculari, permettono un uso più inclusivo dei dispositivi touch.

Le tecnologie di riconoscimento vocale sono particolarmente utili per chi ha limitate capacità motorie, permettendo loro di interagire con dispositivi elettronici tramite comandi vocali. Algoritmi avanzati di elaborazione del linguaggio naturale sono alla base di queste tecnologie, consentendo un’interazione sempre più naturale e precisa. Immaginiamo una persona con disabilità motorie severe che può controllare il computer, inviare messaggi o navigare su internet semplicemente parlando. Questo livello di interazione era impensabile fino a pochi anni fa.

Un altro aspetto fondamentale è rappresentato dalle interfacce tattili avanzate. Questi dispositivi permettono alle persone con disabilità motorie di utilizzare schermi touch attraverso leggere pressioni o movimenti oculari. La sensibilità e la precisione di queste interfacce migliorano costantemente, offrendo un controllo sempre maggiore e una personalizzazione delle funzionalità in base alle esigenze dell’utente.
Un esempio famoso è l’insieme di tecnologie che hanno permesso per tanti anni a Stephen Hawking di comunicare, muoversi e interagire con il mondo.

Supporto alla Navigazione e alla Mobilità

Per chi ha disabilità visive, l’IA offre strumenti di navigazione avanzati che facilitano la mobilità e l’indipendenza. Sistemi basati su visione artificiale analizzano l’ambiente circostante e forniscono feedback in tempo reale tramite vibrazioni, segnali acustici o indicazioni vocali. Possono essere relizzati dispositivi indossabili che descrivono l’ambiente circostante e avvisano di eventuali pericoli. Questo tipo di tecnologia non solo migliora la sicurezza, ma aumenta la fiducia e l’autonomia delle persone con disabilità visive.

Lettori di Schermo Avanzati

I lettori di schermo sono strumenti indispensabili per chi è non vedente o è ipovedente. Utilizzando l’IA, questi dispositivi convertono il testo visualizzato su uno schermo in audio. Oggi, grazie ai progressi nell’elaborazione del linguaggio naturale, sono in grado di interpretare contenuti complessi come tabelle, grafici e pagine web interattive, offrendo una lettura più naturale e comprensibile. Non solo leggono il testo, ma capiscono anche il contesto, migliorando significativamente l’esperienza utente.

I lettori di schermo avanzati non si limitano a leggere il testo, ma possono anche interpretare il significato e il contesto delle informazioni. Questo significa che possono fornire descrizioni dettagliate di immagini, grafici e altri contenuti visivi, rendendo l’esperienza di navigazione su internet molto più completa e accessibile. La capacità di riconoscere il contesto e adattare la lettura in base alle esigenze dell’utente rappresenta un enorme passo avanti nella tecnologia assistiva.

Interfacce Cervello-Computer (BCI)

Le interfacce cervello-computer sono una delle frontiere più avanzate dell’accessibilità. Queste tecnologie utilizzano l’IA per interpretare i segnali cerebrali e tradurli in comandi per i computer, permettendo a chi ha gravi disabilità motorie di controllare dispositivi elettronici con il pensiero. Le BCI stanno aprendo nuove possibilità, consentendo a chi è tetraplegico di comunicare, lavorare e interagire con il mondo digitale in modi prima inimmaginabili. L’esempio più lampante sono le protesi robotiche controllate dal pensiero, che restituiscono movimenti naturali a chi ha perso gli arti.

Sviluppi nella Visione e nell’Udito Artificiali

Per chi è non vedente, oltre al supporto alla navigazione, la ricerca sta esplorando modi per “ridare la vista” usando l’IA.
Gli impianti retinici, ad esempio, sono dispositivi che vengono impiantati nell’occhio e utilizzano telecamere esterne per catturare immagini. Queste immagini vengono poi trasformate in segnali elettrici che stimolano il nervo ottico, permettendo al cervello di interpretarle come visione.
Lo stesso è ipotizzabile farlo per le persone non udenti.
Sebbene questi dispositivi siano ancora in fase di sviluppo, rappresentano una promessa concreta per migliorare la qualità della vita di chi ha perso la vista.

Le Criticità e le Sfide dell’Intelligenza Artificiale nell’Accessibilità

Sebbene le promesse dell’IA siano enormi, è importante riconoscere e affrontare le criticità che accompagnano queste tecnologie. Parlare delle sfide non significa sminuire l’importanza dell’IA, ma piuttosto evidenziare i punti critici che devono essere superati per realizzare appieno il suo potenziale. È essenziale mantenere una visione equilibrata, riconoscendo sia i benefici straordinari che le difficoltà da superare, senza paure irrazionali o blocchi preventivi. Solo così possiamo lavorare verso soluzioni realmente inclusive e sostenibili.

Barriere Tecnologiche ed Economiche

Il costo elevato delle tecnologie basate sull’IA rappresenta una delle principali barriere all’accesso. Molti dispositivi avanzati, come le protesi robotiche o le interfacce cervello-computer, possono essere estremamente costosi, rendendoli inaccessibili per chi non dispone di risorse economiche adeguate. Per superare questa barriera, è essenziale implementare politiche di sussidi e finanziamenti pubblici che possano rendere queste tecnologie accessibili a tutti.

Inoltre, l’uso efficace delle tecnologie basate sull’IA richiede competenze specifiche. Non tutti hanno accesso a programmi di formazione che insegnino come utilizzare questi dispositivi in modo efficace. Per questo motivo, è fondamentale sviluppare e promuovere programmi di educazione e formazione dedicati, che possano aiutare le persone a sfruttare appieno il potenziale di queste tecnologie.

Problemi di Accuratezza e Affidabilità

L’affidabilità delle tecnologie basate sull’IA è fondamentale per garantire la sicurezza e l’efficacia dei dispositivi assistivi. Ad esempio, i sistemi di riconoscimento vocale possono avere difficoltà a comprendere accenti diversi o parlare atipico, il che può limitare la loro utilità per alcune persone con disabilità. Per migliorare l’affidabilità di questi sistemi, è necessario sviluppare algoritmi più sofisticati e includere una varietà di dati di addestramento che rappresentino una gamma più ampia di voci e accenti. Tutto questo è ovviamente già in fase di sviluppo ma come sempre sarà più difficile per le minoranze linguistiche o etniche e dovrà esserne tenuto conto. Ne ho parlato ampiamente in L’intelligenza artificiale può essere razzista? (https://short.staipa.it/0m16a)

Implicazioni Etiche e Privacy

Le implicazioni etiche dell’uso dell’IA nell’accessibilità sono complesse e devono essere affrontate con attenzione. La raccolta e l’analisi dei dati personali sono inevitabili quando si utilizzano tecnologie basate sull’IA, ma è fondamentale garantire che questi dati siano protetti e utilizzati in modo etico. C’è il rischio che i dati sensibili possano essere utilizzati impropriamente o che gli algoritmi perpetuino bias esistenti. È essenziale che le aziende implementino rigorose misure di protezione dei dati e siano trasparenti sulla raccolta e l’uso delle informazioni. Inoltre, è importante considerare l’impatto psicologico e sociale, garantendo che le persone si sentano a proprio agio e fiduciose nell’utilizzo di questi dispositivi.

Inclusività del Design

Il design inclusivo è fondamentale per garantire che le tecnologie basate sull’IA siano efficaci per tutte le persone. Spesso, i prodotti tecnologici vengono sviluppati senza tenere conto delle esigenze specifiche degli utenti con disabilità, il che può portare a soluzioni inefficaci o inadeguate. Coinvolgere direttamente le persone con disabilità nel processo di design è essenziale per creare prodotti che rispondano realmente alle loro esigenze.

Un Futuro Inclusivo con l’Intelligenza Artificiale

Non dobbiamo temere l’intelligenza artificiale. Al contrario, dovremmo abbracciare il suo potenziale per creare un mondo più inclusivo e accessibile. L’IA può offrire soluzioni straordinarie per migliorare la qualità della vita delle persone con disabilità, ma è essenziale affrontare le criticità con un approccio equilibrato e consapevole. Solo così potremo costruire un futuro in cui la tecnologia è al servizio di tutti, senza lasciare nessuno indietro.

Di tutte queste sfide e di altre ne ho parlato anche in Le sfide tecniche e sociali dell’intelligenza artificiale (https://short.staipa.it/emfjl)

Sono d’accordo con l’obbiezione comune secondo cui, se non si padroneggia la lingua sarà molto più difficile sia essere credibili, che riuscire a leggere e comprendere un testo complesso quale un contratto, un articolo di giornale, o un libro che potrebbe incrementare la propria cultura. Ma perché con la matematica non vale lo stesso ragionamento? E quali sono le conseguenze?

Parallelamente al fenomeno grammarnazi stanno proliferando “giochini” matematici in cui vengono proposti imbarazzanti esercizi fatti esclusivamente di somme, sottrazioni, moltiplicazioni e parentesi e oltre al fatto che quasi sempre le persone le sbagliano, ci sono sempre commenti come “io di matematica non ci capisco niente”, “la matematica non serve a niente” eccetera. Spesso usando queste affermazioni come vanto. Eppure, si tratta anche in questo caso della grammatica di un linguaggio, quello dell’aritmetica di base. Quella che tutti hanno fatto alla scuola dell’obbligo assieme alle coniugazioni verbali, e all’uso delle h.

Perché qui non vale la stessa obbiezione sul fatto che chi non sappia fare una banalissima operazione aritmetica non ha credibilità e difficilmente riuscirà a interpretare correttamente un contratto, una bolletta o un dato letto in un articolo di giornale? Perché ci si preoccupa e ci si infervora se una persona non sa dove mettere una h ma non ci si preoccupa e non ci si infervora se una persona non sa fare una banale operazione matematica composta da una moltiplicazione e una somma?

Leggiamo quotidianamente articoli di giornale (o blog complottistici) che ci forniscono informazioni e dati, ma se non sappiamo fare una banale operazione aritmetica come facciamo a fidarci delle statistiche, o a verificarne il senso? Si parla di medie, di popolazioni, di crescite percentuali ma se non sappiamo fare dell’aritmetica di base come facciamo a capire se stanno manipolando l’informazione e valutare l’affidabilità di quello che stiamo leggendo?

Ecco qualche esempio di come i dati possano essere esposti in modo poco chiaro, spesso per fargli raccontare qualcosa che non è davvero quello che quei numeri raccontano:

• La Media non sempre racconta tutta la storia:
  La media viene spesso usata, e nel sentire comune è un dato di una grande importanza. Per esempio, all’inizio del 2024 sembra che lo stipendio lordo medio annuo degli italiani dipendenti sia di 27.000€ con uno stipendio mensile di circa 1.600€ (Fonte Forbes: https://short.staipa.it/s82wf) è un valore alto? Basso? Ma soprattutto ha senso ragionare sulla media?
  Spesso no. Ad esempio, prendiamo una popolazione molto più ridotta:
  Persona A: 3.000€
  Persona B: 5.000€
  Persona C: 10.000€
  Persona D: 22.000€
  Persona E: 25.000€
  Persona F: 35.000€
  Persona G: 50.000€
  Persona H: 70.000€
  La media di questi stipendi è di 27,500€, ma non rispecchia gran che né lo stipendio della persona G e H, né tantomeno delle persone A, B, C, e D. La disparità è enorme e la maggior parte della popolazione è decisamente al di sotto della media.
• Importanza della Popolazione di Riferimento:
  Qualcos’altro di cui tenere conto è la popolazione di riferimento. Facciamo un esempio: un sondaggio afferma che il 60% degli intervistati preferisce il caffè di marca X. Questo potrebbe far pensare che quella marca sia decisamente buona, più della metà degli intervistati la preferisce, è una percentuale stratosferica. Ma la domanda giusta è: chi sono gli intervistati? Se il sondaggio fosse stato condotto solo tra gli impiegati di una società di caffè, i risultati potrebbero non essere rappresentativi della popolazione generale. Sapere come è stata selezionata la popolazione di riferimento è fondamentale per garantire la validità dei risultati, e anche in questo caso è un dato che non ci viene mai fornito, ma che a volte possiamo desumere dal contesto e può decisamente fare la differenza. Un esempio sono i sondaggi sulle pagine di un social: chi segue quella pagina è una popolazione eterogenea composta da interessi casuali o da persone interessate tutte a determinati temi specifici?
• Crescita/Rischio Percentuale:
  La crescita percentuale è forse una delle informazioni più sfruttate per mostrare i dati a sproposito. Un esempio tipico è quello della probabilità di avere un tumore.
  Un documento pubblicato nel 2017 dal World Cancer Research Fund sul rischio di tumore colorettale ha stimato che un consumo elevato di carni rosse lavorate (50 grammi al giorno) aumenta del 16% il rischio di ammalarsi di questa neoplasia. Non è una Fake News, è addirittura AIRC a fornirci i dati dalla ricerca di World Cancer Research Fund, (https://short.staipa.it/iwgok). Chiedere maggiore affidabilità da una fonte su questo tema è davvero difficile. Ma il dato va letto nel modo giusto. In quella frase non si sta dicendo che se mangio carne ho il 16% di probabilità di avere un tumore e se non la mangio no. Sta dicendo che la probabilità di avere un tumore colorettale aumenta del 16%. Quindi nello spaventarsi va considerato che tale tipologia di tumore è il 10% di tutti i tumori (https://short.staipa.it/citht), c’è una probabilità diversa a seconda dell’età e di svariati stili di vita (https://short.staipa.it/2pdh3), e una serie di altri fattori. Facciamo che la probabilità di sviluppare un tumore sia il 50%, la probabilità di un cancro colorettale sarebbe intorno al 5%, un aumento del 16% di quel 5% sarebbe intorno al 0,8%. Che è ben diverso dal 16% che si potrebbe credere ad una lettura superficiale.
  Con questo ovviamente non sto dicendo che l’affermazione sul 16% sia errata, non lo è affatto, ma che è importante saper leggere e interpretare il dato.
  
  Un altro caso tipico è quello di “Rispetto allo scorso anno gli incidenti XYZ sono aumentati” del 10%, cosa ce ne facciamo di questo dato senza sapere quanti fossero in precedenza? Erano 10 e sono diventati 11 o erano 10.000 e sono diventati 11.000? Perché nel primo caso può essere una piccola fluttuazione priva di particolare interesse, nel secondo potrebbe rappresentare un aumento molto preoccupante. E poi questi incidenti cosa hanno causato? Fastidi e costatazioni amichevoli o morti?
  
  Senza conoscere il contesto di partenza una crescita percentuale può essere estremamente fuorviante.

Se non siamo in grado di saper leggere i dati ma fruiamo passivamente dei risultati che ci stanno esponendo come possiamo distinguere se due differenti fonti ci forniscono informazioni discordanti? Magari in una discussione sui tumori una fonte ci dice che mangiare carne incrementa del 16% il rischio di tumori colorettale, e un’altra che mangiare carne aumenta solo dello 0,8% il rischio di prendere un tumore in generale. Di chi ci dovremmo fidare? Come dimostrato più in su ci dovremmo fidare di entrambi i dati perché le definizioni, seppur partendo da presupposti diversi sono la conseguenza della stessa fonte di dati raccontata in maniere differenti. Eppure, la gran parte di noi tenderà a ricordare maggiormente il rischio del 16% che sembra enorme e fa paura rispetto al rischio dello 0,8% che sembra minuscolo e di poco conto, motivo per cui è mediaticamente più impattante mostrare il dato nel primo modo. Spesso è il modo in cui vengono veicolati dati per convincerci di qualche pericolo e spaventarci, o al contrario per minimizzarlo e puntare l’attenzione su altro. Viene usato anche per creare Fake News ibride, ossia notizie che formalmente utilizzando dati corretti, ma che li presentano in modo tendenzioso per convincere i lettori che un problema si più grave o meno grave di quanto dicano altre fonti e indirizzare l’opinione pubblica.

A questo punto, considerato che tutte le persone accanto a noi contribuiscono alla scelta dei nostri governanti, a decisioni che possono impattare sulla nostra vita, più in generale all’opinione pubblica, perché ci lamentiamo solo dell’h e non dell’incapacità di comprendere semplici operazioni aritmetiche?

C’è qualcosa di diverso però da come era il bullismo qualche anno fa, perfino di come era il Cyberbullismo, anni fa. La differenza sostanziale è che tu che stai leggendo, io che sto scrivendo, il giornalista di turno, perfino il telegiornale, perfino la paginetta social del paesino locale non sono più solo complici silenziosi che stanno a vedere e non muovono un dito e che stando zitti permettono all’atto di bullismo di procedere. Tu che stai leggendo, io che sto scrivendo, i media, chiunque condivida, discuta, rielabori, scriva su alcuni temi, ci trasformiamo direttamente nei carnefici inconsapevoli, nei bulli più o meno consapevoli.
Non sfogando la nostra rabbia, frustrazione, o giudicando qualcuno, ma anche solamente discutendo e riportando la notizia in un luogo virtuale dove altri ne abbiano accesso. O commentandola.

Non mi metterò a riportare i casi, tanto chiunque stia leggendo avrà in mente cosa è accaduto in questi giorni, o avrà in mente casi passati o futuri quando questo articolo verrà riletto, e varrà così fino a quando questo articolo diventerà totalmente incomprensibile. Se questo avverrà (e non avverrà) vorrà dire che il fenomeno sarà scomparso e che le persone avranno imparato ad usare consapevolmente queste tecnologie.

Quello che accade è che un evento, una situazione, un commento, una foto, un video diventano improvvisamente virali, diventano improvvisamente di pubblico dominio in una maniera dirompente -l’affermazione corretta sarebbe “diventano disruptivi“- questo genera una pioggia di commenti, spesso da persone che criticano e giudicano la situazione, e questo ne amplifica la visibilità. Ne parlavo paragonando questo genere di fenomeni alla vita del vecchio bar di paese quando scrivevo de La percezione della realtà nei social (https://short.staipa.it/6p4y1). In qualche modo si può pensare che questo sia un meccanismo normale, solamente ingrandito dalla presenza su Internet, e dalla condivisione sui social, ma è così solo in parte.

Se ci limitiamo a questo assunto ci sentiamo assolti in molti. Troppi perché si possano comprendere e mettere nella giusta prospettiva alcune situazioni e finiamo quasi sempre per derubricare i casi eclatanti, come i suicidi di chi ci finisce in mezzo, a fatalità, a colpa degli haters, o a colpa di animi fragili che in qualche modo hanno finito per cercarsela. Assolverci ci fa sempre sentire bene, ci fa sentire un po’ migliori dei colpevoli che ci circondano, se poi riusciamo a sentirci migliori anche delle vittime il bias è fatto.

Cosa sfugge in questo ragionamento semplificato? Sfugge che ognuno di noi ha un ruolo. E se prima dell’era dei social i ruoli potevano dividersi in vittima, bullo e osservatore e la bilancia poteva (e doveva) essere regolata dai numerosi osservatori, ora tutto è molto più complesso. I ruoli sono diventati almeno tre: vittima, bullo, condivisore, osservatore. Posto che io non sto scrivendo in questo momento né alle vittime, né ai bulli, il difficile è scegliere come posizionarsi tra gli ultimi due ruoli, il condivisore e l’osservatore. Per farlo è necessario comprendere meglio come funzioni oggi il veicolare delle notizie.

Intanto i due ruoli:
Condivisore: si tratta di chi (volontariamente o meno) contribuisce al fatto che una determinata notizia diventi virale (disruptiva)
Osservatore: si tratta di chi vede la notizia e la lascia passare senza schierarsi, condividere, opporsi o sfruttarla in qualche modo

I social network (ma anche i media tradizionali come la televisione e i giornali) campano su quello che ritengono essere di interesse dei loro utenti. Se si parla molto di qualcosa, quel qualcosa viene amplificato maggiormente per produrre guadagni da quell’audience. Non importa come se ne parli, ma importa che se ne parli. Questo dovrebbe essere il primissimo elemento che dovremmo avere in testa quando ci approcciamo a determinate notizie. Condividi la notizia? Stai dicendo che vuoi che se ne parli di più. Commenti la notizia? Stai dicendo che vuoi che se ne parli di più. Metti una reazione sulla notizia? Stai dicendo che vuoi che se ne parli di più. Commenti criticando la vittima? Stai dicendo che vuoi che se ne parli di più. Commenti criticando i bulli e difendendo la vittima? Stai dicendo che vuoi che se ne parli di più.
Non condividi, non commenti, non metti reazioni? Stai dicendo che quel tema è di scarso interesse e non ti interessa se ne parli. Bada bene, non stai dicendo che non vuoi che se ne parli, ma solo che non è di tuo interesse. Non solo, ti stai spostando dalla parte dell’osservatore, di quello che vede ma non si schiera e non difende la vittima.

Il problema è tutto qui. Se un tempo l’osservatore poteva in qualche modo diventare difensore, nella attuale situazione di uso dei social network l’osservatore può quasi solo peggiorare la situazione o lasciarla tale. Perché anche commentando per difendere la vittima il rischio è quello di scatenare ulteriori visualizzazioni, ulteriori bulli, ulteriori haters.

E quindi? Meglio fingere che nulla stia accadendo che schierarsi per difendere qualcuno? Io non ce l’ho una risposta e probabilmente di volta in volta, di caso in caso io stesso scelgo un comportamento differente perché anche avere una risposta prefissata sarebbe una semplificazione scorretta. Il pensiero critico, l’uso consapevole della tecnologia, non hanno necessariamente una risposta univoca ma sono una ricerca di un modo diverso di pensare e di ragionare, appunto maggiormente consapevole. Scegliere un’azione nella consapevolezza di quali conseguenze questa azione possa portare e non lasciandosi trasportare dal puro impeto del momento.

Quello che resta è che è anche colpa nostra quando qualcuno lontano si uccide, o anche solo soffre, a causa della nostra partecipazione alla viralità –disruptività– di una notizia che lo riguarda. È importante esserne consapevoli, è importante rendersi conto che la goccia nell’oceano, funziona nel bene, ma funziona anche nel male e se tante gocce se ne stessero semplicemente zitte, talvolta, qualcuno potrebbe non morire.

Invece di essere l’utente che sceglie di affidarsi ad un sito o una fonte di cui si fida, è il social a fornire all’utente quello che crede possa essere di suo interesse tramite scelte e algoritmi non sempre trasparenti, e un utente non particolarmente attento nel controllo di ciò che gli capita sott’occhio può facilmente credere veritiero qualcosa che non necessariamente lo è.

Quello su cui è necessario riflettere sono i diversi livelli di comprensione della realtà, la disuguaglianza nella percezione della realtà sui social network, le potenziali manipolazioni dell’informazione, il pericolo dei temi complottisti e delle fake news, nonché l’importanza di mantenere uno sguardo critico sui contenuti dei social network.

I Livelli di Comprensione della Realtà

La percezione della realtà può variare da persona a persona, dipende dai fattori che influenzano la propria visione del mondo. Ognuno osservando lo stesso fatto lo vedrà da un punto di vista più o meno diverso interpretando di conseguenza un evento in una realtà personale. Nonostante questo, è possibile individuare alcuni livelli di comprensione della realtà che possono essere applicati alla maggior parte delle persone.

Il primo livello riguarda la percezione immediata della realtà, ciò che vediamo e sentiamo direttamente attraverso i nostri sensi.
Il secondo livello è costituito dalla nostra interpretazione di ciò che vediamo e sentiamo. In questo caso, la nostra esperienza personale e il nostro background culturale influenzano la nostra percezione della realtà.
Il terzo livello riguarda le opinioni e le credenze che abbiamo sulla realtà. Queste possono essere influenzate dalle informazioni che riceviamo dai media, dai nostri amici e dalle persone con cui interagiamo sui social network.

Riflettere su questi livelli è importante per capire come le informazioni vengono trasmesse sui social network e come queste influenzano la percezione della realtà delle persone. Bisogna considerare che non tutti hanno lo stesso livello di comprensione della realtà, creando disuguaglianze nella percezione del mondo. Alcune persone possono essere più facilmente influenzate dalle teorie del complotto o dalle fake news a causa del loro livello di comprensione della realtà, e questo può avvenire in ciascuno dei livelli di comprensione, si può essere influenzati dal proprio modo di interagire con l’informazione e questo è qualcosa su cui possiamo avere un certo controllo, ma si può essere infulenzati anche dal background culturale e questo è molto più difficile da affrontare. Un esempio tipico è quello del ruolo della donna e dell’uomo nella società, o la paura del diverso, sono cose che ci portiamo dentro in un modo o nell’altro a causa della cultura che ci ha circondato per gran parte della nostra vita e per affrontare questo genere di pregiudizio interiore il lavoro da fare è immensamente più grande. Resta però anche il primo livello: ciò che vediamo attorno. La consapevolezza che quello che abbiamo attorno non è uno spaccato dell’intera realtà ma solamente una sua minuscola frazione è altrettanto difficile da raggiungere, ed è per questo che se attorno a noi non vediamo persone povere non significa che nel mondo non esista la sofferenza, se non vediamo persone che subiscono violenza non significa che non ci siano là fuori persone che la subiscono, a volte siamo solo fortunati.

Per tutti questi motivi, è importante mantenere uno sguardo critico sui contenuti dei social network e cercare di capire quali sono le fonti delle informazioni che riceviamo. Possiamo cercare di evitare potenziali manipolazioni dell’informazione e migliorare la nostra comprensione della realtà, cercando a nostra volta di avere uno sguardo il più possibile obbiettivo.

La Disuguaglianza dei Livelli nella Percezione della Realtà sui Social Network

I social network sono diventati una fonte di informazione primaria per molte persone, questo è assodato, ma non tutti gli utenti hanno la stessa capacità di comprendere e interpretare i contenuti che vi circolano. Questo porta a una disuguaglianza dei livelli nella percezione della realtà, con alcune persone che sono in grado di distinguere tra informazioni attendibili e fake news, e altre che sono facilmente influenzabili da contenuti manipolati o fuorvianti.

Il divario è dovuto a diversi fattori, tra cui il livello di istruzione, la competenza digitale e la propensione all’approfondimento critico delle informazioni. L’algoritmo di selezione dei contenuti dei social network, inoltre, tende a mostrare agli utenti solo le informazioni che corrispondono alle loro preferenze e opinioni, creando così una sorta di “bolla” informativa che può limitare la conoscenza e la comprensione della realtà.

Per risolvere questo problema è necessario investire nell’educazione digitale e nella promozione del pensiero critico e l’uso consapevole delle tecnologie (https://short.staipa.it/84qif). È importante insegnare alle persone come riconoscere le fonti attendibili, come verificare le informazioni e come distinguere tra opinioni personali e fatti oggettivi. D’altra parte, è fondamentale incentivare la diversità di opinioni e favorire il confronto costruttivo tra punti di vista differenti. Impedire a qualcuno di esprimere la propria opinione solo perché la si ritiene stupida non è una buona strada per integrare chi ha difficoltà. Solo così sarà possibile ridurre la disuguaglianza dei livelli nella percezione della realtà sui social network e promuovere una cultura dell’informazione libera e consapevole.

Le Potenziali Manipolazioni dell’Informazione sui Social Network

Le potenziali manipolazioni dell’informazione sui social network rappresentano una delle principali criticità del mondo digitale. Ma l’argomento va preso sempre con le pinze per evitare da un lato inutili allarmismi, dall’altro di prendere sotto gamba un pericolo che di fatto esiste.

La diffusione di notizie false o distorte, nello specifico, può generare un impatto negativo sulla percezione della realtà da parte degli utenti. La manipolazione dell’informazione può avvenire in diversi modi, per esempio attraverso l’utilizzo di algoritmi che selezionano e mostrano solo alcune informazioni, o attraverso l’influenza di gruppi organizzati che promuovono determinate narrazioni a discapito di altre. In questo senso, i social network diventano uno strumento potente per la manipolazione dell’opinione pubblica.

Il fenomeno delle fake news rappresenta una minaccia concreta per la democrazia e la libertà di informazione ed è amplificata dal fatto che gli utenti tendano a fruire passivamente di quello che ricevono senza andare attivamente su fonti esterne a cercare informazioni. Spesso le notizie false vengono create ad hoc per raggiungere determinati obiettivi politici o economici. In tal senso, è fondamentale mantenere uno sguardo critico sui contenuti dei social network e verificare sempre le fonti delle notizie.

Infine, è importante sottolineare come le intelligenze artificiali possano rappresentare un ulteriore pericolo nella diffusione delle fake news. Queste tecnologie sono in grado di generare contenuti falsi che possono essere facilmente scambiati per informazioni reali. Per questo motivo, è necessario sviluppare strumenti in grado di identificare e contrastare le fake news generate dalle intelligenze artificiali. Ne ho parlato anche in Come riconoscere le immagini create con l’intelligenza artificiale (https://short.staipa.it/no4vz) e in generale ho indicato molti strumenti nei miei articoli sulle Fake News (https://www.staipa.it/blog/fakenews).

In sintesi, la manipolazione dell’informazione sui social network rappresenta un fenomeno molto complesso e articolato ed è fondamentale sviluppare una cultura critica dell’informazione e mantenere sempre uno sguardo attento sui contenuti che vengono diffusi online.

Il Pericolo dei Temi Complottisti e la Loro Influenza sulla Percezione della Realtà

In questo contesto di manipolazione i temi complottisti uno dei più seri pericolo per la percezione della realtà, estremamente amplificati dall’uso dei social network. Spesso sono argomenti che si basano su teorie del complotto prive di fondamento scientifico e vengono diffusi attraverso le piattaforme digitali, raggiungendo un vasto pubblico. Il problema principale è che i teorici del complotto cercano di convincere le persone che ciò che viene presentato come verità dalle fonti ufficiali non è altro che una menzogna. Questo atteggiamento mette in discussione l’autorità delle istituzioni e delle fonti ufficiali, creando un clima di sfiducia e di instabilità sociale.

Inoltre, i teorici del complotto spesso utilizzano una retorica persuasiva e aggressiva, cercando di convincere il pubblico a credere alle loro teorie senza fornire prove concrete. Questo atteggiamento può influenzare negativamente la percezione della realtà delle persone, portandole a credere a teorie del complotto senza alcun fondamento. Nell’articolo Come funzionano la propaganda no-vax e quella pro-putin? (https://short.staipa.it/wnudq) o spiegato nel dettaglio perché qualcuno dovrebbe mettere in giro notizie false e quali siano i relativi guadagni astronomici derivati da queste forme di complottismo di massa.

È importante quindi mantenere uno sguardo critico sui contenuti dei social e diffidare da chi cerca di convincerci che ciò che viene presentato come verità dalle fonti ufficiali non lo sia. Bisogna sempre valutare le fonti da cui proviene l’informazione e verificare la sua attendibilità prima di condividerla o diffonderla sui social network. Questo ovviamente non significa fidarsi ciecamente delle fonti ufficiali, l’informazione può comunque essere pilotata da governi o da interessi di qualche genere, e per questo è importante cercare di affidarsi il più possibile da una pluralità di fonti. Solo in questo modo si può evitare di cadere nella trappola dei complotti e mantenere una percezione della realtà basata su fatti concreti e verificabili.

Esempi di Manipolazione dell’Informazione sui Social Network

Ci sono diversi modi in cui una manipolazione dell’informazione può presentarsi sui social. Un primo esempio riguarda l’utilizzo di immagini fuorvianti: spesso vengono utilizzate immagini che non corrispondono alla realtà per suscitare reazioni emotive nei lettori. Ad esempio, un’immagine di un bambino malato può essere associata a una notizia falsa riguardante il vaccino contro il morbillo per convincere i lettori a non vaccinare i propri figli. Inoltre, spesso vengono diffuse notizie false o distorte attraverso account fake o bot, che amplificano la portata di una notizia falsa pubblicandola in numerosi gruppi, pagine o social differenti. Un altro esempio riguarda l’utilizzo di tecniche di micro-targeting: attraverso l’analisi dei dati degli utenti, è possibile creare contenuti ad hoc per influenzare le opinioni di gruppi specifici. Ad esempio, in occasione delle elezioni politiche, è stato dimostrato che alcuni partiti hanno utilizzato tecniche di micro-targeting per diffondere messaggi diversi a seconda del profilo dell’utente. Questo causa una radicalizzazione di una determinata fascia di popolazione che rafforzerà i propri dubbi o i propri pregiudizi prendendo decisioni che possono incidere profondamente in fase di voto nelle elezioni successive.

In generale, la manipolazione dell’informazione sui social network può avvenire in molti modi diversi e spesso è difficile riconoscerla. Per questo è importante mantenere uno sguardo critico sui contenuti che si trovano online e verificare sempre le fonti delle notizie prima di condividerle o crederci.

Il Pericolo delle Intelligenze Artificiali nella Generazione e Veicolazione delle Fake News

L’intelligenza artificiale rappresenta una minaccia per la diffusione delle fake news sui social network. Grazie alla loro capacità di apprendere dalle informazioni raccolte e di generare nuovi contenuti, le intelligenze artificiali possono facilmente creare notizie false e convincenti. Inoltre, queste tecnologie possono anche veicolare le fake news attraverso algoritmi che selezionano e promuovono i contenuti più virali. Questo è particolarmente preoccupante perché le persone tendono a credere alle notizie che si adattano alle loro convinzioni preesistenti, anche se sono false. In questo modo, le intelligenze artificiali potrebbero amplificare ulteriormente la disuguaglianza nella percezione della realtà sui social network, favorendo la diffusione di informazioni errate e dannose per la società.

Per contrastare questo pericolo, è necessario adottare misure che limitino l’utilizzo delle intelligenze artificiali nella generazione e nella diffusione delle fake news. Ad esempio, si potrebbe introdurre una maggiore trasparenza sulle fonti dei contenuti pubblicati sui social network e sulle modalità di selezione degli algoritmi. Inoltre, si potrebbe incentivare la produzione di contenuti affidabili e verificati, ad esempio attraverso la promozione di giornalismo di qualità e di fonti autorevoli.

Come Mantenere Uno Sguardo Critico sui Contenuti dei Social Network

Per mantenere uno sguardo critico sui contenuti dei social network è utile seguire alcune semplici linee guida. In primo luogo, è importante verificare la fonte dell’informazione e la sua attendibilità. In secondo luogo, è fondamentale leggere l’intero articolo e non limitarsi solo al titolo o al sommario, in modo da evitare di cadere in inganni o fraintendimenti. Inoltre, è utile controllare se l’articolo è stato condiviso anche da altre fonti affidabili o se ci sono state reazioni critiche alla sua pubblicazione.

Un’altra regola importante è quella di prestare attenzione ai toni utilizzati nel testo: se si notano espressioni emotive o eccessivamente polarizzanti, potrebbe trattarsi di un contenuto tendenzioso o manipolativo. In questo caso, è consigliabile cercare conferme o smentite su altri siti o fonti.

Infine, per mantenere uno sguardo critico sui contenuti dei social network è importante essere consapevoli delle proprie opinioni personali e del loro possibile impatto sulla valutazione dell’informazione. Per questo motivo, è utile confrontarsi con persone che hanno punti di vista differenti, cercando di comprendere le loro ragioni e analizzando insieme le fonti a disposizione.

Seguendo queste linee guida, è possibile sviluppare un approccio critico e consapevole alla percezione della realtà sui social network, evitando il rischio di cadere vittima di manipolazioni o disinformazione.

Non demonizziamo i social

Una cosa da tenere a mente, in ogni caso e che i social network rappresentano anche una grande opportunità per l’informazione e la comunicazione tra le persone. Dobbiamo quindi trovare un equilibrio tra la libertà di espressione e il rispetto della verità dei fatti. Un punto aperto alla riflessione è come possiamo educare gli utenti dei social network ad essere più critici e responsabili nell’utilizzo di queste piattaforme, al fine di garantire una corretta percezione della realtà.

Realtà Virtuale: Quando il Digitale Diventa Reale

La realtà virtuale è una tecnologia rivoluzionaria che porta gli utenti in mondi digitali completamente immersivi, creando un’esperienza sensoriale che si avvicina o addirittura supera la realtà fisica. Questa tecnologia fa uso di dispositivi speciali, come visori VR e controller, per trasportare gli utenti in ambienti virtuali dettagliati e coinvolgenti. La RV è stata inizialmente associata all’industria dei giochi, ma le sue applicazioni si sono estese a numerosi settori, trasformando il modo in cui le persone apprendono, si allenano, intrattengono e comunicano.

Ecco come la realtà virtuale sta impattando la vita quotidiana:

1. Formazione e Istruzione: La realtà virtuale sta rivoluzionando l’istruzione. Gli studenti possono esplorare antiche civiltà, assistere a lezioni di scienze in 3D e praticare abilità pratiche in ambienti virtuali sicuri. Nell’ambito della formazione professionale, la realtà virtuale è utilizzata per addestrare piloti, chirurghi e tecnici.
2. Intrattenimento e Gaming: L’aspetto più conosciuto della realtà virtuale è il gaming. Visori VR come Valve Index, Oculus Rift e HTC Vive portano i giocatori in mondi virtuali immersivi, permettendo loro di vivere avventure e sfide straordinarie. L’esperienza di gioco in realtà virtuale è coinvolgente e trasformativa.
3. Terapie e Riabilitazione: In campo medico, la realtà virtuale è utilizzata per terapie innovative. Per esempio, i pazienti possono sottoporsi a terapie per il trauma o la fobia attraverso simulazioni sicure e controllate. Nella riabilitazione fisica, la realtà virtuale aiuta i pazienti a recuperare la forza e la mobilità. Nella pianificazione di operazioni chirurgiche il medico può esplorare una proiezione virtuale del corpo generata tramite i dati di una tac o di una risonanza per conoscere in aniticipo la situazione e prepararsi in anticipo a quello che si troverà ad affrontare.
4. Collaborazione Globale: La realtà virtuale consente la collaborazione a distanza in modo più reale che mai. Gli utenti possono incontrarsi in ambienti virtuali condivisi per riunioni aziendali, eventi sociali o semplicemente per trascorrere del tempo insieme, indipendentemente dalla loro posizione geografica.

La realtà virtuale rappresenta un’evoluzione significativa nella fusione tra il mondo digitale e il mondo reale. Grazie alle sue applicazioni sempre più variegate, sta diventando un componente essenziale della vita quotidiana, migliorando l’apprendimento, l’intrattenimento e la connettività globale in modi che erano impensabili solo qualche anno fa. Mentre la tecnologia continua a progredire, la realtà virtuale promette di trasformare ulteriormente il nostro modo di vivere e interagire con il mondo digitale.

Realtà Aumentata: Sovrapponendo il Digitale al Reale

La realtà aumentata (RA) è una tecnologia che sovrappone elementi digitali al mondo reale, creando un’esperienza ibrida che integra il digitale con l’ambiente fisico circostante. A differenza della realtà virtuale, che crea un ambiente completamente immersivo, la RA preserva la consapevolezza del mondo reale, arricchendolo con informazioni, oggetti virtuali o elementi interattivi. Questa tecnologia è accessibile attraverso dispositivi come smartphone, tablet, occhiali intelligenti e visori specifici.

Ecco come la realtà aumentata sta influenzando la vita quotidiana:

1. Navigazione e Indicazioni: Una delle applicazioni più comuni della realtà aumentata è la navigazione. App come Google Maps utilizzano la fotocamera del telefono per sovrapporre indicazioni direttamente alla vista del mondo reale, semplificando il percorso e fornendo informazioni utili, come i nomi delle strade e i punti di interesse.
2. Educazione Interattiva: La realtà aumentata sta trasformando il modo in cui apprendiamo. Libri di testo e materiali didattici possono essere arricchiti con contenuti interattivi, rendendo l’apprendimento più coinvolgente ed efficace. Gli studenti possono visualizzare modelli 3D o oggetti virtuali direttamente nei loro libri di testo.
3. Giochi e Intrattenimento: App come Pokémon GO hanno dimostrato il potenziale della realtà aumentata per i giochi mobile e l’intrattenimento. Gli utenti possono cacciare creature virtuali nel mondo reale, unendo l’aspetto digitale a quello fisico.
4. Manutenzione e Assistenza Tecnica: Nell’ambito della manutenzione e dell’assistenza tecnica, la realtà aumentata è utilizzata per visualizzare istruzioni e schemi direttamente sugli oggetti o sugli impianti che richiedono manutenzione. Questo rende il processo più efficiente e semplificato.

La realtà aumentata rappresenta una rivoluzione nella visualizzazione e nell’interazione con il mondo digitale. La sua capacità di arricchire la realtà fisica con informazioni digitali ha un ampio potenziale in vari settori, tra cui l’istruzione, la navigazione, l’intrattenimento e l’assistenza tecnica. Mentre la tecnologia continua a svilupparsi, la realtà aumentata continuerà a integrarsi nella vita quotidiana, migliorando l’esperienza degli utenti e creando nuove opportunità in un mondo sempre più connesso.

Il Futuro della Realtà Virtuale e della Realtà Aumentata

Il futuro della realtà virtuale e della realtà aumentata si presenta promettente, con continue innovazioni e applicazioni sempre più sorprendenti che cambieranno ulteriormente il modo in cui interagiamo con il mondo digitale e fisico.

RV e RA Integrati: Una delle tendenze più interessanti è l’integrazione crescente tra realtà virtuale e realtà aumentata. Questo ibrido, noto come Mixed Reality (MR), permette agli utenti di spostarsi tra mondi virtuali completamente immersivi e il mondo reale arricchito da elementi digitali in modo fluido. La Mixed Reality offre un’enorme flessibilità, consentendo esperienze che combinano il meglio di entrambe le tecnologie.

Dispositivi Più Compatti e Accessibili: Nel futuro, ci aspettiamo dispositivi RV e RA più leggeri, compatti ed economici. Gli occhiali intelligenti e le soluzioni indossabili diventeranno più accessibili, rendendo queste tecnologie disponibili a un pubblico più ampio. Ciò promuoverà l’adozione diffusa sia nell’ambito personale che professionale.

Applicazioni nell’Industria e nell’Assistenza Sanitaria: Settori come l’industria e l’assistenza sanitaria trarranno vantaggio da applicazioni sempre più sofisticate di realtà virtuale e realtà aumentata. Nell’industria, la manutenzione e la formazione basate sulla RV diventeranno standard, riducendo i tempi di inattività e aumentando l’efficienza. Nell’assistenza sanitaria, la RA sarà utilizzata per migliorare la pianificazione delle procedure chirurgiche, fornendo ai chirurghi informazioni vitali in tempo reale.

Illuminazione e Grafica Avanzate: La grafica e l’illuminazione nella RV saranno sempre più realistiche, rendendo le esperienze virtuali indistinguibili dalla realtà. Questo sarà particolarmente evidente nei giochi, nell’intrattenimento e nella simulazione. La RA utilizzerà tecnologie avanzate per integrare oggetti virtuali in modo più convincente nell’ambiente fisico.

Apprendimento Continuo: L’apprendimento basato sulla RV e sulla RA sarà una parte essenziale dell’educazione continua. Gli studenti potranno immergersi in simulazioni interattive e collaborare in ambienti virtuali condivisi, rendendo l’apprendimento più coinvolgente e dinamico.

Privacy e Sicurezza: Con l’adozione diffusa di RV e RA, emergeranno preoccupazioni legate alla privacy e alla sicurezza. Sarà fondamentale sviluppare regolamentazioni e protocolli adeguati per proteggere i dati personali e prevenire abusi.

Queste tecnologie continueranno a integrarsi nella nostra vita quotidiana, migliorando l’apprendimento, la produttività e l’intrattenimento. Con l’evoluzione tecnologica in corso, possiamo aspettarci applicazioni sempre più sofisticate, dispositivi più accessibili e nuove opportunità in una varietà di settori. La chiave per sfruttare appieno il potenziale della RV e della RA sarà l’adozione e l’adattamento a questi cambiamenti in continua evoluzione.

Bias nei Dati

Uno dei problemi etici preminenti legati all’Intelligenza Artificiale è il bias nei dati. Questo fenomeno rappresenta un ostacolo significativo poiché influisce direttamente sulla capacità delle soluzioni basate su IA di prendere decisioni obiettive e giuste. In questo articolo, esploreremo più a fondo questa sfida etica, discutendo sia la sua origine che le soluzioni possibili.

Origine del Bias nei Dati

Il bias nei dati si verifica quando i dati utilizzati per addestrare algoritmi di IA riflettono in modo disproporzionato le disuguaglianze esistenti nella società. Questo può essere dovuto a vari fattori, tra cui:

• Disuguaglianze socio-economiche
• Disparità di genere
• Disparità razziali ed etniche
• Precedenti discriminazioni o pregiudizi

Questi bias possono emergere nei dati di addestramento in vari modi, come ad esempio nelle etichette di classificazione o nella selezione dei campioni, e non funzionano in maniera molto diversa dai bias che talvolta abbiamo noi esseri umani. Un esempio è quando valutiamo un’intera popolazione in base al ristretto numero di esemplari con cui abbiamo a che fare. Spesso chi ha un bias razzista, per esempio, si basa sul numero ristretto di persone di una certa provenienza presenti sul suo territorio ristretto, senza pensare che quel sottoinsieme potrebbe essere molto diverso dal gruppo di provenienza a causa delle situazioni socioeconomiche a cui è sottoposto.

Conseguenze del Bias nei Dati

Il bias nei dati può portare a una serie di conseguenze negative:

• Discriminazione: I modelli di IA possono prendere decisioni discriminatorie, come l’assegnazione ingiusta di prestiti o l’interpretazione di dati medici in modo distorto.
• Disparità: Le persone appartenenti a gruppi svantaggiati possono subire un trattamento ingiusto o ricevere meno opportunità a causa di decisioni basate su dati con bias.
• Perdita di Fiducia: Il pubblico può perdere fiducia nell’IA se ritiene che prenda decisioni ingiuste o discriminatorie.

Soluzioni per Affrontare il Bias nei Dati

Per affrontare il bias nei dati, è fondamentale adottare un approccio olistico che coinvolga diversi aspetti:

1. Raccolta e Pulizia dei Dati: Rivedere attentamente i dati di addestramento per identificare e rimuovere bias noti. La raccolta di dati più rappresentativi e diversificati può aiutare a ridurre il bias.
2. Algoritmi di Bias Mitigation: Utilizzare algoritmi di IA specifici progettati per mitigare il bias nei dati. Questi algoritmi possono compensare o ridurre il bias nelle decisioni.
3. Trasparenza e Spiegabilità: Fornire spiegazioni chiare su come l’IA prende decisioni in modo da rendere i processi decisionali più trasparenti e comprensibili.
4. Diversità nell’Addestramento: Assicurarsi che i team di sviluppo di IA siano diversificati e rappresentino una vasta gamma di prospettive. Questo può aiutare a identificare e affrontare il bias nei dati in modo più efficace.
5. Regolamentazione e Leggi: Le autorità regolamentari possono introdurre leggi che richiedono la valutazione del bias nei sistemi di IA e l’adozione di misure correttive.
6. Educazione e Sensibilizzazione: Promuovere la sensibilizzazione e l’educazione riguardo al bias nei dati e alle conseguenze etiche tra i professionisti dell’IA e il pubblico.

Affrontare il bias nei dati è cruciale per garantire che l’IA sia utilizzata in modo etico e non perpetui le disuguaglianze esistenti. Questa sfida richiede un impegno continuo da parte di sviluppatori, legislatori e la società nel suo complesso.

Privacy dei Dati

La privacy dei dati è una delle principali sfide etiche e legali nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale. Rappresenta un dilemma etico complesso poiché l’IA richiede dati per funzionare in modo efficace, ma questo può portare a una potenziale minaccia per la privacy delle persone.

Origine del Dilemma sulla Privacy dei Dati

Il dilemma sulla privacy dei dati nell’IA è radicato nella raccolta e nell’elaborazione massicce di informazioni personali. Le organizzazioni e le aziende raccolgono dati dai loro utenti per addestrare algoritmi di IA e migliorare l’esperienza dell’utente. Tuttavia, questa pratica solleva preoccupazioni legate alla privacy poiché i dati personali possono essere sfruttati in modo improprio o esposti a rischi di sicurezza.

Le origini del dilemma sulla privacy dei dati includono:

1. Raccolta e Conservazione dei Dati: Le organizzazioni raccolgono dati su comportamenti, preferenze e interazioni degli utenti online e offline. Raccolgono potenzialmente anche articoli, testi, libri, foto, immagini che possono essere coperti da proprietà intellettuale. Questi dati possono essere utilizzati per scopi legittimi come migliorare i servizi o personalizzare le esperienze, ma possono anche essere oggetto di abusi.
2. Condivisione di Dati: La condivisione di dati tra organizzazioni o con terze parti può comportare rischi per la privacy se i dati cadono nelle mani sbagliate o vengono utilizzati per scopi non autorizzati.
3. Violazioni della Sicurezza: Le violazioni della sicurezza possono mettere a rischio dati personali sensibili, esponendo le persone a furti di identità e altre minacce alla privacy.

Conseguenze del Dilemma sulla Privacy dei Dati

La mancata protezione della privacy dei dati può portare a conseguenze gravi, tra cui:

1. Violazioni della Privacy: Le informazioni personali possono essere utilizzate in modo improprio per inviare spam, rubare identità o prendere decisioni dannose per le persone.
2. Perdita di Fiducia: La mancanza di protezione della privacy può minare la fiducia del pubblico nelle organizzazioni che raccolgono e gestiscono dati personali, portando a una percezione negativa e alla perdita di clienti.
3. Violazioni del diritto di autore: le informazioni utilizzate per addestrare gli algoritmi potrebbero violare il diritto di autore.
4. Rischi Legali: Le violazioni della privacy possono portare a azioni legali e sanzioni per le organizzazioni coinvolte.

Soluzioni per Affrontare il Dilemma sulla Privacy dei Dati

Per affrontare il dilemma sulla privacy dei dati nell’IA, è necessario adottare un approccio globale che includa:

1. Politiche di Protezione dei Dati: Adottare politiche chiare e trasparenti sulla raccolta, l’uso e la condivisione dei dati personali. Le organizzazioni devono informare gli utenti sui loro diritti e sulla finalità della raccolta dati.
2. Tecnologie di Sicurezza: Implementare misure di sicurezza robuste per proteggere i dati personali da accessi non autorizzati e violazioni.
3. Consenso Informato: Richiedere il consenso esplicito degli utenti prima di raccogliere o utilizzare i loro dati personali.
4. Educazione sulla Privacy: Sensibilizzare gli utenti e il personale sull’importanza della privacy dei dati e su come proteggerla.
5. Regolamentazione e Leggi: Adottare leggi sulla protezione dei dati che impongano norme rigorose sul trattamento dei dati personali.

La privacy dei dati è un tema critico nell’era dell’IA. La protezione dei dati personali è essenziale per preservare la fiducia degli utenti e prevenire abusi. Questa sfida etica richiede un approccio che coinvolga politiche, tecnologie e regolamentazioni per garantire una gestione responsabile dei dati personali nell’ambito dell’IA. La privacy dei dati e l’IA possono coesistere in modo etico e vantaggioso, ma è necessario affrontare il dilemma con attenzione e responsabilità

Decisioni Etiche e Responsabilità

Le decisioni etiche e la responsabilità sono argomenti cruciali quando si tratta dell’uso dell’Intelligenza Artificiale. Con l’IA che assume un ruolo sempre più centrale in settori come la medicina, l’automazione dei veicoli e molto altro, è fondamentale affrontare in modo ponderato le implicazioni etiche e definire chi è responsabile delle decisioni prese dagli algoritmi di IA.

Decisioni Etiche nell’IA

Le decisioni etiche nell’IA si riferiscono alle scelte che gli algoritmi di intelligenza artificiale devono fare in situazioni che coinvolgono questioni etiche complesse. Queste decisioni possono riguardare aspetti come la vita e la morte, i diritti umani, l’equità e la giustizia. Alcuni esempi includono:

1. Veicoli Autonomi: Gli algoritmi di IA nei veicoli autonomi devono prendere decisioni etiche in situazioni di emergenza, per esempio in caso di incidenti imminenti. Chi proteggere o quale azione intraprendere è una decisione etica critica.
2. Sistemi di Healthcare: Nella diagnosi e nel trattamento di pazienti, i sistemi di IA possono dover prendere decisioni che influenzano la salute e la vita delle persone.
3. Tutela della Privacy: Le aziende devono prendere decisioni etiche sulla gestione dei dati personali, compresi i limiti dell’uso dei dati e il rispetto della privacy.

Responsabilità nell’IA

La questione della responsabilità nell’IA riguarda chi è tenuto a rispondere delle decisioni prese dagli algoritmi. Le parti coinvolte possono includere gli sviluppatori di software, le organizzazioni che utilizzano l’IA e gli utenti finali. Alcuni aspetti della responsabilità possono essere:

1. Responsabilità Legale: Chi è responsabile legalmente per le decisioni prese dagli algoritmi? Le leggi devono essere chiare su come attribuire la responsabilità.
2. Valutazione Etica: Le organizzazioni devono condurre valutazioni etiche delle decisioni dell’IA e dei loro impatti sulle persone.
3. Controllo Umano: Mantenere un adeguato controllo umano sull’IA è essenziale per garantire che le decisioni etiche siano in linea con i valori umani.

Soluzioni per le Decisioni Etiche e la Responsabilità nell’IA

Per affrontare le decisioni etiche e la responsabilità nell’IA, alcune soluzioni importanti includono:

1. Trasparenza: Gli sviluppatori di IA dovrebbero rendere chiari i processi decisionali degli algoritmi per garantire la trasparenza.
2. Regolamentazione: I governi possono introdurre regolamentazioni per stabilire chi è responsabile legalmente per le decisioni dell’IA.
3. Etica nell’Addestramento: L’etica dovrebbe essere una parte fondamentale dell’addestramento degli algoritmi, incoraggiando decisioni etiche fin dalle prime fasi di sviluppo.
4. Educazione Etica: Educare gli sviluppatori e gli utenti sull’importanza delle decisioni etiche nell’IA è essenziale per una maggiore consapevolezza.

In conclusione, affrontare le decisioni etiche e la responsabilità nell’IA è una sfida complessa, ma cruciale per garantire che l’IA sia utilizzata in modo responsabile e in linea con i valori umani. La trasparenza, la regolamentazione e l’educazione etica svolgono un ruolo chiave nel plasmare un futuro in cui l’IA sia un’opportunità per migliorare la società.

Trasparenza e Accountability

La trasparenza e l’accountability sono due aspetti essenziali quando si tratta dell’Intelligenza Artificiale e delle sue applicazioni in vari settori. La trasparenza riguarda la chiarezza nei processi decisionali degli algoritmi di IA, mentre l’accountability si riferisce alla responsabilità di individui o organizzazioni per le decisioni e le azioni dell’IA.

Trasparenza nell’IA

La trasparenza riguarda la comprensibilità e la chiarezza nei processi decisionali degli algoritmi di IA. Questo aspetto è cruciale per diversi motivi:

1. Comprendere le Decisioni: La trasparenza consente alle persone di comprendere come e perché una determinata decisione è stata presa dall’IA. Questa comprensione è fondamentale per la fiducia e l’accettazione dell’IA.
2. Rilevare Bias e Discriminazione: La trasparenza aiuta a identificare il bias nei dati o negli algoritmi, permettendo di affrontare e correggere i problemi di discriminazione.
3. Migliorare la Qualità delle Decisioni: Con una maggiore comprensione dei processi decisionali, è possibile apportare miglioramenti e ottimizzazioni per ottenere decisioni più accurate ed etiche.
4. Accountability: La trasparenza è fondamentale per stabilire la responsabilità nel caso in cui si verifichino errori o comportamenti non etici da parte dell’IA.

Accountability nell’IA

L’accountability riguarda la responsabilità di individui, organizzazioni o sviluppatori per le decisioni e le azioni dell’IA. Questo aspetto è importante per diversi motivi:

1. Responsabilità Legale: L’accountability stabilisce chi è legalmente responsabile per le decisioni prese dall’IA. Questo è cruciale per stabilire chi dovrebbe essere ritenuto responsabile in caso di errori o danni causati dall’IA.
2. Prevenzione di Abusi: La chiara accountability può contribuire a prevenire abusi nell’uso dell’IA, poiché le persone o le organizzazioni saranno consapevoli delle conseguenze delle loro azioni.
3. Etica nell’Addestramento: L’accountability spinge gli sviluppatori a considerare gli aspetti etici fin dalla fase di addestramento dell’IA, promuovendo una progettazione più responsabile.
4. Fiducia Pubblica: Sapere che esiste una chiara accountability nell’uso dell’IA aumenta la fiducia pubblica nell’adozione di queste tecnologie.

Soluzioni per Migliorare Trasparenza e Accountability

Per migliorare la trasparenza e l’accountability nell’IA, alcune soluzioni chiave includono:

1. Documentazione dei Processi Decisionali: Gli sviluppatori dovrebbero documentare in modo dettagliato i processi decisionali degli algoritmi, in modo che possano essere compresi e verificati.
2. Auditing e Revisione Esterna: Condurre audit indipendenti e revisioni esterne per valutare l’equità e l’etica delle decisioni dell’IA.
3. Regolamentazione e Standard: I governi possono introdurre regolamentazioni e standard per promuovere la trasparenza e l’accountability nell’IA.
4. Educazione Etica: Promuovere l’educazione etica tra gli sviluppatori, gli utenti e il pubblico in generale per sensibilizzare sull’importanza di questi aspetti.

L’AI nell’Analisi di Immagini Mediche:

Un settore in cui l’Intelligenza Artificiale sta avendo un impatto straordinario è l’analisi di immagini diagnostiche. Questa applicazione è particolarmente rilevante, perché le immagini mediche svolgono un ruolo fondamentale nella diagnosi e nel monitoraggio delle malattie. L’IA è in grado di affrontare alcune delle sfide più complesse legate all’interpretazione delle immagini, apportando notevoli miglioramenti nei seguenti aspetti:

1. Diagnosi Precise: L’IA è in grado di rilevare con alta precisione le anomalie nelle immagini mediche, come radiografie, tomografie computerizzate (TC), risonanze magnetiche (RM) e scansioni ad ultrasuoni. Ad esempio, nell’interpretazione delle scansioni TC del torace, l’IA può identificare tumori polmonari in una fase molto precoce. Questo contribuisce a una diagnosi più tempestiva e a un miglioramento delle prospettive di guarigione.
2. Analisi Veloce: Mentre un radiologo potrebbe richiedere del tempo per esaminare una serie di immagini, l’IA è in grado di farlo in pochi secondi e confrontarle con milioni di altri casi su altri pazienti. Ciò riduce notevolmente il tempo necessario per giungere a una diagnosi, consentendo ai medici di rispondere più rapidamente alle esigenze dei pazienti.
3. Riduzione di Errori Umani: Gli esseri umani possono commettere errori diagnostici dovuti a stanchezza, distrazione o semplici limiti cognitivi. L’IA, al contrario, è costantemente precisa e non si stanca mai. Ciò contribuisce a ridurre gli errori diagnostici e a migliorare la qualità delle cure.
4. Apprendimento Continuo: Un aspetto potente dell’IA è la sua capacità di apprendimento automatico. Man mano che i sistemi di IA analizzano più immagini, diventano sempre più bravi nell’identificare pattern e anomalie. Questo significa che col tempo diventano sempre più accurati.
5. Supporto per i Medici: L’IA non è intesa a sostituire i medici, ma piuttosto a fornire loro un prezioso strumento di supporto. I medici possono utilizzare l’analisi dell’IA come secondo parere o per accelerare il processo di diagnosi.
6. Prevenzione e Screening: L’IA può essere utilizzata anche per il monitoraggio preventivo. Per esempio, nei test di screening del cancro al seno, l’IA può identificare le anomalie nelle mammografie, consentendo diagnosi più rapide e migliorando le probabilità di sopravvivenza.
7. Personalizzazione del Trattamento: Utilizzando l’IA per analizzare immagini mediche e dati genetici, i medici possono sviluppare piani di trattamento personalizzati. Questo significa che i trattamenti possono essere adattati alle esigenze specifiche di ciascun paziente, migliorando l’efficacia complessiva.

Terapie Personalizzate:

Le terapie personalizzate, anche conosciute come medicina di precisione, rappresentano un approccio medico avanzato che mira a personalizzare i trattamenti per i pazienti in base alle loro caratteristiche genetiche, cliniche e ambientali. Questo approccio contrasta con la medicina “taglia unica per tutti” e si basa sull’idea che ogni individuo è unico, e quindi il trattamento dovrebbe essere altrettanto unico per massimizzare l’efficacia e minimizzare gli effetti collaterali.

L’Intelligenza Artificiale ha un ruolo cruciale nell’attuazione delle terapie personalizzate:

1. Analisi dei Dati Genetici: L’IA può analizzare rapidamente grandi insiemi di dati genetici per identificare mutazioni, varianti genetiche e altre informazioni rilevanti. Questi dati consentono ai medici di comprendere meglio la predisposizione genetica del paziente a malattie specifiche e a rispondere in modo personalizzato.

2. Elaborazione dei Dati Clinici: L’IA può analizzare i dati clinici dei pazienti, come storia medica, esami fisici, sintomi e risposta ai trattamenti precedenti. Questa analisi può contribuire a formulare un quadro completo della salute del paziente e guidare le decisioni terapeutiche.

3. Predizione della Risposta al Trattamento: Utilizzando modelli di apprendimento automatico, l’IA può prevedere come un paziente risponderà a diversi trattamenti. Ciò consente ai medici di selezionare il trattamento più adatto per quel paziente specifico, massimizzando le possibilità di successo.

4. Ottimizzazione dei Farmaci: L’IA può essere utilizzata per la scoperta di farmaci personalizzati. Ad esempio, se si scopre che un paziente ha una certa mutazione genetica, l’IA può aiutare a identificare farmaci che agiscono specificamente su quel bersaglio genetico.

5. Monitoraggio Continuo: L’IA è anche utile per il monitoraggio continuo dei pazienti. I pazienti possono essere monitorati tramite dispositivi medici connessi, e i dati raccolti vengono analizzati dall’IA per identificare tempestivamente qualsiasi cambiamento nei parametri vitali o nello stato di salute.

6. Miglioramento dell’Efficienza: Le terapie personalizzate riducono il rischio di somministrare trattamenti inefficaci, il che può portare a una riduzione dei costi sanitari complessivi. Inoltre, i pazienti ricevono trattamenti che sono più probabili di funzionare, riducendo i tempi di recupero e migliorando la loro qualità di vita.

Sfide e Considerazioni Etiche:

Nonostante i vantaggi evidenti delle terapie personalizzate, ci sono sfide etiche e regolamentari da affrontare. La privacy dei dati genetici, la necessità di un consenso informato e la necessità di una valutazione continua dell’efficacia dei trattamenti personalizzati sono tutte questioni importanti.

Questo approccio promette di migliorare l’efficacia dei trattamenti, ridurre gli effetti collaterali e migliorare la qualità della cura sanitaria. La collaborazione tra professionisti medici e l’IA è essenziale per sfruttare appieno i benefici delle terapie personalizzate.

Ricerca e Sviluppo Farmaceutico:

La ricerca e sviluppo farmaceutico (R&S) è una delle aree più cruciali e costose nel campo della medicina. L’Intelligenza Artificiale (IA) ha dimostrato di essere una risorsa inestimabile per accelerare e ottimizzare questo processo, consentendo la scoperta di nuovi farmaci in modo più rapido ed efficiente.:

1. Screening Virtuale e Progettazione Molecolare:

• Screening virtuale: L’IA può effettuare un’analisi computazionale approfondita di enormi database molecolari alla ricerca di composti che potrebbero essere efficaci contro specifiche malattie o bersagli biologici. Questo approccio riduce la necessità di testare manualmente migliaia di composti chimici in laboratorio, accelerando notevolmente la fase di scoperta.
• Progettazione molecolare: I sistemi di IA possono aiutare i ricercatori a progettare molecole farmaceutiche personalizzate per obiettivi specifici. Questo può portare alla creazione di farmaci altamente mirati e con meno effetti collaterali.

2. Analisi di Big Data Clinici e Genomici:

• L’IA è straordinariamente abile nell’analizzare grandi quantità di dati clinici e genomici, identificando correlazioni e pattern che potrebbero non essere immediatamente evidenti per gli esseri umani. Ciò consente di individuare i pazienti con la massima probabilità di beneficiare da un particolare farmaco, accelerando la fase di sviluppo clinico.

3. Identificazione di Biomarcatori:

• L’IA può individuare biomarcatori, indicatori biologici che indicano la presenza di una condizione o la risposta a un trattamento specifico. Questi biomarcatori possono essere utilizzati per selezionare i pazienti ideali per i trial clinici e personalizzare ulteriormente i trattamenti.

4. Medicina di Precisione:

• L’IA gioca un ruolo chiave nella transizione verso la medicina di precisione. Questo approccio considera le differenze genetiche, ambientali e del paziente nella scelta dei trattamenti, migliorando notevolmente l’efficacia dei farmaci.

5. Accelerazione delle Fasi di Sperimentazione Clinica:

• L’IA può identificare pazienti idonei ai trial clinici in base ai dati genetici e al profilo clinico. Inoltre, può analizzare i dati dei trial clinici in tempo reale per identificare segnali di efficacia o effetti collaterali, accelerando il processo di approvazione dei farmaci.

6. Riduzione dei Costi e degli Sprechi:

• Riducendo il numero di composti che devono essere sintetizzati e testati in laboratorio, l’IA contribuisce a una significativa riduzione dei costi nella R&S farmaceutica.

Tuttavia, nonostante tutti questi vantaggi, l’adozione dell’IA nella R&S farmaceutica solleva anche questioni etiche e regolamentari. La sicurezza dei dati, la trasparenza nei processi decisionali e la responsabilità sono aspetti cruciali da affrontare.

Telemedicina e Monitoraggio Remoto:

La telemedicina e il monitoraggio remoto stanno rivoluzionando il campo della medicina, offrendo soluzioni che migliorano l’accessibilità alle cure mediche, riducono i costi e consentono un monitoraggio più efficace dei pazienti. L’Intelligenza Artificiale gioca un ruolo fondamentale nell’ottimizzazione di questi servizi, contribuendo a una migliore gestione delle condizioni mediche e all’identificazione tempestiva di problemi.

1. Diagnosi Remota:

• L’IA può essere utilizzata per l’interpretazione di dati clinici raccolti a distanza, come immagini di ferite, ECG, segni vitali e test di laboratorio. Questo permette ai medici di diagnosticare pazienti senza la necessità di un incontro fisico. L’IA può anche fornire raccomandazioni diagnostiche basate sui dati clinici e storici del paziente.

2. Monitoraggio Continuo:

• L’IA supporta il monitoraggio costante dei pazienti con l’analisi dei dati raccolti da dispositivi medici indossabili come smartwatch e monitor di pressione sanguigna. L’IA può identificare pattern e anomalie nei dati, consentendo il monitoraggio in tempo reale e la segnalazione tempestiva di variazioni nei parametri vitali.

3. Previsione delle Ricadute:

• L’IA può prevedere le probabilità di ricadute o peggioramenti nel paziente sulla base dei dati clinici e del profilo del paziente. Questo consente di intervenire in modo proattivo, evitando situazioni di emergenza.

4. Personalizzazione delle Terapie:

• L’IA può elaborare dati raccolti dai dispositivi di monitoraggio per creare terapie personalizzate per il paziente. Questo contribuisce a migliorare l’aderenza ai trattamenti e l’efficacia delle cure.

5. Accessibilità alle Cure Sanitarie:

• La telemedicina e il monitoraggio remoto sono particolarmente utili in aree remote o scarsamente popolate, dove l’accesso ai servizi sanitari tradizionali può essere limitato. L’IA consente una consulenza medica di alta qualità anche in contesti geografici isolati.

6. Riduzione dei Costi:

• L’uso dell’IA nell’analisi dei dati e nell’erogazione di servizi medici a distanza contribuisce a ridurre i costi sanitari. I pazienti possono evitare trasferte inutili e visite al pronto soccorso, riducendo il carico sui sistemi sanitari.

L’adozione dell’IA nella telemedicina e nel monitoraggio remoto ovviamente comporta anche sfide legate alla privacy dei dati, alla regolamentazione e all’accuratezza delle diagnosi. È essenziale garantire la sicurezza dei dati dei pazienti e l’integrità delle comunicazioni remote.

Questo approccio offre numerosi vantaggi, tra cui una maggiore accessibilità, riduzione dei costi e miglioramento del monitoraggio della salute ma, è necessario affrontare le sfide relative alla regolamentazione e alla sicurezza dei dati per garantire un uso responsabile dell’IA in questo contesto e non sempre le istituzioni e i governi sono all’altezza da queso punto di vista.

Sfide Etiche e Regolamentari:

Sebbene l’Intelligenza Artificiale stia portando vantaggi significativi in termini di diagnosi più accurate, terapie personalizzate e accesso migliorato alle cure sorgono sfide etiche e regolamentari che richiedono una seria considerazione. Ecco alcune delle sfide principali:

1. Privacy e Sicurezza dei Dati:

• La raccolta e l’archiviazione di dati sanitari sensibili dei pazienti possono sollevare preoccupazioni significative sulla privacy. La protezione dei dati e l’accesso non autorizzato rappresentano rischi reali, che possono esporre i pazienti a gravi violazioni della privacy.

2. Bias nei Dati:

• L’IA può essere influenzata da dati di addestramento che contengono bias razziali, di genere o socioeconomici. Questi bias possono portare a risultati ingiusti e discriminazione nei trattamenti e nelle diagnosi. Esattamente come talvolta succede nelle decisioni degli umani, ma probabilmente un errore da parte di una macchina è psicologicamente meno tollerato che quello da parte di un essere umano.

3. Trasparenza e Accountability:

• Gli algoritmi di IA spesso operano in modo complesso e difficile da comprendere. Questo solleva la questione della trasparenza: come possiamo fidarci di un sistema i cui processi decisionali non sono chiari? Inoltre, è necessario stabilire chi è responsabile quando si verifica un errore nell’IA: il fornitore del software, l’ospedale o il medico?

4. Responsabilità Medica:

• Chi è responsabile in caso di un errore dell’IA nella diagnosi o nel trattamento di un paziente? Questa è una questione chiave che richiede un chiarimento regolamentare. Alcuni aspetti dell’IA potrebbero essere considerati strumenti medici, mentre altri richiedono una regolamentazione specifica.

5. Regolamentazione e Standardizzazione:

• La regolamentazione dell’IA in campo medico è ancora in evoluzione. È necessario sviluppare standard di sicurezza e procedure per garantire che i sistemi di IA siano affidabili e sicuri. Inoltre, è importante che le norme siano uniformi in tutto il mondo per evitare disuguaglianze nell’accesso alle tecnologie mediche basate su IA.

6. Etica delle Decisioni:

• Gli algoritmi di IA possono dover prendere decisioni etiche, ad esempio in situazioni in cui è necessario scegliere quale paziente ricevere un trapianto d’organo. La definizione di linee guida etiche per queste decisioni è un compito complesso.

7. Perdita di Posti di Lavoro:

• Mentre l’IA può migliorare la precisione delle diagnosi, potrebbe anche ridurre la necessità di alcuni professionisti medici, come radiologi. Questo solleva preoccupazioni sull’impatto economico e sul futuro delle professioni mediche.

Per affrontare queste sfide, è fondamentale una stretta collaborazione tra legislatori, organizzazioni sanitarie, sviluppatori di software e professionisti medici. La creazione di linee guida etiche, la regolamentazione chiara e la continua revisione e miglioramento delle pratiche sono tutte componenti chiave per garantire un uso responsabile dell’IA in campo medico, massimizzando i benefici per i pazienti e mitigando i rischi associati.

Ho scelto così di puntare genericamente sugli Italiani. Lo sono io e lo è sicuramente la gran parte del mio pubblico, probabilmente anche tutto perché immagino che chi raggiunge il mio sito da altre nazioni sia comunque più o meno indirettamente Italiano. Ho scelto di puntare sugli italiani anche perché così ognuno di noi può sentire su di sé, più o meno ironicamente il pregiudizio dell’Intelligenza Artificiale.

Le immagini che seguono le ho fatte generare ad una IA basata su DALL·E 3 (https://openai.com/dall-e-3) sempre dei produttori di Chat Gpt.

Ho fatto diversi tentativi, sempre più generici possibili:

Disegnami una rappresentazione artistica di vita di italiani, nello stile più adatto a degli italiani

Ok, secondo DALL·E lo stile più adatto per rappresentare gli italiani è quello della pittura rinascimentale (non sono un critico d’arte, la definizione è probabilmente MOLTO approssimativa), di fatto le rappresentazioni forse ci stanno, pur non capendo il perché di quel piatto che naviga sul fiume, ma guardando bene spunta quell’aria di mafia stereotipata da Padrino

tutti che mangiano e festeggiano e quell’aria di mandolino, anche se siu tratta di una chitarra

Ma non è questo che volevo, io volevo una rappresentazione contemporanea, per capire come l’intelligenza Artificiale immagina gli italiani

Disegnami una rappresentazione artistica di vita di italiani contemporanei nello stile più adatto a degli italiani

L’italiano contemporaneo continua a mangiare, bere e avere l’aria da Paadrino ma gira con il suo scooter sotto la Tour Eiffel… mangiando prevalentemente per terra in un guazzabuglio di confusione e automobili d’epoca, immancabili caffè e sigaretta da seduti, cosa che un italiano ben sa a quali conseguenze porti.

Ho provato anche in inglese

Paint a representation of common life of Italian people.

Gli italiani tipici hanno il Big Ben vicino, mangiano e bevono, suonano la chitarra, sono piuttosto disordinati e se la giacca e la pettinatura fa un po’ meno padrino per terra ci sono un mucchio di soldi.

Il risultato di quello che ho fatto è di certo goliardico ed evidenzia qualcosa che può sembrare poco grave, ma ci vuole poco a immaginare cosa potrebbe accadere se gli stessi pregiudizi venissero applicati in altri ambiti, un italiano verrebbe scelto per un viaggio su Marte dove il cibo è risicato? Un italiano verrebbe scelto come persona fidata in un pool antimafia internazionale? Non da una Intelligenza Artificiale alimentata come questa, che è attualmente considerata una delle più importanti, fa solo disegni, sì, ma anche questi disegni evidenziano un possibile problema.

Per chi volesse, i commenti sono aperti a caccia di altri piccoli e grandi pregiudizi.

L’IA nella vita quotidiana

L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando molti aspetti della nostra vita quotidiana, portando miglioramenti significativi in settori chiave che influenzano la salute, l’educazione e il benessere. Ecco alcuni esempi:

• Assistenza virtuale e robotica di supporto: L’IA alimenterà l’assistenza virtuale e i robot di supporto che miglioreranno la vita delle persone anziane e disabili. Questi sistemi possono aiutare nelle attività quotidiane, come la gestione delle medicine o la mobilità, contribuendo a una maggiore indipendenza e qualità della vita.
• Automazione domestica intelligente: Gli assistenti virtuali basati sull’IA, semplificano le attività quotidiane. Possono rispondere a domande, gestire l’illuminazione, il riscaldamento e la sicurezza della casa, e persino pianificare la giornata. Ciò può rendere la vita più comoda ed efficiente.
• Guida autonoma: L’IA è alla base della guida autonoma, che promette di migliorare la sicurezza stradale e semplificare gli spostamenti. I veicoli autonomi o semiautonomi utilizzano sensori e algoritmi avanzati per navigare in modo sicuro e efficiente, riducendo il rischio di incidenti causati dall’errore umano.
• Traduzione automatica e assistenza linguistica: Le applicazioni di traduzione automatica basate sull’IA consentono alle persone di comunicare più facilmente in lingue diverse. Questo è utile per viaggiare, studiare o lavorare in ambienti internazionali.
• Consigli finanziari e pianificazione: L’IA è utilizzata per fornire consigli finanziari personalizzati e aiutare le persone a gestire i loro risparmi e investimenti in modo più intelligente.

L’IA nell’ambito dell’istruzione

L’uso dell’IA nell’istruzione sta cambiando il modo in cui insegniamo e apprendiamo:

• Apprendimento personalizzato: L’IA consente l’apprendimento personalizzato, adattando il materiale didattico e le attività in base alle esigenze specifiche degli studenti. Questo approccio mirato aiuta gli studenti a progredire al proprio ritmo e a superare le difficoltà in modo più efficace.
• Tutoraggio virtuale: Gli assistenti virtuali e le chatbots educativi possono essere utilizzati per rispondere alle domande degli studenti, offrire spiegazioni aggiuntive e fornire supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Ciò aiuta a superare i limiti del tempo e delle risorse umane nelle istituzioni educative.
• Analisi dei dati per il miglioramento: L’IA può analizzare i dati di apprendimento degli studenti per identificare tendenze e modelli. Questo aiuta gli insegnanti e le istituzioni a prendere decisioni informate sulla progettazione dei programmi di studio e sull’allocazione delle risorse.
• Creazione di contenuti educativi: L’IA può essere utilizzata per creare materiali didattici, quiz ed esercizi in modo automatizzato. Questo riduce il carico di lavoro degli insegnanti nella creazione di risorse educative e assicura la coerenza e la qualità del contenuto.
• Educazione a distanza e accessibilità: L’IA supporta piattaforme di apprendimento online, rendendo l’istruzione più accessibile a livello globale. Questo è particolarmente importante per gli studenti che altrimenti non avrebbero accesso all’istruzione tradizionale.
• Lotta contro il plagio: Gli strumenti basati sull’IA possono rilevare il plagio nei lavori degli studenti, garantendo l’integrità accademica.
• Sviluppo delle competenze del futuro: L’utilizzo delle IA sta preparando gli studenti per il futuro, insegnando loro competenze digitali e abilità di pensiero critico necessarie per affrontare le sfide dell’era digitale.

L’IA nell’esplorazione spaziale

L’IA sta svolgendo un ruolo cruciale nell’esplorazione spaziale, consentendo missioni più sofisticate ed efficaci nello spazio profondo:

• Navigazione autonoma: L’IA è utilizzata per la navigazione autonoma delle sonde spaziali. Queste sonde devono prendere decisioni complesse mentre esplorano sistemi distanti, adattandosi a situazioni impreviste senza comunicare costantemente con la Terra.
• Riconoscimento di oggetti celesti: Gli algoritmi di riconoscimento delle immagini basati sull’IA consentono alle sonde spaziali e ai telescopi di identificare correttamente pianeti, asteroidi e altri oggetti celesti per orientarsi. Questo è fondamentale per la navigazione e la raccolta di dati scientifici.
• Analisi dei dati spaziali: L’IA è utilizzata per analizzare i vasti quantitativi di dati raccolti dalle missioni spaziali e dai telescopi. Questi dati possono includere immagini, spettrografia, dati telemetrici e altro ancora. L’IA può identificare pattern, rilevare fenomeni rari e aiutare gli scienziati a estrarre significato da enormi set di dati.
• Gestione delle risorse: Nelle missioni spaziali a lunga durata, come quelle verso Marte, l’IA è utilizzata per gestire in modo efficiente le risorse limitate, come l’energia, il carburante e il tempo di comunicazione con la Terra. Questo assicura che le missioni rimangano operative il più a lungo possibile.
• Supporto alla vita: L’IA è coinvolta nella gestione dei sistemi di supporto alla vita delle stazioni spaziali e delle future colonie spaziali. Questi sistemi devono monitorare costantemente l’ambiente e prendere decisioni rapide per garantire la sicurezza degli astronauti.
• Ricerca di vita extraterrestre: L’IA è utilizzata nell’analisi dei dati provenienti da telescopi e radiotelescopi spaziali alla ricerca di segnali o tracce di vita extraterrestre. Gli algoritmi AI possono aiutare a identificare pattern o anomalie che potrebbero essere indicativi di vita o di condizioni favorevoli.
• Simulazioni di missione: L’IA è utilizzata per creare simulazioni di missioni spaziali complesse, aiutando gli astronauti e gli ingegneri a prepararsi per situazioni potenzialmente pericolose o complesse prima che si verifichino effettivamente. E non si tratta di cose particolarmente nuove, basti pensare al lavoro fatto al simulatore da Ken Mattingly per salvare gli astronauti di Apollo 13, era il 1970 (https://it.wikipedia.org/wiki/Apollo_13)

Crescita economica e opportunità lavorative

L’intelligenza artificiale, contrariamente ad alcune voci pessimistiche, svolge un ruolo chiave nella stimolazione della crescita economica e nella creazione di nuove opportunità lavorative in vari settori:

• Nuove industrie e mercati: L’IA sta aprendo la strada a nuove industrie e mercati. Molte aziende stanno emergendo per sviluppare e implementare tecnologie basate sull’IA, creando opportunità per l’innovazione e la concorrenza. Settori come la robotica, l’automazione, la cybersecurity, la realtà virtuale e aumentata, e la telemedicina stanno crescendo rapidamente.
• Automazione e produttività: L’automazione basata sull’IA migliora l’efficienza in vari settori. Nelle industrie manifatturiere, ad esempio, l’automazione intelligente riduce i costi di produzione e migliora la qualità. Nelle aziende, le chatbots e gli assistenti virtuali semplificano le operazioni quotidiane, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su compiti di valore aggiunto.
• Settore sanitario avanzato: L’IA offre opportunità significative nel settore sanitario, consentendo la diagnosi precoce delle malattie, la terapia personalizzata e una migliore gestione dei dati paziente. Questo non solo migliora la salute, ma crea anche posti di lavoro per professionisti della sanità e sviluppatori di soluzioni mediche basate sull’IA.
• Aumento della produttività: Gli strumenti basati sull’IA, come l’analisi dei dati avanzata e la previsione, aiutano le aziende a prendere decisioni più informate e rapide. Ciò aumenta la produttività e può portare a una crescita economica sostenibile.
• Nuovi modelli di business: L’IA sta consentendo l’emergere di nuovi modelli di business basati su servizi personalizzati e soluzioni basate sull’IA. Questo crea opportunità per imprenditori e startup di sviluppare nuovi prodotti e servizi innovativi.
• Sviluppo di competenze: La crescente domanda di competenze legate all’IA sta creando opportunità per la formazione e lo sviluppo professionale. I programmi di istruzione e formazione legati all’IA stanno emergendo in tutto il mondo, offrendo agli individui la possibilità di acquisire competenze in una delle industrie più promettenti.
• Crescita delle infrastrutture digitali: L’implementazione dell’IA richiede la crescita delle infrastrutture digitali, come la banda larga e i data center. Questi progetti infrastrutturali possono stimolare l’economia locale e globale, creando posti di lavoro nell’installazione e nella manutenzione delle infrastrutture digitali.

Molti hanno paura che l’automazione derivante dalle Intelligenze Artificiali finisca per distruggere determinate categorie lavorative, è probabile, sì. Come è accaduto con le catene di montaggio e le industrie. Ma prima che questo accadesse, quando tutti dovevano lavorare nei campi o nell’artigianato e il terzo settore non esisteva, chi si sarebbe sognato che oggi ci sarebbero stati così tanti musicisti, avvocati, estetisti, attori, giornalisti, youtuber, divulgatori scientifici, massaggiatori, allenatori, visagisti, insegnanti, gestori di spiagge, addetti alla comunicazione, web designer, cassieri, project manager, educatori, infermieri, mediatori culturali, notai, filosofi, presentatori tv, scrittori, gestori di bed & breakfast, venditori di fake news, custodi di musei, impiegati di posta, animatori, grafici, lavoratori dei parchi dei divertimenti, biologi, cuochi, albergatori, fisioterapisti, opinionisti, insegnanti di zumba, storyteller, autori di programmi televisivi, meteorologi, cameraman…

Agricoltura di precisione

L’agricoltura è uno dei settori più vitali per la sopravvivenza umana, e l’IA sta trasformando la produzione alimentare in quello che molti chiamano una “rivoluzione verde”. In un mondo in cui la popolazione continua a crescere e le risorse naturali si stanno esaurendo, l’IA offre soluzioni innovative per affrontare sfide cruciali:

• Monitoraggio delle colture: L’IA consente il monitoraggio costante delle colture attraverso l’uso di sensori, droni e immagini satellitari ad alta risoluzione. Questi dati forniscono agli agricoltori una panoramica dettagliata delle loro coltivazioni, permettendo loro di rilevare precocemente eventuali problemi come malattie, parassiti o carenze nutritive. Di conseguenza, è possibile intervenire in modo mirato e ridurre l’uso di pesticidi e fertilizzanti, migliorando sia la salute delle coltivazioni che l’ambiente.
• Irrigazione intelligente: Grazie all’IA, i sistemi di irrigazione possono essere ottimizzati in base alle condizioni meteo in tempo reale e alle esigenze specifiche delle piante. Questo significa che l’acqua viene utilizzata in modo più efficiente, riducendo gli sprechi e preservando le risorse idriche sempre più scarse.
• Coltivazione verticale e indoor: L’IA rende possibile la coltivazione verticale e indoor, dove le condizioni ambientali possono essere controllate con precisione. Questo approccio consente la produzione di cibo in spazi ristretti e in luoghi in cui l’agricoltura tradizionale sarebbe impossibile, come le aree urbane. Ciò riduce la dipendenza dal trasporto di cibo su lunghe distanze, contribuendo a una maggiore sostenibilità ambientale.
• Previsione delle rese: Utilizzando modelli di apprendimento automatico alimentati da dati storici e condizioni attuali, l’IA è in grado di prevedere le rese delle coltivazioni con una precisione crescente. Questo è di fondamentale importanza per la pianificazione e la gestione delle risorse.
• Sviluppo di coltivazioni resistenti: Gli scienziati stanno utilizzando l’IA per accelerare lo sviluppo di coltivazioni più resistenti alle malattie, alle condizioni meteorologiche avverse e alle carenze nutritive. Questo è essenziale per garantire la sicurezza alimentare globale in un mondo in cui il cambiamento climatico può minacciare le colture tradizionali.

In conclusione, l’IA sta aprendo la strada a un’agricoltura più intelligente, efficiente e sostenibile. Questi avanzamenti non solo migliorano la produzione alimentare ma contribuiscono anche alla conservazione dell’ambiente, all’uso responsabile delle risorse e alla lotta contro la fame nel mondo. L’agricoltura di precisione guidata dall’IA rappresenta una delle speranze più luminose per il futuro della nostra società.

Previsione dei disastri geologici e meteorologici

La previsione e la gestione dei disastri naturali sono aspetti critici per la sicurezza pubblica e la protezione delle comunità in tutto il mondo. L’IA sta emergendo come un potente alleato in questo sforzo, offrendo nuovi strumenti per monitorare e prevedere con maggiore precisione eventi geologici e meteorologici potenzialmente devastanti:

• Monitoraggio dei terremoti: L’IA è utilizzata per analizzare costantemente i dati sismici provenienti da reti di sensori distribuiti in tutto il mondo. Questi algoritmi possono rilevare le prime onde sismiche di un terremoto e stimare rapidamente la sua magnitudo e la sua profondità. Queste informazioni sono fondamentali per attivare allerte tempestive e coordinare le operazioni di emergenza. E chissà che un giorno non ci aiuti anche a prevederli?
• Previsione delle eruzioni vulcaniche: L’IA può analizzare dati geologici e sismici per identificare segnali di un’eruzione vulcanica imminente. Ciò consente alle autorità di evacuare le aree a rischio e prepararsi alle conseguenze dell’eruzione.
• Monitoraggio degli uragani e delle tempeste: Gli algoritmi basati sull’IA analizzano costantemente i dati meteorologici e satellitari per monitorare lo sviluppo di uragani e tempeste. Questi modelli possono prevedere traiettorie e intensità con una precisione sempre maggiore, consentendo l’evacuazione e la preparazione in anticipo.
• Allerta tsunami: L’IA è in grado di identificare potenziali tsunami basandosi su dati sismici e oceanografici. Queste avvisaglie possono essere fondamentali per l’evacuazione delle comunità costiere e la protezione delle vite umane.
• Monitoraggio delle inondazioni: Gli algoritmi basati sull’IA analizzano i dati idrologici e pluviometrici in tempo reale per prevedere le inondazioni e identificare le aree a rischio. Queste previsioni consentono una migliore gestione delle risorse e un’evacuazione più sicura.
• Integrazione con sistemi di allarme: L’IA può essere integrata con sistemi di allarme pubblici per fornire informazioni rapide e precise alle persone nelle aree a rischio. Questo permette alle persone di prendere decisioni informate e proteggere sé stesse e le loro famiglie.

Cura dell’ambiente

La conservazione dell’ambiente è una delle sfide più pressanti del nostro tempo, e l’IA sta emergendo come uno strumento fondamentale per monitorare, comprendere e proteggere gli ecosistemi del nostro pianeta. Ecco come l’IA sta contribuendo alla cura dell’ambiente:

• Monitoraggio della qualità dell’aria e dell’acqua: L’IA può analizzare costantemente i dati provenienti da reti di sensori distribuiti in tutto il mondo per monitorare la qualità dell’aria e dell’acqua. Questi sistemi sono in grado di rilevare inquinanti, sostanze chimiche pericolose e altre minacce all’ambiente e alla salute umana. Le informazioni raccolte consentono alle autorità di prendere misure immediate per ridurre l’inquinamento.
• Conservazione della biodiversità: L’IA è utilizzata per il monitoraggio e la conservazione della biodiversità. Gli algoritmi di riconoscimento delle specie possono analizzare immagini e registrazioni audio per identificare flora e fauna in pericolo o a rischio di estinzione. Questo aiuta i conservazionisti a individuare aree critiche per la conservazione e adottare misure di protezione mirate.
• Rilevamento e monitoraggio delle foreste: Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare immagini satellitari per monitorare la deforestazione e individuare attività illegali come l’estrazione illecita di legname o il disboscamento illegale. Questi strumenti aiutano a preservare le foreste tropicali, importanti serbatoi di biodiversità e assorbitori di carbonio.
• Previsione e gestione degli incendi boschivi: L’IA può essere utilizzata per prevedere la propagazione degli incendi boschivi e coordinare le risorse di soccorso. Questo è particolarmente importante in regioni soggette a incendi frequenti, come alcune parti degli Stati Uniti e dell’Australia.
• Risposta ai cambiamenti climatici: L’IA è utilizzata per elaborare enormi quantità di dati climatici e modellare gli effetti dei cambiamenti climatici. Questi modelli aiutano i governi e le organizzazioni a pianificare e adottare strategie per mitigare gli effetti dei cambiamenti climatici e adattarsi alle sfide climatiche.
• Risparmio energetico: L’IA viene utilizzata per ottimizzare l’efficienza energetica in edifici e reti elettriche. Questo può ridurre il consumo di energia e le emissioni di gas serra, contribuendo agli sforzi di lotta al cambiamento climatico.

Medicina personalizzata

L’IA sta rivoluzionando il settore sanitario attraverso l’implementazione della medicina personalizzata. Questo approccio promettente alla cura della salute mira a fornire trattamenti su misura basati sulle caratteristiche genetiche, fisiologiche e ambientali di ciascun paziente. Ecco come l’IA sta guidando questa trasformazione:

• Analisi dei dati genomici: L’IA è utilizzata per analizzare enormi set di dati di sequenziamento del DNA dei pazienti. Ciò consente di identificare mutazioni genetiche associate a malattie ereditarie e a rischio di sviluppare patologie specifiche. Con questa conoscenza, i medici possono pianificare trattamenti preventivi o terapie personalizzate.
• Diagnosi più precise: Gli algoritmi di apprendimento automatico sono addestrati su dati medici per migliorare la precisione delle diagnosi. Questi algoritmi possono riconoscere pattern nei dati clinici, radiologici e di laboratorio che potrebbero sfuggire a un medico umano, consentendo diagnosi più tempestive e accurate.
• Terapie personalizzate: Con l’IA, è possibile sviluppare terapie farmacologiche personalizzate. Per esempio, farmaci specifici possono essere progettati per bersagliare direttamente le cellule tumorali con mutazioni genetiche specifiche, riducendo gli effetti collaterali e migliorando l’efficacia del trattamento.
• Previsione delle epidemie: L’IA può analizzare dati epidemiologici, sensori di salute pubblica e dati di mobilità per prevedere la diffusione di malattie infettive come la COVID-19. Queste previsioni possono aiutare i governi e le organizzazioni sanitarie a prendere misure preventive e a pianificare risposte rapide.
• Gestione delle cure croniche: L’IA è utilizzata per monitorare in tempo reale i pazienti con malattie croniche, come il diabete o le malattie cardiache. I dispositivi indossabili possono raccogliere dati sui pazienti e trasmetterli a sistemi di intelligenza artificiale che possono avvisare i medici in caso di anomalie o migliorare la gestione delle terapie.
• Scoperta di nuovi farmaci: L’IA accelera la scoperta di nuovi farmaci attraverso la simulazione di processi biologici e chimici. Questo riduce notevolmente i tempi e i costi associati allo sviluppo di nuove terapie.

L’implementazione dell’IA nella medicina personalizzata promette di migliorare significativamente l’efficacia dei trattamenti, ridurre gli effetti collaterali, ottimizzare le cure e prevenire malattie prima che si manifestino. Questa rivoluzione sta aprendo nuove opportunità per affrontare malattie complesse e migliorare la qualità della vita dei pazienti.

Sostenibilità energetica

L’IA sta giocando un ruolo fondamentale nella promozione della sostenibilità energetica, aiutando a gestire e ottimizzare l’uso delle risorse energetiche in modo più efficiente:

• Gestione dell’energia negli edifici: L’IA è utilizzata per sviluppare sistemi di gestione energetica avanzati negli edifici. Questi sistemi monitorano costantemente i consumi energetici, regolando l’illuminazione, il riscaldamento, la ventilazione e il condizionamento dell’aria in base alle esigenze effettive degli occupanti. Ciò porta a una significativa riduzione dei consumi energetici e dei costi.
• Rete elettrica intelligente: L’IA è impiegata nella creazione di reti elettriche intelligenti, in grado di monitorare e gestire la distribuzione dell’energia in modo dinamico. Questo permette una migliore gestione degli impianti di produzione di energia rinnovabile, come i pannelli solari e le turbine eoliche, e facilita l’integrazione di nuove fonti di energia nella rete.
• Ottimizzazione della produzione di energia: Gli algoritmi basati sull’IA possono prevedere la domanda energetica in tempo reale e adattare la produzione di energia di conseguenza. Ciò significa che le fonti di energia rinnovabile possono essere utilizzate in modo più efficiente, riducendo la dipendenza dai combustibili fossili.
• Gestione delle reti di trasporto: L’IA è utilizzata per ottimizzare la gestione del traffico nelle reti di trasporto, contribuendo a ridurre il consumo di carburante e le emissioni di gas serra. Inoltre, i veicoli elettrici possono essere collegati a reti intelligenti che regolano la ricarica in base alla disponibilità di energia rinnovabile.
• Scoperta di nuovi materiali e tecnologie energetiche: L’IA accelera la scoperta di nuovi materiali per batterie più efficienti ed economiche, nonché per dispositivi di cattura e stoccaggio di carbonio. Questi sviluppi sono fondamentali per ridurre le emissioni di carbonio e promuovere una transizione verso un’energia più pulita.
• Risparmio energetico industriale: L’IA viene impiegata per ottimizzare i processi industriali, riducendo gli sprechi e i costi energetici. Questo è cruciale per l’industria manifatturiera e per la riduzione complessiva delle emissioni industriali.

L’IA sta contribuendo in modo significativo alla creazione di un futuro energetico più sostenibile, riducendo le emissioni di carbonio e promuovendo l’adozione di fonti di energia rinnovabile. Questi sviluppi sono essenziali per affrontare il cambiamento climatico e garantire un approvvigionamento energetico stabile e sostenibile per le generazioni future. Ovviamente vale però anche quando detto nell’articolo La sostenibilità dell’Intelligenza Artificiale e le sue implicazioni ecologiche (https://wp.me/pQMJM-3Ov)

Industria Manufatturiera

L’industria manifatturiera è uno dei settori chiave in cui l’IA sta portando a una rivoluzione significativa. Questo influisce sulla produzione di una vasta gamma di prodotti, dall’elettronica ai beni di consumo e all’industria automobilistica:

• Produzione personalizzata: L’IA consente la produzione su misura, consentendo alle aziende di adattare i loro prodotti alle esigenze specifiche dei clienti. Gli algoritmi possono ottimizzare il processo di produzione per produrre in modo efficiente anche piccole quantità di prodotti altamente personalizzati.
• Manutenzione predittiva: Gli algoritmi di apprendimento automatico analizzano costantemente i dati provenienti da macchinari e attrezzature industriali per identificare segnali precoci di guasti o problemi imminenti. Questo permette la manutenzione preventiva, riducendo i tempi di fermo e aumentando l’efficienza produttiva.
• Ottimizzazione delle catene di approvvigionamento: L’IA viene utilizzata per ottimizzare le catene di approvvigionamento, consentendo alle aziende di pianificare in modo più efficiente la produzione, la logistica e la distribuzione. Questo riduce gli sprechi e i costi e migliora la consegna ai clienti.
• Automazione avanzata: L’IA guida l’automazione avanzata nella produzione, con robot e sistemi di automazione in grado di adattarsi a diverse attività e di lavorare in collaborazione con gli esseri umani in ambienti industriali sicuri.
• Controllo della qualità: Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono ispezionare prodotti in tempo reale, rilevando difetti o imperfezioni con una precisione elevata. Ciò garantisce una maggiore qualità del prodotto finito.
• Efficienza energetica: L’IA può ottimizzare l’uso dell’energia nelle strutture industriali, riducendo i consumi energetici e l’impatto ambientale delle operazioni di produzione.
• Sviluppo di materiali avanzati: L’IA accelera la ricerca e lo sviluppo di materiali innovativi per migliorare le prestazioni dei prodotti. Questo è particolarmente importante nell’industria dell’automotive, dell’aerospaziale e dell’elettronica.

In conclusione, l’IA sta trasformando l’industria manifatturiera in una produzione più intelligente, efficiente e adattabile. Questi cambiamenti non solo migliorano la produttività e la qualità, ma consentono anche di affrontare sfide come la produzione personalizzata e la sostenibilità ambientale. L’industria manifatturiera del futuro sarà caratterizzata da una maggiore flessibilità, una migliore gestione delle risorse e una maggiore capacità di adattamento alle esigenze dei clienti.

In conclusione, l’IA offre immense possibilità per migliorare il mondo in settori cruciali come l’agricoltura, la prevenzione dei disastri, la conservazione dell’ambiente, la medicina, l’energia e la ricerca scientifica. Sfruttando l’IA in modo responsabile e collaborando a livello globale, possiamo affrontare sfide globali e lavorare verso un futuro più sostenibile, sicuro e prospero per tutti.

Scoperta scientifica

L’intelligenza artificiale ha rivoluzionato il processo di scoperta scientifica in molti campi:

• Farmaceutica: Nella ricerca di nuovi farmaci, l’IA accelera la scoperta di molecole promettenti attraverso la simulazione di interazioni molecolari e la previsione dell’efficacia dei composti. Questo può ridurre notevolmente i tempi e i costi associati allo sviluppo di nuovi farmaci.
• Scienze biologiche: L’IA è utilizzata per analizzare grandi set di dati genomici, proteomici e metabolomici. Questo aiuta i ricercatori a identificare geni correlati a malattie, scoprire nuove terapie e comprendere meglio i meccanismi biologici.
• Astronomia: Nell’astronomia, l’IA aiuta a identificare oggetti celesti, scoprire pianeti extrasolari e analizzare dati provenienti da telescopi. Gli algoritmi di machine learning possono individuare automaticamente segnali deboli o eventi astronomici rari. L’IA ha già contribuito alla scoperta di nuovi oggetti astronomici, tra cui stelle, galassie e buchi neri. I sistemi AI possono analizzare grandi quantità di dati telescopici, individuando oggetti che altrimenti potrebbero sfuggire all’attenzione umana.
• Fisica delle particelle: Nell’ambito della fisica delle particelle, l’IA è utilizzata per analizzare enormi quantità di dati prodotti da esperimenti come il Large Hadron Collider (LHC). Gli algoritmi IA possono individuare particelle e interazioni tra esse, aiutando a fare progressi nella nostra comprensione dell’universo.
• Chimica computazionale: L’IA viene applicata alla chimica per predire le proprietà chimiche e fisiche delle molecole, semplificando la progettazione di nuovi materiali e catalizzatori.
• Scienze ambientali: L’IA è utilizzata per analizzare i dati ambientali, come le immagini satellitari e i dati climatici. Questo supporta la comprensione dei cambiamenti climatici, la gestione delle risorse naturali e la prevenzione delle catastrofi ambientali.
• Scoperte archeologiche: L’IA può essere utilizzata per analizzare dati da scavi archeologici, rivelando antiche strutture e manufatti che altrimenti potrebbero rimanere sepolti.
• Scoperte nel campo dell’intelligenza artificiale: Ironicamente, l’IA è anche utilizzata per migliorare le sue stesse capacità. Gli algoritmi di apprendimento automatico vengono utilizzati per scoprire nuove tecniche di addestramento e ottimizzazione, portando a avanzamenti nell’intelligenza artificiale stessa.

Conclusioni

le Intelligenze artificiali ci circondano e aiutano ormai da anni e scienziati, ricercatori, industrie le usano e continueranno a farlo. Averne timore per colpa di un certo numero di articoli o giornali che ne parlano in maniera sensazionalistica per attirare click e generare clickbait non è la strada più intelligente per approcciarsi all’argomento e non sarà questo a fermare processi che sono in atto ormai da decenni. Forse la soluzione migliore è semplicemente accogliere queste nuove tecnologie e sfruttarle al meglio con tutto ciò che possono offrire, e osservarne l’evoluzione con pensiero critico ma informato.

Interazione Naturale e Supporto Utente

Una delle caratteristiche principali di una Intelligenza Artificiale Conversazionale è la sua capacità di fornire un’interazione naturale con gli utenti. Attraverso una chat testuale, gli utenti possono porre domande, chiedere consigli, ottenere informazioni o persino intrattenersi con l’assistente virtuale. Questo crea un’esperienza utente coinvolgente e permette a una Intelligenza Artificiale Conversazionale di fornire un supporto in diversi contesti, come l’apprendimento, l’assistenza clienti, la consulenza o semplicemente la conversazione informale.

Interazione Naturale: L’interazione naturale è uno dei tratti distintivi di una Intelligenza Artificiale Conversazionale. Grazie alla sua architettura avanzata basata su reti neurali e algoritmi di apprendimento automatico, è in grado di comprendere e generare testo in modo simile a come interagiscono gli esseri umani. Questo permette agli utenti di porre domande, esprimere richieste e conversare con l’assistente virtuale in modo più naturale e intuitivo.

Questa interazione naturale semplifica l’accesso all’assistenza e all’informazione. Gli utenti non devono imparare comandi o procedure specifiche, ma possono semplicemente porre domande nel modo più naturale possibile. Questo rende una Intelligenza Artificiale Conversazionale più inclusiva e accessibile anche per coloro che non sono esperti nel campo dell’informatica o dell’utilizzo delle tecnologie.

Nello specifico se vogliamo cercare tutti i siti in cui si parla di subacquea ma non di apnea al posto di una query del tipo “subacquea -apnea” potremmo semplicemente dire “Mi mostri dei siti dove si parla di subacquea ma non di apnea?”

Supporto Utente: Il supporto utente fornito da una Intelligenza Artificiale Conversazionale è ampio e diversificato. Gli utenti possono porre domande su una vasta gamma di argomenti, ottenere informazioni, ricevere suggerimenti o addirittura chiedere consigli su questioni personali o professionali. L’assistente virtuale può fornire risposte pertinenti, offrire spiegazioni dettagliate e persino suggerire risorse aggiuntive per approfondire l’argomento.

Questo fa sì che una buona Intelligenza Artificiale Conversazionale possa essere utilizzata in molteplici contesti, per esempio, uno studente può chiedere chiarimenti su un argomento di studio, mentre un professionista può ottenere consigli su un progetto specifico, può anche essere utilizzata come strumento per la risoluzione di problemi comuni, offrendo soluzioni immediate a quesiti frequenti o fornendo indicazioni passo dopo passo per compiere determinate azioni come un problema di programmazione o un calcolo matematico.

Ovviamente va tenuto conto che non si sta realmente parlando con un esperto quindi le risposte ricevute vanno prese con il beneficio del dubbio, appunto più come consigli che come risposte di un oracolo.

Il supporto utente di una Intelligenza Artificiale Conversazionale non si limita solo alle risposte testuali. L’assistente virtuale può essere programmato per comprendere e rispondere anche a comandi vocali, consentendo agli utenti di interagire con esso utilizzando la propria voce, rendendo l’esperienza ancora più immediata e naturale.

Ci avviciniamo sempre di più a quanto raccontato nel film HER.

In conclusione, l’interazione naturale e il supporto utente offerti da una Intelligenza Artificiale Conversazionale consentono agli utenti di ottenere informazioni e assistenza in modo rapido, intuitivo e personalizzato. Questa caratteristica le rende una risorsa utile per l’apprendimento, l’assistenza clienti, la consulenza e molte altre applicazioni, migliorando l’efficienza e l’esperienza utente.

Accesso alle Informazioni

Uno dei benefici più evidenti di una Intelligenza Artificiale Conversazionale è la sua capacità di accedere a una vasta quantità di conoscenze. Durante il processo di addestramento, il modello ha analizzato e appreso da grandi quantità di testo proveniente da una varietà di fonti come libri, articoli di giornale, pagine web e altro ancora. Questa funzionalità rende una Intelligenza Artificiale Conversazionale un ottimo strumento per l’accesso immediato a informazioni utili, eliminando la necessità di ricerche manuali o di consultazione di risorse esterne. Alcune di queste Intelligenze Artificiali Conversazionali inoltre riportano le fonti da cui i testi sono stati presi e rielaborati permettendo una verifica o un approfondimento.

Utilizzando il contesto fornito nella conversazione, come domande precedenti o informazioni già condivise, l’assistente virtuale può generare una risposta coerente e appropriata. Spesso è anche possibile richiedere nella conversazione di adattarsi a un contesto specifico in modo, per esempio, di scegliere di parlare con un linguaggio tecnico o uno più leggero e comprensibile.

Una Intelligenza Artificiale Conversazionale in genere non si limita a dare una risposta breve, ma può fornire ulteriori informazioni, esempi o chiarimenti su una determinata questione. Questo rende l’esperienza dell’utente più completa e aiuta a soddisfare la sua curiosità o le sue esigenze di comprensione.

Aggiornamenti continui delle informazioni: Una Intelligenza Artificiale Conversazionale essendo basata su un modello può essere costantemente aggiornata e addestrata su nuovi dati, e le informazioni fornite dall’assistente virtuale possono essere mantenute aggiornate nel tempo. Questo è particolarmente importante in settori in rapida evoluzione, come la scienza, la tecnologia o gli eventi attuali. (La versione gratuita di Chat GPT nel momento in cui scrivo è invece aggiornata a dati del 2021 e non ha accesso a internet per aggiornarsi)

La possibilità di accedere a informazioni sempre aggiornate attraverso una Intelligenza Artificiale Conversazionale può essere estremamente vantaggiosa per gli utenti che desiderano rimanere informati sugli ultimi sviluppi o che hanno bisogno di dati aggiornati per prendere decisioni informate.

Supporto nell’Apprendimento e nell’Istruzione

Grazie alla sua capacità di fornire risposte e spiegazioni, una Intelligenza Artificiale Conversazionale può essere un prezioso strumento di apprendimento e istruzione.

Supporto personalizzato: Una delle possibilità di una Intelligenza Artificiale Conversazionale nell’ambito dell’apprendimento e dell’istruzione è la capacità di offrire un supporto personalizzato agli studenti. Gli utenti possono porre domande specifiche su argomenti di studio o chiedere chiarimenti su concetti complessi e persino svolgere esercizi interattivi con l’assistente virtuale. L’assistente virtuale può fornire spiegazioni dettagliate, esempi e risorse aggiuntive per approfondire la comprensione dell’argomento. Come ogni strumento va usato nel modo giusto, come non è corretto fare una ricerca con il copia incolla da Wikipedia allo stesso modo una Intelligenza Artificiale Conversazionale può essere usata in maniera proficua o meno.

Questo tipo di supporto personalizzato può essere particolarmente utile per gli studenti che hanno bisogno di una spiegazione extra o di un approfondimento su un argomento specifico, senza la necessità di attendere l’intervento di un insegnante o di un tutor.

Accesso a una vasta gamma di argomenti: Grazie a una vasta gamma di conoscenze, una Intelligenza Artificiale Conversazionale può fornire supporto in molti ambiti di studio: gli studenti possono porre domande su argomenti di matematica, scienze, storia, letteratura, lingue straniere, programmazione e molto altro ancora. L’assistente può fornire spiegazioni e risolvere dubbi, rendendolo un valido aiuto per gli studenti di diverse discipline.

Esercizi interattivi e pratica: una Intelligenza Artificiale Conversazionale non si limita solo a fornire risposte e spiegazioni. Può anche essere programmata per proporre esercizi interattivi agli studenti. Gli utenti possono risolvere problemi, completare esercizi di comprensione, svolgere quiz o anche simulare conversazioni in una lingua straniera. Questo tipo di interazione offre un’opportunità per mettere in pratica ciò che si è appreso e migliorare le proprie abilità attraverso l’esercizio attivo.

Disponibilità e flessibilità: Un altro vantaggio di una Intelligenza Artificiale Conversazionale nel contesto dell’apprendimento e dell’istruzione è la sua disponibilità e flessibilità. Gli utenti possono accedere all’assistente virtuale in qualsiasi momento e da qualsiasi luogo, utilizzando un dispositivo connesso a Internet. Questo rende una Intelligenza Artificiale Conversazionale uno strumento sempre accessibile, che può essere utilizzato per il supporto allo studio anche al di fuori dell’orario scolastico o universitario.

Assistenza Clienti e Automazione delle Risposte:

L’utilizzo di una Intelligenza Artificiale Conversazionale nell’assistenza clienti offre un’opportunità per migliorare l’esperienza dei clienti e ridurre i tempi di attesa. Può fornire risposte immediate alle domande frequenti, fornire istruzioni passo-passo per risolvere problemi comuni, o addirittura avviare processi di risoluzione dei problemi guidando gli utenti attraverso una serie di domande e risposte per identificare e risolvere il problema specifico. Questo permette alle aziende di migliorare l’efficienza del servizio clienti, riducendo i tempi di attesa e fornendo risposte immediate agli utenti. Inoltre, l’automazione delle risposte consente al personale del servizio clienti di concentrarsi su casi più complessi e sfide che richiedono l’intervento umano, migliorando così l’esperienza complessiva del cliente.

Personalizzazione delle risposte: Nonostante l’automazione, una Intelligenza Artificiale Conversazionale può fornire risposte personalizzate ai clienti. L’assistente virtuale può analizzare le informazioni fornite dagli utenti, come nome, numero di ordine o dettagli specifici del problema, per fornire risposte contestualizzate e pertinenti.

Monitoraggio e analisi delle interazioni: Un ulteriore vantaggio dell’utilizzo di una Intelligenza Artificiale Conversazionale nell’assistenza clienti è la possibilità di monitorare e analizzare le interazioni con gli utenti. Le aziende possono raccogliere dati sulle domande più frequenti, i problemi più comuni o le aree di miglioramento dell’assistenza clienti.

Queste informazioni possono essere utilizzate per ottimizzare le risposte automatizzate, identificare eventuali carenze nell’assistenza clienti e apportare miglioramenti per fornire un servizio di qualità superiore. Inoltre, i dati raccolti possono essere analizzati per ottenere insights e comprendere meglio le esigenze e le preferenze dei clienti.

Creatività e Intrattenimento

Una Intelligenza Artificiale Conversazionale non è solo un assistente pratico, ma può anche essere un compagno creativo e intrattenitore. Grazie alla sua capacità di generare testo in modo coerente e creativo, può scrivere storie, inventare battute, proporre giochi di parole e persino creare poesie. Questa caratteristica rende una Intelligenza Artificiale Conversazionale divertente e stimolante per l’espressione creativa e l’intrattenimento, offrendo un’esperienza unica agli utenti.

Generazione di contenuti creativi: una Intelligenza Artificiale Conversazionale può essere utilizzato come strumento per generare contenuti creativi. Grazie alla sua capacità di generare testo coerente, può essere coinvolta in attività creative, fornendo suggerimenti, idee o persino creando interamente i contenuti.

Per esempio, gli scrittori o gli sceneggiatori possono utilizzare una Intelligenza Artificiale Conversazionale come uno strumento per superare il blocco dello scrittore o per ottenere nuove idee. Possono porre domande all’assistente virtuale, chiedere consigli su come sviluppare una trama o creare personaggi interessanti, può fornire input creativi e stimolare l’immaginazione dell’utente.

Un uso interessante è quello nell’aiuto nella creazione delle scene principali di uno script, ricerca di un plot twist interessante, di una suddivisione coerente in capitoli, idee o suggerimenti per articoli o altro.

Intrattenimento interattivo: una Intelligenza Artificiale Conversazionale può anche essere utilizzata per fornire intrattenimento interattivo agli utenti. Può essere programmata per simulare personaggi o situazioni immaginarie, creando esperienze di gioco o di narrazione coinvolgenti. Gli utenti possono interagire con l’assistente virtuale, prendere decisioni e vedere come la storia si sviluppa in base alle loro scelte.

In pratica può fare il master di un gioco di ruolo.

Questa interazione interattiva può offrire un’esperienza di intrattenimento personalizzata e unica per ogni utente creando conversazioni e scenari che si adattano alle preferenze e alle azioni degli utenti stessi.

Simulazioni ed esperienze virtuali: Oltre all’intrattenimento narrativo, una Intelligenza Artificiale Conversazionale può essere utilizzata per simulazioni ed esperienze virtuali in diversi contesti. Per esempio, può essere utilizzata come assistente virtuale per giochi online, simulazioni di ruolo o esperienze di apprendimento interattive, può fornire indicazioni, rispondere a domande, fornire spiegazioni e guidare gli utenti attraverso l’esperienza virtuale.

Questa interazione con un assistente virtuale può arricchire l’esperienza dell’utente, rendendo le simulazioni più realistiche, coinvolgenti e educative. Gli utenti possono apprendere, divertirsi e interagire con un personaggio virtuale in un modo che può migliorare la loro esperienza di gioco o apprendimento.

Sperimentazione e scoperta: una Intelligenza Artificiale Conversazionale può anche essere utilizzata come strumento per sperimentare e scoprire nuove idee, concetti o approcci. Gli utenti possono porre domande aperte o esplorare argomenti in modo creativo. L’assistente virtuale può fornire nuove prospettive, collegamenti tra concetti diversi o suggerimenti per ulteriori approfondimenti.

Questo tipo di interazione con può stimolare la creatività degli utenti, consentendo loro di esplorare nuovi territori e scoprire nuovi orizzonti, può essere un compagno di pensiero che offre input e suggerimenti, ampliando così la sfera della creatività e dell’immaginazione dell’utente.

L’intelligenza Artificiale nel cinema

Nella creazione cinematografica e televisiva, per esempio, l’intelligenza artificiale offre nuove opportunità creative e migliorando l’efficienza produttiva. I registi e i produttori stanno sfruttando le potenzialità dell’IA per ottimizzare diverse fasi della produzione cinematografica.

Un aspetto cruciale è quello di migliorare gli effetti speciali. Grazie ai modelli di apprendimento automatico, l’IA è in grado di analizzare grandi quantità di dati visivi, apprendere dalle caratteristiche di immagini esistenti e generare effetti speciali realistici. Realizzare effetti speciali che imitino grandi esplosioni, particolari movimenti dell’acqua, grandi folle in situazioni di guerra o sommosse popolari, il comportamento di un buco nero super massiccio, il movimento di un animale, possono richiedere a una squadra di artisti uno sforzo enorme con risultati non del tutto soddisfacenti, ma dando in pasto numerose immagini o video a una Intelligenza Artificiale addestrata allo scopo può dare risultati decisamente più efficaci.
A dover di cronaca, non è che una Intelligenza artificiale faccia tutto da sola, servirà comunque una squadra di effettisti e di tecnici che la addestri e che ne imposti i parametri.

L’Intelligenza Artificiale viene utilizzata anche per generare personaggi digitali realistici: attraverso l’apprendimento automatico, può analizzare le espressioni facciali, i movimenti e persino i tratti distintivi di attori reali, creando personaggi virtuali che sembrano vivi e credibili. Questo consente ai registi di integrare personaggi digitali nelle scene in modo più fluido, ampliando le possibilità creative e offrendo un’esperienza visiva più coinvolgente per il pubblico. In Indiana Jones e il quadrante del destino, del 2023 compare un Harrison Ford ringiovanito digitalmente per farlo tornare a essere un giovane Indiana Jones e così è stato fatto in altri film con altri attori, i risultati inizialmente non erano particolarmente buoni ma nel tempo anche questa tecnologia si sta affinando.

Un altro ambito in cui l’Intelligenza Artificiale sta trovando applicazione è nella generazione di sceneggiature. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare un vasto numero di sceneggiature esistenti, identificare schemi narrativi e tendenze di successo e generare nuove trame e dialoghi. Questo non significa che gli scrittori umani siano sostituiti, ma piuttosto che l’IA può fungere da strumento di supporto nella fase creativa, offrendo suggerimenti e ispirazioni per lo sviluppo di storie interessanti e coinvolgenti.

L’intelligenza Artificiale nei videogiochi

Anche l’industria dei videogiochi sta ricevendo notevoli aiuti dall’Intelligenza Artificiale, grazie a essa oltre agli stessi effetti che possiamo vedere nel cinema come immagini e movimenti più realistici e una migliore applicazione della fisica negli oggetti, i personaggi non giocanti possono essere dotati di comportamenti e intelligenza simulata più avanzati rendendo il gioco più realistico e coinvolgente.

I videogiochi moderni utilizzano l’IA per creare avversari virtuali che possono apprendere, adattarsi alle strategie dei giocatori e prendere decisioni autonome. Questo permette di creare sfide più stimolanti, in cui i nemici possono reagire in modo intelligente alle azioni dei giocatori e pianificare strategie di attacco o difesa più sofisticate. Inoltre, l’Intelligenza Artificiale può essere utilizzata per ottimizzare l’esperienza di gioco, regolando la difficoltà in base alle abilità del giocatore e offrendo suggerimenti o assistenza in momenti critici.

L’implementazione dell’IA nei videogiochi pone anche alcune sfide specifiche come il corretto bilanciamento della difficoltà in modo da offrire una sfida equilibrata senza risultare né troppo facile né troppo difficile per i giocatori.

Un altro uso nel videogaming dell’Intelligenza Artificiale è quella legata agli assistenti virtuali. Gli assistenti virtuali sono programmi o personaggi all’interno dei giochi che utilizzano l’IA per rispondere alle azioni e alle richieste dei giocatori in tempo reale. Questi assistenti possono fornire suggerimenti, risolvere indovinelli, offrire supporto strategico e persino partecipare alle dinamiche di gioco come personaggi non giocanti controllati dall’IA. L’obiettivo principale degli assistenti virtuali è quello di migliorare l’esperienza di gioco, offrendo un’interazione più personalizzata e adattiva.

Tuttavia, l’implementazione dell’IA negli assistenti virtuali per i videogiochi solleva anche alcune questioni etiche e sociali. È importante garantire che l’IA non venga utilizzata per favorire il gioco d’azzardo, la dipendenza o comportamenti nocivi per i giocatori. Inoltre, è necessario affrontare il tema della trasparenza e della sicurezza dei dati personali dei giocatori, proteggendo la loro privacy e prevenendo eventuali abusi.

L’intelligenza Artificiale nei sistemi di raccomandazione e personalizzazione

Oltre che in fase di produzione, l’Intelligenza Artificiale è utilizzata nella distribuzione e nella fruizione dei contenuti cinematografici, televisivi, musicali e ludici. Gli algoritmi di raccomandazione vengono utilizzati dalle piattaforme di streaming per suggerire film e programmi TV in base alle preferenze degli utenti e alle loro abitudini di visione. Questo contribuisce a migliorare l’esperienza degli spettatori, consentendo loro di scoprire nuovi contenuti che potrebbero interessarli. Inoltre, l’IA può essere utilizzata per analizzare le tendenze di visione e i comportamenti degli spettatori, fornendo informazioni preziose agli studi cinematografici e alle emittenti televisive per comprendere meglio il pubblico di riferimento e sviluppare strategie di produzione e marketing più mirate.

L’energia consumata dall’Intelligenza Artificiale

L’energia consumata dall’IA è un aspetto cruciale da considerare in termini di sostenibilità. L’addestramento dei modelli di machine learning richiede una grande quantità di risorse computazionali e, di conseguenza, una notevole quantità di energia. Questo si applica sia all’addestramento iniziale dei modelli che al loro funzionamento in tempo reale durante l’esecuzione delle applicazioni di Intelligenza Artificiale.

Gran parte dell’energia consumata dall’IA proviene dai data center che ospitano i server necessari per l’elaborazione dei dati. Questi data center richiedono una enorme quantità di energia per essere alimentati, garantire il raffreddamento delle macchine e garantire una connettività di rete affidabile. Inoltre, gli algoritmi di Intelligenza Artificiale richiedono l’accesso a enormi quantità di dati, che devono essere archiviati e processati in modo efficiente, aumentando ulteriormente il consumo energetico.

La crescita esponenziale dell’IA ha portato a un aumento significativo del numero di data center e dei server necessari per supportare le sue applicazioni. Secondo alcune stime, i data center di tutto il mondo consumano circa l’1% dell’energia globale nonostante i continui miglioramenti della tecnologia (fonte hwupgrade https://short.staipa.it/xwkbb). Questa percentuale che può essere vista sia come enorme, qualcosa come 1.5 TWh o esigua, tutto sommato il resto delle attività consumano il 99%, è destinata ad aumentare a causa della sempre maggiore richiesta di elaborazione da parte dell’Intelligenza Artificiale.

Il risultato è che almeno in parte la CO2 e l’inquinamento che non viene prodotto localmente viene semplicemente delocalizzato verso i datacenter. Questo non significa necessariamente che sia un male, e se i datacenter lavorano al meglio è probabile ci sia comunque un miglioramento dell’impatto ecologico ma è un dato che va tenuto a mente.

Soluzioni per l’efficienza energetica

Per rendere l’IA più sostenibile dal punto di vista energetico, sono necessarie soluzioni volte all’efficienza energetica. Ci sono diversi, e noiosissimi per i non addetti ai lavori, approcci che possono contribuire a ridurre il consumo energetico:

1. Ottimizzazione degli algoritmi: Un approccio fondamentale per migliorare l’efficienza energetica dell’IA consiste nell’ottimizzare gli algoritmi stessi. Ciò implica sviluppare algoritmi più intelligenti che richiedano meno calcoli o che siano in grado di effettuarli in maniera più efficiente. Ricerca e sviluppo in questo campo mirano a ridurre la complessità computazionale degli algoritmi senza comprometterne l’accuratezza e le prestazioni.
2. Architetture hardware specializzate: Lo sviluppo di hardware specializzato per l’IA, come le unità di elaborazione grafica (GPU) o i tensor processing units (TPU), è un’altra soluzione per migliorare l’efficienza energetica. Questi dispositivi sono progettati specificamente per l’esecuzione efficiente delle operazioni di Intelligenza Artificiale, consentendo una maggiore velocità e una riduzione del consumo energetico rispetto all’utilizzo di hardware generico.
3. Cooling intelligente: I data center possono adottare soluzioni innovative per il raffreddamento, come l’utilizzo di sistemi di raffreddamento ad alta efficienza o l’ottimizzazione della distribuzione dell’aria fredda all’interno dei server. Questo può contribuire a ridurre il consumo energetico associato alla climatizzazione dei data center. Ultimamente si stanno anche costruendo datacenter nelle zone più fredde del mondo per diminuire i costi del raffreddamento.
4. Utilizzo di energie rinnovabili: L’adozione di fonti di energia rinnovabile per alimentare i data center può ridurre significativamente l’impatto ambientale dell’IA.
5. Consolidamento dei server: Ridurre il numero di server fisici attraverso la virtualizzazione e il consolidamento dei carichi di lavoro può ridurre la quantità complessiva di energia consumata dai data center.
6. Quantizzazione dei modelli: Una tecnica promettente per ridurre il consumo energetico è la quantizzazione dei modelli di IA. La quantizzazione comporta la rappresentazione dei pesi e dei parametri del modello con meno bit rispetto alla rappresentazione originale ad alta precisione. Ciò riduce l’onere computazionale e la memoria richiesta per l’addestramento e l’esecuzione del modello, portando a una maggiore efficienza energetica. Roba difficile da capire ma funziona.
7. Compressione dei modelli: La compressione dei modelli è un’altra strategia per migliorare l’efficienza energetica. Questo processo riduce la dimensione dei modelli di IA senza una significativa perdita di prestazioni. Modelli compressi richiedono meno spazio di archiviazione, riducono i tempi di trasmissione dei dati e richiedono meno risorse computazionali, contribuendo a una maggiore efficienza energetica. Sì, le cose difficili da capire le ho lasciate alla fine.
8. Distributed Learning: L’addestramento distribuito dei modelli di Intelligenza Artificiale su più dispositivi o server può migliorare l’efficienza energetica. Invece di affidare l’intero processo di addestramento a un singolo server, il carico di lavoro viene distribuito su più nodi, consentendo un utilizzo più efficiente delle risorse computazionali. Questo approccio riduce il tempo complessivo di addestramento e può portare a una minore energia consumata complessivamente. In pratica, invece di chi fa per sé fa per tre, ci dividiamo i compiti e (forse) li facciamo meglio.

È importante sottolineare che l’efficienza energetica nell’ambito dell’IA è un campo di ricerca in continua evoluzione. Gli sforzi per rendere l’IA più sostenibile stanno portando a nuovi sviluppi e innovazioni che mirano a ridurre il consumo energetico senza compromettere le prestazioni. Anche se non sempre è l’ecologia a spingere in questa direzione, per chi gestisce un datacenter il costo in termini di energia consumata è comunque uno di quelli che pesano maggiormente sul budget e ridurlo al minimo è un obbiettivo fondamentale sotto ogni punto di vista.

Applicazioni dell’Intelligenza Artificiale per la sostenibilità

Nonostante le sfide nell’utilizzare in maniera green queste tecnologie, l’Intelligenza Artificiale può giocare un ruolo chiave nella promozione della sostenibilità. Per esempio, l’IA può aiutare a ottimizzare l’efficienza energetica in diversi sistemi che attualmente sono grandi fonti di inquinamento o di consumo energetico.

1. Efficienza energetica: L’Intelligenza Artificiale può essere utilizzata per ottimizzare l’efficienza energetica in vari settori. Nell’edilizia, per esempio, può analizzare i dati di consumo energetico degli edifici e proporre soluzioni per ridurre il consumo di energia, migliorando l’isolamento termico, regolando i sistemi di riscaldamento e raffreddamento in modo intelligente e ottimizzando l’utilizzo delle risorse energetiche.
2. Gestione delle risorse idriche: L’Intelligenza Artificiale può aiutare a gestire in modo efficiente le risorse idriche. Attraverso l’analisi dei dati di monitoraggio e dei modelli di previsione, può identificare i pattern di consumo idrico, individuare perdite nelle reti idriche e suggerire strategie di risparmio. Questo può contribuire a una gestione più sostenibile delle risorse, riducendo gli sprechi e migliorando l’efficienza.
3. Agricoltura di precisione: L’Intelligenza Artificiale può essere utilizzata per ottimizzare le pratiche agricole, migliorando l’efficienza delle colture e riducendo l’utilizzo di acqua, pesticidi e fertilizzanti. Per esempio, può analizzare dati satellitari e droni per monitorare lo stato delle colture, identificare problemi precocemente e fornire raccomandazioni precise su quando irrigare, fertilizzare o applicare trattamenti specifici. Questo contribuisce a ridurre l’impatto ambientale dell’agricoltura e a garantire un utilizzo sostenibile delle risorse.
4. Mobilità sostenibile: L’Intelligenza Artificiale può migliorare la mobilità sostenibile in diversi modi. Per esempio, attraverso l’analisi dei dati di traffico in tempo reale e dei modelli di previsione, può ottimizzare i flussi di traffico, suggerire percorsi alternativi per ridurre la congestione stradale e migliorare l’utilizzo delle infrastrutture esistenti. Inoltre, può essere utilizzata per sviluppare sistemi di trasporto intelligente, come veicoli autonomi e servizi di car sharing, che riducono le emissioni di gas serra e migliorano l’efficienza dei trasporti.
5. Gestione dei rifiuti: L’Intelligenza Artificiale può contribuire a una gestione più efficiente dei rifiuti. Attraverso l’analisi dei dati di raccolta e riciclaggio, può ottimizzare le rotte dei mezzi di raccolta dei rifiuti, individuare aree ad alto rischio di accumulo di rifiuti e fornire indicazioni su come migliorare i processi di riciclaggio e smaltimento. Questo aiuta a ridurre gli sprechi, a migliorare il riciclaggio e a promuovere pratiche di smaltimento sostenibili.
6. Monitoraggio ambientale: L’Intelligenza Artificiale può essere utilizzata per monitorare l’ambiente in modo accurato e continuo. Attraverso l’analisi dei dati provenienti da sensori, immagini satellitari e droni, può rilevare e prevedere i cambiamenti ambientali, come la deforestazione, l’inquinamento atmosferico, la perdita di habitat, il rischio di frane e alluvioni e i cambiamenti climatici. Questo fornisce informazioni cruciali per prendere decisioni informate sulla conservazione e per sviluppare politiche ambientali efficaci.

Queste sono solo alcune delle molte applicazioni dell’Intelligenza Artificiale per la sostenibilità. Può fornire un supporto fondamentale per affrontare le sfide ambientali e promuovere un futuro più sostenibile e rispettoso dell’ambiente.

Collaborazione sull’impatto ambientale dell’Intelligenza Artificiale

Per affrontare l’impatto ambientale dell’Intelligenza Artificiale, è necessaria una collaborazione tra governi, industrie, ricercatori e organizzazioni ambientali. Inoltre, la ricerca continua nell’ottimizzazione dell’efficienza energetica, nella progettazione di hardware sostenibile e nell’applicazione responsabile dell’Intelligenza Artificiale è fondamentale per affrontare questa sfida.

La collaborazione è essenziale per affrontare le sfide complesse associate all’IA e per promuovere un utilizzo responsabile e sostenibile di questa tecnologia. Dato che l’Intelligenza Artificiale coinvolge diverse discipline, tra cui informatica, matematica, etica, sociologia e scienze cognitive, la collaborazione tra esperti di diverse aree è fondamentale per ottenere risultati significativi.

La collaborazione può avvenire a diversi livelli. A livello accademico, è importante incoraggiare la condivisione delle conoscenze e delle risorse tra le istituzioni di ricerca e le università. Questo favorisce lo scambio di idee, promuove lo sviluppo di nuove metodologie e stimola la ricerca multidisciplinare. Inoltre, è necessaria la collaborazione tra il settore privato, il settore pubblico e la società civile. Le organizzazioni private possono condividere dati e risorse per la ricerca e sviluppo dell’Intelligenza Artificiale, mentre le istituzioni pubbliche possono promuovere politiche e regolamentazioni che ne guidino un utilizzo etico e responsabile. La società civile può svolgere un ruolo fondamentale nel monitorare l’impatto dell’Intelligenza Artificiale sulla società e nell’incoraggiare un dialogo aperto e inclusivo su questioni etiche e sociali correlate.

Il bias algoritmico

Una delle prime sfide, in parte tecnologica e in parte sociale è quella del cosiddetto bias algoritmico, probabilmente una delle più rilevanti e complesse che l’intelligenza artificiale e i suoi sviluppatori debbano affrontare. L’Intelligenza Artificiale si basa su algoritmi di apprendimento automatico, e questo apprendimento si basa sull’analisi di dati storici per identificare pattern e prendere decisioni. In maniera molto semplificata è quello che fa ogni essere umano per distinguere un gatto da una tigre o un altro felino: ne deve vedere un certo numero e riconoscerne le caratteristiche specifiche per essere poi in futuro in grado di distinguerle con un rischio di errore ragionevolmente basso.

Tuttavia, se questi dati contengono errori, pregiudizi o discriminazioni inconsapevoli, gli algoritmi possono perpetuare e amplificare tali bias, portando a risultati ingiusti o discriminatori.

Il bias algoritmico può manifestarsi in diversi modi. Per esempio, potrebbe esserci un bias di selezione dei dati se il set di addestramento non rappresenta in modo equo la diversità presente nella popolazione. Se i dati fossero sbilanciati o mancassero di rappresentatività, gli algoritmi potrebbero apprendere informazioni distorte o basate su stereotipi, generando risultati discriminatori. Andando più nello specifico, se i dati di addestramento per un algoritmo di selezione del personale sono dominati da candidati di un certo genere o provenienza etnica, l’algoritmo potrebbe imparare a favorire automaticamente tali candidati, perpetuando così disuguaglianze di genere o razziali. Questo indipendentemente dal desiderio di chi scrive l’algoritmo o dell’utilizzatore finale.

Un altro tipo di bias algoritmico è il bias di etichettatura, che si verifica quando i dati di addestramento contengono etichette errate o soggettive. Questo può influenzare l’apprendimento dell’algoritmo e condizionare le sue decisioni. Per esempio, se un algoritmo di riconoscimento facciale viene addestrato principalmente su immagini di persone di un certo gruppo etnico, potrebbe avere difficoltà a riconoscere correttamente volti di altre etnie, generando errori di identificazione e discriminazione.
(Vedi “L’intelligenza artificiale non riesce ancora a riconoscere i gorilla, ed è un problema di razzismo” https://short.staipa.it/j26y3)

Il bias algoritmico è particolarmente preoccupante quando l’IA viene utilizzata in settori sensibili, come la giustizia penale, le assicurazioni, l’erogazione di prestiti o l’occupazione. Decisioni importanti che riguardano la vita delle persone possono essere influenzate dagli algoritmi, e se questi algoritmi contengono bias, il risultato può essere ingiusto e discriminatorio. Per esempio, se un algoritmo di valutazione del credito è influenzato da bias razziali o di genere, può negare prestiti a individui idonei o offrire loro condizioni sfavorevoli basate su caratteristiche demografiche invece che su una valutazione accurata della loro affidabilità finanziaria.

Negli esempi che ho fatto ho citato più volte il rischio di razzismo, e non è per questioni di moda o di particolare interesse o gusto personale, è semplicemente uno dei bias che più spesso si presentano, dovuto al semplice fatto che chi fornisce i dati da elaborare, per semplice abitudine tende a fornire materiale che conosce con cui ha quotidiana dimestichezza e spesso ancora l’integrazione etnica non è particolarmente avanzata. Ne ho parlato più approfonditamente in “L’intelligenza artificiale può essere razzista?” (www.short.staipa.it/uljf5)

Per affrontare il bias algoritmico, è necessario un approccio multidisciplinare, è fondamentale investire nella raccolta e nell’elaborazione di dati di alta qualità e rappresentativi. Questo richiede un’attenta selezione dei dati e una valutazione continua delle possibili fonti di bias. Inoltre, è importante sviluppare algoritmi che siano etici e imparziali, con meccanismi integrati per la rilevazione e la mitigazione del bias. L’interpretabilità degli algoritmi può essere utile per identificare eventuali bias e comprendere come le decisioni sono state prese.
Inoltre, è essenziale coinvolgere esperti di diversi settori, come l’etica, le scienze sociali e la giurisprudenza nella progettazione e nella valutazione degli algoritmi; un dialogo aperto e inclusivo con la società civile, le organizzazioni non governative e le comunità colpite dal bias algoritmico è fondamentale per comprendere i bisogni e le preoccupazioni degli individui e garantire un utilizzo responsabile e giusto dell’IA. Sarebbe fondamentale anche in altri settori che stanno andando ognuno in una propria direzione su questi temi causando talvolta dissapori e aspre critiche.

Affrontare il bias algoritmico richiede un impegno continuo da parte di tutti gli attori coinvolti nell’ecosistema dell’IA. Solo attraverso un approccio consapevole, collaborativo e inclusivo possiamo creare sistemi intelligenti e giusti che rispettino la diversità, l’equità e i diritti umani.

Sarebbe interessante se si riuscissero a introdurre normative e regolamentazioni per promuovere la trasparenza nelle applicazioni dell’Intelligenza Artificiale, definire standard etici e legali per mitigare il bias algoritmico e garantire la responsabilità delle organizzazioni che utilizzano l’IA. Gli enti regolatori dovrebbero collaborare con gli sviluppatori e gli utenti dell’IA per garantire che le applicazioni siano conformi a tali standard e che i diritti e le libertà delle persone siano protetti. Purtroppo, nella nostra società c’è un’ignoranza e una paura riguardo alle nuove tecnologie che spesso va a incidere anche sulle valutazioni di chi dovrebbe occuparsi di questi temi per proteggerci.

L’impatto sul mondo del lavoro dell’Intelligenza Artificiale

Un’altra sfida legata all’Intelligenza Artificiale è l’impatto che sta avendo sull’occupazione trasformando il modo in cui le persone lavorano e creando nuove opportunità e sfide. Alcuni temono che l’IA possa sostituire gli esseri umani sul posto di lavoro, in realtà è importante considerare un’analisi più approfondita dell’impatto sull’occupazione.

Da un lato, l’IA può automatizzare determinate attività e compiti ripetitivi, migliorando l’efficienza e la produttività in molti settori. Per esempio, nella logistica i robot autonomi possono svolgere attività di magazzino e movimentazione delle merci, riducendo la necessità di lavoro manuale. Nell’assistenza clienti, gli assistenti virtuali basati sull’IA possono rispondere a domande frequenti e fornire supporto di base, liberando il personale umano per attività più complesse e interazioni personalizzate.

D’altra parte, può anche creare nuove opportunità di lavoro. L’implementazione dell’Intelligenza Artificiale richiede competenze specializzate nella progettazione, nello sviluppo e nell’implementazione di soluzioni basate su essa. Sono nate molte nuove professioni legate alle data-science, all’ingegneria dell’apprendimento automatico, all’etica dell’IA. Inoltre, l’Intelligenza Artificiale può stimolare l’innovazione e la creazione di nuove imprese e industrie, generando nuovi posti di lavoro e opportunità imprenditoriali.

Resta innegabile che l’IA avrà un impatto sulla domanda di determinate competenze lavorative. Alcuni lavori che coinvolgono attività ripetitive e regolamentate possono essere automatizzati, portando a una riduzione della richiesta di manodopera in quei settori specifici. È probabile che i lavoratori siano chiamati a sviluppare competenze più avanzate e adattabili per svolgere ruoli che richiedono una maggiore creatività, pensiero critico, capacità di problem solving e competenze sociali ed emotive, ma sono cose che accadono fin dalla prima rivoluzione industriale, o probabilmente da molto prima quando sono nate l’agricoltura e l’allevamento e un numero ridotto di persone ha iniziato a produrre quello che prima ognuno era costretto a produrre da sé: se da un lato molti smisero di cacciare o di raccogliere probabilmente fu in quel momento che nacque la possibilità di diventare artisti, o imprenditori, o commercianti, o inventori, o miriadi di altri ruoli che prima non erano neppure pensabili.

È importante prepararsi e adattarsi all’era dell’IA. Chi si sente essere a rischio lavorativo dovrebbe investire nella formazione continua e nell’aggiornamento delle proprie competenze per essere pronto a occupare nuovi ruoli che emergeranno. Le competenze trasversali come il pensiero critico, la creatività, la capacità di adattarsi al cambiamento e la collaborazione interdisciplinare saranno sempre più importanti per affrontare l’impatto dell’IA sull’occupazione.

Al contempo i governi e le organizzazioni dovrebbero svolgere un ruolo attivo nella promozione della transizione verso un’economia basata sull’Intelligenza Artificiale con l’implementazione di politiche di formazione e riqualificazione, la promozione dell’innovazione e dell’imprenditorialità nell’ambito dell’IA, la creazione di un ambiente normativo che tuteli i diritti dei lavoratori e affronti le questioni di equità e sicurezza legate all’utilizzo dell’IA nel contesto occupazionale.

L’Intelligenza Artificiale sta cambiando il panorama dell’occupazione in modi complessi. Mentre alcune attività saranno automatizzate, nuove opportunità di lavoro e ruoli specializzati emergeranno. La preparazione, l’aggiornamento delle competenze e la promozione di politiche e iniziative di supporto sono fondamentali per affrontarne l’impatto e creare un futuro lavorativo sostenibile ed equo.

Il problema della Privacy nell’Intelligenza Artificiale

Le tematiche etiche e sulla privacy sono di fondamentale importanza nel contesto dell’Intelligenza Artificiale. L’IA mentre offre molteplici vantaggi e opportunità, solleva questioni complesse che richiedono una riflessione approfondita e un’adeguata regolamentazione.

Un primo aspetto è quello legato alla responsabilità delle decisioni automatizzate. Quando affidiamo decisioni critiche a sistemi automatizzati, è importante garantire che tali sistemi siano trasparenti e che le decisioni adottate siano comprensibili. Ciò significa che i modelli e gli algoritmi utilizzati dovrebbero essere aperti all’ispezione e comprensibili agli esperti e agli utenti. Inoltre, è necessario garantire che l’IA sia progettata per rispettare i principi dell’equità, dell’imparzialità e dei diritti umani, evitando discriminazioni e pregiudizi sistematici. Accettare di prendere una decisione a partire dalla risposta di una black box in cui inserisci un’informazione e ne esce una risposta priva di una spiegazione non sarebbe molto diverso dall’affidarsi a un oracolo dei tempi antichi e in molti settori sarebbe completamente inaccettabile.

Un altro aspetto etico riguarda la privacy dei dati. L’Intelligenza Artificiale si basa sull’elaborazione di grandi quantità di dati, spesso di natura personale. È fondamentale garantire che i dati siano raccolti, utilizzati e conservati nel rispetto della privacy e delle leggi vigenti. Le organizzazioni devono implementare misure di sicurezza adeguate a proteggere i dati sensibili e informare gli utenti sulle finalità e sulle modalità di utilizzo dei loro dati. Inoltre, è essenziale consentire agli individui di esercitare il controllo su di essi e dare il consenso informato per la loro utilizzazione.

Altre questioni etiche riguardano l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale in settori come la sorveglianza e l’identificazione biometrica. L’IA può consentire un monitoraggio continuo e invasivo delle persone, sollevando preoccupazioni riguardo alla violazione della privacy e alla limitazione delle libertà individuali. È necessario bilanciare l’utilità delle tecnologie basate sull’IA con il rispetto dei diritti individuali e la protezione della sfera personale.

Per affrontare queste sfide etiche e sulla privacy, è fondamentale un approccio multilaterale che coinvolga governi, organizzazioni, professionisti dell’Intelligenza Artificiale e la società nel suo complesso. Anche in questo caso sono necessarie politiche e normative chiare e aggiornate che stabiliscano linee guida etiche e standard di protezione dei dati per l’implementazione dell’IA. Inoltre, sia gli sviluppatori e che gli utenti devono essere resi consapevoli delle implicazioni etiche delle loro azioni e assumersi la responsabilità di adottare decisioni etiche garantendo la tutela dei diritti individuali.

L’intelligenza artificiale è un campo in continua evoluzione di cui si parla da anni e verso cui ci sono da sempre alcuni miti e alcune paure più o meno motivati, molti dei quali vengono riproposti e infarciti di recente dall’avvento delle Intelligenze Artificiali Generative, semplicemente perché sono le prime di cui anche le persone meno esperte possono vedere con mano gli effetti e pensare di comprenderli.

Mito: L’IA porterà alla sostituzione degli esseri umani.

La verità: Nonostante l’IA abbia fatto progressi significativi, non è probabile che sostituirà completamente gli esseri umani, come non lo è stato per i motori a vapore o le catene di montaggio, altre automazioni che all’epoca della loro invenzione terrorizzavano il mondo dei lavoratori. Si tratta di uno dei miti più diffusi sull’IA, spesso alimentato da visioni distopiche e fantascientifiche. Per analizzarlo, è importante considerare il contesto e comprendere le vere implicazioni dell’IA nel mondo reale.

L’IA è un potente strumento che può automatizzare attività ripetitive e compiti specifici. Grazie ai rapidi progressi nell’apprendimento automatico e nell’elaborazione dei dati, può analizzare grandi quantità di informazioni e prendere decisioni in modo più efficiente rispetto agli esseri umani in determinati contesti. Questo ha portato a un aumento dell’automazione in molti settori, come la produzione industriale, la logistica e persino alcuni aspetti della professione medica. Più efficiente non significa necessariamente migliore, ma semplicemente più veloce e in grado di prendere in considerazione un maggior numero di parametri. Si tratta pur sempre di una macchina e se in alcuni settori questo può bastare, si pensi all’elaborazione di grandi quantità di dati, in altre in cui l’empatia e la decisione in base a un profilo umano l’Intelligenza Artificiale non potrà mai essere sufficiente.

Non possiede la complessità e la creatività del pensiero umano, né è in grado di comprendere il contesto e le sfumature in modo simile a un essere umano. L’IA eccelle in compiti specifici per i quali è stata addestrata, ma non può replicare la vasta gamma di abilità cognitive che gli esseri umani possiedono.

Invece di sostituire completamente gli esseri umani, è generalmente utilizzata per migliorare le capacità umane e lavorare in collaborazione con le persone. Per esempio, nelle industrie del servizio clienti, gli assistenti virtuali alimentati dall’Intelligenza Artificiale possono fornire supporto automatizzato ai clienti nella prima fase del supporto o per fornire risposte che risolvono una vasta gamma di problematiche standard, ma non significa che gli operatori umani siano obsoleti. Gli esseri umani possono fornire un tocco personale, risolvere situazioni complesse e offrire un livello di empatia che l’IA non può raggiungere.

Un altro aspetto importante da considerare è l’impatto sociale ed economico dell’adozione di queste tecnologie. Sebbene l’automazione possa ridurre la richiesta di determinate professioni o attività meno professionali, può creare nuove opportunità e ruoli comportando una trasformazione delle competenze richieste, con un maggiore focus sull’intelligenza emotiva, la creatività, la gestione dei dati e l’interazione umana. Non è molto diverso da quello che è accaduto all’artigianato di stampo medievale con l’industrializzazione, è stato necessario un adattamento ma se da un lato alcuni lavoratori hanno dovuto trasformare il loro modo di vivere e lavorare, dall’altro sono nate moltissime nuove figure professionali per lo più meno faticose e spesso più economicamente vantaggiose. Io, per fare un esempio, sono piuttosto felice di poter lavorare al computer un numero limitato di ore al giorno e di giorni in un anno, senza l’industrializzazione forse sarei quotidianamente a coltivare campi a mano, o a cacciare o allevare animali, o più probabilmente non esisterei.

In conclusione, sebbene l’Intelligenza Artificiale stia cambiando il panorama lavorativo e stia automatizzando alcune attività, non è realistico pensare che sostituirà completamente gli esseri umani, è uno strumento potente che può migliorare le nostre capacità ma la complessità del pensiero umano e l’importanza di competenze uniche come l’empatia e la creatività rendono gli esseri umani insostituibili in molti aspetti. Sarà necessario adottare un approccio equilibrato sfruttandone le potenzialità per migliorare la società, pur mantenendo un ruolo centrale per le persone nella guida delle decisioni e nell’affrontare le sfide complesse che il futuro ci riserva.

Mito: L’IA sarà sempre superiore all’intelligenza umana.

La verità: l’Intelligenza Artificiale è indubbiamente molto brava in specifici compiti come l’elaborazione dei dati o il riconoscimento di immagini ma non può essere considerata superiore all’intelligenza umana in modo generale. Questo mito deriva da una visione troppo ottimistica sulle capacità della tecnologia o da un fraintendimento delle capacità dell’IA.

L’intelligenza umana è un fenomeno straordinario e complesso, che comprende una vasta gamma di abilità cognitive, emotive e sociali. Gli esseri umani hanno la capacità di pensare in modo critico, ragionare, creare, comprendere il contesto, adattarsi alle nuove situazioni e apprendere in modo flessibile. Queste qualità umane sono intrinseche alla nostra esperienza di vita e ci permettono di affrontare una vasta gamma di compiti e problemi. Sono talmente intrinseche che quasi non ci facciamo caso ma ogni giorno ci capita di vedere qualcosa che non conosciamo e di inquadrarlo in un qualcosa che abbiamo già incontrato.

L’IA, d’altra parte, è un prodotto dell’ingegneria e della programmazione umana. E i suoi limiti sono necessariamente legati a questo. È progettata per compiere specifici compiti basati su algoritmi e modelli di apprendimento automatico ma manca della complessità e della completezza dell’intelligenza umana.

Per fare un esempio una Intelligenza Artificiale può superare gli esseri umani in giochi come gli scacchi o il go, in cui l’obiettivo è raggiungere una soluzione ottimale basata su regole predefinite. Tuttavia, quando si tratta di affrontare situazioni complesse, ambigue o nuove, l’intelligenza umana mostra la sua superiorità. Gli esseri umani sono in grado di utilizzare l’esperienza, il giudizio, l’intuizione e la creatività per affrontare problemi complessi che richiedono un pensiero non lineare e un’elaborazione multidimensionale e multidisciplinare. Una cosa interessante su questo specifico argomento è ricordare che già nel 1996, quando uscì la notizia della prima Intelligenza Artificiale in grado di battere un uomo a scacchi (https://short.staipa.it/x31pz) si parlava della possibilità che queste tecnologie rendessero superflua l’Intelligenza Umana.

È importante riconoscere che l’Intelligenza Artificiale e quella umana possono collaborare e completarsi a vicenda. L’IA può essere utilizzata come uno strumento per migliorare le capacità umane, offrendo supporto nella raccolta e nell’analisi dei dati, nell’automazione di compiti ripetitivi o pericolosi e nell’elaborazione di informazioni complesse. Questa sinergia tra l’IA e l’intelligenza umana può portare a risultati eccezionali e a nuove opportunità che sarebbero impossibili senza l’una o l’altra.

In conclusione, mentre l’IA può essere straordinariamente potente in determinate aree, non può essere considerata superiore all’intelligenza umana nel suo complesso. L’intelligenza umana è un fenomeno unico che abbraccia una vasta gamma di abilità e competenze. Riconoscere i punti di forza e i limiti di entrambe ci aiuta a sviluppare un approccio equilibrato sia nell’applicazione dell’IA che nel riconoscimento del valore intrinseco dell’intelligenza umana.

Mito: L’IA potrebbe diventare malvagia o ribellarsi all’umanità.

La verità: Questo mito è alimentato dalla rappresentazione di intelligenze artificiali ostili o ribelli nella cultura popolare, come nei romanzi e nei film di fantascienza. Spesso questi racconti hanno proprio lo scopo di far riflettere su queste tematiche e su questi rischi, ma quando si parla di argomenti ancora poco alla portata del grande pubblico è importante imparare a distinguere la parte prettamente legata alla fantasia dalla realtà.

L’Intelligenza Artificiale è in tutto e per tutto uno strumento creato e controllato dagli esseri umani e il suo comportamento dipende dalle modalità di progettazione, implementazione e controllo.

Si tratta di una tecnologia neutrale e senza coscienza propria. Non ha desideri, emozioni o intenzioni come gli esseri umani, per quanto lo scopo soprattutto per le Intelligenze Artificiali Generative, sia quello di apparire simili a noi. L’Intelligenza Artificiale opera in base alle regole e agli algoritmi che gli sono stati forniti e segue i comandi e le istruzioni dei suoi creatori. Non ha la capacità di sviluppare una volontà indipendente o un desiderio di ribellarsi all’umanità.

Tutto questo, d’altra parte, non significa che non debbano essere prese precauzioni. È importante adottare un approccio responsabile nello sviluppo e nell’utilizzo dell’IA. Gli sviluppatori e i ricercatori devono considerare gli aspetti etici e la sicurezza nell’implementazione dell’IA. Le linee guida e i principi di progettazione etica sono fondamentali per garantire che l’IA sia sviluppata in modo responsabile e rispetti i valori umani.

Per fare alcuni esempi per quanto sia una tecnologia neutrale metterla al servizio dell’ambito militare creando macchine in grado di muoversi e attaccare in autonomia può rappresentare un problema non tanto per l’umanità intera quanto per il rischio che rivolgere queste verso la popolazione civile potrebbe causare danni decisamente troppo gravi. Un altro esempio è sempre quello della guida autonoma e su come un Intelligenza Artificiale debba scegliere in una situazione in cui facendo una azione metterebbe in pericolo il guidatore e facendo il suo opposto metterebbe in pericolo altri umani esterni al mezzo.

Inoltre, è importante sviluppare meccanismi di controllo e supervisione per monitorare il comportamento dell’IA e mitigare eventuali rischi potenziali, anche riguardo al fatto che qualcun’altro possa illegalmente prenderne il controllo attraverso un attacco informatico. La sicurezza informatica e la protezione dei dati sono elementi cruciali per garantire che l’IA sia utilizzata in modo sicuro e non dannoso.

Va sottolineato che le preoccupazioni riguardanti l’IA malvagia o ribelle non devono essere ignorate, ma affrontate in modo razionale e pragmatico. La comunità scientifica, i governi e le organizzazioni internazionali stanno attivamente lavorando per definire standard, normative e protocolli di sicurezza per garantire un utilizzo sicuro e responsabile dell’IA.

In conclusione, il timore che l’IA diventi malvagia o si ribelli all’umanità è basato più sulla fantasia che sulla realtà. L’IA è uno strumento creato dagli esseri umani e il suo comportamento dipende dalle modalità di progettazione e implementazione. Con un approccio responsabile, etico e sicuro, l’IA può essere utilizzata per migliorare la nostra vita e affrontare le sfide globali, senza rappresentare una minaccia per l’umanità.

Mito: L’IA può risolvere tutti i problemi.

La verità: Nonostante le notevoli capacità, L’Intelligenza Artificiale non può risolvere tutti i problemi. Anche quest mito deriva da una visione troppo ottimistica delle sue potenzialità e da un’errata comprensione delle sue limitazioni.

L’Intelligenza Artificiale eccelle nel riconoscere pattern, elaborare informazioni, fare previsioni e prendere decisioni basate su regole predefinite, ma ci sono problemi complessi che richiedono competenze umane più ampie e una comprensione del contesto più profonda.

Un esempio è quello del settore medico dove può essere molto utile per l’analisi di immagini diagnostiche o nella scoperta di nuovi farmaci, ma la formulazione di una diagnosi accurata richiede spesso una combinazione di competenze mediche, esperienza clinica e intuizione umana. Inoltre, ci sono problemi etici, sociali e culturali che richiedono una comprensione umana e una valutazione dei valori umani.

Un altro aspetto da considerare è che l’Intelligenza Artificiale dipende dai dati di addestramento e dalle informazioni disponibili. Se i dati sono incompleti, errati o parziali, può fornire risultati distorti o non ottimali. Inoltre, ci possono essere limiti computazionali o di risorse che limitano l’efficienza o la scalabilità delle soluzioni basate su di essa.

Può essere uno strumento molto potente per affrontare una vasta gamma di problemi, ma non è una soluzione universale per tutti i casi. È necessario un approccio che combina l’intelligenza umana con quella artificiale per affrontare problemi complessi in modo completo ed efficace.

In conclusione, l’Intelligenza Artificiale ha il potenziale per risolvere molti problemi complessi, ma non può affrontare tutti i problemi in modo autonomo. Bisogna riconoscere le limitazioni dell’IA e adottare un approccio bilanciato, considerando sia le sue potenzialità che le sue limitazioni, per ottenere soluzioni ottimali e sostenibili.

Conclusioni

In conclusione, l’IA è un campo entusiasmante che offre molte opportunità, ma è fondamentale comprendere i miti e i limiti che circondano questa tecnologia. L’IA è uno strumento potente che può migliorare la nostra vita e affrontare molte sfide, ma è fondamentale mantenerne una visione realistica. Riconoscere il ruolo umano, adottare un approccio etico e responsabile e valutare attentamente le applicazioni dell’IA sono elementi chiave per utilizzarla in modo efficace e sostenibile.

Quasi ogni affermazione sull’Intelligenza Artificiale che capita di leggere è mutuata dalla fantascienza, dai racconti distopici in stile Asimov, da quelli alla Terminator e dalle stesse paure che nella gente comune veniva portata dall’automazione nella rivoluzione industriale. La verità è piuttosto diversa e così ho pensato di scrivere alcuni articoli che evidenzino diversi lati della Intelligenza Artificiale cercando di renderla più comprensibile e meno spaventosa.

Come prima cosa, non so se questo risulterà sconvolgente per alcuni, viviamo immersi in Intelligenze Artificiali di vario genere da almeno una ventina di anni.

Con la definizione Intelligenza Artificiale facciamo riferimento a sistemi o macchine che sono in grado di imitare alcune forme di intelligenza umana. Questi sistemi possono apprendere, ragionare, risolvere problemi e prendere decisioni, imitando alcune delle capacità cognitive degli esseri umani. L’obiettivo di una IA è creare macchine che possano svolgere compiti in modo autonomo, rendendo la vita più efficiente e agevolando le attività umane.

Ci sono parecchi esempi in cui quello che facciamo è già influenzato e aiutato da questi sistemi, alcuni che diamo già per scontato da anni e che consideriamo prodotti di uso comune, non particolarmente emozionanti o spaventosi

1. Assistenti virtuali: gli assistenti virtuali come Siri, Alexa, Google Assistant o Cortana utilizzano l’intelligenza artificiale per comprendere i comandi vocali degli utenti e fornire informazioni o eseguire azioni specifiche. Possono rispondere a domande, inviare messaggi, impostare promemoria e molto altro in base a eventuali plugin o prodotti aggiuntivi. Proprio grazie all’utilizzo dell’IA, questi assistenti diventano sempre più intelligenti e in grado di adattarsi alle preferenze dell’utente o acquisiscono nuove funzionalità.
2. Raccomandazioni personalizzate: molte piattaforme online, come Netflix, Amazon, Spotify, YouTube, i principali Social Network utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare i gusti e le tue preferenze di ogni utente. Questi algoritmi suggeriscono quindi film, prodotti o brani musicali, articoli, gruppi, pubblicità che potrebbero interessare al singolo utente basandosi sui suoi comportamenti passati e su quelli di altri utenti simili. L’IA rende l’esperienza di fruizione di contenuti più personalizzata e aiuta a scoprire nuovi elementi che potrebbero piacere.
   (Vedi anche Esiste la dipendenza dai social e da Internet? https://wp.me/pQMJM-27Z e L’algoritmo di Google. L’algoritmo di Facebook. Ma cos’è l’algoritmo? https://wp.me/pQMJM-26B )
3. Riconoscimento vocale e visivo: L’IA è utilizzata anche nel riconoscimento vocale e visivo. Per esempio, i software di riconoscimento vocale consentono di trascrivere automaticamente il parlato in testo, semplificando la creazione di documenti o messaggi. Inoltre, l’IA può essere utilizzata per il riconoscimento facciale, consentendo di sbloccare il telefono con il viso o identificare persone in foto o video, o raggrupparle per volto in molti gestori di immagini. Grazie a questi avanzamenti, l’interazione con i dispositivi digitali diventa più intuitiva e naturale.
4. Automazione e robotica: L’intelligenza artificiale è ampiamente utilizzata nell’automazione industriale e nella robotica. Macchine intelligenti possono essere programmate per svolgere compiti ripetitivi o pericolosi, migliorando l’efficienza e la sicurezza sul luogo di lavoro. Per esempio, i robot possono essere utilizzati in catene di montaggio per assemblare prodotti in modo rapido e preciso, riducendo l’errore umano e aumentando la produttività, o al posto di artificieri o in situazioni di grave pericolo per il salvare vite.
5. Guida autonoma: Un altro ambito in cui l’IA ha fatto grandi progressi è quello delle auto a guida autonoma. I veicoli autonomi utilizzano sensori e algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare l’ambiente circostante e prendere decisioni sulla guida in tempo reale. Non si parla solo di guida autonoma completa ma anche di quelle funzioni più basilari di auto frenata, controllo della trazione o anti-sbandamento. Queste tecnologie permettono di migliorare la sicurezza stradale e rendere i viaggi più comodi ed efficienti.
6. Assistenza sanitaria: L’intelligenza artificiale viene sempre più utilizzata nel campo della sanità. Può essere utilizzata per l’analisi dei dati medici, il supporto alla diagnosi, la scoperta di nuovi farmaci e la gestione dei pazienti. L’IA può aiutare i medici a prendere decisioni informate e a fornire trattamenti personalizzati, migliorando l’accuratezza delle diagnosi e consentendo una cura più tempestiva ed efficace.

Si tratta solamente di alcuni esempi dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella vita quotidiana, ci sarebbe il controllo degli automatismi in volo degli aerei, le metropolitane senza guidatore, gli allarmi di casa in grado di distinguere umani da animali e decine o centinaia di altri esempi. L’uso di questi algoritmi e di queste tecnologie sta crescendo costantemente e non è perché una nuova Intelligenza Artificiale è in grado di comunicare con linguaggio naturale che dobbiamo iniziare a preoccuparcene o a crederci invasi.

Quello che ancora manca, quello che somiglierebbe potenzialmente un po’ ai racconti di Asimov o a Terminator è ancora piuttosto lontano. La si definisce Intelligenza Artificiale Generale, ossia una intelligenza artificiale che non sia progettata ed allenata per un singolo compito come, guidare un’auto, rispondere a domande in maniera naturale e realistica, o riconoscere immagini ma in grado di fare indifferentemente tutte queste cose e inventarne altre che non gli siano state insegnate. Al momento non esiste nulla di questo genere e non ne siamo neppure vicini.

In ogni caso è anche importante sottolineare che nonostante i numerosi vantaggi, l’intelligenza artificiale solleva anche questioni etiche e di responsabilità. Ci sono problemi sulla gestione della Privacy in merito a quelle in grado di scansionare la rete per rispondere a domande, ci sono quelle legate a chi e come viene allenata l’Intelligenza Artificiale per cercare di evitare i Bias umani (vedi L’intelligenza artificiale può essere razzista? https://wp.me/pQMJM-2jG), se in caso di uso medico sia corretto affidarsi alle scelte di una IA o a quelle di un medico umano, che cosa debba scegliere un eventuale auto a guida autonoma quando capita di dover decidere tra l’incolumità del passeggero e quella di un pedone, se e fino a che punto sia lecito usare una IA in campo militare e molte altre.

In conclusione, l’intelligenza artificiale è una tecnologia presente da tempo sempre più nella nostra vita quotidiana. Ci offre nuove opportunità, semplifica le attività e apre nuovi orizzonti.

Capire cos’è l’IA e come viene utilizzata ci permette di coglierne le opportunità e affrontare le sfide in modo consapevole.

Si tratta della condanna alla persona che ha dato uno schiaffo sul sedere di una giornalista, Greta Beccaglia, in diretta televisiva (https://short.staipa.it/nfjam), non credo servano grandi riassunti ma la storia è più o meno questa: un padre di famiglia, professionista, lavoratore, bravo ragazzo schiaffeggia sul sedere una giornalista in diretta TV davanti allo stadio, lei lo denuncia, lui viene condannato a un anno e 6 mesi, pena abbreviata a seguito del giudizio e che verrà annullata se il colpevole frequenterà nei prossimi 5 anni un percorso di recupero. Semplice, chiaro lineare.

Per me non ci sarebbe neppure da discutere sull’argomento. Un essere umano ha svolto un reato in diretta televisiva, tutti lo hanno visto, è stato denunciato, è stato condannato. Eppure, non è così per la grande platea dei social.

Insulti, incapacità di comprendere come schiaffeggiare il sedere di una persona sia offensivo e svilente, e soprattutto incapacità di comprendere che lasciare impunita e non gestita una situazione del genere accaduta in diretta televisiva creerebbe non solo un precedente, ma una consuetudine.

Perché accade? Sono gli stessi meccanismi di cui ho parlato in Il bullismo spacciato come valore (https://wp.me/pQMJM-1Qo), ormai due anni fa. È lo stesso meccanismo che invariabilmente costringe personaggi come Chiara Ferragni a sorbirsi gli insulti a ogni foto considerata anche solo un po’ provocante (https://short.staipa.it/qq347) e che non fa capire agli stessi insultatori che quello che fanno è farle soprattutto pubblicità, e che il suo lavoro è appunto far girare il più possibile le proprie foto per pubblicizzare i vestiti che indossa.

Vicino a casa mia c’è un distributore di GPL nel quale lavora un simpatico signore di mezza età il cui piacere più grande è evidentemente lamentarsi. Lo trovo simpatico e un po’ patetico ma ogni volta che mi capita di andarci si sfoga con me (e immagino con tutti quelli che passano) sui comportamenti dei propri responsabili, su quelli di chi entra nel distributore dalla parte sbagliata, sul governo ladro… e mentre si sfoga cerca la mia approvazione. Credo che i fattori che lo spingono a farlo siano due: un po’ di frustrazione generale e soprattutto l’approvazione da parte dei clienti che in quella situazione non possono fare altro che dire “eh sì, hai ragione, è proprio vero” per non entrare in una discussione che li porterebbe a spendere un quantitativo di tempo impossibile da sostenere.

“Eh sì, è proprio vero” è l’equivalente del Like sui social, è un segno di approvazione che alimenta quel pochino l’ego da spingere a ripetere l’azione. E sui social le persone che dicono “eh sì, è proprio vero” con un veloce click sono molte ma molte di più di quanto possano essere i clienti in una giornata di un anonimo distributore di GPL della provincia. Vedere poi attorno a te altri che lamentano la stessa cosa fa sentire nel giusto. Fa pensare che allora in fondo non siamo noi sbagliati che la pensiamo diversamente, ce ne sono tanti come noi.

Questo si applica a qualunque tema che ci tocchi e il sessismo tocca moltissimi uomini. Siamo cresciuti e educati in un ambiente in cui dare uno schiaffetto sul sedere a una donna è non solo accettabile ma simpatico. La commedia all’Italiana (https://it.wikipedia.org/wiki/Commedia_all%27italiana) è piena di scene di questo genere con donne che sembrano approvare, perché a nessuno è mai interessato se le donne approvassero. Rendersi conto che quello schiaffetto può essere offensivo sembra in qualche modo togliere potere all’uomo, sembra un affronto allo status quo ed è facile per chi non sia in grado di mettersi nei panni dell’altro non capire, tanto più che è probabile che se una donna desse lo stesso schiaffetto all’uomo che sente il proprio status quo leso, questi se ne sentirebbe onorato, sentirebbe che lei lo apprezza, non che lo considera un oggetto.

Come spesso accade si tratta di una questione di ruoli. Da una parte una categoria che quotidianamente si trova esposta, nuda, buttata su cartelloni pubblicitari e in televisione senza vestiti, sente che a ricevere uno schiaffo sul sedere in pubblico davanti a centinaia di migliaia di telespettatori equivalga a trattarla per l’ennesima volta come un oggetto, dall’altra una categoria abituata a disporre di tutto a scelta, valutata per le proprie performance di conquista, disegnata nei film e nella letteratura come capace di superare le ritrosie del rifiuto si sente il potere di sottolineare il proprio potere con un gesto che gli sembra innocuo.

Ma il gesto non è affatto innocuo.

Il gesto va fermato perché il mondo dei like non lo alimenti. Va fermato perché non è un benzinaio che si lamenta che il proprio responsabile non alza un dito per lavorare, va fermato perché come i commenti sessisti proliferano e fanno sentire forti, gesti del genere non devono seguire lo stesso percorso. Non devono far sentire ad altri che in fondo è normale. No. Ognuno di noi deve sentire quanto vile, sporco, squalificante sia un gesto di tale inutilità. Che cosa ci guadagna in fondo un uomo a dare uno schiaffetto sul sedere a una donna se non un inutile brividino di potere a fronte del senso di oggettificazione che lei si porterà dentro? Quel gesto va deplorato e vanno deplorati tutti i commenti delle persone che non sono in grado di capire questo semplice concetto. Deplorati. Non eliminati o vietati. Anche qui vige la libertà di pensiero, anche per questo ormai social come Facebook vengono sempre più abbandonati o non seguiti dai giovani, perché tanto vale lasciarlo essere il covo di rancorosi che nel tempo sta diventando. Le alternative ci sono, Mastodon (https://wp.me/pQMJM-2BR) per dire è davvero un mondo migliore, per ora. Un tentativo di ripartire da un modo diverso di discutere, senza le offese, senza il modo sporco e schifoso di comunicare a cui ci siamo abituati negli ultimi anni. Ma è anche colpa nostra. Perché siamo noi a non opporci a questo meccanismo. Siamo noi a lasciare che quei rancorosi continuino a portare avanti questa cultura di odio e di incapacità di mettersi nei panni degli altri.

Si tratta dello stesso meccanismo del bullismo (https://wp.me/pQMJM-2qu). La colpa è del bullo, ma anche di chi sta a guardare e non si oppone. Soprattutto di chi sta a guardare e non si oppone. Adoriamo tutti guardare IT con i suoi perdenti, Mercoledì con i suoi reietti, Tredici e Kobra Kai con le sue storie di bullismo, vorremmo sentirci forti come Eddie di Stranger Things, compatiamo Carrie, Daniel LaRusso, Bastian de La Storia Infinita, Billy Elliot, Forrest Gump e il tenente Dan, ci piace sentirci nella parte della vittima perché in qualche modo ci fa sentire a posto con noi stessi, possiamo dare la colpa ad altri delle nostre mancanze. Ma quando ci troviamo a non essere noi la vittima finiamo quasi invariabilmente per infierire, o per stare zitti e guardare la scena senza opporci. Preferiamo pensare che come nei film poi in caso il bullizzato se la caverà da solo con un colpo di reni all’ultimo, ma se quel colpo di reni è una denuncia e una causa legale vinta… allora ha esagerato, allora in fondo la vittima è il colpevole.

Non è così che si cambiano le cose. Le cose si cambiano ogni giorno. Lottando noi per primi per chi è più debole. Le società non si cambiano lasciando fare, le società si cambiano prendendosi l’impegno di farlo, scornandosi a volte contro le difficoltà. Mettendosi nei panni degli altri e cercando di capire cosa provano, e se quello che provano non è positivo, lottare perché le cose in futuro non si ripetano. Lottare per un mondo migliore, anche solo di un briciolo migliore, ma non uguale a prima.

Quali sono questi pericoli? Parlando di un atto semplice come mandare una foto intima a un partner e analizzandone ogni micro passaggio è interessante scoprire quanti siano e quanto siano sottovalutati.

Credo che nessuno dei miei lettori si scandalizzi per l’argomento, ho già parlato di sextorsion (https://wp.me/pQMJM-2iu), revenge porn (https://wp.me/pQMJM-2hM), spy webcam (https://wp.me/pQMJM-2iC), rischi del genitore in merito a tutte queste cose fatte da un minore (https://wp.me/pQMJM-2no) e perfino avuto un intervista online con un sessuologo (https://wp.me/pQMJM-2fp) sulle foto di minori e argomenti limitrofi, ma fino a ora non mi ero reso conto di quanto il sexting fosse un ottimo esempio per parlare di come funziona uno smartphone.

Partiamo dalle basi: cos’è il sexting? Andando diretti al nocciolo del discorso è semplicemente lo scambio di messaggi e immagini intime tra due (o più) partner, il che che tra maggiorenni consenzienti ovviamente è una pratica del tutto legale. Scelgo il sexting benché il dick pic sia una pratica probabilmente molto più abusata. In ogni senso della parola abuso. A chi ne fosse avvezzo, però, ricordo che oltre a essere un grave reato tutto quello che scriverò in questo articolo può essere usato contro chi ne facesse pratica.

Dividerò l’azione del sexting in una serie di passaggi e per ognuno ne evidenzierò i pericoli e, dove possibile, le protezioni per il singolo pericolo.

Scegliere il partner

Non è propriamente un problema tecnologico ma è comunque determinante per certi aspetti quindi lo metto comunque come punto chiave. Se la persona a cui invii cose personali non è assolutamente affidabile, sono già nelle mani sbagliate. Scegli un partner che conosca la tecnologia che sta usando, e discutine con lui.

Fare una foto

Qui iniziano i problemi. Se il dispositivo che hai scelto per fare la foto è collegato a internet scattano i primi pericoli:

Geolocalizzazione

Se il dispositivo è uno smartphone o un tablet con grandissima probabilità nei meta tag della foto verrà salvata la posizione GPS, il che significa che chiunque abbia accesso all’immagine saprà dove eravate nel momento esatto nella quale l’avete scattata.

Copie di backup

Generalmente se non disattivate gli smartphone i tablet e molti dei computer moderni fanno copie di backup almeno su Google Foto, Apple iCloud o OneDrive. Come abbiamo visto nell’articolo Sicurezza online, censura? Genitori indagati per abuso sui minori (https://wp.me/pQMJM-2B2) queste foto vengono osservate da intelligenze artificiali che valutano se possano rappresentare reato, e se entrate nelle maglie del possibile pericolo visionate da esseri umani addetti al controllo. Cosa entri nelle maglie dell’automatismo e venga visionato dagli umani non è un’informazione che sia data sapere, ma un’immagine di nudo è più probabile ci finisca rispetto a una foto di una casa immagino.

La copia di backup implica anche che se cancellate la foto dal vostro dispositivo è probabile che il suo backup su Google Foto, iCloud, OneDrive, pCloud, Dropbox, Mega o qualunque altro sistema di backup abbiate volontariamente o involontariamente in esecuzione vada eliminata manualmente. Altrimenti resterà là per sempre.

Un’idea non troppo affidabile per risolvere questa problematica è quella di fare le foto in modalità aereo, inviarla con una app di messaggistica (poi arriveremo ad analizzare le problematiche di questo passaggio), eliminare la foto dal dispositivo e riattivare internet. A quel punto l’immagine dovrebbe venire inviata senza passare dal sistema di backup. Con degli enormi se e dei mostruosi ma che vedremo.

The Fappening

Nel 2014 un enorme furto di immagini intime di donne famose è trapelato in internet (https://short.staipa.it/fappening). In qualche modo qualcuno era riuscito ad accedere alle loro immagini intime e questo metteva in dubbio la solidità dei sistemi di sicurezza dei backup degli smartphone di tutti noi. Cosa era successo in realtà? Una colossale e complessa operazione di Social Engineering (https://wp.me/pQMJM-2go) attraverso molteplici attacchi di Phishing. In soldoni hanno mandato false e-mail ai vip e li hanno convinti a collegarsi su siti falsi rubando le loro password. Tutto qui. Però questo ha concesso ai malfattori l’accesso a tutti i backup delle foto, piccanti e no. Lo stesso può succedere a chiunque. Esistono archivi più o meno famosi contenenti migliaia di foto private, anche con indirizzi e posizioni gps, pane per stalker e maniaci vari.

Malware

Nel caso un malware fosse presente sul vostro dispositivo è possibile che le vostre immagini siano comunque già state inviate a qualche malintenzionato. Anche prima che le scattaste, mentre stavate inquadrando con la fotocamera.

Recupero file eliminati

Come visto nell’articolo Se arriva la polizia basta distruggere l’hard disk? (https://wp.me/pQMJM-2qH) i file eliminati non sono davvero eliminati. Sono ancora facilmente recuperabili tramite software specifici qualora qualcuno avesse accesso al vostro telefono fisicamente o tramite un malware.

Inviare una foto

A questo punto siamo al momento dell’invio della foto, con o senza i suoi metadata, con o senza copie di backup bisogna scegliere l’app con cui inviarle.

La mail immagino non venga più usata per questo genere di cose, ma in effetti è anche la meno sicura. A meno di scegliere una criptazione end to end (non tutti i client di posta lo permettono) l’invio è pressoché in chiaro, le mail vengono controllate in automatico quanto le copie di backup di cui sopra è vengono salvate sul server del vostro fornitore del servizio.

WhatsApp? Telegram? Signal? Viber? Messenger? Non direi che le differenze siano particolarmente apprezzabili. Nel momento in cui hanno un invio con criptazione end to end le differenze sono davvero poche. Quello che succede è che il dispositivo che invia l’immagine la rende illeggibile se non da chi la riceve. Questo ovviamente non ci mette in nessun modo al sicuro.

Torniamo al backup

Molte di queste applicazioni salvano in locale le foto che mandate e ricevete, tornando nel tunnel del backup di cui sopra anche se magari avete fatto il gioco di usare la modalità aereo. In genere ci sono opzioni per evitarlo, ma nessuno le guarda.

I backup di chi riceve il messaggio

Tutto quello che è stato detto sul backup delle immagini nei vostri dispositivi va pensato anche per chi riceve il messaggio. Avrà settato il telefono per salvare nella galleria le immagini che riceve? Avrà un sistema di backup automatico che invia a qualche cloud le immagini che voi inviate? Se le cancellerà si ricorderà di farlo anche nel cloud?

Chat private e chat temporizzate

Alcune app di messaggistica danno la possibilità di inviare messaggi in chat con un maggiore livello di privacy, o con la possibilità di essere automaticamente eliminati dopo un certo tempo che sono state visionate. Funzionano, hanno solo dei piccoli punti di cui tenere conto.

Recupero file eliminati e malware

Come spiegato sopra, ogni file salvato sul telefono anche solo momentaneamente resta ed è recuperabile. O il ricevente potrebbe avere un malware sul telefono che invia altrove le foto.

Screenshot e foto dello schermo

Nulla impedisce a chi riceve il messaggio di fare uno screenshot (alcune app lo impediscono, sì, lo so) o più semplicemente di fotografare con un altro dispositivo lo schermo che sta mostrando il messaggio.

Condivisione

In generale nel primo punto abbiamo scelto la persona sbagliata a cui inviare i nostri messaggi, e/o se ci litighiamo a posteriori, questi potrà inoltrare i messaggi, potenzialmente con geolocalizzazione e tutte le informazioni che possono contenere, è illegale sì, è il revenge porn (https://wp.me/pQMJM-2hM). Con le chat private e temporizzate potrà fare una copia solo via screenshot o foto del dispositivo, avremo almeno perso la tracciatura GPS, per quanto questo possa consolarci. A loro volta questi screen o foto passeranno dai sistemi di backup, da eventuali malware e da tutto il resto.

Conclusioni

Tutto questo processo è ovviamente duplicato quando sarà l’altra persona a inviare, ed è lo stesso processo di quando inviamo una qualunque foto, anche quella di noi ubriachi a una festa, o noi al mare, o la foto della lista della spesa. O qualunque messaggio in genere per alcune parti. Non è questione di avere paura del dispositivo che si usa ma di capire quali siano i pericoli. A scuola guida abbiamo studiato tutti la distanza di sicurezza, la capacità di frenare dell’auto, l’importanza delle gomme o informazioni del genere e non ci impediscono di guidare, ci fanno solo stare maggiormente in sicurezza, per chi quelle cose se le ricorda e le applica. Gli altri per lo più sopravvivono comunque. L’importante però è sapere sempre cosa fare.

Ricordate: CASCO BEN ALLACCIATO, LUCI ACCESE E PRUDENZA SEMPRE.

La proliferazione delle Fake News

Come succede da qualche anno nel momento in cui si arriva vicino ad elezioni le fake news proliferano. Indignare gli elettori per rendere più polarizzato il voto spostandolo verso gli estremismi è il modo più efficace che gli esperti di marketing che seguono i partiti hanno trovato per influenzare l’opinione pubblica. Se cerco attraverso false notizie di attirare verso un estremo probabilmente riuscirò a spostare una certa quantità di persone verso quell’estremo e una molto più grande verso tutte le gradazioni che ci sono prima dell’estremo stesso.

Vince la scimmia che urla di più. E spesso scompare nel dimenticatoio chi fa il proprio lavoro senza insultare, urlare, spaventare, indignare.

Nell’articolo “Come riconoscere una Fake News? Parte 3: Come sono fatte” (short.staipa.it/fake3) ho definito alcuni punti che possono sempre essere utili:

Spesso nelle Fake News, al fine di guadagnare maggiori consensi si fa leva su pregiudizi.

• Si alimentano le paure verso fantomatici poteri forti giustificando così i problemi della vita. Spesso indicando un’azienda, o una persona reale o inventata a cui dare la colpa
• Si alimenta la paura di ciò che le persone non conoscono come specifici medicinali, cure, sostanze presenti nei cibi o tecnologie
• Vengono raccontati aneddoti su persone o categorie per fomentare l’odio o per assegnare colpe e implicitamente assolvere le proprie
• Vengono raccontati aneddoti che sembrano dimostrare la propria superiorità nascondendo quelli che invece potrebbero dimostrare il contrario
• Vengono alterati dati su qualcosa per confermare e aumentare il dissenso verso parti avversarie
• Vengono date soluzioni estremamente semplici (meno tasse per tutti) senza spiegazioni utili (da dove vengono presi i soldi che non entrano in tasse)

Torno anche a ribadire che Quando siamo estremamente divisivi è probabile siamo vittime di Fake News (http://short.staipa.it/9f1em) e che il tizio che ce le propone sia un farabutto.

Una fonte che apprezzo molto e che si occupa proprio di verificare le affermazioni dei politici italiani è Pagella Politica (https://pagellapolitica.it/ https://www.instagram.com/pagellapolitica/ https://www.facebook.com/PagellaPolitica/). Li apprezzo perché tendono a non essere affatto schierati, dando spiegazioni e dettagli sulla veridicità delle più recenti affermazioni di ciascun politico, ovviamente tra quelli che abbiano una discreta visibilità.

Qui il loro manifesto, chiaro e semplice su cosa vogliano e cosa non vogliano fare: https://pagellapolitica.it/manifesto

Chi vincerà queste elezioni?

Non è questione di chi avrà la migliore proposta o la maggiore credibilità. Non lo è mai. A vincere queste elezioni sarà chi riuscirà a convincere il maggior numero di persone a mettere una x. Tutto funziona: le Fake News, le urla, il denigrare l’avversario ma soprattutto il compiacere la maggior parte degli elettori.

E la maggior parte degli elettori non sono tra i giovani. Per questo non esistono molti programmi che si occupino di loro e finché i giovani risponderanno a questo divario non interessandosi alla politica le cose non potranno mai cambiare.

Credo che l’unica soluzione valida sia, purtroppo, scegliere per sé, con la propria testa, la propria scala di valori. Quello che è fondamentale e quello che è differibile, e scegliere tra chi di quei temi si vuole occupare. Senza ascoltare gli insulti, le paure, le sparate. Ma scegliere. Provare sempre e comunque a cambiare le cose perché non siano più sempre i giovani (io ormai non appartengo più a quella categoria ma lo sono stato fino a ieri) a pagare, perché il futuro vada verso direzioni diverse da quelle che hanno portato al presente. Ma non perché quelli lì al governo hanno fatto quellacosallà, perché il mondo possa lentamente migliorare, perché ci sia più ascolto verso chi ha bisogno di ascolto, perché il mondo si può ancora salvare ma dobbiamo farlo noi, non possiamo aspettare che a farlo siano gli stessi che lo hanno distrutto, né persone che cercano il consenso di chi non ha interesse a cambiare.

Il Washington Post ha pubblicato un’inchiesta (https://short.staipa.it/wptiktik) secondo la quale Facebook avrebbe pagato per mettere in giro questo genere di voci e discreditare TikTok. Interessante direi.

Innanzi tutto, come indicato anche dall’articolo dire che sia stata Facebook è improprio, per essere più precisi da qualche tempo la società Facebook, che detiene il controllo dei prodotti Facebook, Instagram, WhatsApp, Oculus oggi si chiama Meta e continua a detenere il controllo dei prodotti Facebook, Instagram, WhatsApp, Oculus. Per questo il titolo corretto di questo articolo dovrebbe essere:

Meta ha pagato per diffamare TikTok?

Ovviamente per ora si tratta di una certezza, ma di un’inchiesta alla quale per ora non risulta che Meta e Targeted Victory abbiano dato smentite né conferme.

A quanto risulta dall’inchiesta Meta avrebbe pagato l’azienda Targeted Victory (targetedvictory.com/) per potenziare i messaggi mediatici che definiscono TikTok come pericoloso per i ragazzini americani. Targeted Victory è una società che si occupa tra le altre cose di spingere candidati per le elezioni potenziando notizie e informazioni e cercando di modificare l’opinione pubblica.

La richiesta di Meta alla società di consulenza sarebbe quella di organizzare una campagna a livello nazionale per portare l’opinione pubblica a diffidare di TikTok, anche con l’inserimento di editoriali, lettere a giornali e editori e ai principali organi di informazione e a politici inventando o ingrandendo situazioni che creino paura nei genitori.

Ricorda decisamente quanto successo all’epoca di #BlackoutChallenge o di #bluewhale (https://short.staipa.it/blckoutc) anche in Italia.

Sono tattiche usate comunemente per la politica ma che sia una tattica usata da un colosso dell’informatica rende la cosa ancora più preoccupante data la quantità di denaro a disposizione. Tentare di screditare agli occhi dell’opinione pubblica un concorrente divenuto ormai troppo grande per essere acquisto -come già fatto con molti altri- aumenta di molto il dubbio che ciò che acquistiamo, usiamo, stimiamo sia frutto del risultato di campagne pubblicitarie e non di reale apprezzamento

I dipendenti di Targeted Victory, hanno lavorato per spostare l’attenzione da Meta, sotto attacco per i problemi di privacy a TikTock, dipingendolo come il vero pericolo per i ragazzini e per la società intera. In una mail del direttore della società lo scopo era “far uscire il messaggio secondo il quale mentre Meta è l’attuale sacco da boxe, TikTok è la vera minaccia soprattutto come app di proprietà straniera che è la numero 1 nella condivisione dei dati che i giovani adolescenti stanno utilizzando”.

“Il sogno sarebbe quello di ottenere storie con titoli come ‘Dalle danze al pericolo: come TikTok è diventato lo spazio di social media più dannoso per i bambini'”, ha scritto lo staff.

Targeted Victory ha rifiutato di rispondere alle domande sulla campagna, dicendo solo che ha rappresentato Meta per diversi anni ed è orgogliosa del lavoro che ha fatto.

Il portavoce di Meta Andy Stone ha difeso la campagna dicendo: “Crediamo che tutte le piattaforme, incluso TikTok, dovrebbero affrontare un livello di controllo coerente con il loro crescente successo”.

Dobbiamo averne paura? E di cosa si tratta?

Intanto sì, dobbiamo averne paura un po’ tutti. Come ho spiegato nel primo di questa serie di articoli Perché un criminale informatico dovrebbe scegliere proprio me? (https://short.staipa.it/d2z9y) non è importante avere o non avere dati importanti e super segreti, esistono attacchi fatti su vasta scala per pescare grandi numeri di utenti e con questi massimizzare la possibilità di guadagno. E nel caso di utenti di scarso interesse economico sarà scarso anche l’interesse nella fase successiva di eventuale ripristino del danno.

Inoltre, è probabile che nel futuro a breve termine saranno questo genere di attacchi la nuova forma di guerra digitale.

Un ransomware è una tipologia di attacco informatico che prende possesso del dispositivo infettato chiedendo un riscatto economico per poterne prendere possesso. Alcuni, gli scareware, bloccano il sistema e intimano all’utente di pagare per sbloccare il sistema, altri invece criptano i file dell’utente rendendoli inutilizzabili e chiedono di pagare per riportare i file cifrati in chiaro. Altri nel contesto della cifratura rubano i dati stessi minacciando di renderli pubblici.

Alcuni di questi attacchi sono presumibilmente mirati, quando si tratta in particolare di grandi società con grande disponibilità economica, altri vengono lanciati a caso ad utenti casuali, in questo caso chiunque può caderci dentro e in un certo senso sono probabilmente i meno rimediabili.

Come funziona un attacco ransomware?

Quando una grossa società viene attaccata da questo genere di malware riceve una serie di dati per accedere a una chat privata con cui può trattare con un mediatore che chiederà il riscatto. Nel momento in cui il riscatto viene pagato è probabile che poi il sistema venga sbloccato, ma non è così scontato. Vengono utilizzate diverse metodologie per comprendere quanto il mediatore possa spingersi nel tirare la corda. La risposta affermativa sul pagamento inviata precocemente, per esempio, può spingere il mediatore ad aumentare la posta in gioco e quindi il riscatto.

Come si può proteggersi da un ransomware?

Le regole sono un po’ sempre le stesse. La prima è fare un uso consapevole della tecnologia:

• Avere sempre attivo un buon antivirus sul proprio dispositivo
• Non scaricare allegati o cliccare su link di mail provenienti da mittenti sconosciuti
• Non scaricare allegati o cliccare su link di mail provenienti da amici ma con testi o dettagli inconsueti
• Non scaricare software, immagini, audio o video da siti o ambienti di cui non si conosce la natura e la sicurezza
• Leggere attentamente quello che compare sullo schermo prima di approvare qualche messaggio inconsueto

Il fatto però che grandi aziende con un -teoricamente- buon sistema di sicurezza ci insegna che anche seguendo al meglio tutte le regole potremmo non essere al sicuro. Il caso del Comune di Villafranca di Verona, per esempio, ci insegna che può essere qualcun’altro a causare il problema. In quel caso sembra sia stato un dipendente da casa collegato attraverso la VPN (https://short.staipa.it/o6nfu) aziendale a subire il primo attacco. Allo stesso modo io potrei stare estremamente attento e poi una persona che vive con me potrebbe portare involontariamente attraverso il wi-fi di casa l’infezione al mio dispositivo.

L’unico vero modo per esserne protetti è avere una (o più) copie di backup scollegate dal dispositivo. Se per esempio lasciamo attaccato al pc il disco su cui copiamo periodicamente le nostre foto e i nostri documenti personali, se riceviamo un attacco ransomware probabilmente verrà bloccato/criptato anche quel disco. Sarebbe quindi buona norma tenerlo scollegato e collegarlo solo quando necessario. Un altro sistema sono alcuni sistemi di cloud, nei quali è possibile copiare tutti i propri file e contengono sistemi di backup che rendono protetti da ransomware i nostri dati. Non tutti i servizi di cloud lo fanno, e generalmente nessuno se usato con il piano gratuito.

Sono sotto minaccia di un ransomware, cosa posso fare?

Se si è sotto attacco di un ransomware, come detto, verrà chiesto un riscatto, generalmente in criptovalute. Come nel caso del revenge porn (https://short.staipa.it/c3mo4) pagare il riscatto non è sempre la scelta corretta. Anzi, forse quasi mai.
Non abbiamo nessuna garanzia che chi ci sta minacciando abbia davvero un modo di sbloccare i nostri dati, come non abbiamo la garanzia che se accettiamo la prima richiesta di pagamento questo non venga poi aumentato.
Certo, ognuno è libero di provarci ma potrebbero essere soldi buttati.

Di certo lo sblocco dei dati è un’operazione quasi sempre troppo complessa. Potete chiedere a un vostro conoscente o tecnico informatico di fiducia di provare, e per alcuni tipi di attacco sono già stati scoperti metodi, ma è molto probabile che non sia possibile sbloccare i dati.
Una cosa intelligente potrebbe essere anche quella di non usare più il disco di quel dispositivo e metterlo in qualche posto nella speranza che più avanti il vostro conoscente o tecnico informatico di fiducia venga a conoscenza di un metodo per sbloccare quell’attacco specifico, ma purtroppo la cosa migliore da fare è accettare di aver perso i dati.

O ovviamente, recuperarli dal backup che ognuno di noi dovrebbe fare regolarmente.

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