Analisi

Intelligenza Artificiale come leva per lo sviluppo sostenibile

L’utilizzo ottimale dell’Artificial Intelligence può condurre a importanti benefici sociali, economici ed ambientali. Le tecnologie non sono buone o cattive in assoluto, è l’utilizzo che ne viene fatto a fare realmente la differenza. Questo principio si applica anche all’intelligenza artificiale che, se sfruttata in modo etico, può essere una valida alleata per il raggiungimento di molti obiettivi legati alla sostenibilità

23 Feb 2022

Andrea Reghelin

Andrea Reghelin, Associate Partner di P4I-Partners4Innovation

Elisa Costantino

Privacy Consultant presso P4I - Partners4Innovation

Intelligenza Artificiale, un trend in crescita

Le novità sugli obbiettivi raggiunti e sulle nuove frontiere dell’intelligenza artificiale sono all’ordine del giorno: scorrendo le ultime notizie, i suoi utilizzi spaziano dall’ambito dell’intrattenimento digitale (nel gaming, per ottenere un maggior coinvolgimento dell’utente mediante l’evoluzione del gioco in linea con i progressi del giocatore, senza frustrarlo) e domestico (con la creazione di playlist personalizzate e musica adattiva, che variano in base all’interazione dell’utente o ad esempio in base al suo battito cardiaco), all’ornitologia (grazie ad uno strumento in grado di riconoscere diversi tipi di uccelli dal loro canto), dalle previsioni del meteo, alla sicurezza e riduzione dei tempi d’attesa in aeroporto, dall’analisi della prestazione degli atleti nello sport al mondo del digital fashion, in cui l’IA prevede nuovi trend, ottimizza i costi e aiuta gli utenti a trovare la taglia perfetta.

WHITEPAPER
Sanità: quali le applicazioni di AI in radiologia, oncologia e cardiologia?
Intelligenza Artificiale
Sanità
Andrea Reghelin – Partner, P4I-Partner4Innovation

Dell’IA non si parla solo nelle news: nel corso del 2021 è stata infatti rilevata anche un’importante crescita degli investimenti nel settore (+27%, per un totale di 380 milioni di euro, secondo quanto riportato nei risultati di ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano), in linea con un percorso di crescita avviato da ormai diversi anni.

Tale tendenza non è di certo sfuggita al legislatore sovranazionale, che già da tempo aveva avviato approfondimenti sul tema delle implicazioni umane ed etiche dell’intelligenza artificiale, il cui esito è confluito nella proposta dell’Artificial Intelligence Act (regolamento europeo sull’intelligenza artificiale dell’aprile 2021 che, stante l’estrema rilevanza e i potenziali rischi connessi all’uso di strumenti di intelligenza artificiale, mira a regolamentane l’utilizzo con un approccio europeo coordinato e risk-based; in estrema sintesi la proposta in esame vieta l’implementazione di soluzioni eccessivamente pericolose, circoscrive quelle ad alto rischio e prevede obblighi di trasparenza nei confronti degli interessati dai casi d’uso). Non da meno è stato il legislatore italiano, che nel novembre 2021 ha approvato il Programma strategico per l’IA 2022-2024, consistente nella definizione di politiche volte ad accelerare l’innovazione e lo sviluppo delle potenzialità dell’Intelligenza artificiale nel contesto italiano, strumentale anche all’attuazione del PNNR – nella misura in cui dedicato agli obbiettivi di digitalizzazione ed innovazione della PA e del sistema produttivo.

Nonostante questo, lo sviluppo e l’utilizzo di intelligenze artificiali, così come accade in relazione ad altre tecnologie innovative, è spesso associato non solo all’idea di progresso, ma anche ad un possibile impatto negativo sulle persone e sul pianeta. Tali impatti negativi non dipendono dall’intelligenza artificiale di per sé, ma dai possibili utilizzi che se ne possono fare, magari in assenza di un chiaro quadro normativo che ne definisca i limiti e i principi etici da rispettare. Nel proseguo di questo articolo cercheremo di esaminare in che misura l’IA, se adeguatamente configurata ed utilizzata, possa effettivamente costituire una leva virtuosa per il perseguimento della sostenibilità sociale, economica ed ambientale (detta in altri termini, ESG).

Per ricondurre tale quesito al giusto contesto pare opportuno introdurre, seppur per sommi capi, l’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile delle Nazioni Unite.

L’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile: cos’è, cosa prevede e come si relaziona con l’Intelligenza Artificiale

L’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile è un piano d’azione elaborato nel 2015 da 150 leader internazionali presso le Nazioni Unite che individua 17 obiettivi programmatici di sviluppo sostenibile (SDGs, Sustainable Development Goals), articolati a loro volta in 169 sotto-obiettivi; tali obiettivi richiedono un preciso impegno al loro perseguimento da parte di tutti gli Stati membri in base alle loro effettive capacità. Sposando l’impostazione dell’analisi proposta da uno dei primi approfondimenti scientifici in materia (The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals, AA.VV. ), è utile classificare gli obiettivi individuati dall’ONU in base al loro rilievo sotto il profilo sociale, economico o ambientale, al fine di valutare come specifici sistemi di intelligenza artificiale possano essere utilizzati per il loro raggiungimento, o avere effetti tenendo in considerazione che non sempre essi possono avere impatti positivi sulla totalità degli obiettivi.

Si propone di seguito una valutazione di sintesi per ciascuna area di riferimento.

Privacy Consultant presso P4I, Partners4Innovation

Obiettivi sociali

Ricadono in questo primo insieme gli obiettivi di lotta alla povertà ed alla fame, il perseguimento della salute e del benessere per tutta l’umanità, l’offerta di un’educazione di qualità, il raggiungimento dell’uguaglianza di genere, la garanzia e la gestione sostenibile dell’acqua e delle strutture igienico sanitarie, l’accesso all’energia economica, affidabile, sostenibile e moderna, la sostenibilità urbana e la promozione di società pacifiche ed inclusive.

Nel contesto in esame, l’IA può rivelarsi uno strumento prezioso nella rilevazione e misurazione delle criticità, nella prevenzione delle stesse nelle situazioni in cui c’è una più alta probabilità che si verifichino difficoltà sociali, nell’ottimizzazione delle risorse e nella riduzione degli sprechi. Tale utilizzo può trovare un riscontro su molti campi, quale quello medicale – sul fronte della rilevazione precoce di specifiche patologie, o sul supporto nel monitoraggio della cura del paziente, anche tramite dispositivi wearable che creino un contatto costante tra paziente e centro di cura – ma anche quello agricolo, per ottimizzare l’utilizzo di risorse (ad esempio idriche), evitare sovrapproduzioni e ridurre gli sprechi di prodotto.

L’utilizzo di soluzioni di IA in campo sociale può avere anche dei risvolti negativi: il livello non trascurabile di consumo energetico indispensabile per il corretto funzionamento delle risorse computazionali di cui tali strumenti necessitano, ma anche il rischio di accessibilità limitata dell’IA proprio nelle regioni in cui sarebbe più utile, per ragioni legate al costo degli strumenti e delle risorse necessarie per avvalersene o al cosiddetto digital divide.

Sono numerosi gli esempi concreti di applicazione dell’IA nel perimetro in analisi.

  • AMPEL (Artificial intelligence facing Multidimensional Poverty in Elderly), progetto dell’Università di Milano-Bicocca, AUSER Lombardia, e IRCCS Carlo Besta – finalizzato alla lotta della povertà nella fascia di popolazione più anziana attraverso il monitoraggio di alcuni campanelli di allarme.
  • Willeasy servizio finalizzato ad aggregare i dati relativi all’accessibilità di luoghi o eventi in Italia, finalizzata a consentire a persone con specifiche esigenze di trovare strutture adatte;
  • MyLeg, startup con l’obiettivo di aiutare nella ripresa della propria mobilità coloro che hanno subito un’amputazione grazie ad una tecnologia indossabile e non invasiva in aggiunta alle protesi;
  • un sistema californiano volto alla riduzione degli sprechi alimentari nei grandi magazzini, che consente di individuare e ridistribuire il cibo in scadenza prima che si guasti.

Con un diverso approccio, è possibile indagare l’utilizzo dell’IA in campo sociale a partire dall’individuazione di strumenti concreti per poi ipotizzarne le possibili destinazioni per il bene comune: è il caso della computer vision – applicabile a titolo esemplificativo al monitoraggio di versamenti di petrolio in mare, alla rilevazione di incendi dolosi e non, alla lotta al fenomeno della pesca abusiva – o della processazione automatizzata di audio in tempo reale – per finalità di accessibilità ed inclusività, come l’elaborazione di sottotitoli in real time per non-udenti o ipoudenti.

Obiettivi economici

Tra i quali si collocano i seguenti SDGs: crescita economica e lavoro dignitoso, innovazione dell’industria e resilienza delle infrastrutture, riduzione dei gap tra nazioni ed all’interno di esse, garanzia di modelli sostenibili di produzione e consumo, rinnovo dell’impegno comune per lo sviluppo sostenibile.

Il valore aggiunto dell’utilizzo dell’IA in campo economico si può rilevare in particolare sotto due profili: l’ottimizzazione delle risorse materiali e quella delle risorse umane. Se nel primo caso l’IA è in grado di supportare le aziende nel ridurre al minimo gli sprechi e nel riciclare persino le rimanenze della produzione (è il caso di Atelier Riforma, candidato alla finale del Green Alley Award, un interessante progetto per il riuso di rifiuti tessili volto alla riduzione degli scarti nell’industria del fashion, che se applicato in larga scala potrebbe avere un importante impatto sulle emissioni di carbonio e sulla produzione di microplastiche), nel secondo può consentire di supplire a carenze di personale (ad esempio in campo medico per diagnosi e monitoraggio del paziente) o di sostituire il personale nelle attività ripetitive a basso valore aggiunto o ad alto livello di pericolosità intrinseca, conducendo potenzialmente ad una riduzione drastica degli incidenti sul lavoro.

Anche in questo caso l’utilizzo di IA non è esente da rischi in quanto potrebbe condurre all’incremento del divario del benessere tra Stati anziché ridurlo, o tra player di diverse dimensioni all’interno della stessa realtà nazionale (essendo precluso o limitato l’accesso a strumenti di intelligenza artificiale a operatori di piccole dimensioni, per ragioni di natura economica), ciò a discapito dei lavoratori e delle fasce sociali più deboli; secondariamente, l’impatto sul mondo del lavoro della sostituzione di determinate categorie di personale da parte di macchine intelligenti fa temere a molti un importante incremento della disoccupazione.

Obiettivi ambientali

Tra questi si trovano la lotta al cambiamento climatico, la conservazione degli oceani e delle risorse marine e la tutela dell’ecosistema terrestre. L’implementazione di azioni collettive a tutela dell’ambiente è senz’altro uno degli elementi chiave per risolvere il problema del surriscaldamento globale. Modelli di analisi sofisticati in grado di tenere conto di un elevatissimo numero di fattori possono infatti restituire un’immagine molto più precisa che in passato rispetto all’attuale situazione climatica, nonché alle prospettive future; l’IA può risultare un prezioso strumento anche per l’efficientamento della produzione energetica da fonti rinnovabili, oltre che come già richiamato per l’utilizzo delle materie prime agricole ed industriali.

Conclusioni: Intelligenza Artificiale, etica e sostenibilità

L’Intelligenza Artificiale è certamente uno strumento prezioso, che può consentire di sviluppare soluzioni per affrontare difficoltà che fino a non molti anni fa potevano sembrare insormontabili; non è tuttavia privo di sfide e di rischi.

È infatti indispensabile prestare attenzione ad un aspetto preliminare dello sviluppo di qualsiasi IA: la valutazione etica dello strumento stesso, finalizzata a ridurre al minimo conseguenze indesiderate, bias dovuti ad errori umani o di sistema, a basi di dati non effettivamente rappresentative con pregiudizio sui risultati, o alla trasposizione stessa nello strumento di IA di opinioni personali non condivisibili da parte del suo creatore.

Tuttavia, l’eticità della fase di programmazione non è di per sé sufficiente a consentire la rappresentazione dell’IA quale leva efficiente per lo sviluppo sostenibile: l’accurato monitoraggio dei risultati della sua attività in fase di test e per tutto il corso dell’utilizzo della soluzione è infatti indispensabile, così come l’implementazione delle opportune misure di sicurezza a protezione del sistema stesso, per evitare che sia violato o che ne sia alternata la funzionalità.

Immagine fornita da Shutterstock

WHITEPAPER
PREDICTIVE ANALYSIS: perché la manutenzione degli impianti è cambiata. Per sempre.
Big Data
Intelligenza Artificiale
@RIPRODUZIONE RISERVATA
R
Andrea Reghelin
Andrea Reghelin, Associate Partner di P4I-Partners4Innovation

Associate Partner di P4I-Partners4Innovation

C
Elisa Costantino
Privacy Consultant presso P4I - Partners4Innovation

Legal Consultant P4I – Partners4Innovation

Articolo 1 di 5