Etica e AI: conoscere i limiti per cogliere le opportunità

Etica e AI sono in apparenza due ambiti distinti, ma nell’attuale contesto tecnologico si rivelano sempre più strettamente interconnessi e indissociabili.

L’intelligenza artificiale ha un grande potenziale trasformativo anche per la versatilità della sua applicazione. Il perfezionamento e la moltiplicazione dei modelli di AI sta infatti contribuendo all’applicazione di questa tecnologia in tantissimi settori, dall’industria manifatturiera alla sanità, dalla finanza alla pubblica amministrazione, promettendo di migliorare l’efficienza grazie a capacità analitiche che superano di gran lunga quelle umane.

Con l’avanzare di queste capacità emerge però con sempre maggiore chiarezza la necessità di affrontare le profonde implicazioni etiche che l’AI porta con sé.

L’etica dell’AI: che cos’è e perché è importante

La questione è talmente importante e complessa da aver portato alla nascita di una branca dell’etica dedicata, denominata “etica dell’AI”, disciplina che studia le implicazioni economiche, sociali e culturali dello sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale. E che ne analizza anche gli impatti sul piano della sostenibilità.

L’intelligenza artificiale infatti da un lato è una tecnologia in grado di fornire un contributo considerevole al raggiungimento degli obiettivi di sostenibilità, dal punto di vista economico, ambientale e sociale; dall’altro ha essa stessa un impatto sugli obiettivi di sostenibilità che, se non adeguatamente controllato e orientato, può generare implicazioni negative. Così come è accaduto spesso nella storia dell’innovazione tecnologica, l’AI non è una tecnologia “neutra”.

La natura del suo impatto, positivo o negativo, dipende dall’uso che si fa e si farà di questa tecnologia, così come dalle misure di protezione che i governi implementeranno per assicurare uno sviluppo etico e sostenibile.

La necessità di affrontare il dibattito senza frenare l’innovazione

Le sfide etiche non sono semplici da risolvere, poiché spesso toccano principi morali complessi, valori culturali diversi e interessi economici diversi e spesso divergenti.

Serve quindi un approccio multidisciplinare che coinvolga tecnologi, giuristi, filosofi, sociologi, economisti e decisori politici. Solo attraverso un dialogo costruttivo e una collaborazione sinergica sarà possibile delineare percorsi che massimizzino i benefici dell’AI minimizzandone al contempo i rischi.

L’obiettivo non è frenare l’innovazione, ma incanalarla verso direzioni che siano eticamente solide e socialmente accettabili, costruendo un futuro in cui l’AI sia un alleato affidabile per il benessere collettivo.

Le principali sfide etiche dell’AI

L’implementazione diffusa dell’intelligenza artificiale porta con sé una serie di sfide etiche complesse che richiedono un’analisi approfondita.

Queste problematiche non sono meramente tecniche, ma intersecano dimensioni sociali, legali e morali e influenzano direttamente la vita dei cittadini e la struttura delle nostre società.

Pregiudizi e discriminazione algoritmica

Uno dei rischi più significativi e ampiamente dibattuti nell’ambito dell’AI è la riproduzione e amplificazione di pregiudizi esistenti (o bias).

I sistemi di intelligenza artificiale apprendono dai dati con cui vengono addestrati. Se questi dati riflettono disparità storiche, stereotipi sociali o discriminazioni implicite presenti nella società, l’algoritmo non farà altro che interiorizzare e replicare tali pregiudizi nelle sue decisioni.

Questo può manifestarsi in vari contesti:

• nei sistemi di riconoscimento facciale, che mostrano tassi di errore più elevati per determinate etnie
• negli algoritmi di selezione del personale, che possono penalizzare candidati di genere o provenienza specifica
• nei sistemi di valutazione del credito, che svantaggiano determinati gruppi socio-economici

La discriminazione algoritmica non è sempre intenzionale, ma può derivare da una mancanza di diversità nei set di dati o da una progettazione algoritmica che non tiene conto delle possibili conseguenze sociali.

Affrontare questo problema richiede un’attenta cura dei dati, lo sviluppo di metriche per la rilevazione dei bias e l’implementazione di tecniche di de-biasing sia a livello di dati che di algoritmi, oltre a un monitoraggio continuo post-implementazione.

Trasparenza e spiegabilità dei sistemi

Molti sistemi di AI avanzati, in particolare quelli basati su reti neurali profonde, operano come “scatole nere”. La complessità dei loro modelli interni rende estremamente difficile comprendere come arrivino a una determinata decisione o previsione.

Questa mancanza di trasparenza, o “spiegabilità” (explainability), solleva gravi preoccupazioni etiche e legali. In settori particolarmente rilevanti, come la sanità, la giustizia o la finanza, è fondamentale che le decisioni basate sull’AI siano comprendibili, giustificabili e contestabili.

Anche nella manifattura la qualità e la trasparenza dei dati è un tema centrale. Un rischio significativo è rappresentato dalle “allucinazioni” dei modelli di AI. Un sistema di visione artificiale potrebbe identificare erroneamente un difetto su una linea di produzione, portando al blocco ingiustificato di un intero lotto. Oppure, in contesti più delicati, un’AI incaricata di diagnosticare guasti complessi in macchinari critici potrebbe generare anomalie inesistenti, causando interventi di manutenzione non necessari e costosi, o peggio, non rilevare problemi reali con conseguenze potenzialmente gravi per la sicurezza.

La ricerca si sta muovendo verso lo sviluppo di AI “spiegabili per design” (XAI – Explainable AI), che producano un risultato e siano trasparenti, offrendo anche una spiegazione comprensibile del processo decisionale.

Privacy e protezione dei dati

L’AI è intrinsecamente legata alla disponibilità di grandi volumi di dati. Per addestrare modelli robusti e performanti, spesso sono necessarie informazioni personali dettagliate, che possono includere dati sensibili come quelli sanitari, finanziari o biometrici.

L’uso, la raccolta, l’archiviazione e la condivisione di questi dati sollevano questioni fondamentali in relazione alla privacy e alla protezione dei dati stessi. Nonostante normative come il regolamento europeo Gdpr abbiano stabilito principi rigorosi, l’implementazione pratica di questi principi nell’ecosistema dell’AI rappresenta tutt’ora una sfida non ancora vinta.

Come garantire che i dati siano anonimizzati o pseudonimizzati efficacemente? Come ottenere un consenso informato e granulare per l’uso dei dati in contesti di AI in continua evoluzione? Come prevenire la ri-identificazione di individui a partire da dati aggregati?

Per rispondere a queste esigenze stanno emergendo tecniche come la privacy differenziale e il federated learning che consentono l’addestramento di modelli di AI mantenendo al contempo un elevato livello di protezione della privacy.

Responsabilità e attribuzione di colpa

Quando un sistema di AI prende una decisione che causa danno, chi è responsabile? È il progettista, lo sviluppatore, l’operatore, l’azienda che lo ha implementato o l’utente finale?

La natura autonoma e spesso “opaca” dei sistemi di AI rende complessa l’attribuzione della responsabilità. Il che si rivela in maniera particolarmente evidente in scenari come gli incidenti che coinvolgono veicoli a guida autonoma o errori diagnostici in sistemi medici basati sull’AI.

Le attuali strutture legali e normative non sono sempre adeguate a gestire queste nuove forme di responsabilità.

Questo richiede un ripensamento dei concetti di responsabilità legale, l’introduzione di nuove forme di assicurazione e la creazione di framework normativi che chiariscano i ruoli e le responsabilità lungo l’intera catena di valore dell’AI.

Impatto sull’occupazione e sulla società

L’AI ha il potenziale di automatizzare un’ampia gamma di compiti, inclusi quelli che richiedono competenze cognitive.

Se da un lato questo può portare a un aumento della produttività e alla creazione di nuove professioni, dall’altro solleva preoccupazioni significative riguardo alla disoccupazione tecnologica e alla polarizzazione del mercato del lavoro. Alcuni settori potrebbero subire trasformazioni radicali, con la scomparsa di determinate mansioni e la richiesta di nuove competenze.

La sfida etica consiste nel garantire una transizione equa, investendo nella riqualificazione della forza lavoro, nel sostegno ai lavoratori colpiti e nella creazione di nuove opportunità. Le aziende hanno la responsabilità di capire, recepire e prepararsi a questi cambiamenti, vedendo l’AI come strumento a supporto dell’uomo e non come mera sostituzione.

Ad esempio l’introduzione degli Agenti di AI – entità software dotata di intelligenza artificiale, progettata per operare autonomamente all’interno di un ambiente specifico -, potrebbe portare a una “ricomposizione” della forza lavoro: uno scenario ibrido in cui Agenti di AI e lavoratori umani collaboreranno offrendosi reciprocamente supporto.

Non bisogna tuttavia dimenticare il valore dell’interazione umana anche anche in attività che possono essere automatizzate. Ne è un esempio il customer service dove l’AI sicuramente velocizza il servizio, riducendo i tempi di attesa, ma dove, come sottolineano recenti indagini, le persone continuano a preferire la possibilità di interagire con un altro essere umano.

Da non sottovalutare anche l’impatto dell’AI sulla coesione sociale. Uno dei rischi associati all’intelligenza artificiale in questo ambito è la diffusione di fake news generate da AI o la creazione di “bolle” che favoriscono l’esposizione solo a punti di vista coerenti con il proprio, riducendo il confronto e minando il dibattito democratico e la comprensione reciproca.

Sistemi autonomi e controllo umano

La crescente autonomia dei sistemi di AI, in particolare in contesti critici come la difesa, la sicurezza o le infrastrutture, solleva interrogativi fondamentali sul controllo umano.

Fino a che punto dovremmo delegare decisioni cruciali a macchine che operano senza intervento umano diretto?

Mantenere un “controllo umano significativo” sui sistemi di AI, specialmente in contesti ad alto rischio, è un principio etico ampiamente riconosciuto: gli esseri umani devono sempre avere la capacità di intervenire, supervisionare e disattivare i sistemi di AI e le decisioni finali che hanno un impatto sulla vita o sulla libertà delle persone devono rimanere prerogativa esclusiva dell’uomo.

La sfida, qui, è definire cosa significhi esattamente “controllo umano significativo” in contesti operativi complessi. E come inserire questa visione all’interno dei sistemi.

Opportunità e benefici di un’AI etica

L’integrazione dei principi etici nello sviluppo e nell’implementazione dell’intelligenza artificiale non deve essere vista come un ostacolo al progresso, ma come un catalizzatore per un’innovazione più robusta, sostenibile e socialmente accettabile.

Adottare un approccio etico all’AI apre infatti la strada a una serie di opportunità e benefici che vanno oltre la semplice mitigazione dei rischi.

Maggiore fiducia e adozione

Un’AI sviluppata e utilizzata in modo etico è un’AI di cui le persone e le organizzazioni possono fidarsi. E la fiducia, come ben sappiamo, è un prerequisito fondamentale per l’adozione su larga scala di qualsiasi tecnologia trasformativa.

Se i sistemi di AI sono percepiti come equi, trasparenti, responsabili e rispettosi della privacy è poi molto più probabile che vengano accettati e integrati nella vita quotidiana e nei processi aziendali.

Incidenti legati a bias, violazioni della privacy o errori non spiegabili possono erodere rapidamente la fiducia, portando a una resistenza da parte del pubblico e a una minore adozione, rallentando di fatto il progresso.

Miglioramento dei processi decisionali

L’AI, se progettata con un’attenzione etica, può supportare e migliorare significativamente i processi decisionali.

Non si tratta solo di aumentare l’efficienza, ma di prendere decisioni più informate, complete e persino più eque. Un’AI etica può infatti aiutare a identificare e mitigare i pregiudizi umani, a considerare un’ampia gamma di fattori e a valutare le potenziali conseguenze delle decisioni su diversi gruppi di persone.

In ambito medico un sistema di AI eticamente progettato può fornire diagnosi più accurate e piani di trattamento personalizzati, tenendo conto della diversità dei pazienti e riducendo le disparità nell’accesso alle cure.

In altri ambiti può invece aiutare a ottimizzare le strategie, a gestire i rischi e a identificare nuove opportunità di mercato in modo più responsabile.

Risultati più equi

L’impegno per un’AI etica mira a produrre risultati che siano non solo efficienti, ma anche equi e non discriminatori. Questo significa progettare algoritmi che non amplifichino le disuguaglianze esistenti e che, anzi, possano contribuire a correggerle.

Ad esempio un sistema di AI utilizzato per l’allocazione di risorse pubbliche, se sviluppato con attenzione all’equità, può contribuire a distribuire i benefici in modo più giusto, raggiungendo anche le fasce di popolazione più vulnerabili o storicamente svantaggiate.

L’applicazione di principi di giustizia distributiva e procedurale nello sviluppo dell’AI può poi permettere di sviluppare soluzioni innovative per problemi sociali complessi, promuovendo l’inclusione e riducendo le disparità in settori come l’istruzione, l’accesso al credito e l’occupazione.

Innovazione e sviluppo sostenibile

Un approccio etico all’AI può stimolare un’innovazione che sia più profonda e significativa e che non si concentri unicamente sulla massimizzazione del profitto o sull’efficienza.

Questo può portare allo sviluppo di soluzioni AI che affrontano in modo eticamente responsabile sfide come il cambiamento climatico, la povertà o le pandemie.

L’AI etica si allinea con gli obiettivi di sviluppo sostenibile delle Nazioni Unite, promuovendo un progresso che sia economicamente vitale, socialmente inclusivo e ambientalmente sostenibile.

Le aziende che adottano pratiche di AI etica possono anche migliorare la loro reputazione e attrarre talenti, posizionandosi come leader nell’innovazione responsabile.

Nuovi modelli economici

L’adozione di un’AI etica può anche favorire l’emergere di nuovi modelli economici e di business.

La richiesta di trasparenza, responsabilità e protezione della privacy può spingere le aziende a riconsiderare i loro modelli di monetizzazione dei dati e le modalità di interazione con gli utenti.

Questo può portare a modelli basati su un maggiore controllo da parte degli utenti sui propri dati, su servizi che valorizzano la fiducia e la personalizzazione etica, o su piattaforme che promuovono la collaborazione e il bene comune.

L’etica può diventare un vantaggio competitivo, differenziando le aziende che dimostrano un impegno genuino verso valori sociali dai loro concorrenti. La necessità di audit etici, di consulenza specialistica e di strumenti per la spiegabilità dell’AI può creare nuove nicchie di mercato e opportunità professionali.

Quadri normativi e governance

La complessità delle sfide etiche poste dall’AI ha reso evidente la necessità di nuovi framework normativi e di meccanismi di governance robusti. L’obiettivo è creare un ambiente in cui l’innovazione possa esplicarsi in modo responsabile, proteggendo al contempo i diritti fondamentali e i valori sociali.

L’approccio normativo europeo

L’Unione Europea si è posizionata all’avanguardia nella regolamentazione dell’intelligenza artificiale con l’AI Act, un regolamento che mira a stabilire un quadro giuridico armonizzato per lo sviluppo, la commercializzazione e l’uso dell’AI all’interno dell’UE.

L’approccio europeo si basa su un modello “basato sul rischio”, classificando i sistemi di AI in diverse categorie a seconda del livello di rischio che comportano per la salute, la sicurezza e i diritti fondamentali delle persone.

I sistemi di AI considerati ad “alto rischio” – come quelli utilizzati in infrastrutture critiche, istruzione, occupazione, forze dell’ordine, migrazione e gestione della giustizia – saranno soggetti a requisiti rigorosi. In questi ambiti viene introdotto l’obbligo di disporre di un sistema di gestione del rischio, di garantire la qualità dei dati utilizzati, di fornire documentazione tecnica e registrazioni automatiche (log), di assicurare la supervisione umana, e di essere conformi a standard di accuratezza, robustezza e cybersicurezza. L’AI Act prevede anche un meccanismo di valutazione della conformità prima dell’immissione sul mercato e un monitoraggio post-vendita.

L’UE ha anche identificato alcune pratiche di AI come “rischio inaccettabile”, e pertanto vietate. Tra queste rientrano i sistemi di social scoring da parte delle autorità pubbliche, l’uso di tecniche subliminali che possono causare danni fisici o psicologici, e l’identificazione biometrica remota “in tempo reale” in spazi accessibili al pubblico da parte delle forze dell’ordine, con alcune eccezioni strettamente definite.

Iniziative globali e cooperazione internazionale

Oltre all’UE, anche altri paesi e organizzazioni internazionali stanno sviluppando le proprie strategie e linee guida per l’AI etica.

L’UNESCO, l’OCSE e il G7 hanno pubblicato raccomandazioni e principi sull’AI, che promuovono valori comuni come la trasparenza, la responsabilità, l’equità e la protezione della privacy. Si tratta di documenti che non hanno forza di legge, ma servono da riferimento per lo sviluppo di politiche nazionali e per la promozione di una cultura dell’AI responsabile.

Ci sono poi iniziative come la Global Partnership on AI (GPAI) che mirano a favorire la collaborazione tra esperti, governi, industria e società civile per colmare il divario tra teoria e pratica nell’implementazione di un’AI responsabile.

Il ruolo dell’industria e della ricerca

L’industria e il mondo della ricerca giocano un ruolo insostituibile nella promozione di un’intelligenza artificiale etica.

Oltre alle regole del gioco scritte dai Governi, è fondamentale che gli attori che sviluppano e implementano l’AI adottino proattivamente principi etici nelle loro pratiche quotidiane.

L’etica come principio di progettazione

Un approccio fondamentale è l’integrazione dell’etica fin dalle prime fasi di progettazione e sviluppo dei sistemi di AI, un concetto noto come “etica by design” (ethics by design).

Per dirla con parole semplici, le considerazioni etiche non devono essere un ripensamento o un’aggiunta successiva, ma devono essere incorporate sin dal principio nel ciclo di vita del prodotto, dalla raccolta dei dati all’addestramento dei modelli, alla fase di test all’implementazione e al monitoraggio continuo.

Per le aziende questo significa:

• Educare ingegneri, data scientist e manager sui principi dell’AI etica e sui potenziali impatti sociali dei loro prodotti
• Assicurare che i team di sviluppo siano diversificati in termini di genere, etnia, background culturale e disciplinare. La diversità aiuta a identificare e mitigare i bias che potrebbero essere involontariamente introdotti nel sistema
• Fare valutazioni d’impatto etico (EIA) per identificare, prevedere e mitigare i rischi etici prima che un sistema di AI venga rilasciato
• Sviluppare e adottare strumenti e metodologie che supportino la trasparenza, la spiegabilità, l’equità e la privacy by design. Questo include l’uso di tecniche di de-biasing, la creazione di interfacce utente che spiegano le decisioni dell’AI e l’implementazione di meccanismi di audit
• Creare canali per raccogliere feedback dagli utenti e dalla società civile, permettendo di identificare e correggere problemi etici che emergono dopo l’implementazione.

Collaborazione interdisciplinare

La ricerca sull’AI etica è intrinsecamente interdisciplinare e richiede la collaborazione tra informatici, ingegneri, scienziati sociali, filosofi, giuristi, psicologi e specialisti di etica.

Solo attraverso questa sinergia è possibile comprendere appieno le complesse interazioni tra tecnologia e società e sviluppare soluzioni che siano tecnicamente fattibili, eticamente solide e socialmente desiderabili.

Le università e i centri di ricerca hanno il compito di:

• Promuovere la ricerca sull’AI etica, inclusi studi sui bias algoritmici, sulla spiegabilità, sulla privacy-preserving AI, sulla responsabilità e sull’impatto sociale
• Formare nuove generazioni, anche integrando l’etica dell’AI nei curricula di informatica, ingegneria e altre discipline pertinenti, formando professionisti che siano non solo tecnicamente competenti, ma anche eticamente consapevoli.
• Dialogo con la società. Facilitare il dialogo tra il mondo accademico, l’industria, i decisori politici e la società civile, fungendo da ponte per la condivisione di conoscenze e l’elaborazione di soluzioni condivise.

La collaborazione tra il settore pubblico e privato, tra il mondo accademico e le organizzazioni non profit è, con ogni evidenza, un fattor essenziale per affrontare le sfide poste dall’AI.

Verso un futuro responsabile con l’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è indubbiamente una tecnologia con un potenziale senza precedenti per modellare il nostro futuro.

Le sue capacità di elaborazione dati, apprendimento e automazione promettono di risolvere alcune delle sfide più pressanti dell’umanità, dalla diagnosi precoce di malattie alla gestione efficiente delle risorse, dalla personalizzazione dell’istruzione alla creazione di nuove forme di valore economico.

La piena realizzazione di questo potenziale dipende però in larga misura dalla nostra capacità collettiva di navigare le complesse sfide etiche che presenta.

Ignorare queste dimensioni etiche non solo rischia di compromettere la fiducia pubblica e quindi di rallentare l’adozione dell’AI, ma potrebbe anche portare a conseguenze sociali indesiderate, amplificando disuguaglianze e minando i principi democratici.

Il percorso verso un’AI responsabile è un’impresa continua che richiede un impegno costante da parte di tutti gli stakeholder: governi, aziende, ricercatori e cittadini. I framework normativi emergenti, come l’AI Act europeo, segnano un passo nella giusta direzione, una base su cui costruire il futuro.

Ma anche l’industria deve fare il suo, adottando un approccio proattivo all’etica che integri i principi di equità, trasparenza, responsabilità e privacy fin dalla fase di progettazione. La ricerca a sua volta deve continuare a esplorare nuove soluzioni tecniche e metodologiche per affrontare i bias, migliorare la spiegabilità e garantire il controllo umano.

La società civile, dal canto suo, ha un ruolo cruciale nel mantenere alta l’attenzione sulle implicazioni etiche dell’AI, promuovendo il dibattito pubblico e assicurando che le voci di tutti i segmenti della popolazione siano ascoltate.

Il futuro dell’AI insomma non è predeterminato, ma è piuttosto una costruzione collettiva e la sua traiettoria dipenderà dalle scelte etiche che faremo oggi.