L’umanità prima della macchina

syndicom

Principi guida per l’Intelligenza artificiale con responsabilità sociale

Questo è syndicom!

syndicom è la forza sindacale che fa la differenza nel ramo ICT.

Il sindacato s’impegna anche a favore di un’economia che sia al

servizio dei bisogni degli esseri umani. Negozia contratti collettivi

di lavoro, lavora a stretto contatto con i rappresentanti del

personale e influisce sulla legislazione al fine di ottenere migliori

condizioni di lavoro e una maggiore tutela per i propri iscritti.

Grazie alla tua affiliazione inoltre approfitti delle

seguenti prestazioni:

– Protezione giuridica professionale: informazione e consulenza

gratuita in questioni riguardanti le condizioni di lavoro, i rapporti

di lavoro, le assicurazioni sociali, i contratti collettivi di lavoro,

il diritto contrattuale, la partecipazione e l’uguaglianza.

– Formazione e perfezionamento: partecipazione gratuita a corsi

nell’ambito dell’aggiornamento sindacale e professionale presso

«Movendo». Sostegno finanziario di formazioni e perfezionamenti

professionali.

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tua divisione: aderisci ora!

www.syndicom.ch

L’umanità prima

della macchina

Principi guida per l’Intelligenza

artificiale con responsabilità sociale


L’umanità prima

della macchina

Principi guida per l’Intelligenza

artificiale con responsabilità sociale

Significato economico, sfida

sociale, responsabilità umana


« Niente nella vita va temuto,

dev’essere solamente compreso »

Maria Salomea Sk odowska Curie (Marie Curie)

Fisica, chimica, premio Nobel

1867–1934


Indice

6

12

22

38

68

70

PREMESSA

SFIDE

Opportunità e rischi dell’Intelligenza artificiale

RISOLUZIONE

I nove principi guida di syndicom in materia

di Intelligenza artificiale

DIZIONARIO IA

Tutto quello che c’è da sapere dalla A alla Z

CONCLUSIONI E PROSPETTIVE

INDICE DELLE FONTI


6 7

Premessa

Uomo o macchina?

La Svizzera si trova in fase di

transizione digitale. In prima

linea: syndicom e i suoi membri.

Il futuro digitale di economia e società è un tema chiave di

syndicom:

– Nel settore ICT alla fine del 2016 è stato adottato un manifesto

« Per una Svizzera digitale con responsabilità sociale ».

– All’assemblea dei delegati del 2016 syndicom ha approvato

13 tesi in materia di digitalizzazione. Da cui è nato l’opuscolo

« Come vogliamo plasmare il lavoro 4.0 » e infine il documento

del Congresso 2017.

– Sempre nel 2017 syndicom ha potuto presentare i risultati

dello studio nazionale sul crowdwork in Svizzera.

– Ora questo opuscolo è il successivo documento di base in

materia di futuro digitale, incentrato sull’Intelligenza artificiale

(IA). Il 1° novembre 2019 alla Conferenza nazionale sul

tema « Intelligenza artificiale ed etica » i membri syndicom

del settore ICT hanno approvato una nuova risoluzione i cui

principi guida sono il fulcro del presente opuscolo.

Perché l’IA? Sull’IA si sa ancora relativamente poco, ma allo

stesso tempo sta diventando sempre più importante nel nostro

quotidiano e nel nostro mondo del lavoro. L’IA è il principale

motore dell’onnipresente digitalizzazione e può comportare

prima o poi cambiamenti rivoluzionari nell’economia e nella

società, anche nei rami ICT della Svizzera. Già oggi il potenziale

è enorme:

– Aziende come Swisscom nonché aziende IT possono sviluppare

applicazioni di IA e renderle accessibili nel cloud per le PMI

a cui mancano i mezzi per sviluppare in proprio applicazioni

di IA.

– Grazie all’Augmented Reality (AR) nonché a componenti di

autodiagnostica e autorigenerazione, per le aziende del

settore dell’infrastruttura di rete cambia radicalmente il modo

di installare e mantenere le reti.

– Nei contact center e nei call center vengono impiegati

chatbots che rispondono a domande sempre più complesse

da parte della clientela.

In quest’ottica si pongono importanti domande per le persone

in Svizzera:

– Quali conseguenze comporta lo sviluppo tecnologico per la

politica, la legislazione e la società?

– Cosa significa sviluppo tecnologico in particolare per il

servizio pubblico?

– Come difendiamo i principi etici se le decisioni vengono prese

sempre più da algoritmi?

– Come ci opponiamo ai tentativi di sopprimere fasce di popolazione

servendosi di analisi e algoritmi informatizzati?

– Come ci accertiamo che i lavoratori di oggi possano gestire la

tecnologia di domani?


8 9

– Come organizziamo il lavoro in un mondo digitale affinché

sia un elemento di valore che consenta di condurre una vita

dignitosa?

– Oppure più in generale: come facciamo sì che la macchina sia

a disposizione dell’umanità – e non viceversa?

Si tratta di domande che deve accettare anche la politica

svizzera e che si pongono in particolare nel partenariato sociale.

Il settore ICT di syndicom assume il ruolo di pioniere. Già nelle

ultime negoziazioni sul CCL siamo riusciti a sviluppare importanti

condizioni quadro in materia di digitalizzazione, ad esempio

un diritto alla non reperibilità in considerazione dello sconfinamento

del lavoro, il diritto alla formazione e alla formazione

continua, una protezione estesa della privacy sul posto di lavoro

e dei dati dei collaboratori nonché un codice di condotta per

una piattaforma di crowdwork.

Ma questo è solo l’inizio. All’orizzonte si profilano molte nuove

questioni etiche a cui ci dobbiamo dedicare insieme ai nostri

partner sociali. Ad esempio nelle imminenti negoziazioni dei

contratti collettivi di lavoro. Questioni a cui syndicom e i suoi

membri sono ben preparati anche grazie a questo opuscolo.

Giorgio Pardini,

Responsabile del settore ICT del sindacato syndicom


L’Intelligenza artificiale …

… indica applicazioni informatiche che hanno

l’obiettivo di riprodurre un comportamento

intelligente simile a quello umano. A tal fine

sono necessarie, in parti diverse, determinate

competenze chiave: percezione, comprensione,

azione e apprendimento. Queste quattro

competenze chiave rappresentano la massima

semplificazione di un modello di moderna IA:

percezione – comprensione – azione estendono

il principio di base di tutti i sistemi informatici:

input – elaborazione – output. Ciò che è

nuovo è l’apprendimento e la comprensione. Gli

attuali « veri » sistemi di IA hanno in comune

che nella componente di elaborazione vengono

anche addestrati in modo tale da poter apprendere

e conseguire migliori risultati rispetto

ai processi tradizionali che si basano su codici

rigidi, chiaramente definiti e programmati.


12 13

Opportunità e rischi

Il futuro dell’Intelligenza

è artificiale

Cosa c’è in gioco per le lavoratrici

e i lavoratori.

Il futuro è a misura d’umanità

L’impiego dell’IA cela molte

opportunità, come dimostrano

i seguenti esempi.

Serve un dibattito pubblico che informi sulle opportunità e sui

rischi dell’IA. Tra cui la questione su come la società possa

affrontare al meglio una riduzione dell’occupazione in singoli

gruppi professionali di fronte alla contemporanea comparsa

di figure professionali completamente nuove.

Ecologia: senza l’IA non è possibile affrontare la crisi climatica.

Le tecnologie digitali possono contribuire notevolmente a

portare avanti la tutela dell’ambiente, delle risorse e del clima

mantenendo la biodiversità nonché rendendo più pulita l’aria, il

suolo e l’acqua. Nelle « smart city », ad esempio, l’IA assume

il ruolo di offrire un’elevata qualità della vita con il minimo

consumo di risorse grazie al collegamento di dati relativi alla

popolazione. Le svariate opportunità delle innovazioni basate

sull’IA sono allo stesso tempo associate alla responsabilità

di monitorare eventuali rischi come ad esempio il crescente

consumo di energia, gli effetti rebound (quando il potenziale di

risparmio degli aumenti dell’efficienza non può essere realizzato

o può esserlo solo in parte) oppure la sicurezza delle risorse.

Salute: l’IA supporta i medici e i radiologi nella diagnosi del

cancro nonché nella diagnosi di malattie rare. Un confronto tra

uomo e macchina dimostra che l’algoritmo effettua la diagnosi

giusta al 90%, invece i radiologi solo nella metà di tutti i casi.

Grazie all’IA i non vedenti possono riconoscere le emozioni di

chi gli sta attorno e percepire quanto avviene nel loro ambiente

circostante. I sordi hanno la possibilità di ampliare notevolmente

il loro spazio d’azione – ciò è reso possibile dall’integrazione

di servizi di traduzione con un avatar in lingua dei segni. Gli


14 15

scienziati sviluppano il cockpit chirurgico, un sistema completo

di assistenza che monitora tutti i processi operativi e supporta

i chirurghi dall’analisi delle informazioni all’esecuzione della

terapia dopo aver deciso il tipo di terapia da adottare.

Sicurezza IT: i reparti IT delle aziende sono tra i principali

utilizzatori al mondo di IA. Con l’IA monitorano la sicurezza dei

sistemi IT, rilevano e impediscono potenziali attacchi da parte

di hacker.

Le soluzioni di IA analizzano automaticamente 24 ore su 24 e in

tempo reale modelli comportamentali e nel contempo apprendono.

Se si rivelano procedure sospette e possibili minacce, gli

amministratori IT ricevono degli avvisi di allarme e possono

avviare delle contromisure. I fornitori di servizi di sicurezza

avanzati utilizzano il « deep learning » per scongiurare malware

e attacchi cibernetici finora sconosciuti. Supportano amministrazioni

statali, aziende del settore sanitario e fornitori di

servizi finanziari che richiedono requisiti severi alla sicurezza IT

dei loro sistemi. L’uomo si concentra sulla gestione della qualità

dei dati e sul trattamento dei falsi allarmi.

Mercato del lavoro: in settori in cui la manodopera è molto

scarsa, la crescita è data dalla robotica. In molti settori della

vita, come ad esempio l’accudimento degli anziani e l’assistenza

agli ammalati, non ci sono sufficienti dipendenti per coprire

il fabbisogno in costante crescita. Ed è qui che i robot devono

colmare questa lacuna al fine di sostenere il fabbisogno di

assistenza nell’esecuzione di operazioni di routine. La società

che invecchia incrementerà ulteriormente il fabbisogno di

robotica negli anni a venire.

Reclutamento: i chatbots semplificano il reclutamento del

personale. Servono a rispondere a domande di potenziali

dipendenti che sorgono in occasione di posti vacanti. L’utilità

di tali soluzioni è evidente: i responsabili del personale possono

concentrarsi sui candidati particolarmente interessati.


16 17

Perdita del controllo

L’impiego di IA comporta anche

rischi come dimostrano i cinque

esempi seguenti.

Democrazia: tutto ciò che può essere eseguito tramite routine

decisionali chiaramente definite sarà realizzabile prima o poi

con l’aiuto di grandi pool di dati e algoritmi. Ma si tratta poi di

decisioni? Non si tratta piuttosto di routine intelligenti? Questa

non è solo una questione concettuale. Questa questione è

importante, poiché ci fa capire cosa pensiamo delle decisioni

prese dall’uomo e in che misura diamo importanza all’uomo

come decisore e sovrano. La più grande sfida nella società

democratica consiste nel fatto che con l’ampio impiego di big

data e IA si ridefiniscono i processi e le routine decisionali

sociali – comprese le informazioni e le comunicazioni preparatorie,

d’accompagnamento o commentate.

« Fake news »: ultimamente il tema delle « fake news » è stato

discusso intensamente anche a livello delle nuove leggi contro

la loro diffusione. La preoccupazione che si diffondano, soprattutto

attraverso i social media, notizie prive di fondamento

che vanno a influenzare i processi democratici come le elezioni

e i referendum, è emersa in particolare nella valutazione a

posteriori delle elezioni presidenziali degli USA del 2016.

Dopo un’attenta osservazione, un preoccupante articolo su

Cambridge Analytica che avrebbe esercitato una grande influenza

a favore di Trump attraverso analisi granulari di gruppi target

su Facebook, si è rivelato particolarmente gonfiato.

Censura e sorveglianza: un effetto chiaramente negativo sulla

libertà di informazione e di opinione è dato dal progresso

tecnico a seguito di misure di censura e di sorveglianza che

includono dati biometrici (ad es. sistemi di riconoscimento del

volto). La possibilità di penetrare in molti sistemi tramite

backdoor ed exploit, sono usate non solo dai servizi segreti, ma

anche da istituti di repressione e di censura di paesi autoritari e

infine anche dai criminali.

Mercato del lavoro: big data e IA faranno sì che numerose

attività non vengano più richieste dal mercato del lavoro.

Questo è certo. Quali e in che misura, con che velocità e dove?

Qui esistono svariate previsioni in merito, tanto da non rendere

possibile un dettagliato masterplan IA di politica del mercato

del lavoro. Alcune tendenze sono tuttavia prevedibili: saranno

sicuramente coinvolti anche quei gruppi di professioni in cui

finora molti lavoratori dotati di know-how si credevano al

sicuro. Proprio questi gruppi di professioni – dalla gestione delle

pratiche alla revisione contabile – sono attualmente al centro

dell’attenzione. L’IA è particolarmente efficiente ogniqualvolta

si tratta di svolgere operazioni di routine, di imparare gradualmente

e di apprendere attività più complesse. I posti di lavoro

con mansioni di questo tipo sono in pericolo – soprattutto nelle

fasce salariali inferiori dove vengono eseguite operazioni

altamente ripetitive. Ma non vengono risparmiati neppure i posti

di lavoro d’ufficio dove le attività possono essere eseguite in

modo rapido ed economico dall’IA. In prima linea sono a rischio

i posti di lavoro che per motivi di costi sono già stati delocaliz-


18 19

zati offshore. Vi rientrano ad esempio migliaia di impiegati

addetti alla compliance presso grandi gruppi bancari poiché

utilizzano sempre più l’IA per affrontare i cambiamenti nel

contesto regolamentare.

Responsabilità: l’IA può essere una tentazione di sviluppare

la mancanza di volontà umana in responsabilità trasferendola

all’IA.

In breve:

Servono norme vincolanti

syndicom riconosce il potenziale dell’Intelligenza artificiale per il

progresso sociale, se questa viene impiegata a favore dell’umanità.

syndicom partecipa attivamente al dibattito sociale affinché il

benessere delle persone venga al primo posto quando vengono

concepiti, sviluppati, introdotti e impiegati sistemi di IA.

L’interazione tra persone e sistema IA cela l’opportunità di

ripensare e riorganizzare il rapporto degli aspetti della vita tra

di loro, in particolare in relazione a un’importante riduzione

dell’orario di lavoro senza perdite di reddito. La tecnologia non

è mai neutrale, ma viene prodotta in un determinato contesto

economico, sociale, culturale e politico. Per poter sfruttare

le opportunità e allo stesso tempo ridurre al minimo i rischi in

relazione all’IA, syndicom intende regolamentare lo sviluppo e

l’impiego dell’IA. I seguenti principi guida derivanti dalla

risoluzione in materia di IA sono l’inizio.


22 23

Risoluzione

1. Autonomia e controllo

9 principi guida relativi all’IA per

un futuro a misura d’umanità

Come poter sfruttare le opportunità

e scongiurare i rischi.

Risoluzione

I sistemi di Intelligenza artificiale sono al servizio delle

persone e della loro autonomia, della società nonché del

pianeta, per cui le persone mantengono in qualsiasi

momento il controllo sulla macchina. I sistemi di IA non

hanno pertanto una personalità giuridica propria – l’uomo

continuerà a esserne responsabile. Viene rispettata la

dignità umana.

Motivazione

La relazione uomo-sistema sta mutando: avviene un cambio di

paradigma verso il modello della partnership. Lo scopo dei sistemi

intelligenti è quello di sgravarci. Sono in grado di assumere

questa funzione di sgravio poiché percepiscono il loro ambiente,

dispongono di una memoria e agiscono in modo autonomo. L’uomo

non domina pertanto più il sistema bensì interagisce con

esso. Al fine di evitare effetti paternalistici a seguito di decisioni

automatizzate che limitano la libertà di azione dell’uomo,

serve un costante controllo del sistema e possibilità di intervenire

nello stesso. Gli utilizzatori deve poter comprendere come

vengono sviluppati e allenati i sistemi intelligenti.

I processi decisionali di particolare responsabilità – ad es. nella

guida autonoma di veicoli oppure nella diagnostica sanitaria –

dovrebbero essere strutturati in modo tale che l’ultima

competenza decisionale spetti agli attori responsabili, fino a

quando la qualità di controllo dell’IA non avrà raggiunto un

livello accettato da tutti i partecipanti. In questo modo nei

processi di approvazione di veicoli a guida autonoma, l’autonomia

viene estesa solo a piccoli passi.


24 25

2. Diritti fondamentali e diritti umani

Risoluzione

Nei sistemi di IA avviene un’adeguata verifica. I diritti

umani e i diritti in materia di libertà nonché i principi

dello Stato di diritto e democratici vengono tutelati,

rispettati e accompagnati da meccanismi correttivi. I

sistemi di IA sono conformi alle regole definite dalle

persone nonché al diritto e alle leggi. Nei sistemi di IA e

nei loro risultati, distorsioni e pregiudizi nonché discriminazioni

vengono ridotte al minimo. Parità, non-discriminazione

e solidarietà sono il filo conduttore dell’azione. Nello

sviluppo di sistemi di IA viene rispettata e promossa la

diversità degli sviluppatori.

Motivazione

Crediamo a un approccio nei confronti dell’etica di IA basato sui

diritti fondamentali ancorati nella legislazione internazionale

in materia di diritti umani. Il rispetto dei diritti fondamentali in

un quadro di democrazia e di stato di diritto forma la base

più promettente per la determinazione di principi e valori etici

astratti che possono essere concretizzati nell’ambito dell’IA.

A tutte le persone deve essere concessa la stessa considerazione

per il loro valore morale e la loro dignità. Questa rivendicazione

va oltre la non discriminazione che tollera le differenze tra

situazioni simili sulla base di giustificazioni oggettive. In un

contesto connesso all’IA parità significa che il sistema non può

fornire risultati distorti in modo scorretto (ad es. i dati utilizzati

per l’allineamento dei sistemi di IA dovrebbero essere più

inclusivi possibile e rappresentare diverse fasce di popolazione).

Questo richiede inoltre adeguato rispetto per persone e gruppi

eventualmente a rischio, ad es. lavoratori, donne, persone

con disabilità, minoranze etniche, bambini, consumatori o altri

gruppi a rischio di esclusione. Proprio per questo la diversità

degli sviluppatori è così importante.

Un particolare modo di creare legittimità sono i processi politici,

ovvero il modo di comunicare prima, durante e dopo decisioni

vincolanti a livello collettivo. La possibilità di informarsi e il

diritto alla formazione della propria opinione giocano un grande

ruolo per la nostra comprensione dei processi democratici.

Questo tema viene toccato dalla digitalizzazione e recentemente

dal coinvolgimento dell’IA in applicazioni di massa. Gli assistenti

digitali decidono quali informazioni farci vedere, ci supportano

nella formulazione delle nostre opinioni e pensieri. Gli

algoritmi svolgono un ruolo importante anche nell’ulteriore

diffusione di notizie e possono intervenire sull’elenco di

tematiche da proporre nel dibattito pubblico.


26 27

3. Responsabilità etica e sociale

4. Trasparenza e capacità di dialogo

Risoluzione

Nel design, sviluppo, introduzione e impiego di sistemi di

IA viene esercitata la responsabilità sociale ed etica. Con i

sistemi di IA si agisce in modo affidabile. Si applica il

principio « Ethics by Design ».

Motivazione

I progettisti di IA hanno una responsabilità etica nell’elaborazione

di sistemi di IA che si ripercuotono positivamente sulla

società, sono conformi alle disposizioni giuridiche e soddisfano i

nostri più elevati standard etici.

Chi viene ritenuto responsabile delle conseguenze se le persone

delegano le decisioni alle macchine? A causa di questa domanda

gli specialisti si dichiarano contrari ai sistemi completamente

autonomi e a favore di una persona nel circuito (loop). Altrimenti

ci cederebbe la responsabilità etica per la progettazione

sistemica.

La responsabilità deve rimanere in capo all’uomo. È ciò che

avviene già oggi, quando ad esempio guidiamo un’auto – non

cambia nulla in termini di responsabilità. È necessario che

esercitiamo il potere sulle macchine e vi è motivo di ritenere che

saremo ancora in grado di farlo anche in un prossimo futuro.

Risoluzione

I sistemi di IA sono trasparenti, comprensibili, spiegabili e

riconoscibili in quanto tali. I loro risultati sono riproducibili,

rintracciabili e affidabili. I dati e i formati elaborati e

risultanti sono interoperabili. Se le decisioni dei sistemi di

IA riguardano le persone, esse hanno il diritto di contestare

tali decisioni e farle verificare da una persona (« human

review »).

Motivazione

Per avere fiducia nei sistemi intelligenti nella pratica quotidiana,

servono sufficienti informazioni sul relativo funzionamento e

sulle possibili conseguenze. I meccanismi del sistema devono

essere trasparenti al fine di fornire informazioni per il proprio

operato e per poter determinare autonomamente se e in

che misura dargli fiducia. Gli elementi chiave di una catena

di processo di tipo etico sono di conseguenza: informazione →

trasparenza riconoscimento autodeterminazione

fiducia. La fiducia è tanto più importante quanto più alto

è il rischio.


28 29

5. Documentazione e rendicontazione

Risoluzione

I sistemi di IA contengono un « blackbox etico » che registra i

dati elaborati dal sistema. I datori di lavoro che impiegano

sistemi di IA sono tenuti all’analisi e alla valutazione dei

sistemi e devono renderne conto. Inoltre, per le autorità e la

scienza c’è un accesso definito per legge ad algoritmi e dati

che vengono utilizzati dai sistemi di IA.

Motivazione

È necessario adottare misure che garantiscano la responsabilità

e la rendicontazione dei sistemi di IA e dei loro risultati prima e

dopo la relativa attuazione.

Rintracciabilità significa che algoritmi, dati e il metodo di

progettazione possono essere sottoposti a valutazione. Questo

non significa obbligatoriamente che le informazioni sui modelli

aziendali e sulla proprietà intellettuale relative al sistema di

IA debbano essere sempre pubblicamente disponibili. La valutazione

di sistemi di IA tramite esami interni ed esterni e la

presenza di tali relazioni di valutazione può contribuire notevolmente

all’affidabilità della tecnologia. La rintracciabilità

esterna dovrebbe essere garantita in particolare per applicazioni

che si ripercuotono sui diritti fondamentali nonché per

applicazioni sensibili in termini di sicurezza.

È necessario garantire la possibilità della rendicontazione delle

azioni o delle decisioni che contribuiscono a un determinato

risultato di sistema nonché la capacità di reazione alle conseguenze

di tali risultati. L’individuazione, valutazione, rendicontazione

e riduzione al minimo di potenziali ripercussioni

negative di sistemi di IA è particolarmente importante per le

persone coinvolte. Deve essere garantita un’adeguata protezione

per gli informatori (whistleblower), organizzazioni non

governative, sindacati e altri enti che esprimono dubbi fondati

nei confronti del sistema basato sull’IA. L’utilizzo di valutazioni

d’impatto (ad es. « red teaming » o forme di valutazioni d’impatto

basate su algoritmi) sia prima che durante lo sviluppo,

l’introduzione e l’impiego di sistemi di IA può rivelarsi utile per

contenere al minimo le conseguenze negative. Queste valutazioni

devono essere proporzionate al rischio rappresentato dai

sistemi di IA.


30 31

7. Partnership sociale e partecipazione

6. Robustezza, sicurezza e protezione

delle lavoratrici e dei lavoratori

Risoluzione

Esiste una politica responsabile in materia di dati che stabilisce

le regole efficaci per la sicurezza dei dati, la protezione

della privacy e l’autodeterminazione informativa. Inoltre, per

ogni sistema di IA esiste un «interruttore di sicurezza». Al

primo posto c’è il principio della prevenzione dei danni.

Motivazione

I sistemi di IA devono garantire la protezione della privacy e

la protezione in tutte le fasi del ciclo di vita di un sistema.

Questo comprende anche informazioni fornite inizialmente dagli

utenti nonché informazioni generate dagli utenti nel corso

dell’interazione con il sistema (ad es. risultati che il sistema di

IA crea per determinati utenti oppure la reazione a determinate

raccomandazioni). Dai dati digitali sul comportamento umano

i sistemi di IA possono desumere non solo le preferenze personali

delle singole persone, ma anche l’orientamento sessuale, l’età

e il sesso nonché le posizioni politiche o religiose. Affinché le

persone possano avere fiducia nell’elaborazione di dati, si deve

garantire che i dati raccolti attraverso di esse non vengano

utilizzati a scopi discriminatori illeciti o scorretti.

Risoluzione

I sindacati hanno ampi diritti di partecipazione a livello

politico e presso i datori di lavoro. Per garantire la partecipazione

di tutte le lavoratrice e di tutti i lavoratori in materia di

sistemi di IA e l’elaborazione dei dati, vengono inoltre

formate adeguate rappresentanze del personale che vengono

dotate di efficaci diritti di partecipazione. I datori di lavoro

presentano tempestivamente al personale e ai suoi sindacati,

prima dello sviluppo o dell’introduzione di sistemi di IA,

relazioni sulle conseguenze sul personale nonché resoconti

periodici sul benessere del personale. In presenza di un abuso

di diritto, le lavoratrici ed i lavoratori possono rinunciare

all’impiego o alla partecipazione allo sviluppo di sistemi di

IA, senza dover temere conseguenze negative. In tali casi si

applica una protezione assoluta dal licenziamento, in particolare

anche quando hanno esaurito i rispettivi uffici di

contatto interni e operano come whistleblower.

Motivazione

I sindacati hanno ampi diritti di partecipazione a livello politico

e presso i datori di lavoro. Tali diritti vanno rafforzati affinché

vengano preservati anche nell’era dell’IA. L’IA modifica sensibilmente

i rapporti di lavoro. Pertanto deve diventare un tema

importante del partenariato sociale, ad esempio nell’elaborazione

di contratti collettivi di lavoro. Proprio lì dove viene sviluppata

l’IA, anche le rappresentanze del personale hanno un ruolo

importante per garantire voce in capitolo ai collaboratori, in

particolare in caso di questioni etiche relative a sistemi di IA da

sviluppare. Allo stesso tempo anche ai lavoratori autonomi come

i crowdworker devono essere garantiti diritti collettivi e tutele.


32 33

8. Trasformazione digitale equa e sostenibile

Risoluzione

La trasformazione sociale ed economica guidata dalla digitalizzazione

viene attuata in modo equo, e grazie alla ridistribuzione

migliora le condizioni del maggior numero possibile

di persone e contribuisce a realizzare una parità tra uomo e

donna. Gli incrementi di produttività vengono reinvestiti in

modo sostenibile a favore della popolazione. Le persone

vengono messe in condizione di utilizzare i sistemi di IA. Allo

stesso tempo viene ancorato all’apprendimento permanente

un diritto che consente un tempestivo e ampio reskilling e

upskilling.

Motivazione

Facendo un’analisi di lungo periodo, in nessuna delle tre fasi

della rivoluzione industriale precedente si sono avverati i timori

per le grandi perdite di posti di lavoro. Sono costantemente nati

nuovi lavori che hanno compensato i posti di lavoro divenuti

obsoleti a seguito dell’automatizzazione. La storia però mostra

anche che le questioni esistenziali per una società durante una

rivoluzione industriale non riguardano il numero di posti di

lavoro bensì le conseguenze dei processi di adeguamento e –

soprattutto – la ripartizione del benessere.

– La prima rivoluzione industriale ha trasformato i contadini e

gli agricoltori in operai di fabbrica.

– Nella seconda rivoluzione industriale si trattava di ottenere il

massimo dal lavoro grazie all’automatizzazione (nastri

trasportatori) e allo stesso tempo di creare una produzione di

massa per un consumo di massa. Questo presupponeva un

potere d’acquisto di massa (salari crescenti).

– La terza rivoluzione industriale ha combinato il lavoro con

le macchine a comando microelettronico. In questo modo da

un lato ha aumentato al massimo la produttività del lavoro.

Dall’altro è iniziato il processo di escludere il lavoro dal

processo di produzione. Talvolta i lavoratori dell’industria

si meravigliano del termine « trasformazione digitale », perché

si confrontano da ben 30 anni con robot per la produzione

a controllo numerico, produzione « lean » e licenziamenti di

massa. Questo era un po’ il vecchio sogno dei capitalisti:

ottenere crescita e guadagni senza lavoro. Un’illusione perché

solo il lavoro crea valore.

– Nella quarta rivoluzione industriale il sistema economico

cambia faccia. Esso mira a svolgere le mansioni con il minor

numero possibile di lavoratori stipendiati e a sganciarsi da

rapporti contrattuali protetti. Questa non è un’innovazione

tecnologica, è una frattura storica e sociale. I motivi non

risiedono nell’automatizzazione digitale bensì nel sistema

economico.

Ed è qui che oggi i sindacati vengono chiamati a intervenire.


34 35

9. Regolamentazione globale e collaborazione

Risoluzione

Vengono stabiliti meccanismi di regolamentazione mondiali.

Sono vietate armi basate su sistemi di IA.

Motivazione

Big data e IA possono anche essere sviluppati per nuocere

all’uomo. Dati, AI e sistemi intelligenti diventano così strumenti

sofisticati nelle mani di una moltitudine di attori tra cui potenti

politici. Anche i criminali utilizzano l’IA. Ciò dovrebbe essere

considerato nella creazione e nella regolamentazione dell’IA.

Tuttavia il potenziale di danneggiamento non è una caratteristica

dello sviluppo tecnologico, bensì un risultato del suo utilizzo.

È perciò ancora più importante che Comuni, Cantoni e lo Stato

plasmino lo spazio digitale con la sua funzione di ordinamento

sociale e non lascino ad altri attori la facoltà di dettare l’ordinamento.

E questo vale anche oltre i confini.


ALGORITMO

CORPORA

DEEP LEARNING

PROFILING

DYNAMIC PRICING

INTELLIGENZA COGNITIVA

SMART PROCUREMENT

BIG DATA


38 39

Glossario di IA

Tutto quello che c’è da

sapere dalla A alla Z.

Per creare un futuro basato

sull’IA, dobbiamo sapere

di cosa stiamo parlando.

A

Algoritmo

Gli algoritmi sono modelli statistici e matematici che sulla base

di una determinata questione del relativo modello di dati

forniscono nuove conoscenze o conclusioni fino al supporto alle

decisioni o alla propria decisione. Dal punto di vista dell’economia

gli algoritmi sono il motore dell’innovazione.

Alpha Go

Il ventenne cinese Ke Jie è il miglior giocatore al mondo

dell’antico gioco da tavolo cinese Go. Il gioco di strategia

estremamente complesso Go con il suo numero quasi infinito

di possibili mosse – superiore a tutti gli atomi nell’universo –

era considerato fino ad allora invincibile per i computer. Eppure

il 27 maggio 2017 Ke ha trovato un avversario imbattibile che

lo ha battuto in tre partite. Il suo potente avversario: AlphaGo,

un computer sviluppato da Google. AlphaGo è un sistema di

apprendimento automatico, ovvero solo le regole di base di Go

sono state programmate dall’uomo. Tutto il resto AlphaGo

« lo ha appreso » memorizzando gli schemi di milioni di partite e

giocando innumerevoli partite contro sé stesso. E migliorandosi

sempre di più. « Era come giocare contro Dio. Il futuro è delle

macchine », ha affermato Ke dopo la sua sconfitta.

La vittoria di AlphaGo su Ke Jie rappresenta gli enormi progressi

che sono stati compiuti negli scorsi anni in campi come l’Intelligenza

artificiale, i sistemi di apprendimento automatico e la

robotica.

Apprendimento automatico

Con il termine apprendimento automatico (machine learning o

in breve ML) si definisce la procedura con cui gli algoritmi

informatici apprendono dai dati a riconoscere ad esempio degli

schemi oppure a dimostrare i comportamenti desiderati senza

che ogni singolo caso specifico sia stata programmato in modo

esplicito. In questo modo gli algoritmi apprendono nel commercio

di libri online che esistono determinate categorie di libri

che vengono acquistate da determinate categorie di clienti

senza che fosse stato definito a monte che cosa sono i romanzi

d’amore oppure cosa legge un giovane padre di famiglia. I

veicoli a guida autonoma possono imparare mentre gli uomini

guidano per un certo periodo i veicoli. Con questo procedimento

viene allenata anche la descrizione automatica (label) di

immagini. L’uomo integra a tal fine delle immagini ad esempio

con l’informazione se un viso appare felice o triste, e dopo

diverse migliaia o diecimila esempi, un algoritmo riesce a

imparare a classificare autonomamente nuove immagini. Spesso

l’apprendimento automatico viene equiparato all’IA. Mentre

nell’IA viene spesso impiegato l’apprendimento automatico,

il ML è un metodo, uno strumento tra molti dell’IA. Il machine

learning con reti neuronali generiche viene definito come

deep learning.


40 41

B

Big data

Big data è un termine generico per indicare l’elaborazione di

quantità molto grandi e molto varie di dati che non sono

più gestibili con i metodi tradizionali di elaborazione dati. Le

tre caratteristiche tipiche di big data sono VVV:

– « Volume » (volume di dati)

– « Velocity » (velocità con cui i dati vengono generati)

– « Variety » (varietà dei tipi di dati e delle fonti di dati).

Un ulteriore fattore è la strutturabilità dei dati in tabelle che

sono state a lungo il formato principale in cui potevano essere

memorizzati i dati. Big data consente ora l’elaborazione anche

standardizzata di quantità di dati non strutturate. Si parla molto

di flussi di dati che non possono essere raccolti per intero ad

esempio in banche dati tradizionali. Spesso i proprietari o gli

utilizzatori di dati credono erroneamente di aver a che fare con

big data solo perché dispongono di molti dati. Ad esempio la

banca dati di tutti i numeri di telefono della Svizzera è relativamente

grande, ma non verrebbe definita come big data. I dati

audio di tutte le telefonate attualmente effettuate invece sì.

In sintesi, viene definito big data l’impiego di grandi quantità di

dati provenienti da svariate fonti con una velocità di elaborazione

molto elevata al fine di ottenere un beneficio economico.

Bots

Nel 2016 si faceva un gran parlare dei chat bots grazie ai quali

gli utilizzatori interagiscono con il sistema attraverso un testo

scritto (chat). Nel 2017 assistenti personali a comando vocale,

voice bots come ad esempio Amazon Alexa oppure Google

Home, sono entrati nelle case degli utenti e hanno raggiunto un

notevole sviluppo poiché il linguaggio in confronto con il testo

C

scritto presenta netti vantaggi in termini di usabilità. Nella

corsa per la più pratica interazione e la miglior percezione per

gli utilizzatori sono arrivati nel frattempo sul mercato anche i

primi sistemi di dialogo a livello semantico guidati da immagini:

i visual bots. Recenti conoscenze nel campo delle neuroscienze

dimostrano che la parte limbica del cervello umano processa

mille volte più velocemente le emozioni indotte principalmente

da immagini facendole sfociare in decisioni – il sistema limbico

non presenta invece alcuna capacità di elaborazione linguistica.

Qui si prevede un ulteriore salto in merito alla capacità di

conversazione e interazione.

Cambiamento strutturale

L’IA farà si che numerose attività – soprattutto attività di

routine – non vengano più richieste sul mercato del lavoro. Allo

stesso tempo non si prevede né la sostituzione dell’uomo né

un regno automatizzato di libertà in cui il lavoro non sarà più

necessario. È probabile che con l’ondata di automatizzazione

intelligente emergeranno numerose nuove professioni e verranno

rivalutate categorie professionali in aree come i servizi

sociali, l’arte e la cultura, l’intrattenimento, il tempo libero,

la formazione e l’ambiente. Si rafforzerà il lavoro creativo. Tutti

i processi associati a questa trasformazione sociale devono

essere promossi attivamente dalla politica ed essere posti su

una solida base finanziaria.

Collaborazione

In un futuro non troppo lontano l’IA libererà il nostro spirito

da compiti di routine ripetitivi e orientati al processo. In questo

modo è possibile reinvestire tempo e risorse – soprattutto in


HUMAN, MALE, 35

HUMAN, MALE, 56

HUMAN, FEMALE, 30

HUMAN, FEMALE, 47

HUMAN, FEMALE, 25

HUMAN, MALE, 56


44 45

innovazione e creatività. Il risultato è un mutamento addirittura

rivoluzionario del lavoro. Questo è quanto sottolinea il nuovo

studio degli scienziati della Goldsmiths, University of London,

elaborato in collaborazione con IPsoft. Lo studio intitolato

« FuturaCorp: Artificial Intelligence & The Freedom To Be Human »,

illustra la visione di una FuturaCorp – un posto di lavoro

idealizzato di domani per uomo e macchina.

Rispetto alle attuali organizzazioni la produttività di FuturaCorp

può aumentare di 3,5 volte, questo è il risultato a cui è giunto

lo studio. Il motivo: le aziende automatizzano compiti ripetitivi e i

lavoratori svolgono lavori che richiedono capacità di qualità

superiore. Il potenziale per una maggiore produttività sale però

quanto meglio si comprende come funziona l’IA e come i sistemi

di IA possono integrare e rafforzare la creatività umana.

Lo studio descrive profili di lavori basati su una serie di compiti.

Alcuni sono ripetitivi e orientati al processo (deterministico).

Alcuni richiedono la collaborazione dell’IA con l’uomo (approccio

probabilistico). Altri compiti richiedono approcci che

possono essere sviluppati solo dal cervello umano – dalla

generazione delle idee alle complesse soluzioni di problemi

(pensiero trasversale).

Comunicazione

I moderni sistemi di comunicazione e di informazione formano il

sistema neurologico centrale di un’economia e di una società

digitale. Per garantire un’interconnessione efficiente e affidabile,

è necessario sviluppare nuovi sistemi di comunicazione in grado

di apprendere e adattarsi che gestiscano in modo efficiente

e sostenibile le risorse presenti. Per il rilevamento di anomalie

nelle reti nonché nei sistemi IT e di produzione è necessario

analizzare enormi quantità di dati in brevissimo tempo. Questo

richiede la ricerca e lo sviluppo di nuovi procedimenti (parzialmente)

automatizzati che si basano su metodi di IA.

Controller

Un controller basato sull’IA verifica il corretto funzionamento di

una o più IA nel corso dell’esercizio e interviene automaticamente

in caso di evidenti malfunzionamenti o pericoli. Un

controller IA potrebbe ad esempio essere responsabile di una

piccola flotta di diversi camion con guida autonoma e potrebbe

monitorarli in remoto.

Conversational interfaces

Conversational interfaces è un’interfaccia tra IA e utilizzatori

dotata di una corrispondente semantica e orientata alla

comprensione dialettica. Il linguaggio in forma scritta o parlata

viene utilizzato per interagire con il computer.

Corpora

Gli algoritmi generano valore aggiunto nel momento in cui

trasformano i dati in informazioni e li preparano in modo che

queste informazioni possano essere impiegate in modo mirato

nella società. La base degli algoritmi sono i dati che contribuiscono

al processo decisionale. Come le decisioni umane, anche

gli algoritmi possono prendere decisioni sbagliate a causa di

dati incompleti o errati. Come per il processo decisionale

umano, a causa della complessità del sistema, il rapporto di

fiducia con il fornitore di dati rimane il garante più forte per la

correttezza delle informazioni fornite.

La raccolta di dati e algoritmi corretti, da cui vengono ricavate

informazioni, chiamate anche corpora, è molto preziosa per le

aziende e richiede in parte molte risorse. In questo senso è


46 47

fondamentale la protezione giuridica di tale corpora, ad esempio

tramite diritti di PI (proprietà intellettuale). Allo stesso tempo

il diritto d’autore non può diventare un ostacolo all’elaborazione

di tale corpora solo perché una parte dei dati raccolti gode della

protezione del diritto d’autore. A tale riguardo nella normativa

europea è necessaria un’esenzione esplicita per tutti gli ambiti

dell’applicazione di IA. Sarà determinante in termini di concorrenza

disporre di corpora altamente qualitative e complete –

raccolte di contenuti specifiche per settore che vengono

sviluppate o ottenute e poi costantemente arricchite.

Cultura

Quale mandato centrale di politica culturale e mediatica, anche

in epoca di IA è necessario garantire condizioni quadro che

creino e ottengano varietà e garantiscano lo spazio necessario

per lo sviluppo della libertà culturale e di stampa. L’IA ha opportunità

e ripercussioni in ambito culturale e mediatico. Poiché,

nell’era dell’IA, la libertà di una società democratica si continua

a misurare soprattutto anche in base alla sua varietà culturale e

mediatica e all’indipendenza dei media. Queste devono essere

pertanto mantenute. Allo stesso tempo, nell’economia culturale,

mediatica e creativa i molteplici potenziali di IA dovrebbero

essere innalzati. L’IA non può certo sostituire la creatività

umana, ma può essere un ulteriore strumento di ispirazione nel

processo creativo e consentire nuove strade alla mediazione

artistica e culturale. Queste possibilità vanno sfruttate ai fini

della libertà di opinione, informazione e libertà di espressione

artistica – con consapevolezza anche per eventuali confini

etici e pericoli per la nostra società democratica libera. Inoltre

anche per le applicazioni di IA in ambito mediatico e culturale

devono valere i principi della trasparenza e della non discrimi-

D

nazione al fine di continuare a garantire la libera formazione

dell’opinione individuale e pubblica.

Deep learning

Per deep learning si intende l’impiego di reti neuronali per il

reinforcement learning (apprendimento per rinforzo). Il

dibattito internazionale sul deep learning verte attualmente

su frameworks, sull’ottimizzazione di deep learning nonché dei

relativi confini. L’ottimizzazione in termini di funzionalità e

usabilità di questi frameworks è una leva fondamentale per

facilitare l’accesso al deep learning ai data scientists. Ma allo

stesso tempo vengono sempre più discussi anche i confini

del mero riconoscimento degli schemi in confronto con un

impiego duale di riconoscimento degli schemi con approcci di

apprendimento generici. Al centro di un vivace dibattito c’è però

anche l’elevato grado di complessità di reti neuronali rispetto

all’impiego di metodi più semplici con risultati altrettanto buoni.

Dignità

La dignità umana si basa sul pensiero che ogni persona possiede

un « valore intrinseco » che non può mai essere danneggiato,

compromesso o represso da altri – o da nuove tecnologie come

i sistemi di IA. Nel contesto dell’IA il rispetto della dignità

umana richiede che tutte le persone siano trattate con rispetto

poiché si tratta di soggetti morali — e non di semplici oggetti

da vagliare, selezionare, valutare, raggruppare, condizionare

o manipolare. I sistemi di IA devono pertanto essere sviluppati

in modo tale da rispettare, promuovere e tutelare l’integrità

fisica e mentale dell’uomo, la sua identità personale e culturale

e il soddisfacimento dei suoi bisogni primari.


48 49

E

F

Diritti umani

L’IA si basa sui diritti fondamentali sanciti nel diritto umano

internazionale. Il rispetto dei diritti fondamentali all’interno di

un quadro di democrazia e di stato di diritto forma la base più

incoraggiante per la determinazione di principi e valori etici

astratti che possono essere concretizzati nel contesto dell’IA.

Dynamic pricing

Il dynamic pricing descrive il tentativo di determinare per mezzo

dell’IA il prezzo ideale nella data prescelta nell’ambito di prezzi

in rapida successione. Questo prezzo viene raggiunto quando

il livello di domanda e il margine sono in un perfetto rapporto

proporzionale tra loro.

Etica

Un campo vasto e forse il più importante in relazione all’IA. Le

possibilità che si prospettano con l’IA ci mettono di fronte a

nuove questioni etiche. Finora le linee guida etiche si basano

su relazioni interpersonali e valori tradizionali. In una nuova era

di influenza tecnologica da parte dell’IA, questo sistema di

valori da solo però non basta. Emergono nuove problematiche

finora inimmaginabili.

Formazione

Le aziende si trovano in una concorrenza globale per i (migliori)

esperti di IA. L’offerta di sviluppatori di IA e data-scientists

è limitata. Nell’insegnamento universitario è necessaria una

riforma per integrare più rapidamente i nuovi sviluppi tecnologici

nei corsi di studio tecnici, ampliare i classici studi ingegneristici

I

con moduli di data-science e ampliare maggiormente l’IA

nell’insegnamento universitario di IA. Anche nella formazione

scolastica e professionale nonché nel perfezionamento aziendale,

l’analisi dei dati e l’IA svolgono un ruolo sempre più importante.

In particolare le competenze in materia di utilizzo e classificazione

o interpretazione di risultati. Nei prossimi anni le applicazioni

di analisi di dati e IA assumeranno grande rilevanza per la

routine quotidiana di buona parte del personale, poiché queste

tecnologie diventano strumenti preziosi a sostegno dei lavoratori.

IA debole

In modo molto astratto i ricercatori di IA si attribuiscono due

orientamenti: l’IA « debole » o l’IA « forte ». L’IA « debole » è

incentrata sulla soluzione di concreti problemi di applicazione

sulla base di metodi matematici e informatici, mentre i sistemi

sviluppati sono in grado ottimizzarsi in maniera autonoma. A tal

fine vengono anche riprodotti e descritti formalmente aspetti

di intelligenza umana e vengono costruiti sistemi per la simulazione

e il supporto del pensiero umano. L’IA « forte » definisce

che i sistemi di IA possono avere le stesse competenze intellettuali

dell’uomo e sono addirittura in grado di superarlo.

Industria

Le applicazioni di IA industriali forniscono gli strumenti per

elaborare in modo efficace i dati derivanti dai processi industriali

e poterli interpretare a favore delle aziende e dei loro clienti.

L’IA rappresenta pertanto una componente chiave ed è un

potente motore per monitorare in modo intelligente tali

processi, controllarli e regolamentarli, renderli più flessibili

e innalzare così l’Industria 4.0 a un nuovo livello.


50 51

Intelligenza artificiale

L’Intelligenza artificiale descrive le applicazioni informatiche

che hanno l’obiettivo di riprodurre un comportamento intelligente

simile a quello umano. A tal fine sono necessarie, in parti

diverse, determinate competenze chiave: percezione, comprensione,

azione e apprendimento. Queste quattro competenze

chiave rappresentano la massima semplificazione di un modello

di moderna IA: percezione – comprensione – azione estendono il

principio di base di tutti i sistemi informatici: input – elaborazione

– output. Ciò che è nuovo è l’apprendimento e la comprensione.

Gli attuali « veri » sistemi di IA hanno in comune che

nella componente di elaborazione vengono anche addestrati in

modo tale da poter apprendere e conseguire migliori risultati

rispetto ai processi tradizionali che si basano su codici rigidi,

chiaramente definiti e programmati.

Intelligenza cognitiva

Nell’intelligenza cognitiva la macchina è già in molti ambiti

superiore all’uomo, tra cui gli scacchi, il gioco di Go e altri

giochi da tavolo. Ovunque le conoscenze possano essere

registrate e apprese, ricombinate ed è possibile trarre conclusioni.

Questo corrisponde spesso a ciò che le persone acquisiscono

durante la loro formazione.

Intelligenza emotiva

In questo campo la macchina non fa finora quasi niente. L’uomo

riesce a capire i sentimenti di un’altra persona, provare simpatia

ed empatia, compassione, pietà, tristezza, paura, gioia, scrivere

poesie d’amore, avere scatti d’ira, ecc. Quello che le macchine

oggi tuttavia stanno già tentando di fare è la cosiddetta analisi

dei sentimenti, ovvero « leggere » le emozioni di una persona

osservando il linguaggio del corpo dell’uomo, ovvero il viso, la

gestualità, ecc.

Intelligenza sensomotoria

In questo tipo di intelligenza l’uomo è ancora superiore alla

macchina, tuttavia alcune macchine sono superiori nell’ambito

di alcuni sensori. In linea di principio l’occhio umano è molto

ben addestrato. Ma una videocamera adeguata può ad esempio,

a differenza dell’uomo, elaborare la luce anche nello spettro

dell’infrarosso e nello spettro dei raggi ultravioletti. Nel settore

acustico esistono microfoni che, a differenza dell’orecchio

umano, possono cogliere suoni molto bassi o ulteriori gamme

di frequenza. Questo vale ancora di più per quanto riguarda

l’olfatto e il gusto, nel qual caso i sensori delle macchine

sono notevolmente superiori. Ma l’uomo è in grado di combinare

queste percezioni sensoriali (fusione sensoriale), cosa che

finora la macchina riesce a fare solo limitatamente. Questo

potrebbe però cambiare nel giro di pochi anni.

Intelligenza sociale

La capacità di (re)agire in modo adeguato in un gruppo umano,

ad esempio di riconoscere uno stato d’animo oppure di

influenzare in modo costruttivo, ad es. lo spirito di squadra.

In questo campo la macchina finora non può fare nulla.

Internet delle cose

Con il termine Internet delle cose (Internet of Things, IoT)

si intende la crescente interconnessione di strumenti,

dispositivi, sensori, veicoli, ecc., grazie all’inserimento di

chips e all’assegnazione di identificativi digitali univoci,

confrontabili con indirizzi URL in WWW. Dallo scambio di dati


52 53

L

reso possibile da questa interconnessione nascono enormi

quantità di dati.

Libertà

L’etica vuole che le persone dovrebbero avere la libertà di

prendere le proprie decisioni fondamentali. Questo significa da

un lato libertà da ingerenze statali, ma dall’altro richiede misure

da parte del governo e associazioni non governative che garantiscano

che i cittadini a rischio di esclusione abbiano un equo

accesso ai vantaggi e alle possibilità dell’IA. Nell’ambito dell’IA

la libertà del singolo richiede il controllo della coercizione

diretta e indiretta, di minacce per l’autonomia e la salute

mentale, di monitoraggio ingiustificato, raggiro e manipolazione

scorretta. In effetti la libertà di ogni singolo rappresenta

l’obbligo di dare alle persone la capacità di esercitare un

controllo ancora maggiore sulla propria vita. Ne sono parte

integrante (oltre ad altri diritti) la protezione della libertà

d’impresa, della libertà delle arti e della scienza, della libertà

di espressione, del diritto alla vita privata e alla privacy nonché

del diritto di riunione e di associazione.

Lingua

Le tecnologie linguistiche possono contribuire alla democratizzazione

delle decisioni, se consentono agli utenti di agire in

modo informato offrendo trasparenza, linkando persone,

informazioni e conoscenze, traducendo, riassumendo, riconoscendo

emozioni, ecc.

M

Manager

Un manager di IA è responsabile dell’ottimale ripartizione dei

compiti tra i lavoratori e le IA impiegate. Questo comprende

eventualmente la definizione originaria di compiti di IA, ma

anche il costante monitoraggio e l’eventuale ulteriore sviluppo

della ripartizione dei compiti tra uomo e macchina. Anche

questo punto richiede una speciale qualifica poiché qui sono

necessarie in particolare conoscenze specialistiche su possibilità

tecniche attuali e future da parte dell’IA. Un esempio di un

manager di IA sarebbe la prestazione di un futuro servizio clienti

nel quale deve essere costantemente adeguata la ripartizione

dei compiti tra uomo e macchina basata sull’atteggiamento delle

richieste dei clienti.

Mobilità

I sistemi di IA danno un contributo determinante per la realizzazione

della guida autonoma. Proprio il complesso ambiente

del traffico stradale in città rappresenta a tal fine un’enorme

sfida. Le tecnologie di IA sono indispensabili: dalla fusione

dei dati dei sensori alla pianificazione delle manovre di guida

nel veicolo per non parlare del rilevamento di oggetti. A

causa degli elevati requisiti in termini di sicurezza nel settore

dell’automobile, l’affidabilità di procedure di IA svolgono qui

un ruolo fondamentale. A tal fine è fondamentale acquisire

una sufficiente quantità di dati di addestramento e sviluppare

le relative banche dati. Occorre altresì sviluppare, anche in

considerazione di future autorizzazioni, nuove procedure,

metodi e criteri di qualità.


56 57

P

Moment marketing

Il moment marketing ha acquisito importanza grazie alla

costante accessibilità e variazione dell’utilizzo dei media.

Questo, senza il coinvolgimento di big data e algoritmi, sarebbe

difficilmente concepibile. Per far arrivare ai potenziali clienti

il giusto messaggio nel momento contestualmente adatto

si combinano diverse fonti.

Personale specializzato

Del personale specializzato in IA svolge, all’interno dello stesso

processo lavorativo di un’IA, i compiti che un’IA non è in grado

di compiere autonomamente. In questo caso l’IA traferisce

esplicitamente all’uomo i compiti che l’IA non è in grado di

risolvere. Questa forma di trasferimento è già ad esempio visibile

in determinati scenari di supporto ai clienti, ma sarà estesa in

futuro a ulteriori ambiti dell’interazione con la clientela.

Posti di lavoro (da micro a clickwork)

L’IA potrebbe rendere superflui molti posti di lavoro. Ma prima

che questo possa avvenire, l’IA crea innumerevoli nuovi lavori.

Un grande gruppo di cosiddetti micro-jobber e clickworker

svolgono compiti che non possono ancora essere automatizzati.

Ad esempio il settore dell’automobile assegna innumerevoli

incarichi a crowdworker per addestrare l’IA in vista dei veicoli a

guida autonoma. Viene identificato ogni pixel: si tratta di una

persona? Del recinto di un giardino? Ma i crowdworker lavorano

spesso da soli, non esiste ancora alcuna forma di previdenza

sociale e proprio per i clickworker il reddito si compone non di

rado da importi minimi nell’ordine di centesimi.

Precariato

Molti dei recenti progressi di IA sotto il paradigma del machine

learning non si devono solo a innovazioni hardware o software,

bensì anche a nuove opportunità per mettere al servizio delle

macchine la capacità di giudizio dell’uomo, e questo in modo

rapido e conveniente. L’IA ha bisogno di scienziati e di esperti,

ma ha anche bisogno di aiutanti che preparino il materiale

didattico e monitorino gli avanzamenti di apprendimento dei

sistemi. Questi svolgono compiti che richiedono meno qualifiche,

ma che non possono essere automatizzati. Redigono didascalie

per le immagini, traducono brevi testi, valutano traduzioni,

mettono per iscritto la lingua parlata, digitano moduli compilati

a mano oppure diagnosticano sintomi di malattie. Lavorano

da soli, spesso senza contratto di lavoro e senza previdenza

sociale. Non sono lavoratori a giornata, bensì « lavoratori al

minuto » poiché i compiti che vengono loro assegnati da parte di

piattaforme di intermediazione basate su Internet, si svolgono

spesso molto in fretta. Il loro guadagno è composto da importi

nell’ordine di centesimi. Sono i segregati della gig economy,

i nullatenenti della sharing economy, gli emarginati del crowdsourcing.

Formano il precariato dell’IA. Vengono chiamati anche

microjobber o clickworker. Sono presenti in tutto il mondo, nei

paesi industrializzati, ma anche nei paesi in via di sviluppo.

Ma restano sconosciuti. Ecco perché il loro lavoro viene anche

descritto come « ghost work », ovvero lavoro fantasma.

Precisione

La precisione si riferisce alla capacità di un sistema di IA di

valutare correttamente le circostanze, ad esempio classificando

in modo corretto le informazioni in determinate categorie

oppure facendo previsioni corrette, raccomandazioni o decisioni


58 59

sulla base di dati oppure di modelli. Un processo di sviluppo

e di valutazione esplicito e ben progettato può sostenere,

scongiurare e correggere rischi indesiderati dovuti a previsioni

sbagliate. Laddove non fosse possibile evitare previsioni

occasionalmente imprecise, il sistema dovrebbe poter visualizzare

in ogni caso con quale probabilità possono verificarsi gli

errori. Un elevato livello di precisione è particolarmente

indispensabile quando i sistemi di IA si ripercuotono direttamente

sulla vita delle persone.

Profiling

Con il termine profiling si intende qualsiasi tipo di elaborazione

automatizzata di dati personali che consiste nell’utilizzare i

dati personali per valutare determinati aspetti personali che si

riferiscono a una persona fisica.

Protezione dei dati

La legge sulla protezione dei dati è rilevante per l’elaborazione

dei dati tramite algoritmi ogni qualvolta i dati elaborati o

determinati si riferiscono a una persona determinata o quantomeno

determinabile, ovvero devono essere associati a quest’ultima.

La legge sulla protezione dei dati fa parte del libero

sviluppo della personalità e della privacy ed è ancorata sia

al diritto federale svizzero sia alla Carta dei diritti fondamentali

dell’UE e della Convenzione europea per la salvaguardia dei

diritti dell’uomo. Una violazione della protezione dei dati

personali può comportare un danno fisico, materiale o immateriale

per persone fisiche, come ad esempio discriminazione,

furto di identità, perdite finanziarie, danno alla reputazione

oppure altri rilevanti svantaggi economici o sociali. Per proteggere

da questi rischi, la legge sulla protezione dei dati funge

R

in prima linea da meccanismo di difesa da parte dei singoli

contro lo Stato, ma detta anche le regole in materia di gestione

dei dati personali per le aziende.

Pubblica amministrazione

L’impiego di IA offre nel settore della pubblica amministrazione

l’opportunità di fornire informazioni e servizi in modo maggiormente

mirato, preciso e facilmente accessibile per i cittadini,

nonché a livello di amministrazione interna. Grazie all’impiego

dell’IA, per l’amministrazione cambiano i requisiti, le condizioni

quadro e le opportunità.

Razzismo

I sistemi algoritmici sono tanto validi quanto i dati con cui

vengono alimentati. Questo implica che la tecnologia non è mai

neutrale e riprende anche pregiudizi. Se i dati con cui vengono

arricchiti tali sistemi di intelligenza artificiale sono razzisti, lo è

anche la tecnologia. Pertanto succede che ad esempio i sistemi

intelligenti non sono stati in grado di identificare le persone di

colore in quanto tali poiché durante l’inserimento dei dati erano

state dimenticate. E pertanto sono state categorizzate come

dei gorilla.

Riconoscimento di schemi

L’intelligenza visiva consente di riconoscere e analizzare

immagini risp. forme. Come esempi di applicazione meritano

di essere menzionati il riconoscimento della scrittura, l’identificazione

di persone tramite riconoscimento del viso, l’analisi

delle impronte digitali oppure dell’iride, il controllo qualità

industriale e l’automatizzazione della produzione (quest’ultima


60 61

S

in combinazione con nozioni di robotica).

Tramite intelligenza linguistica è per esempio possibile convertire

un testo scritto in lingua (sintesi linguistica), e viceversa

mettere per iscritto un testo parlato (riconoscimento linguistico).

Questa elaborazione linguistica automatica può essere

sviluppata in modo che, ad esempio, attraverso l’analisi semantica

latente (in breve LSA) sia possibile attribuire importanza

a parole e testi.

Esempi di sistemi di riconoscimento di schemi sono Google Brain

e Microsoft Adam.

Robotica

La robotica si occupa di intelligenza manipolativa. Con l’aiuto

di robot è possibile svolgere in modo automatizzato attività

pericolose come la ricerca di mine oppure le stesse manipolazioni

che possono verificarsi ad esempio durante la saldatura o la

verniciatura.

Il pensiero di base è quello di creare dei sistemi che possano

capire i comportamenti intelligenti di esseri viventi. Esempi di

robot di questo tipo sono ASIMO e Atlas.

Salute

Con la digitalizzazione aumenta il volume delle informazioni

che possono essere utilizzate nel sistema sanitario sia per

controllare i processi di approvvigionamento sia per controllare

le strutture dei processi di approvvigionamento. Nell’interesse

dei pazienti occorre pertanto sfruttare i dati dei processi di

approvvigionamento e di calcolo in modo rispettoso della

protezione dei dati e in formati adatti a sistemi di apprendimento

automatico. Lo scopo deve essere quello di utilizzare in

futuro i dati in modo rispettoso della protezione dei dati al fine

di dimostrare relazioni e trovare nuovi approcci, riconoscere

ancor meglio malattie e rischi nonché poter avviare per tempo i

trattamenti necessari. Nell’interesse dei pazienti è necessario

rispettare i seguenti aspetti: sovranità dei dati, diritti dei

pazienti, interessi sensibili dei pazienti e requisiti etici per l’area

particolarmente sensibile dell’utilizzo di dati sanitari.

Affinché sia i potenziali di tecnologie per l’utilizzo di quantità

di dati molto grandi (applicazioni di big data) sia le applicazioni

di IA per l’approvvigionamento possano essere sfruttati e le

aziende svizzere possano avere successo in questo ambiente

competitivo, la Svizzera dovrà consolidare dei formati per

una migliore interconnessione e un miglior scambio di dati tra

approvvigionamento e ricerca nel rispetto della protezione

dei dati.

Scansione del cervello

Un nuovo livello del monitoraggio e controllo è stato raggiunto

da un’azienda cinese: come riferisce il « South China Morning

Post » i lavoratori della fabbrica di « Hangzhou Zhongheng

Electric » indossano dei berretti con dei sensori scanner. Questi

strumenti di misurazione registrano ininterrottamente le

correnti cerebrali dei lavoratori per valutare come si sentono

al nastro trasportatore. Pare ad esempio che un fornitore di

energia, che lavora dal 2014 con le misurazioni della corrente

cerebrale, abbia guadagnato 315 milioni di dollari in più –

poiché i dati cerebrali hanno ad esempio rilevato quando il team

aveva bisogno di una pausa. Anche per i macchinisti cinesi

esistono già dei cappelli con dei sensori incorporati che hanno

in primo luogo l’obiettivo di rilevare tempestivamente quando

sono stanchi e rischiano di addormentarsi. Qualcosa di simile è


62 63

previsto in Cina anche per i piloti. Presto anch’essi dovranno

prepararsi a essere monitorati da sensori, dichiara un docente

di trasporto aereo dell’università cinese.

Scoring

Con il termine scoring si intende in generale un procedimento

matematico-statistico per il calcolo delle probabilità con cui una

determinata persona avrà un determinato comportamento.

Sensori

I sistemi di IA hanno bisogno di dati. Quanti più sono i dati,

tanto migliori saranno i risultati. Questi dati possono derivare

da banche dati oppure essere acquisiti con l’aiuto di sensori: i

sensori misurano ad esempio le oscillazioni, le correnti e le

temperature sulle macchine e forniscono a un sistema di IA

informazioni per prevedere le dovute manutenzioni. Altri

registrano i battiti cardiaci, la pressione sanguigna e magari la

glicemia per trarre deduzioni sullo stato di salute. Negli ultimi

anni la sensorica ha ricevuto molti impulsi dai settori della

robotica mobile e della guida autonoma.

Singolarità tecnologica

Se un sistema superintelligente inizia a migliorarsi autonomamente,

allora si è raggiunto lo stato della singolarità dove

l’intelligenza delle macchine supera nella sua totalità l’intelligenza

umana. Dal punto di vista meramente tecnico i sistemi

attuali o in corso di sviluppo sono lontani decenni da un tale

concetto. Si pone anche la domanda se una superintelligenza

delle macchine così competente sia auspicabile o addirittura

necessaria.

T

Smart procurement

In un prossimo futuro i processi di acquisto saranno supportati

da soluzioni intelligenti nelle aziende. Le prime offerte di

soluzione prevedono l’integrazione di controllo vocale e

assistente digitale. In questo modo sarà possibile attuare in

modo più efficace processi ampiamente standardizzati.

Storia

L’evento che ha consacrato l’Intelligenza artificiale come

materia accademica è stata la Dartmouth Conference che si è

svolta nell’estate del 1956 al Dartmouth College di Hanover

(New Hampshire), un workshop di sei settimane intitolato

« Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence »

e organizzato da John McCarthy nell’abito del progetto di ricerca

promosso dalla Fondazione Rockefeller. Nella domanda di

iscrizione comparve per la prima volta il termine « artificial

intelligence » (AI), in italiano IA.

Traduttori

Un traduttore di IA funge da collegamento tra gli attori umani

di un’azienda e una o più IA aziendali. La traduzione avviene in

entrambe le direzioni, ovvero sotto forma di sostegno nella

formulazione di richieste e compiti all’IA risp. nella spiegazione

e classificazione di risultati elaborati dall’IA. Questo incarico

richiede una qualifica specifica in quanto necessita sia conoscenze

sul funzionamento dell’IA concreta sia in relazione al contesto

aziendale. Come esempio si può pensare a un tipico traduttore

IA in uno scenario in cui l’IA esegue analisi automatiche di dati

e i risultati delle analisi devono poi essere rese comprensibili

per i decisori umani.


64 65

Trainer

Un trainer IA partecipa alla creazione e al miglioramento di

determinate IA nel corso dell’esercizio. A differenza del controller

di IA, il trainer di IA nel funzionamento regolare ha un ruolo

attivo nei confronti dell’IA, a cui fornisce assistenza e trasmette

conoscenze facilmente rilevabili per l’uomo. Per un’IA che ad

esempio viene impiegata nel contesto di processi aziendali,

un trainer di IA insegnerebbe all’IA sia inizialmente che su base

continuativa i processi aziendali in evoluzione, inclusa la

differenza tra eccezioni legittime e scenari di errore.

Training

Quasi tutti allenano l’IA. Chi ad esempio visita un sito web e

deve dimostrare di non essere un bot, cliccando ad esempio tra

diverse immagini quelle in cui sono raffigurati semafori o

altri oggetti, aiuta automaticamente i computer ad allenarsi e

a ottimizzare l’analisi delle immagini di sistemi intelligenti.

Turing test

Per avere un criterio di quando una macchina simula un’intelligenza

equivalente all’uomo, Alan Turing ha proposto un test che

porta il suo nome. Nel Turing test una persona pone delle

domande a piacere tramite un terminale a un’altra persona o a

un’IA senza sapere chi sarà a rispondere. L’autore della domanda

dovrà successivamente decidere se il suo interlocutore era

una macchina o una persona. Se la macchina non è distinguibile

dall’uomo, in tal caso secondo Turing la macchina è intelligente.

Finora nessuna macchina è riuscita a superare con certezza

il Turing test.


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Conclusioni e prospettive

Un primo obiettivo del presente opuscolo è quello di avvicinare

le lettrici e i lettori all’IA. Anche se l’argomento entra sempre

più a far parte della nostra quotidianità e del nostro mondo del

lavoro, ne sappiamo piuttosto poco. E di ciò che conosciamo non

dobbiamo temere nulla, ha detto Marie Sk odowska Curie.

Il secondo obiettivo del presente opuscolo e della risoluzione

in esso contenuta è quello di sviluppare dei principi guida per

una gestione etica dell’IA. Con i nostri principi guida non

abbiamo la presunzione di aver trovato la « pietra della saggezza

», ma intendiamo sviluppare ulteriormente i principi guida

dell’IA nel dibattito con i nostri membri, ma anche con scienza,

politica e parti sociali. E sviluppare in questo modo un consenso

più ampio.

Osservando i principi guida dell’IA di syndicom, si resta sorpresi:

appaiono quasi fin troppo semplici per una tematica di tale

portata e non sono certamente una grande sorpresa. Ma ogni

principio in sé è fondamentale: per l’assunzione di responsabilità,

per la trasparenza, per la protezione dei dati, per la sicurezza,

per l’autoderminazione sui dati, per la protezione delle

consumatrici e dei consumatori. In breve: per i principi che oggi

conosciamo e per i quali ci aspettiamo il rispetto in qualità di

utenti anche nell’ambito dell’interazione con i prodotti e i

servizi di IA – a seconda dell’impiego, però, in caso di dubbio

non sono sicuri se vengono considerati.

In un mondo digitale in cui l’IA sta prendendo piede, ogni

persona deve poter decidere liberamente e sotto la propria

responsabilità, dove e in che misura desidera agire supportata

dalla tecnica e in quali casi desidera agire autonomamente

senza l’assistenza da parte dell’IA. Eventi e risultati che la

riguardano direttamente ma che possono essere al di fuori della

sua influenza, devono essere per lei comprensibili. Siamo

convinti che il grande potenziale dell’IA possa realizzarsi solo

nel momento in cui quest’ultima venga orientata alle esigenze

delle persone e accettata dalla società.

Questo deve però avvenire in un contesto scelto autonomamente

e corretto dal punto di vista etico e giuridico. A tal fine l’umanità

deve continuare a mantenere la sua sovranità. Sulla base della

nostra esperienza con le tecnologie di comunicazione riteniamo

che sia indispensabile nello sviluppo e nell’impiego dell’IA

includere sin dall’inizio questioni etiche e verificare costantemente

l’attualità delle risposte a queste domande. L’obiettivo

deve essere che nell’ambito di diritti umani, partecipazione

democratica, stato di diritto e ridistribuzione sociale, l’IA vada a

vantaggio delle persone e della loro libertà – e non unicamente

delle aziende.

Daniel Hügli,

Segretario centrale del settore ICT di syndicom


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Indice delle fonti

Die Bundesregierung (2018): Strategie Künstliche Intelligenz.

Berlin: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie.

HEG-KI (2018): Hochrangige Expertengruppe für Künstliche

Intelligenz. Ethik-Leitlinien für eine vertrauenswürdige KI.

Brüssel: Europäische Kommission.

Mackert M., Kohn, S. (2018): Deutsche Telekom. Digital Ethics

Guidelines On AI. Bonn: Deutsche Telekom AG.

Reinschmidt, J. (2018): Menschenzentrierte Künstliche

Intelligenz in der Industrie. Zehn Handlungsempfehlungen

für Deutschland und Europa. Frankfurt am Main: ZVEI –

Zentralverband Elektrotechnik- und Elektroindustrie e.V.

Weber, M., Burchardt, A. (2017): Künstliche Intelligenz.

Wirtschaftliche Bedeutung, gesellschaftliche Herausforderung,

menschliche Verantwortung. Berlin: Bitkom e.V.


Note legali

Editore

Responsabilità

politica

Redazione

Testo e realizzazione

Fotos

Traduzione

Stampa

Edizione

Sinacato syndicom, Settore ITC

Monbijoustrasse 33, 3011 Berna

ict@syndicom.ch.

Giorgio Pardini,

Responsabile settore ICT e membro del comitato direttivo

di syndicom

Giorgio Pardini, Miriam Berger, Franz Schori, Lena Allenspach,

Daniel Hügli

komform GmbH, Liebefeld, www.komform.ch

Adobe Stock, Shutterstock, Unsplash

Alleva Translations

Stämpfli AG, Berna

500 copie

Berna, gennaio 2020

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