L’umanità prima della macchina

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.
– Interessanti agevolazioni e sconti per i membri syndicom.
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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

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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.

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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.

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di syndicom
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Berna, gennaio 2020