Etica dell’IA ed Etica dell’Uomo: Riflessioni su domande che le nuove tecnologie ci suscitano
di Silvia Castellazzi
Gli sviluppi tecnologici legati all’Intelligenza Artificiale nelle sue diverse forme ci interrogano a diverso titolo in quanto cittadini, persone, lavoratori, ricercatori nelle scienze sociali. A differenza di altre waves tecnologiche degli ultimi decenni, l’IA – in particolare l’IA generativa – è entrata nelle nostre vite agevolata dalle basse barriere all’ingresso, che hanno reso una prima familiarizzazione e utilizzo degli strumenti (con entusiasmi più o meno spiccati) molto più capillare e pervasiva di quanto non sia accaduto in passato con altri strumenti.
Di pari passo alla capillarità di diffusione (i dati ci parlano di una applicazione tecnologica – nella sua forma generativa di ChatGPT – che ha raggiunto 100 milioni di utenti unici nei primi due mesi dal lancio), sono cresciute e si sono acuite le preoccupazioni e le iniziative legate agli aspetti etici di tali strumenti. Mai come ora negli ultimi venti-trent’anni si parla di etica e di eticità, ma spesso come attributo della tecnologia stessa: l’Etica dell’IA, Ethics of AI. Innanzitutto, per pulizia di lessico, forse sarebbe opportuno iniziare a parlare di etica nella progettazione e nell’uso dell’IA e delle sue applicazioni, spostando il centro della riflessione e dell’azione etico-morale sugli individui, sugli uomini che agiscono su di essa e con essa, per evitare determinismi tecnologici che possono fungere da alibi (“l’IA funziona così”).
Da che cosa ha origine la riflessione etica sull’IA, al di là del senso di disagio che essa può sollevare per la sua vicinanza ad alcune caratteristiche che potremmo ritenere precipuamente umane (in primis, l’intelligenza, appunto)? Possiamo identificare tre aree principali – senza voler essere esaustivi. Una prima deriva dal legame con i dati e da quella che il filosofo Luciano Floridi denomina, già nel 2014 nel suo testo The Fourth Revolution, l’Infosfera: l’esponenziale crescita e accelerazione nella produzione e utilizzo di dati, alla base dell’attuale successo della IA generativa e predittiva, può condurre a mutamenti strutturali rispetto a categorie fondamentali della nostra vita: tempo, spazio, storia, identità, agency. Il filosofo Floridi riconosce che è in questa presenza e abbondanza di dati che si gioca poi la partita di processi e fenomeni di una qualità mai conosciuta prima nella storia dell’umanità, e con implicazioni tutte da progettare (più che semplicemente scoprire), legate all’accelerazione, alle trasformazioni nella privacy e nella sfera pubblica, e nei sistemi di governance e di sorveglianza.
La seconda area di riflessione ha una origine più tecnica ed è riscontrabile nella imperscrutabilità di una serie di processi di machine learning. Guardando dentro la black box dei modelli e delle macchine, scopriamo che una parte dei processi di apprendimento rimangono imperscrutabili e imprevedibili agli occhi degli scienziati e scienziate stessi che li progettano e studiano, andando a interrompere la continuità tra input e output generato. Questo fenomeno nel mondo scientifico va sotto il concetto di interpretability e rappresenta uno dei motivi per i quali temi legati ad affidabilità, equità, bias e trasparenza rimangono ancora sfuggenti e accesi.
La terza area che citiamo è quella legata alle applicazioni ed è quella in cui maggiormente emerge quanto l’etica non sia tanto (solo) della tecnologia quanto di coloro che ne progettano le applicazioni. Su questo occorre fare un passo indietro: è a partire dal 2024 lo sforzo dell’Unione Europea di promuovere e implementare un framework legato alla gestione dell’Artificial Intelligence che ha preso la forma dell’AI Act, con indicazioni risk-based per catalogare e indirizzare specifiche attività che fanno uso di IA. L’Unione Europea ha optato cioè per un modello che guarda ai possibili rischi connessi all’utilizzo della tecnologia e preventivamente regola e monitora alcuni specifici utilizzi.
Tra le attività da proibirsi ha indicato quelle che sfruttano l’IA per il cosiddetto social scoring, cioè l’attribuzione di punteggio a individui fisici sulla base di caratteristiche osservabili o deducibili sulla base dei quali attribuire poi accesso a specifici servizi, e quelle per la rilevazione di emozioni all’interno di contesti formativi o professionali. Al di là di differenti esegesi giuridiche, l’orientamento comunitario sul tema sembra essere forte e chiaro: i diritti civili e sociali rimangono al centro dell’attenzione e della identità europea, e vengono gestiti promuovendo un framework a priori all’interno del quale muoversi. L’EU ha mostrato coraggio e coerenza in questo tipo di linee-guida, tenendo fede alla sua postura di garanzia dei diritti sociali e delle libertà individuali.
Che cosa è da fare come individui e in livelli di governance sottostanti, per indirizzare al meglio queste tecnologie e le loro applicazioni? Una domanda che come ricercatori e ricercatrici nelle scienze sociale ci interroga, non solo per quelli che sono gli strumenti stessi di ricerca, analisi e interpretazione adottati, ma per quelli che sono i settori a cui si rivolge la Ricerca Sociale: welfare, mercato del lavoro, formazione, istruzione, migrazione, servizi di supporto alle fragilità e diseguaglianze. Tutte aree che, non a caso, rientrano in quelle categorie di attività su cui l’EU, sempre nell’AI Act, mette una luce particolare in quanto potrebbero essere a rischio alto di abusi in caso di una gestione non adeguata di tecnologia e dati, e vanno quindi maneggiate con cura. Rimane probabilmente, se si volesse fare una scommessa ragionevole, l’apertura nel conoscere e approfondire questi strumenti, facendo leva su alfabetizzazione, formazione, utilizzo sperimentale e valutazione critica degli stessi.
