La matematica computazionale, la logica e, più tardi, l’informatica sono da sempre al centro di un proficuo dibattito scientifico, filosofico e sociologico. Chi conosce un minimo di storia della matematica conosce l’impatto che Cantor, Gödel, lo stesso Turing hanno avuto con le loro definizioni, teoremi e test sulla nostra idea di verità, sul pensiero che riflette su se stesso, persino sulla religione.
L’informatica, con la sua capacità di accelerare e automatizzare anche molte attività riferibili al mondo fisico popolato dal lavoro dell’uomo, è sempre stata accompagnata da discussioni che a volte si sono tradotte in principi normativi e giuridici che coinvolgono direttamente l’uso della tecnologia.
Inevitabilmente è accaduto e continuerà ad accadere anche per l’AI, specie nell’accezione più recente di una tecnologia, che in realtà ha una storia e una dignità che precedono di gran lunga annunci fatti al mondo meno di quattro anni fa. A meno di 18 mesi dalla prima consumerizzazione dell’intelligenza artificiale, l’Unione Europea approva l’AI Act, un percorso normativo ancora in divenire (le graduali implementazioni delle direttive previste dalla legge dureranno fino al 2027) che non può essere liquidato come l’ennesima prova di una irrefrenabile voglia di legiferare su tutto: in realtà diverse altre nazioni studiano come delimitare un ambito in cui giudizio umano e giudizio della macchina dovranno sempre più convivere.
Alla soglia di un futuro – l’intelligenza agentica – che sta muovendo ora i primi passi è arrivato il momento di accelerare la discussione ed estenderne il più possibile la base, perché la convivenza di cui stiamo parlando non è proprio uguale a quelle a cui crediamo di esserci assuefatti, dopo tanti decenni di presenza dei robot nelle fabbriche e dopo infinite ore della nostra vita, perse in inutili conversazioni con gli assistenti virtuali degli operatori telefonici.
Nei mesi recenti sono emerse situazioni e voci critiche che vanno al cuore di diverse questioni “centrali”. Una di queste riguarda la trasparenza e l’accountability degli algoritmi che sono alla base dei modelli linguistici dell’AI generativa e dunque del ruolo che i proprietari di questi algoritmi hanno, alla luce della stessa informatica, della sua sicurezza, dell’economia, della politica, dell’etica e, non meno importante, del nostro spazio epistemologico collettivo. Lo spazio cioè in cui si formano e sedimentano – al di là delle temporanee nuance di natura ideologica ed esterna – le nostre idee condivise di verità e autorevolezza, sapere e conoscenza. Su questo punto si succedono a ritmo serrato gli studi dei computer scientist della Sapienza guidati dal professore Walter Quattrociocchi, guru dello studio quantitativo delle fake news e della post-verità. Studi che mettono in risalto la sofisticata natura probabilistica delle risposte degli LLM e il serio rischio sistemico di attribuire il crisma della conoscenza a tutto ciò che è mera plausibilità.
Non va dimenticato che intorno all’AI si stanno già muovendo enormi investimenti. Un microscopico esempio, legato al momento in cui questo Grandangolo è in preparazione: Reuters riferisce che, nel premercato di lunedì 27 aprile, il titolo Qualcomm guadagna il 13% sulle voci originate da un singolo analista, in relazione alla collaborazione tra il chip maker, la taiwanese MediaTek e OpenAI per la realizzazione dei processori dello smartphone che quest’ultima intenderebbe realizzare. Lo stesso giorno OpenAI, che ha una capitalizzazione stimata in quasi 900 miliardi di dollari e la cui possibile IPO potrebbe valere più di mille miliardi, annuncia la possibile fine dei rapporti di esclusività con Microsoft per alcuni prodotti AI, aprendo la strada a relazioni ancora più profittevoli.
In gioco non ci sono semplicemente gli ormai consolidati meccanismi degli hype tecnologici e delle annesse bolle speculative. I cambiamenti potrebbero essere molto più che strutturali ed è bene esserne il più possibile consci.
