I bollettini di House of Data Imperiali sono degli estratti delle Puntate del Servizio di Informazione GDPR (SIG), a cura dell’Avv. Rosario Imperiali d’Afflitto.

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Considerazioni sull’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale (“IA” o “AI”, secondo l’acronimo inglese) ha assunto una tale rilevanza nel dibattito a livello globale che non passa giorno senza una molteplicità di articoli e interviste giornalistiche, rapporti scientifici, interventi di autorità e istituzioni pubbliche. Difficile districarsi tra questo profluvio informativo e ancor più sfidante è tenere il passo con l’analisi dei differenti profili critici sollevati dagli strumenti di intelligenza artificiale, o da meccanismi di machine learning o deep learning. Profili che non riguardano solo la protezione dei dati, ma coinvolgono molti diritti fondamentali, aspetti di sicurezza, hanno implicazioni sociali e, persino, di politica globale in relazione allo sviluppo delle società democratiche.

In questa puntata – avendo come orizzonte di riferimento la disciplina GDPR sui processi decisionali automatizzati e cogliendo qualche spunto dalla proposta di AI Act il cui percorso legislativo dovrebbe essere in dirittura d’arrivo – cercheremo di portare in evidenza alcune considerazioni di fondo sul tema.

AI v. statistica applicata

In un’intervista comparsa sul Financial Times del 2 giugno 2023, lo scrittore di fantascienza cino-americano Ted Chiang, alla domanda del giornalista su quale appellativo alternativo ad “intelligenza artificiale” lui userebbe, ha risposto senza esitazione: “statistica applicata”. Chiang ha sottolineato come gli elaboratori (o gli algoritmi) non sono ancora coscienti, da cui l’uso non corretto del termine “intelligenza”.

Alle origini, le operazioni del sistema AI erano predeterminate mediante regole di deduzione logica; in seguito, la predeterminazione ha lasciato spazio – come evidenzia Luciano Floridi – alla “correlazione” statistica dei dati. Se si vuole essere ragionevolmente fiduciosi di non essere contraddetti dall’evoluzione tecnologica, si può definire in via generale l’algoritmo come una sequenza di passaggi logici che consente di produrre un determinato risultato. Nel caso del machine learning o del deep learning, l’interazione fra le macchine crea procedimenti più complessi che incorporano statistica e criteri di probabilità.

AI come strumento decisionale

L’osservazione di Chiang ha il pregio di agevolare l’inquadramento del rapporto intercorrente tra individuo e AI: questa relazione non è tra entità (uomo e macchina) che interagiscono alla pari, bensì è rappresentativa dell’utilizzo umano di uno strumento cognitivo. Con la particolarità che l’AI differisce da mezzi tradizionali di cui l’essere umano si serve per esaminare il mondo che lo circonda, come le lenti da vista o gli strumenti di misurazione o altri ancora. La differenza sta nel fatto che l’algoritmo – pur non essendo cosciente in sé – può operare decisioni desunte dalle regole di correlazione di cui è composto: conclusioni che la persona utilizza anche per integrarle con proprie decisioni o valutazioni.

Continua…

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