In un’epoca in cui l’Intelligenza Artificiale si avvicina sempre più alla complessità e sensibilità umana, l’Università di Torino compie un passo avanti significativo con l’inaugurazione del nuovo laboratorio di ricerca su Big Data e AI, High ESt Lab, che si pone l’obiettivo di fondere competenze tecniche avanzate con una profonda saggezza multidisciplinare.
Per la prima volta ci troviamo davanti ad una tecnologia che sembra più umana che macchina. eccelle in compiti molto “umani” come scrivere, generare idee video, simulare empativa. Tuttavia, fatica con compiti tipicamente delle macchine come ripetere processi con coerenza o eseguire calcoli complessi senza errori. Le sue lacune — inventare informazioni, avere eccessiva fiducia nelle risposte sbagliate, essere occasionalmente “pigra” — la fanno sembrare più umana che macchina.
Una tecnologia che sta trasformando ogni funzione aziendale: l’IT, lo sviluppo prodotto, il supporto ai clienti, le vendite , il marketing , la contabilità, il design, la parte legale e ogni settore: dalla comunicazione, alla formazione, dalla medicina ai trasporti. 300 milioni di utenti usano chatgpt, il 79% degli studenti la usa abitualmente così come il 40% dei lavoratori americani.
Come ogni cambiamento di questa ampiezza arriva portandosi dietro non poche sfide e comprensibili paure. Riusciremo a creare sistemi affidabili, trasparenti, equi.
Questa tecnologia distruggerà o creerà nuovi posti di lavoro?
Ed è quando sento racconti come quello che vi ho appena fatto che capisco che utilizzare bene questa tecnologia richiede competenze tecniche ma anche una forma di saggezza perché stiamo oscillando tra idee opposte, tra paradossi: l’AI è una tecnologia che può essere trasformativa, ma deve essere affrontata con un certo scetticismo; è potente, ma soggetta a fallimenti sottili; può essere essenziale per alcune attività, ma potenzialmente dannosa per altre.
E per capire come applicare questo strumento e come migliorarlo che nasce
l’HighESt Lab un team di 6 professori 3 ricercatori e una decina di associati tra studenti, tesisti e esperti in percorsi differenti, statistica, informatica ma anche scienze umane, economia, cultura e società, filosofia, e 3 aziende partner Oracle, Technology Reply e Tim, che hanno creduto in questa iniziativa sostenendo il laboratorio con una dotazione di infrastruttura tecnologica e risorse umane competenti nell’applicazione e sviluppo dell’AI.
Obiettivo: creare un team misto che fonda la saggezza, con le competenze tecniche e con le competenze in altri settori.
Le 3 aree di interesse del Laboratorio sono la formazione, la ricerca e la
collaborazione con le aziende.
L’integrazione dell’IA nella formazione non è un’ipotesi per il futuro, ma una realtà del presente. Questo cambiamento richiede di ripensare radicalmente il modo in cui insegniamo, apprendiamo e valutiamo le conoscenze. La domanda è come possiamo applicare l’AI per creare un ambiente di apprendimento più efficace, equo e coinvolgente per tutti ?
Stiamo lavorando affinché l’AI diventi un compagno paziente e perfetto conoscitore di tutti i corsi della nostra università che accompagni in modo personalizzato i nostri studenti durante tutto il percorso di apprendimento.
Nel mentre molti studi sottolineando come gli studenti che utilizzando l’ai per fare i compiti hanno voti più alti nei compiti e nelle consegne ma inferiori negli esami finali. Tuttavia, quando l’IA è usata con un ruolo da tutor non compromette l’apprendimento. Con Tim stiamo lavorando ad un progetto di ricerca per apportare dei miglioramenti all’AI affinchè non comprometta l’apprendimento anzi, grazie a tecniche come gli agenti o il prompt tutoring, possa migliorare la capacità di apprendere.
Passiamo alla ricerca
Anche prima di ChatGPT, qualcosa di preoccupante sta accadendo nel mondo accademico. Sebbene gli accademici pubblichino sempre più lavori, il ritmo dell’innovazione sembrava rallentare rapidamente. Uno studio (Are Ideas Getting Harder to Find) ha scoperto che la ricerca sta perdendo slancio in ogni campo, dall’agricoltura alla ricerca sul cancro. Il ritmo dell’innovazione sembra dimezzarsi ogni 13 anni. Le ragioni non sono del tutto chiare, ma è possibile che l’IA possa aiutare a risolvere il problema, ma non senza crearne di nuovi.
Ed è per questo che stiamo lavorando ad un progetto di ricerca con Technology Reply sugli sviluppi dell’AI generativa affinché non si limiti a dare solo la risposta più probabile pescandola in un mare di dati e assecondi l’idea del ricercatore a causa del suo approccio servile ma sia capace di migliorare il senso critico di chi la usa per fornire l’intuizione che permetta ai ricercatori di avere delle vere idee innovative.
Stiamo lavorando con Technology Reply e HTX affinché l’AI diventi una ricercatrice virtuale e efficiente nei diversi gruppi di ricerca esostenga per esempio i suoi colleghi nell’individuazione di finanziamenti e bandi e nella scrittura dei progetti per ottenere fondi utili a sviluppare le nostre ricerche.
Ma immaginiamo che l’AI potrà essere usata in molti altri modi ad esempio aiutando a spiegare la rilevanza della ricerca accademica a un pubblico meno accademico, identificano le connessioni tra lavori di ricerca apparentemente non correlati, o aiutando le nostre ricerche a connettersi con il mondo delle aziende accelerando così l’innovazione.
Questo è un momento entusiasmante, ma anche critico. Se noi accademici non cogliamo questa opportunità e non collaboriamo per capire meglio come applicare e guidare gli sviluppi dell’AI, altri lo faranno.
Per questo il laboratorio ha fortemente voluto la presenza del Ministro Bernini perchè sostenga questa collaborazione, come centro stiamo iniziando collaborazioni con le molteplici attività sull’AI interne al nostro ateneo con il prof. Aldinucci grazie al quale il nostro ateneo è entrato nel
progetto AIFactory ITa4AI della commissione Europeo) con l’ingegnere Saccà e con altri centri di ricerca e altre università (Politecnico, Pavia, il lab. Sony).
Passiamo alle aziende.
La prima ondata di adozione dell’IA riguardava l’uso individuale, e sembra essere stata un enorme successo, con alcuni dei tassi di adozione più rapidi nella storia di una nuova tecnologia. Ma la seconda ondata, quella dell’integrazione dell’IA nelle organizzazioni, richiederà più tempo e sarà la chiave per una vera crescita della produttività. Dopo aver parlato con molte aziende, vedo l’IA viene vista come una tecnologia dell’informazione utile per ridurre i costi.
Penso che sia un errore. Per capire perché partirò un po’ da lontano. Uno degli aspetti più affascinanti della Rivoluzione Industriale in Inghilterra è quanto progresso sia avvenuto in così tanti settori – dal tessile alla medicina dalla metallurgia alla costruzione – in un breve periodo. Molti meriti sono stati attribuiti ai grandi inventori come James Watt e la sua macchina a vapore, ma gli economisti suggeriscono che questi grandi inventori, da soli, non sarebbero stati sufficienti. Il loro lavoro doveva essere adattato da persone che modificavano la tecnologia per diversi settori e fabbriche e da chi la implementava per usi specifici. Senza una base di artigiani,
meccanici ed ingegneri qualificati, la Rivoluzione Industriale sarebbe rimasta solo una teoria.
Oggi quegli artigiani con questa tecnologia siamo noi professori, noi ricercatori. Fare ricerca e sviluppo sull’AI per comprendere come applicarla, curvarla, modificarla per risolvere problemi ancora difficili da affrontare o irrisolti , così come hanno fatto gli artigiani nella rivoluzione industriale, è la terza area di interesse del laboratorio.
Nessuno o pochi si ricordano chi fosse Nikolaus Otto inventore dell’automobile ma tutti si ricordano come Enzo Ferrari ha curvato quell’auto per farla diventare “LA FERRARI”. Pochi sanno che è stato un chimico olandese ad inventare la cioccolata, Van Houten ma tutti noi sappiamo che Michele Ferrero con il suo piccolo laboratorio ha immaginato e poi inventato la nutella.
Non abbiamo inventato ChatGPT ma possiamo applicarlo e curvarlo per creare una società migliore sviluppare ulteriormente il nostro ruolo di università di eccellenza e far si che le aziende siano sempre più produttive e innovative. L’abbiamo fatto una volta possiamo farlo anche la seconda.
*Paola Pisano, docente di Economia dell’Innovazione dell’Università di Torino (ed ex Ministra dell’Innovazione e Digitalizzazione) è direttrice di HighESt Lab, Laboratorio di Intelligenza Artificiale e Dati presso il dipartimento di Economia e Statistica dell’Università di Torino.
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