La IA sostituirà l’umanità?

La bellezza dell'IA un futuro senza confronti per l'umanità?

Viviamo in un mondo di probabilità. Quando ho iniziato a parlare di intelligenza artificiale e delle sue implicazioni anni fa, la domanda più comune era – l’intelligenza artificiale ci sopprimerà?

E sebbene la domanda rimanga la stessa, la mia risposta è cambiata riguardo alle probabilità. È più probabile sostituire il giudizio umano in determinate aree, quindi la probabilità è aumentata nel tempo.

Mentre discutiamo di una tecnologia complessa, la risposta non sarà semplice. Dipende da diversi fattori, come cosa significa essere intelligenti, se suggeriamo di sostituire i posti di lavoro, prevedere i tempi per l’intelligenza artificiale generale (AGI) o identificare le capacità e i limiti dell’intelligenza artificiale. 

 

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Definizione di Intelligenza

 

Iniziamo con la comprensione della definizione di intelligenza:

Stanford definisce l’intelligenza come “la capacità di apprendere e utilizzare tecniche adeguate per risolvere problemi e raggiungere obiettivi appropriati al contesto in un mondo incerto e in continua evoluzione”.

Gartner la descrive come la capacità di analizzare, interpretare gli eventi, supportare e automatizzare le decisioni e agire.

AI è brava a imparare i modelli, tuttavia il riconoscimento semplice dei modelli non qualifica come intelligenza. È uno degli aspetti dello spettro più ampio dell’intelligenza umana multidimensionale.

  

Come gli esperti credono, “L’AI non ci arriverà mai perché le macchine non possono avere un senso (piuttosto che una mera conoscenza) del passato, del presente e del futuro; della storia, del dolore o della nostalgia. Senza ciò, non c’è emozione, privando così la bi-logica di uno dei suoi componenti. Quindi se ne va la parte di ‘intelligenza'”.

 

Superare i Test = Intelligenza?

 

Alcuni potrebbero riferirsi all’AI che supera i test da istituti prestigiosi e, più recentemente, al test di Turing come testimonianza della sua intelligenza.

Per coloro che non ne sono a conoscenza, il test di Turing è un esperimento ideato da Alan Turing, un rinomato informatico. Secondo il test, le macchine possiedono intelligenza simile a quella umana se un valutatore non riesce a distinguere la risposta tra una macchina e un essere umano.

Una panoramica esaustiva del test sottolinea che, anche se i modelli di intelligenza artificiale generativa possono generare linguaggio naturale basandosi su modelli statistici o associazioni apprese da un vasto training data, non hanno una coscienza simile a quella umana.

Anche test avanzati, come la General Language Understanding Evaluation, o GLUE, e il Stanford Question Answering Dataset, o SQuAD, condividono la stessa premessa di base di Turing.

 

Cosa Significa Sostituire?

 

Perdita di Posti di Lavoro

 

Iniziamo dalla paura che sta diventando una realtà velocemente – l’AI renderà i nostri posti di lavoro superflui? Non c’è una risposta chiara “sì o no”, ma si avvicina velocemente poiché GenAI getta una rete più ampia sulle opportunità di automazione.

McKinsey riporta: “Entro il 2030, le attività che rappresentano fino al 30% delle ore attualmente lavorate nell’economia degli Stati Uniti potrebbero essere automatizzate, una tendenza accelerata dall’IA generativa.

I profili come il supporto in ufficio, la contabilità, la banca, le vendite o il supporto clienti sono i primi verso l’automazione. L’IA generativa che supporta gli sviluppatori di software nella scrittura del codice e nei flussi di lavoro di testing ha già influenzato i ruoli lavorativi dei giovani sviluppatori.

I suoi risultati sono spesso considerati un buon punto di partenza per un esperto per migliorare ulteriormente l’output, come nella creazione di copy di marketing, contenuti promozionali, ecc.

Alcune narrazioni rendono questa trasformazione un aspetto sottile evidenziando la possibilità di nuove creazioni di posti di lavoro, come quelli nel settore della salute, della scienza e della tecnologia a breve termine; e di etici dell’IA, di governance dell’IA, di audit, di sicurezza dell’IA e altro per rendere l’IA una realtà complessiva. Tuttavia, questi nuovi posti di lavoro non possono superare quelli che vengono sostituiti, quindi dobbiamo considerare la creazione netta di nuovi posti di lavoro per valutare l’impatto finale.

 

AGI

 

La prossima possibilità è l’AGI, che, simile alle molteplici definizioni di intelligenza, richiede un significato chiaro. In generale, l’AGI si riferisce allo stadio in cui le macchine acquisiscono coscienza e consapevolezza del mondo, simili a quelle di un essere umano.

Tuttavia, l’AGI è un argomento che merita un post a sé stante e non rientra nell’ambito di questo articolo.

Per ora, possiamo prendere spunto dal diario del CEO di DeepMind per capire i suoi primi segnali. 

 

Può Sostituire gli Esseri Umani? 

 

Buon Assistente 

 

Guardando un quadro più ampio, è abbastanza intelligente da aiutare gli esseri umani a identificare modelli su larga scala e generare efficienze.

Cerchiamo di corroborare ciò con l’aiuto di un esempio in cui un pianificatore della catena di approvvigionamento analizza diversi dettagli degli ordini e lavora per garantire che quelli a rischio di mancanza vengano soddisfatti. Ogni pianificatore ha un approccio diverso alla gestione delle consegne a rischio:

• Osservando attributi come la quantità di inventario disponibile in magazzino
• Qual è la domanda prevista da altri clienti durante quel periodo
• Qual è il cliente o l’ordine da prioritizzare rispetto agli altri?
• Partecipando a discussioni in sala riunioni con altri responsabili di fabbrica per facilitare la disponibilità degli articoli
• Lavorando per ottimizzare il percorso di distribuzione da specifici centri di distribuzione.

Mentre un pianificatore individuale potrebbe essere limitato nella sua visione e nel suo approccio per gestire tali situazioni, le macchine possono imparare l’approccio ottimale comprendendo le azioni di molti pianificatori e aiutarli ad automatizzare scenari semplici attraverso la loro capacità di scoprire modelli.

Qui le macchine hanno un vantaggio rispetto alla limitata capacità degli esseri umani di gestire contemporaneamente vari attributi o fattori.

 

Da Un Lato Meccaniche

 

Tuttavia, le macchine sono ciò che sono, ossia meccaniche. Non puoi aspettarti che cooperino, collaborino e sviluppino relazioni compassionate con i team con lo stesso grado di empatia di grandi leader.

Partecipo frequentemente a discussioni più leggere di squadra non perché devo, ma perché preferisco lavorare in un ambiente in cui sono connesso con il mio team e loro mi conoscono bene. È troppo meccanico parlare solo di lavoro fin dall’inizio o cercare di fingere che sia importante.

 

Mancanza di Empatia

 

Prendiamo un altro caso in cui una macchina analizza i record di un paziente e divulga uno spavento per la salute così com’è, seguendo la sua diagnosi medica. Confronta questo con il modo in cui un medico affronterebbe la situazione pensosamente, semplicemente perché ha emozioni e sa cosa significa trovarsi in una crisi.

La maggior parte dei professionisti sanitari di successo va oltre il proprio “dover civico” e sviluppa una connessione con il paziente per aiutarlo durante momenti difficili, cosa che le macchine non sono in grado di fare.

 

Assenza di Bussola Morale

 

Le macchine sono addestrate su dati che possono comprendere il fenomeno sottostante e creare modelli che lo stimano al meglio.

In qualche modo, in questa stima, si perdono le sfumature di condizioni specifiche. Non hanno una bussola morale, similmente a un giudice quando esamina ogni caso.

 

Conclusioni

 

In sintesi, le macchine possono imparare modelli dai dati (e dai pregiudizi ad essi associati), ma non hanno l’intelligenza, la spinta o la motivazione per apportare cambiamenti fondamentali nella gestione dei problemi che affliggono l’umanità. Sono focalizzate sugli obiettivi e si basano sull’intelligenza umana, che è complessa.

Questa frase riassume bene i miei pensieri – l’AI può sostituire i cervelli umani, non gli esseri umani.

[Vidhi Chugh] è una stratega di AI e una leader nella trasformazione digitale che lavora all’intersezione tra prodotto, scienze e ingegneria per costruire sistemi di apprendimento automatico scalabili. È una leader nell’innovazione premiata, un’autrice e una speaker internazionale. È in missione per democratizzare l’apprendimento automatico e abbattere la terminologia per permettere a tutti di far parte di questa trasformazione.