Intelligenza Artificiale: limiti ai fuochi d’onnipotenza
Se giunsi a un fine / vidi che esso schiudeva / indefiniti ulteriori fini. / Chiudevo gli occhi / e sempre brancolavo. / Fu più luminoso / essere ciechi.
L’intelligenza artificiale (IA) non è più appannaggio dei laboratori di ricerca e dei romanzi di fantascienza e genera nel pubblico un misto di fantasie, fascino e timori, commenta Frédéric Le Hellard, CIO di banca REYL Intesa Sanpaolo. L’IA rappresenta un mercato globale colossale di 350 miliardi di dollari di ricavi nel 2021, in crescita mediamente del 18,8% l’anno. È in gioco in ciò anche la supremazia globale tra le grandi potenze, specie tra Cina e Stati Uniti. La realtà è però complessa: gli Stati Uniti sono decisamente più avanti e l’Europa mantiene un ruolo non trascurabile, quale terzo attore. Per molti, l’IA rimane un settore misterioso, in qualche modo magico, ove la macchina gradualmente avrebbe la meglio sul cervello umano. In effetti si tratta di un campo di ricerca, seppur emerso dagli anni ‘50. Inizialmente è stata l’intelligenza simbolica (nella logica formale) a lanciare la disciplina, ma i recenti progressi son legati al digitale: statistica e manipolazione dei dati di massa. Quest’ultima ha il vento in poppa, con l’89% dei 55.000 brevetti depositati nel settore nel 2017, grazie ai notevoli sviluppi delle capacità di calcolo e all’elaborazione di volumi giganteschi. François Chollet, responsabile dello sviluppo di Google dice: «avremo presto addestrato i modelli linguistici su tutti i testi umanamente disponibili». Per risolvere un problema, il cervello umano si avvale di intuizione e ragionamento logico, che agiscono in combinazione. L’intelligenza artificiale eccelle nell’intuizione, ma le prestazioni per il ragionamento lasciano a desiderare. Tutto ciò che un essere umano realizza “senza pensarci” potrebbe essere sostituito dall’IA: guidare in una situazione ordinaria, produrre linguaggio, riconoscere oggetti. Essa è impressionante in campo medico, ad esempio, rilevando un tumore su una radiografia in modo più efficace dell’osservazione umana. Queste incredibili abilità creano una fantasia di onnipotenza davanti a cui nessun problema resisterebbe insoluto; ci sono però dei limiti... «Non abbiamo un paradigma di apprendimento che consenta alle macchine di imparare come funziona il mondo», dice l’informatico Yann Le Cun. Mancano concetti fondamentali che la sola forza di calcolo non può risolvere. Inoltre, l’apprendimento automatico presenta pregiudizi legati agli input. I contenuti generati automaticamente riproducono solo i pregiudizi dei milioni di testi utilizzati. Comprenderne i limiti permette di immaginarne le applicazioni in finanza. La lotta contro il riciclaggio di denaro è un’area di predilezione per l’IA. Il rilevamento di frodi in milioni di transazioni da parte di un sistema di apprendimento automatico si rivelerà efficace. Le aree che richiedono l’analisi di grandi volumi sono ottimi candidati; per esempio, la sicurezza informatica, l’analisi del credito o il calcolo del rischio. Ma immaginarla a prevedere l’evoluzione dei mercati è utopia. I ragionamenti da fare, gli eventi imprevedibili e le emozioni intrinseche agli attori del mercato restano ostacoli. Comunque l’IA sta già plasmando alcune aree della finanza. Le banche devono misurarne gli impatti, capirne le tecnologie e integrarla nelle proprie strategie, per esser pronte alle sfide di domani.