Blog Details

Si dice sempre che i dati sono il nuovo petrolio. Ma si ricorda poco che si tratta essenzialmente di dati linguistici. Del ruolo dell’analisi del linguaggio naturale con l’AI nel migliorare le decisioni in azienda si è discusso l’8 maggio al secondo appuntamento del ciclo “Humane intelligence. Trasformare l’Intelligenza Artificiale in una tecnologia positiva”, promosso all’Università Cattolica di Milano da Giuseppe Riva, direttore dello Humane Technology Lab, che esplora il rapporto tra esperienza umana e tecnologia. Riva ha invitato innanzitutto a cercare una terza via tra “apocalittici e integrati”. Un’operazione impossibile senza agganciare alla tecnica il sapere umanistico: nella capacità di contaminazione virtuosa tra i due mondi oggi sta la vera scommessa.

«Nessun capo d’azienda potrà mai trattare e imparare dalla massa di dati esistenti come l’AI. Per Chat Gpt parliamo di 200 miliardi di parole», ha chiarito Marco Passarotti, ordinario di linguistica, direttore del Centro interdisciplinare di ricerche per la computerizzazione del linguaggio (Circse) e coordinatore del corso di laurea magistrale in linguistic computing. «Nessun essere umano può competere con la macchina nei dati e nella conoscenza, intesa come insieme di correlazioni significative tra informazioni. Ma c’è una caratteristica che resta soltanto nostra: la saggezza, l’evaluated understanding, ossia la capacità di decidere di fare la cosa giusta nel momento giusto». Anche la creatività, per Passarotti, resta appannaggio umano. Perché sebbene l’AI sia in parte creativa, nel senso che sa trovare correlazioni tra i dati, “non sa crearne di nuove”. In questi spazi, tra saggezza e creatività, dovranno dunque muoversi i manager, avendo consapevolezza che «per la prima volta nella storia assistiamo alla dissociazione tra linguaggio, che le AI hanno, e pensiero, che non hanno. La sfida è smettere di umanizzare la AI e diventare più umani, ovvero più “saggi”, per sfruttarla e non subirla».

Dello stesso avviso Massimo Chiriatti, tecnologo, esperto di economia digitale e Chief technology and innovation officer per l’Infrastructure Solutions Group di Lenovo in Italia. «Finora i dati erano serviti alle aziende e alle organizzazioni per elaborare previsioni, oggi la grande rivoluzione è che generano autonomamente contenuti», ha spiegato. Un esempio per tutti: le traduzioni. «Prima per tradurre si scrivevano programmi di regole, nei quali venivano introdotte le eccezioni. Poi alle macchine è stato detto di dimenticare le regole e procedere analizzando i testi, ed è così che le traduzioni sono nettamente migliorate».

A rischio sparizione e delega all’AI, per Chiriatti, sono le attività ripetitive svolte da donne e uomini, come la contabilità delle fatture o il controllo degli incassi. Ma il processo è simile a quello innescato dall’apparizione della calcolatrice sulla scena: perché continuare con i calcoli manuali se la macchina può aiutarci? Un processo di sostituzione naturale, che non deve allarmare, perché altre competenze serviranno, «mestieri nuovi, molti dei quali al momento imprevedibili». Al bando il catastrofismo, l’urgenza è invece concentrarsi su formazione e ricerca.

«La richiesta di competenze interdisciplinari è in netto aumento”, ha sottolineato Passarotti. «C’è un grande bisogno di computational thinking, pensiero computazionale. Occorre formalizzare il linguaggio naturale perché una macchina lo possa trattare». A questo servono i corsi di laurea come quello inaugurato alla Cattolica: linguisti, dunque umanisti, pronti a lavorare accanto agli ingegneri informatici. «Universi diversi che mai come ora devono imparare a dialogare».

Anche per questo dal prossimo anno accademico l’Università Cattolica di Milano lancerà un esperimento: corsi di intelligenza artificiale offerti a tutte le matricole, indipendentemente dal percorso di studi scelto. Una sfida nella sfida. Che ha anche il pregio, vista la popolazione studentesca dell’ateneo, costituita in netta maggioranza da ragazze, di avvicinare le donne all’AI, dove sono ancora minoritarie.

Sollecitati dalle domande delle studentesse e degli studenti, gli esperti hanno affrontato anche l’insidia che preoccupa di più: il potere degli algoritmi di usare i dati per condizionare le opinioni. Anche in questo caso si tratta di dati lingustici. «Sentiment analysis, opinion mining, emotion detection: sono tutti task di linguistica computazionale», ha avvertito Passarotti. Non è un caso se il primo incontro del ciclo sia stato dedicato, il 23 aprile, alle campagne elettorali nell’era dell’intelligenza artificiale. «Per scongiurare la deriva di subire senza difese i meccanismi persuasivi servono controlli e regole da parte delle istituzioni», ha affermato Riva. L’unica cura, in sintesi, è la governance del fenomeno, l’opposto del “laissez-faire”. Se ne parlerà al prossimo incontro del ciclo, in programma venerdì 17 maggio alle ore 17.30, dal titolo “AI Act: la Via Europea per la Regolamentazione dell’Intelligenza Artificiale”.

C’è anche un altro aspetto da tenere presente, quando si ragiona su linguaggio e AI: quale lingua viene utilizzata. Non è neutrale. Uno studio targato Microsoft ha rilevato che quasi l’88% delle lingue parlate nel mondo, che coinvolgono 1,2 miliardi di persone, non ha accesso ai Large Language Models (Llm), perché costruiti principalmente utilizzando dati in lingua inglese e per utenti di madrelingua inglese. Per questo è fondamentale implementare Llm multilingue. Come Minerva, la prima famiglia di Llm addestrati da zero su contenuti in lingua italiana dal gruppo di ricerca Sapienza Npl che opera nell’ambito di Fair (Future artificial intelligence research), il progetto triennale di ricerca guidato dal Cnr che realizza la strategia nazionale AI con i fondi Pnrr. «Minerva è un’iniziativa molto importante – ha evidenziato Passarotti – perché difende la nostra lingua ed evita che tutte le domande alle macchine debbano essere poste in inglese». Anche su questo fronte, Chiriatti ha sollecitato un approccio ottimista: «La spinta dell’AI, come quella delle altre tecnologie quando sono apparse sulla scena, è a farci studiare di più. Nessuna macchina potrà soppiantare il bisogno umano di comunicare, relazionarsi ed esprimersi artisticamente».

Fonte: Il Sole 24 ORE