marzo/aprile 2024 Rivista ufficiale dell’AEIT Seguito de “L’Elettrotecnica” fondata dall’AEI nel 1914 Poste Italiane Spa - Sped. in Abb. Postale - D. L. 353/2003 (conv. in L. 27/02/2004 N. 46) Art. 1, comma 1, DCB Milano AEIT - Volume 111 - Numero 3/4 marzo/aprile 2024 - ISSN 1825-828X Associazione Italiana di Elettrotecnica, Elettronica, Automazione, Informatica e Telecomunicazioni SPECIALE: Rettore “elettrico” IN PRIMO PIANO: Storia, attualità e futuro dell’Intelligenza Artificiale
OVERVIEW In the ever-evolving dynamics of global energy, clean electricity, digitalisation, and the transformative potential of artificial intelligence (AI) emerge as pivotal drivers of change. Recognising the urgent need for innovative solutions to combat climate change and ensure sustainable energy access, the AEIT2024 International Annual Conference strides forward as a beacon of progress. AEIT2024 is poised to deepen our time's pressing scientific and technological challenges, steering the debate towards decarbonisation and resilient energy infrastructure. At its core, the conference explores digitalisation and AI’s profound impact on energy systems, from optimising renewable energy integration or managing the flexibility of distributed energy resources and multi-vector energy systems to enhancing energy system adequacy, security and resiliency. The AEIT2024 international forum is crucial for exchanging cutting-edge research and fostering collaboration between industry and academia. From renewable energy integration to power system optimisation, automation, and digital applications to Regulation, electricity markets and energy economy, AEIT2024 strives to push the boundaries of knowledge and innovation. Moreover, AEIT2024 transcends traditional format, offering a platform for interactive discussions on energy planning amidst uncertainty in our increasingly complex world. As we convene for the 116th edition, speakers and participants fromacross the globe will converge to share insights, chart pathways for sustainable development, and harness the transformative potential of research and innovation in shaping the future of energy. Whether in-person or virtually, AEIT2024 beckons researchers, policymakers, and industry leaders to join the forum contributing their expertise to propel us towards a more sustainable, equitable, and AI-driven energy landscape. 116th 2024 International Annual Conference Edition Trento - Italy 25-27 September 2024 Grand Hotel Trento Piazza Dante, 20 - Trento SECRETARIAT: AEIT Ufficio Centrale ■ Via M. Macchi 32 ■ 20124 Milano ■ mail: convegnoannuale@aeit.it ■ web site: https://convegni.aeit.it/AEIT2024 DEADLINES Paper submission ■ 15 June 2024 Acceptance notification ■ 12 July 2024 Early bird registration ■ 20 July, 2024 Final Paper Submission ■ 31 July, 2024 ENERGY and ENVIRONMENT FESTIVAL Organised by Sezione TAA-SÜDTIROL Co-organiser Under the patronage of Technical sponsorship of PROVINCIA AUTONOMA DI TRENTO
I N QUESTO NUMERO La rivista è pubblicata con il concorso del Consiglio Nazionale delle Ricerche. È vietato riprodurre articoli della rivista senza citarne la fonte. Registrazione Tribunale di Milano del 29.08.1948 - N. 395 Iscrizione R.O.C. numero 5977 - 10 dicembre 2001 Poste Italiane Spa - Spedizione in Abb. Postale - D. L. 353/2003 (conv. in Legge 27/02/2004 N. 46) Art. 1, comma 1, DCB Milano Associato all’USPI Unione Stampa Periodica Italiana Proprietaria ed Editrice © Associazione Italiana di Elettrotecnica, Elettronica, Automazione, Informatica e Telecomunicazioni - AEIT Direttore: Andrea Silvestri Direttore Responsabile: Maurizio Delfanti Comitato Editoriale: Michela Billotti, Alessio Borriello, Alessandro Bosisio, Filippo Bovera, Roberto Cameroni, Sergio Giacomo Carrara, Luca Cavalletto, Claudio Cherbaucich, Bruno Cova, Eugenio Di Marino, Romina Donazzi, Arrigo Frisiani, Pier Franco Lionetto, Angelo Luvison, Stefano Massucco, Marco Merlo, Maurizio Molinaro, Giampaolo Monti, Silvia Moroni, Giovanni Ricca, Elisa Rondella, Mauro Ugolini, Fabio Zanellini Redazione: Fabrizio Trisoglio - red_aeit@aeit.it priamo il fascicolo con una nuova puntata del colloquio di “AEIT” con i Rettori “elettrici”: e cioè Rettori di università che sono caratterizzati da una formazione “elettrica” in senso lato, suscettibili quindi di raccogliere e trasmettere informazioni congeniali all’universo culturale dei nostri soci. In questo caso si tratta del Rettore del Politecnico di Bari, Francesco Cupertino, un Politecnico “giovane” ma portatore di innovazione. Le premesse, i risultati, le nuove sfide, il futuro: tra didattica, ricerca, trasferimento tecnologico, in un contesto internazionale e informativo sempre più dinamico. Il focus di questo numero è ancora una volta l’Intelligenza Artificiale (IA), un capitolo fondamentale del futuro di tutti, che è oggi affrontato in una prospettiva non usuale per i tecnici. Una prospettiva, potremmo dire paradossalmente, non tecnica, ma epistemica, logico-matematica, critica. Subito messa in campo, quasi come in un saggio monografico, dal primo lavoro - attorno a cui si articolano i flash dei successivi. Ma prima l’Editoriale, di un nostro apprezzato autore di ieri e di oggi, Pieraugusto Pozzi, che sintetizza e inquadra con lo stesso ampio respiro l’IA come “innovazione creatrice” per un “futuro sostenibile”. Poi il “saggio monografico” di cui si diceva, autori Angelo Luvison, Pieraugusto Pozzi, Chiara Vergine, che si articola quasi come capitolo-chiave di un ideale volume in cui raccogliere contributi precedenti da “AEIT” o da altrove, ora nutriti anche da un seminario trentino AEIT-Fondazione Bruno Kessler. L’intelligenza critica prettamente umana che sorregge il lavoro pone domande e formula dubbi, con percorsi e prospettive che - se non danno certezze - pongono le basi per delle conclusioni provvisorie. Su un’Intelligenza artificiale governabile, anche eticamente, propulsiva, attenta ai dual use che ci spinge a considerare quest’epoca terribile di guerre e distruzioni. Il successivo lavoro, di Monica Moroni, dopo una breve storia dell’IA fino alla sua regolamentazione in Europa e negli USA, dà alcune coordinate sul passaggio dai modelli singoli (per es. per riconoscere le immagini, o per tradurre i testi, ecc.) ai modelli fondazionali, che devono eseguire una rappresentazione della realtà da usare poi per scopi specifici - donde la necessità di moli di dati enormi con risorse energetiche dispendiose; mentre per i modelli responsabili servono trasparenza ed equità. Dal Turco meccanico che giocò a scacchi alla presenza di Maria Teresa d’Austria, un robot nella cui struttura di sostegno si nascondeva un uomo, alla recentissima partita a scacchi il cui vincitore fu accusato di essere guidato da un’IA, Massimo Leone disegna scenari, anche inquietanti, parlando di somiglianza e di volti digitali, di etica della singolarità, di una nuova filosofia del falso. Anche il panorama delineato da Massimo Bersani è intrigante, nella cooperazione tra la ricerca di base e l’innovazione, nelle applicazioni più varie (dall’agricoltura all’urbanistica), nel rilievo della fisica quantistica tra i motori dell’innovazione.
S O M M A R I O AEIT • numero 3/4 marzo/aprile 2024 Progetto Grafico - Copertina - Impaginazione: Antonella Dodi - af@aeit.it Abbonamenti e Pubblicità: Tel. 02 873899.67 - aeit@aeit.it Direzione Redazione Amministrazione: AEIT - Ufficio Centrale Via Mauro Macchi, 32 - 20124 Milano Tel. 02 873899.67 Telefax 02 66989023 Sito Internet: http://www.aeit.it Stampa - Fotoservice - Distribuzione: Arti Grafiche Murelli Via Campania 42 20090 - Fizzonasco di Pieve Emanuele - Milano Gli autori sono responsabili di quanto scritto nei loro articoli. Le opinioni espresse dagli autori non impegnano l’Associazione. Rettore “elettrico” 4 Francesco Cupertino Editoriale 10 Intelligenza artificiale: innovazione creatrice per un futuro sostenibile Pieraugusto Pozzi Storia, attualità e futuro dell’IA Quanta tecnoscienza vorremmo? Quale IA ci serve? 12 Angelo Luvison, Pieraugusto Pozzi, Chiara Vergine Intelligenza artificiale da ieri a oggi. Quale domani? 30 Monica Moroni Distinguere l’umano 34 Massimo Leone Sensoristica e Information Technology 40 Massimo Bersani
Rettore Cupertino, per cominciare parliamo di futuro: quale direzione strategica ha intrapreso il Politecnico di Bari per i prossimi anni? Una direzione che riassumerei nelle tre parolechiave del nostro Piano strategico 2024-2026: innovazione, interazione e internazionalizzazione, che decliniamo nelle tre missioni istituzionali della didattica, della ricerca e del trasferimento tecnologico. Abbiamo di fronte a noi la grande sfida della transizione digitale, energetica ed ecologica, che richiederà una grande quantità di nuove tecnologie, ma anche molte competenze e attitudini nuove, per governare questi cambiamenti epocali. Come Politecnico del Centro-Sud Italia, vogliamo continuare a crescere e a migliorare, per massimizzare l’impatto positivo della nostra ricerca e della didattica nel territorio e nel Paese, allargando il raggio di azione a una dimensione più internazionale, a cominciare dal bacino del Mediterraneo. Dovremo anche dare risposte efficaci a fenomeni come la crisi demografica, che colpirà per primo il Mezzogiorno e all’emigrazione dei nostri giovani. Sono sfide davvero notevoli. Quale contributo pensate di dare? Dobbiamo continuare ad alimentare un ecosistema dell’innovazione in cui siamo già inseriti a livello regionale, nazionale e internazionale e di cui fanno parte università e centri di ricerca, imprese e startup, istituzioni, associazioni di categoria e ordini professionali. Queste sinergie aumentano l’efficacia della nostra azione e fanno crescere la fiducia nella capacità di fare rete, alimentando un circolo virtuoso che fa bene a tutti. Così, infatti, rendiamo la ricerca sempre più capace di produrre vera innovazione; la didattica si allinea alle richieste del mondo del lavoro; le imprese aumentano la competitività grazie all’innovazione prodotta dalla ricerca e i giovani trovano lavoro più qualificato e più rapidamente. L’obiettivo comune è rendere il territorio più attrattivo nei confronti di studenti internazionali, docenti, imprenditori, aspiranti startupper. I primi risultati già si vedono. A cosa ti riferisci? Solo un decennio fa, facevamo fatica ad attrarre investitori, nonostante l’ottima reputazione che ci ha sempre accompagnati. Oggi, nel Politecnico di Bari hanno sede 16 laboratori di ricerca pubblico-privati, avviati in collaborazione con grandi aziende e multinazionali di vari settori, in cui operano gruppi di lavoro misti, composti da nostri ricercatori e personale delle aziende. E riceviamo sempre nuove richieste. Abbiamo avviato, sempre in collaborazione pubblico-privata, una business school e un incubatore di startup e piccole e medie imprese innovative, che ha già raccolto oltre 100 candidature tra startup, spin-off e gruppi di ricerca e oltre 2 milioni di euro di finanziamenti in equity. Il numero di aziende che aprono nuove sedi in Puglia è in continua crescita, so4 AEIT • numero 3/4 Si conclude la rassegna di interviste a Rettori “elettrici” con l’intervista di Massimo La Scala al Rettore del Politecnico di Bari, Francesco Cupertino, sul la direzione strategica dell’Ateneo e sugli obiettivi del prossimo futuro Rettore “elettrico” Francesco Cupertino Rettore Politecnico di Bari Intervista a cura di Massimo La Scala Figura 1 Francesco Cupertino, Rettore del Politecnico di Bari π
prattutto a Bari, grazie a una collaborazione tra le università, il Comune e la Regione. Le università come il Politecnico rappresentano, oggi più che mai, un valore aggiunto per un vero sviluppo sostenibile. Credi che lo sviluppo a misura d’uomo sia diventato un’esigenza? È l’orizzonte verso il quale stiamo andando, un processo che non si può fermare. Di fondo, c’è una necessità, credo sia comune a tutti gli uomiRettore “elettrico” marzo/aprile 2024 5 Figura 2a/b Il Campus, la sede principale del Politecnico di Bari π
ni, di riorganizzare stili di vita, modelli di produzione e di consumo in maniera più responsabile nei confronti di noi stessi, delle generazioni future, dell’ambiente. Abbiamo certamente bisogno di riappropriarci di una dimensione di completezza, di qualcosa che elevi il nostro essere. La Puglia, con le sue bellezze naturali, il clima straordinario, l’ottima qualità della vita potrà essere un grande laboratorio di sviluppo sostenibile. Come si presenta oggi il Politecnico di Bari? Le nostre credenziali sono eccellenti e le potenzialità di crescita molto concrete. L’Ateneo continua a scalare le classifiche universitarie internazionali, migliorando le proprie valutazioni in diverse aree. La percentuale di occupazione delle nostre studentesse e dei nostri studenti, a 5 anni dalla laurea magistrale, è la più alta in Italia: il 97,7% secondo il report 2023 di AlmaLaurea. Due dei nostri cinque dipartimenti sono stati selezionati quali Dipartimenti di Eccellenza dal Ministero dell’Università e della Ricerca. Un terzo dipartimento è entrato nella speciale short list dei migliori 350. Siamo cresciuti qualitativamente e quantitativamente in tutte e tre le nostre missioni istituzionali e siamo un punto di riferimento qualificato per le istituzioni e le imprese con le quali collaboriamo. Rettore, come va la ricerca? Stiamo investendo tantissimo negli ambiti energia, mobilità, tutela dell’ambiente. Inoltre, c’è ovviamente la trasformazione digitale, che rappresenta un processo che interessa in maniera trasversale tutti i settori dell’economia. Poi ci sono i grandi temi che uniscono tecnologia ed etica, come l’intelligenza artificiale. Quasi tutta la ricerca del Politecnico, in questo momento, è concentrata su questi temi, soprattutto in ambito PNRR. Qui, restando tra i temi più vicini ad AEIT, siamo coinvolti in due grandi progetti. Si tratta del centro nazionale per la mobilità sostenibile, intitolato MOST, nell’ambito del quale il Politecnico si occuperà dello sviluppo di nuovi servizi di mobilità e di carburanti green, incluso l’idrogeno. L’altro grande progetto PNRR è Network for Energy Sustainable Transition - NEST, un partenariato esteso con altri 24 partner pubblici e privati (università, enti di ricerca e imprese) di cui siamo capofila a livello nazionale, per sviluppare nuove tecnologie per la produzione di energie pulite, favorire la nascita di startup e imprese innovative. Il Politecnico in questo progetto svolge il ruolo di hub: questo significa che nei prossimi anni avremo la responsabilità di guidare la ricerca delle principali università e centri di ricerca italiani e alcune tra le più importanti aziende del settore, per dare un contributo alla conversione energetica del Paese. E la didattica? Abbiamo avviato nuovi corsi di laurea, come la magistrale in Ingegneria Energetica e quella in Ingegneria della gestione delle infrastrutture civili. Nella progettazione o nella revisione dei corsi di studio dialoghiamo molto con le istituzioni e le imprese, per capire le esigenze e stare così al passo del mercato del lavoro. Abbiamo anche avviato un corso di laurea magistrale in Trasformazione digitale che, come dicevo prima, è un processo che riguarda tutti i settori. La caratteristica di questo corso, in particolare, è che è aperto a tutti, anche e soprattutto agli studenti che provengono da altri ambiti di studio, come quello umanistico, perché crediamo che lo sviluppo sostenibile sarà un processo complesso, 6 AEIT • numero 3/4 Figura 3 Le Officine Politecniche - Foto di Ennio Cusano - © Politecnico di Bari π
Rettore “elettrico” che riguarderà tanti aspetti della vita sociale e necessiterà, di conseguenza, di una sana contaminazione tra i diversi saperi. Ecco, se penso a una caratteristica del Politecnico del futuro, direi che è proprio questa: il sapere tecnico scientifico che incontra quello umanistico. Il prossimo passo sarà attivare un corso di studi dedicato alla creatività digitale, che metterà insieme l’ingegneria e le nuove forme di arte. Ci sono i presupposti di un nuovo umanesimo. Quali risultati vi aspettate? Vogliamo aumentare il numero di immatricolazioni in area STEM (Scienza, Tecnologia, Ingegneria e Matematica), per garantire al mercato del lavoro più laureati provenienti da questi ambiti. Dobbiamo anche aumentare il numero delle laureate STEM, che è ancora troppo basso rispetto ai colleghi maschi e per questo stiamo lavorando soprattutto sull’orientamento, sempre più precoce, sempre più esperienziale (attività sul campo) in collaborazione con aziende e scuole. Vogliamo incrementare gli studenti in settori come l’ingegneria elettronica, civile e ambientale, dove le richieste delle aziende eccedono ampiamente la nostra capacità di laureare giovani talenti. E poi, aprendoci all’industria creativa e digitale, potremo rivolgerci a un pubblico molto ampio di ragazze e ragazzi interessati alle nuove opportunità professionali. Siamo convinti che la contaminazione tra i saperi sarà la chiave del successo dei nuovi professionisti. Il Politecnico ha un doppio impegno, con due sedi in Puglia. Sarà l’anno della sfida su Taranto, che a causa dell’ex ILVA è al centro della scena mediatica in questo periodo? Taranto è da sempre parte integrante del Politecnico, della sua storia, delle sue attività e del suo sviluppo. Oggi più che mai, la città ha bisogno del Politecnico per costruire un futuro ad alta tecnologia, una nuova politica industriale che sia attenta alle esigenze della salute pubblica e dell’ambiente. A Taranto stiamo investendo sulla mobilità, dall’aerospazio al navale, sull’ingegneria informatica (in collaborazione con IBM nell’ambito del progetto P-TECH) e sulla ingegneria civile e ambientale. Quest’anno è partito il corso di laurea triennale in Ingegneria industriale e dei sistemi navali, in collaborazione con la Marina Militare presso la Scuola Sottufficiali di Taranto. Il progetto più importante, in questo momento, riguarda comunque Bari. Ci riferiamo al Parco dell’Innovazione, che - come avete annunciato - sarà la nuova sede dell’ateneo È un grande progetto che riassume il senso di tutto. Non sarà soltanto una nuova, più grande ed efficiente casa per il Politecnico, ma un campus moderno e sostenibile che esprime un nuovo concetto di città universitaria, attraverso una preziosa opera di recupero e valorizzazione del patrimonio edilizio pubblico. Il Parco dell’Innovazione sarà realizzato infatti nella ex caserma Magrone, un tempo grande base logistica dell’Esercito e ospiterà aziende e startup, spin off, laboratori di ricerca pubblico-privati, residenze per studenti fuorisede e altri servizi. Il tutto, nel contesto di un grande parco urbano aperto anche alla città, che servirà a riconnettere il Politecnico con il suo territorio, migliorandone la mobilità. Sono previsti, infatti, anche una serie di interventi infrastrutturali, per collegare il Parco dell’Innovazione ai punti strategici della città. Al quinto anno di mandato da rettore, che bilancio senti di fare del lavoro svolto fino ad ora? Quali i risultati più importanti, secondo te e quali obiettivi sono ancora da raggiungere? La cosa che più mi fa piacere, in questo momento, sono i risultati delle immatricolazioni. Per il 2023/2024, abbiamo il 9% di immatricolati in più rispetto all’anno scorso. Con questi numeri, siamo arrivati al nostro massimo storico delle immatricolazioni, con una crescita decisa anche nei corsi di laurea che non avevano ancora saturato il numero programmato. Sono segnali molto positivi che si innestano perfettamente nel nuovo piano strategico del Politecnico di Bari e gli obiettivi generali di crescita. Il dato occupazionale dei laureati, poi, che ho già citato, è confermato da Almalaurea per il secondo anno consecutivo e anche quello è in crescita rispetto all’anno scorso. Poi ci sono i risultati della ricerca, che pure ho citato. Consideriamo che in ambito PNRR, oltre ai due progetti maggiori, ci sono una serie di altri progetti in cui siamo coinvolti, in ambito telecomunicazioni, biomedicale, digitale e molto antro ancora. Infine, l’avvio del progetto Parco dell’Innovazione (firmato protocollo di intesa con i partner, avviato il tavolo tecnico) è un risultato storico per il Politecnico e, ovviamente, il più importante da portare a termine. In prospettiva, sogno un Politecnico internazionale, che attragga giovani talenti dai Balcani, dal Nord Africa, dall’Europa. Un luogo in cui costruire il proprio futuro, dove i giovani del Sud possano restare non perché non abbiano altra scelta, ma perché scelgono di restare in una terra di nuove opportunità. Da ingegnere, quali vantaggi pensi che ti abbia dato la tua formazione nello svolgere il tuo compito istituzionale? Sicuramente i percorsi di formazione in abito inmarzo/aprile 2024 7
gegneria abituano alla risoluzione di problemi complessi. Spesso, però, passando dalla ricerca applicata ai ruoli di governo delle istituzioni, servono altre qualità: la capacità di ascoltare le persone (e di farsi ascoltare), quella di scegliere gli obiettivi principali del Politecnico e di perseguirli senza distrazioni, sono forse quelle su cui mi sono maggiormente impegnato in questi anni. In altre questioni, invece, cambia solo la scala su cui si lavora. La necessità di trovare finanziamenti per la ricerca, di allargare le collaborazioni con le aziende, di investire sul trasferimento tecnologico sono cose di cui già mi occupavo, ora posso farlo incidendo sul presente e sul futuro del mio Ateneo. Ti stai occupando di macchine e sistemi elettrici? Faccio regolarmente lezioni, esami e anche ricerca. Ovviamente i compiti da rettore assorbono tanto tempo ed energie; tuttavia, riesco anche a seguire i progetti che ho molto a cuore. Le attività didattiche sono indispensabili per mantenere un contatto diretto con gli studenti. Inoltre, da quando sono Rettore le lezioni sono diventate un antistress, un esercizio di concentrazione su questioni che mi appassionano. Sul fronte della ricerca si è sicuramente ridotto il mio contributo, soprattutto nelle attività sperimentali. Cerco di seguire l’evoluzione della ricerca nell’ambito delle macchine elettriche e dei relativi sistemi di controllo. L’evoluzione dei sistemi di mobilità e lo sviluppo delle fonti energetiche rinnovabili, accompagnati dalla transizione digitale e l’introduzione sempre più pervasiva di big data e algoritmi innovativi ha dato un nuovo slancio alle nostre discipline. Credo che questo sia un bel momento per chi decide di dedicarsi alla ricerca nel settore dell’energia elettrica. Nuove opportunità, investimenti, innovazione nella didattica e nella ricerca. Con un programma così, deve essere fondamentale anche il tipo di comunicazione che si fa nei confronti dei giovani. Come intercettate il vostro pubblico? Abbiamo investito molto sul benessere degli studenti. Di recente, abbiamo realizzato una nuova campagna di comunicazione che ha ottenuto grande successo, con il professor Vincenzo Schettini de La Fisica che ci piace, nel ruolo di testimonial. Per aumentare il numero di studenti di area STEM, serve infatti dialogare in modo più efficace con loro. L’età di accesso all’Università è stata per tutti quella dei grandi dubbi e delle incertezze. Abbiamo pensato, perciò, a una comunicazione più dialogante, nella quale non siamo solo noi a raccontarci, ma sono innanzitutto gli studenti a porci domande. Il professor Schettini, con la sua capacità comunicativa e la sua empatia, ci ha aiutato a sperimentare un nuovo metodo per superare insieme paure e pregiudizi che, spesso, incidono negativamente sulle scelte e, quindi, sul futuro. Il benessere degli studenti inizia per noi con una scelta consapevole del corso di studi. Inoltre, vogliamo ampliare l’utenza, rivolgendoci a tutti quei giovani che per vari motivi non pensano di studiare al Politecnico. Contemporaneamente, stiamo migliorando i servizi: nuove aule, attrezzature tecnologiche, spazi di coworking. Il prossimo passo dovrà essere ampliare l’offerta di posti letto per i fuori sede e rendere gli alloggi dei luoghi più moderni e funzionali. La capacità di accogliere gli studenti sarà determinante per attrarre studenti da fuori Regione e dall’estero. C’è tanto ancora da fare, quindi, ma la rotta è tracciata e siamo determinati ad andare avanti. Lo dobbiamo ai nostri giovani, che ci danno fiducia scegliendo il Politecnico. Lo dobbiamo ai nostri maestri, che ci hanno messo sulla strada giusta. Lo dobbiamo al territorio e al Paese, di cui siamo parte e motore di sviluppo. 8 AEIT • numero 3/4 Figura 4 Francesco Cupertino con Vincenzo Schettini, testimonial dell’Ateneo ®
2024 International Annual Conference Trento - Italy 25-27 September 2024 Grand Hotel Trento Piazza Dante, 20 - Trento ENERGIE und UMWELTFESTIVAL EINFÜHRUNG In der sich ständig verändernden Landschaft der globalen Energiedynamik erweisen sich saubere Elektrizität, Digitalisierung und das transformative Potenzial von künstlicher Intelligenz (KI) und Digitalisierung als wichtige Triebkräfte des Wandels. Angesichts des dringenden Bedarfs an innovativen Lösungen zur Bekämpfung des Klimawandels und zur Gewährleistung eines nachhaltigen Zugangs zu Energie will die AEIT2024 International Annual Conference ein Leuchtturm des Fortschritts sein. AEIT2024 ist bereit, sich mit den drängenden wissenschaftlichen und technologischen Herausforderungen unserer Zeit zu befassen und die Debatte in Richtung Dekarbonisierung und widerstandsfähige Energieinfrastrukturen zu lenken. Die Konferenz befasst sich mit den tiefgreifenden Auswirkungen der Digitalisierung und der künstlichen Intelligenz auf die Energiesysteme, von der Optimierung der Integration erneuerbarer Energien über die Steuerung der Flexibilität dezentraler Energieressourcen und multivektoraler Energiesysteme bis hin zur Verbesserung der Angemessenheit, Sicherheit und Widerstandsfähigkeit der Energiesysteme. AEIT2024 ist ein führendes internationales Forum für den Austausch von Spitzenforschung und die Förderung der Zusammenarbeit zwischen Industrie und Wissenschaft. Von der Integration erneuerbarer Energien bis zur Optimierung von Energiesystemen, von Automatisierung und digitalen Anwendungen bis hin zu Regulierung, Märkten und der Energiewirtschaft - AEIT2024 strebt danach, die Grenzen vonWissen und Innovation zu erweitern. AEIT2024 dient als Plattform für interaktive Diskussionen über Energieplanung in einer zunehmend komplexen Welt. Bei der 116. Ausgabe werden Redner und Teilnehmer aus der ganzen Welt zusammenkommen, um Erkenntnisse auszutauschen, nachhaltige Entwicklungspfade zu entwerfen und das transformative Potenzial von Forschung und Innovation zu nutzen, um die Zukunft der Energie zu gestalten. Persönlich oder virtuell lädt AEIT2024 Forscher, politische Entscheidungsträger und Branchenführer ein, an dem Forum teilzunehmen und ihr Fachwissen einzubringen, um uns auf demWeg zu einer nachhaltigeren, gerechteren und KI-gesteuerten Energielandschaft zu unterstützen. 116th Edition SEKRETARIAT: AEIT - Zentralbüro ■ Via M. Macchi 32 ■ 20124 Milano ■ mail: convegnoannuale@aeit.it ■ web site: https://convegni.aeit.it/AEIT2024 DEADLINES Paper submission ■ 15 Juni 2024 Acceptance notification ■ 12 July 2024 Early bird registration ■ 20 July, 2024 Final Paper Submission ■ 31 July, 2024 Organisiert von Sezione TAA-SÜDTIROL Co-organiser Technisches Sponsoring von PROVINCIA AUTONOMA DI TRENTO Unter der Schirmherrschaft von
L’ op i n i one d i Lu i g i Mi c h i pinione di Piera gusto Pozz Esistono due generi di miti della creazione: quelli in cui la vita emerge dal fango e quelli in cui cade dal cielo. In questo mito della creazione i computer sono emersi dal fango, mentre il codice è caduto dal cielo George Dyson, La cattedrale di Turing Le origini dell’universo digitale, 2012 La convergenza digitale è stata il Bit Bang dell’universo digitale nel quale coevolvono umanità e macchine. Nella sua genesi del digitale, George Dyson distingue le macchine che nascono dal fango (l’hardware del silicio) o dal codice (software), quel soffio vitale che anima i circuiti, alimentato da conoscenze logiche e metodi matematici. In attesa dei computer quantistici, che emanciperanno l’hardware dal fango del silicio, anche il cielo del software è cambiato, non più prerogativa esclusiva dell’ingegno umano. Agli algoritmi scritti in linguaggi di programmazione, secondo metodi logico-simbolici, basati sulle conoscenze umane, pur sussidiati dall’ingegneria del software, che elaborano risultati in funzione dei dati in ingresso e del procedimento codificato, si affiancano gli algoritmi che apprendono dell’intelligenza artificiale (IA). Algoritmi-automi che cambiano (migliorano) continuamente la loro struttura prestazionale e di funzionamento in base alle informazioni e all’esperienza che acquisiscono. Algoritmi che riconoscono strutture (pattern), trovano correlazioni nelle immense quantità di dati che trattano, fanno scelte e valutazioni (discrezionali e valoriali), prendono decisioni e fanno previsioni. Attività decisionali e operative che hanno utilità, non solo economiche ma di potere e di controllo, sociale e politico. La scorciatoia statistica, indicata da Nello Cristianini, sembra l’etichetta più condivisibile per delineare il cambiamento introdotto nella progettazione e nello sviluppo dei nuovi automi dell’IA, allenati a riconoscere pattern sulla base di miliardi di esempi (testuali, vocali, figurativi), sebbene ciò induca Nancy Crawford a definirli né intelligenti (orientati a sapere che cosa, non perché), né artificiali (addestrati digitalizzando e datificando azioni e relazioni integralmente umane)1. Di fatto, i sistemi di IA generativa, in grado di produrre contenuti digitali, strutturati e creativi, rispondendo a richieste formulate in linguaggio naturale (prompt), sono una novità tecnologica che consente alle macchine di avvicinarsi all’impronta culturale umana: organizzare il sapere per poterlo trasmettere, recuperare, utilizzare, accrescere. Entusiasti e scettici indicano architetti, oracoli e pappagalli come metafore delle nuove macchine dialoganti (sapienti?) che riassumono e inventano storie e visioni del mondo. Finora una prerogativa esclusiva dell’intelligenza umana che ha modellato codici semantici e sistemi di comunicazione e informazione, che hanno consentito di creare e condividere credenze e conoscenze, connettendo menti, azioni e comportamenti e generando istituzioni. Perciò, l’effetto di potenza e potere delle nuove macchine sapienti sulle relazioni umane, sociali ed economiche, può essere davvero dirompente e determina la necessità di regolamentarle. I sistemi IA devono essere spiegabili e caratterizzati da sicurezza, rispetto, trasparenza, correttezza, privacy. Sia remunerando i diritti di proprietà intellettuale di coloro che con lavoro, conoscenze, creatività e investimenti hanno sviluppato i contenuti sui quali i sistemi di IA si addestrano, sia evitando che tali materiali contengano errori, falsità o pregiudizi. Sono in sostanza questi i principi del Intelligenza artificiale: innovazione creatrice per un futuro sostenibile Pieraugusto Pozzi Infocivica e AEIT
1 N. Cristianini: La scorciatoia. Come le macchine sono diventate intelligenti senza pensare in modo umano, Bologna, il Mulino, 2023; K. Crawford: Né intelligente né artificiale. Il lato oscuro dell’IA, Bologna, il Mulino, 2021. 2 J. Togelius, G. N. Yannakakis, Choose Your Weapon: Survival Strategies for Depressed AI Academics, Proceedings of the IEEE, vol. 112, n. 1, gennaio 2024, DOI 10.1109/JPROC.2024.3364137. 3 Intervista di Viviana Mazza, Le App uccidono l’intelligenza, in “Lettura-Corriere della Sera”, 10 settembre 2017. 4 W. C. Kim, R. Mauborgne: Beyond Disruption: Innovate and Achieve Growth Without Displacing Industries, Companies, or Jobs, Harvard Business Review Press, 2023. Regolamento europeo AI Act, approvato in via definitiva a marzo 2024, che definisce regimi differenziati in relazione al profilo di rischio dei sistemi applicativi di IA, distinguendoli in sistemi vietati perché comportano rischi inaccettabili, sistemi ad alto rischio e, a scalare, a rischio limitato o minimo, per la dignità della persona e per i diritti dei cittadini. Per il settore pubblico, in particolare, il consenso di operatori e istituzioni va alla creazione di un ambiente aperto per lo sviluppo di sistemi sicuri e affidabili di IA. Che cosa significa? Come detto, un sistema IA richiede programmi che si addestrino utilizzando una grande quantità di dati, con interventi di correzione e supervisione che ne verifichino e correggano il funzionamento. I programmi possono essere disponibili pubblicamente (software aperto), oppure di proprietà esclusiva (software chiuso o proprietario). Anche i dati di addestramento possono essere pubblici o proprietari. L’ambiente aperto richiede quindi la disponibilità non proprietaria di programmi e di dati per l’addestramento iniziale, che originano i parametri dei sistemi di IA, con l’impiego di notevoli risorse di elaborazione. Parametri che crescono in modo spaventoso: dai 175 miliardi di parametri di ChatGPT 3.5, ai 100.000 miliardi di ChatGPT 4. La petizione di principio dell’ambiente aperto si interseca quindi con scenari tecnico-economici non facilmente affrontabili in termini di costo. Ciò spiega anche le difficoltà operative di ricercatori accademici o di startup che non abbiano (o non intendano, per ragioni di indipendenza) stabilire collaborazione intensive, che possono essere notevolmente subalterne, ai vecchi e nuovi big tech dell’IA2. In Italia, per esempio, le applicazioni dell’IA nell’impresa e nella Pubblica Amministrazione potrebbero giovarsi di una ricerca accademica che si colloca bene nelle graduatorie internazionali ma risentono delle limitate disponibilità economiche, della storica difficoltà a tradursi in nuove imprese e dal fatto che le tecnologie primarie dell’IA generativa si sono sviluppate con modelli linguistici non riferiti alla nostra lingua. Dunque, occorre una profonda consapevolezza del nostro presente-futuro, perché non sia egemonizzato da apparati cognitivi artificiali sempre più perfezionati e pervasivi mentre paradossalmente aumentano le dissonanze cognitive e gli effetti distorsivi della disinformazione e manca una effettiva condivisione sociale delle conoscenze. Siamo entrati in una fase nella quale le macchine sapienti possono essere sostitutive, e non solo complementari, di lavoro e ingegno umano. Ecco i quesiti posti da David Krakauer3: “Non voglio essere apocalittico, adoro la tecnologia e penso che la storia dell’umanità sia una storia di coevoluzione con strumenti che rendono la nostra vita più semplice […] Ma mentre linguaggi e numeri sono artefatti cognitivi complementari che sviluppano il cervello e che aumentano le nostre capacità di ragionamento, ci sono artefatti cognitivi competitivi che fanno l’opposto: non amplificano le capacità umane ma le sostituiscono, con un impatto negativo sul nostro cervello [...] Il fatto che le macchine diventeranno sempre migliori è scontato. Il punto è: cosa vogliamo tenere per noi stessi? Ed è un quesito che va affrontato dalla filosofia morale più che dalle scienze [...] le decisioni economiche, ecologiche, tecnologiche e politiche sono interconnesse, anche se continuiamo a trattarle come cose separate”. Indirizzare l’applicazione dei sistemi di intelligenza artificiale alla costruzione di un futuro sostenibile, in termini sociali, economici ed ambientali, in una logica di bene comune, potrebbe aiutare a trovare le risposte ai quesiti di Krakauer, dando consistenza applicativa alle riflessioni etiche ampiamente svolte nel dibattito sull’IA. Immaginando un’innovazione negoziata, non dirompente, che sia creazione non distruttrice4 e non l’assai nota distruzione creatrice, non più sostenibile.
Until quite recently, I thought it was going to be like 20 to 50 years before we have general-purpose AI. And now I think it may be 20 years or less (Geoffrey Hinton1) We have passed a critical threshold: machines can now converse with us and pretend to be human beings. This power can be misused for political purposes at the expense of democracy (Yoshua Bengio [1]) Il repentino e tumultuoso arrivo dei sistemi di intelligenza artificiale generativa sta cambiando significativamente il panorama dell’ecosistema digitale. Annunciato dagli esperti, il nuovo oracolo digitale è ormai fatto compiuto: l’ennesima innovazione digitale dirompente che non è stato possibile valutare o, tanto meno, negoziare a priori in relazione alle rilevanti conseguenze culturali, sociali, economiche e politiche che certamente genererà, come è tipicamente avvenuto in precedenza per prodotti e servizi digitali, quali i social media o lo smartphone. La comunicazione ne ha prontamente proposto tanto la perfezione tecnologica quanto le allucinazioni (risposte errate o ingannevoli e fuorvianti, miraggi), evidenziando soprattutto la questione etica della progettazione o dell’applicazione. Per fornire un quadro più ampio all’interesse pubblico su questi temi, come ingegneri e specialisti, sentiamo la necessità di ricostruire la genealogia dei fondamenti logico-matematici e degli sviluppi tecnico-applicativi che ci hanno condotto fino a qui, partendo da qualche considerazione generale sull’intelligenza artificiale (d’ora in poi IA). In primo luogo, va ricordato che l’IA è un esempio di tecnoscienza, ovvero un inestricabile connubio di metodi e linguaggi scientifici e di dispositivi tecnici, anche industriali. Tipicamente, le tecnoscienze non sono discipline indirizzate allo studio di fenomeni naturali, ma direttamente orientate allo sviluppo di macchine e tecniche. Le tecnoscienze sono convergenti (si giovano di conoscenze e dispositivi che vengono da diversi ambiti specialistici: per esempio, nell’IA, microelettronica, logica, matematica, linguistica, scienze cognitive, ecc.) e in esse l’efficacia della tecnica (poter fare, guadagnare, controllare, dominare) prevale sulla conoscenza scientifica condivisa. Non solo allo scopo di regolamentarla [2-3], come si sta facendo in Europa con l’Artificial Intelligence Act [4], l’IA va definita, perché, come molto altro che ci circonda, “non è più quella di una volta”. Ce ne rendiamo conto con chiarezza leggendo le 12 AEIT • numero 3/4 Quanta tecnoscienza vorremmo? Quale IA ci serve? La tecnoscienza, in generale, e l’IA, in particolare, pongono problemi che vanno dalla sfera progettuale (quali e quanti algoritmi matematici?) alla sfera etica, dalle implicazioni sociali a quelle economiche. Essenziale diventa la questione dell’assunzione di responsabilità ( ) da parte degli operatori IA provenienti da discipline STEM Angelo Luvison, AEIT Pieraugusto Pozzi, Infocivica e AEIT Chiara Vergine, Terna e AEIT Trentino AA-Südtirol 1 Intervista alla CBS, 25 marzo 2023, www.cbsnews.com/news/godfather-of-artificial-intelligence-weighs-in-on-the-past-and-potential-ofartificial-intelligence/. Hinton è considerato uno dei padri dell’apprendimento profondo (deep learning) insieme a Yoshua Bengio e Yann LeCun. Negli ultimi tempi è diventato popolare presso i mass media, avendo assunto posizioni piuttosto critiche circa gli sviluppi dell’IA (general-purpose AI), pur senza il catastrofismo dei tanti “profeti di sventura” che preconizzano la repentina distruzione della civiltà umana, allorché le capacità dell’IA avranno superato le nostre.
tre definizioni che caratterizzano altrettante fasi del suo sviluppo. Partiamo allora dalla definizione filosofica del Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence (1955), momento iniziale della storia dell’IA: “Studiare come ogni aspetto dell’apprendimento e ogni altra caratteristica dell’intelligenza possano essere, in linea di principio, così precisamente descritte che una macchina possa simularle. Tentativamente, si svilupperanno macchine che possano usare un linguaggio, che possano elaborare astrazioni e concetti, che possano risolvere problemi per ora riservati agli umani e che possano migliorare le loro prestazioni”2. Per molto tempo, lo sviluppo dell’IA fu incubato, con risultati molto inferiori alle attese per la limitatezza delle risorse computazionali e per l’insufficienza della programmazione logicosimbolica nella definizione informatica, proposta per esempio da Marco Somalvico (1987): “L’intelligenza artificiale è quella disciplina, appartenente all’informatica, che studia i fondamenti teorici, le metodologie e le tecniche che consentono di progettare sistemi hardware e sistemi di programmi software capaci di fornire all’elaboratore elettronico prestazioni che, a un osservatore comune, sembrerebbero essere di pertinenza esclusiva dell’intelligenza umana”3. Dopo gli approcci statistico-probabilistici che hanno consentito gli sviluppi applicativi oggi in via di rapidissima diffusione e sviluppo, il riferimento più opportuno è la definizione regolamentare contenuta nel Regolamento sull’intelligenza artificiale approvato dal Parlamento europeo a marzo 20244: “‘Sistema di IA’ [è] un sistema automatizzato progettato per funzionare con livelli di autonomia variabili e che può presentare adattabilità dopo la diffusione e che, per obiettivi espliciti o impliciti, deduce dall’input che riceve come generare output quali previsioni, contenuti, raccomandazioni o decisioni che possono influenzare ambienti fisici o virtuali”. Va notato che la definizione appare ora focalizzata sui sistemi di apprendimento automatico ML (machine learning) e comprende esplicitamente i sistemi di IA generativa, come ChatGPT di OpenAI e sistemi similari. Sistemi del tutto trascurati nella definizione della bozza del provvedimento che il Parlamento europeo cominciò a discutere ad aprile 2021 e che fu necessario modificare nel novembre 2022, quando l’automa ChatGPT fu messo a disposizione del pubblico. Una prima definizione che era, peraltro, l’esito, tecnico e scientifico, di quasi due anni di lavoro di gruppi di esperti di massima e riconosciuta competenza internazionale. Questa annotazione, alla quale si aggiunge il fatto che le regole dell’AI Act avranno piena attuazione solo tre anni dopo la pubblicazione del regolamento nella Gazzetta Ufficiale dell’Unione europea, suggerisce l’enorme difficoltà del legislatore nel tenere il passo con un’innovazione tecnicocommerciale tumultuosa e rapidissima. Origine e obiettivi dell’articolo L’obiettivo è di approfondire le due questioni sollevate nel titolo, partendo dalle riflessioni su questi temi svolte nel numero speciale della rivista AEIT “Frontiere dell’intelligenza artificiale” del gennaio-febbraio 2020, nella fattispecie negli articoli [5-7], e prendendo spunto dai contenuti del seminario “Storia, attualità e futuro dell’Intelligenza Artificiale” (Trento, 20 ottobre 2023), organizzato da AEIT Trentino AA-Südtirol in collaborazione con Fondazione Bruno Kessler, Università di Trento e ORS Group. Nei successivi paragrafi questi temi saranno approfonditi alla luce degli sviluppi, sia speculativi sia applicativi, nel frattempo intercorsi. Il fil rouge si dipana, con diverse digressioni, nel modo seguente: tecnoscienza in generale, IA fra discipline tecnico-scientifiche e umanistiche, metodi matematici per gli algoritmi, etica e responsabilità per il futuro, conclusioni (provvisorie) e prospettive. Il lettore noterà che l’articolo, in pratica un discussion paper, solleva dubbi e domande piuttosto che fornire certezze o risposte. Dopodiché, cerca di proporre riflessioni fondative e di indicare un percorso che aiuti a districarsi nel quadro concettuale, sempre più articolato e complesso, che si va delineando. Da un punto di vista più generale, continuiamo nella nostra personale (forse inutile) battaglia contro il bias che affligge la scuola italiana, generato da un dualismo, in larga misura arbitrario, tra materie scientifiche e umanistiche. Filosofi e letterati lamentano la progressiva marginalizzazione dei saperi classici a favore di quelli pratici e tecnoscientifici, mentre, in realtà, le indagini internazionali evidenziano che gli alunni italiani mediamente Storia, attualità e futuro dell’IA marzo/aprile 2024 13 2 J. McCarthy, M. Minsky, N. Rochester, C. Shannon: A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, 31 agosto 1955, http://jmc.stanford.edu/articles/dartmouth/dartmouth.pdf 3 M. Somalvico: Emula e non simula, in J. Jacobelli (a cura di): Aspettando Robot: il futuro prossimo dell’Intelligenza Artificiale, Bari, Laterza, 1987, pp. 172-182 (Cfr. anche [5]). 4 È riportata la traduzione provvisoria (in attesa del lavoro finale dei traduttori giuridici) dell’articolo 3 di Artificial Intelligence Act. L’originale inglese è: “‘AI system’ means a machine-based system designed to operate with varying levels of autonomy, that may exhibit adaptiveness after deployment and that, for explicit or implicit objectives, infers, from the input it receives, how to generate outputs such as predictions, content, recommendations, or decisions that can influence physical or virtual environments” [4].
sono carenti più nella dimensione pratica e scientifica che non in quella umanistica. È innegabile che i saperi umanistici possano apparire a molti più seduttivi di quelli scientifici e tecnologici. I secondi, richiedendo passione tenace, attitudine mentale, disciplina metodologica e rigore analitico, per paradosso, sembrano meno socialmente attrattivi in un’epoca in cui, invece, si dovrebbero praticare ampiamente e senza riserve. Mutazione genetica dell’IA Negli ultimi quindici anni, è avvenuta quella che potremmo definire la “mutazione genetica” dei sistemi di IA: dagli algoritmi di programmazione (coding) agli algoritmi di apprendimento (machine/deep learning). La programmazione classica è il processo di ideazione, progettazione e realizzazione di programmi informatici (espressi con linguaggi di programmazione di livello più o meno elevato) volti alla risoluzione di problemi e/o allo svolgimento di elaborazioni, tipicamente strutturati in una serie di comandi fai questo, fai quello, di calcoli matematici e di costrutti logici di controllo come if-then-else. Nella programmazione logico-simbolica, l’algoritmo è il procedimento che, sfruttando regole e logiche comprensibili del programmatore, dall’input ricava un output. Per le difficoltà incontrate, lo sviluppo di sistemi di IA ha intrapreso la via statistica: anziché insegnare alla macchina a pensare (come avveniva nei cosiddetti sistemi esperti, dove si codificavano nell’automa le conoscenze degli esperti del dominio), si insegna alla macchina a imparare, statisticamente, da una abbondanza pressoché illimitata di esempi. Tecnicamente, ciò significa usare reti neurali stratificate, modelli statistici e probabilistici, analisi comparative, alimentati da big data. Sfruttando le immense quantità di dati digitali progressivamente disponibili, la crescita impetuosa delle risorse di calcolo e di memorizzazione e delle nuove architetture logiche e hardware - basate su microelettronica e VLSI (Very-Large-Scale Integration) - si sono sviluppati algoritmi di ML, che correlano statisticamente dati in profusione, imparando molte cose sul mondo. Sviluppano una conoscenza digitale, molto diversa da quella umana, che si potrebbe dire dataistica, perché la base informativa è offerta dalla digitalizzazione del web (immensi giacimenti di testi e immagini digitali) e dalla datificazione (la cattura di dati che riguardano comportamenti, orientamenti, scelte, linguaggi umani). Ciò rende possibile analizzare fenomeni per i quali non ci sono teorie scientifiche, come le attività umane, per le quali invece sono oggi disponibili enormi moli di dati. Gli agenti di IA si sviluppano quindi su base statistica, insegnando loro a raccordare al meglio input e output: le IA sono raccolte automatiche di schemi di relazione tra input e output. Detto in un altro modo, ML è la tecnica algoritmica che individua ed estrae relazioni e regolarità nei dati, altrimenti impossibili per l’assenza di modelli teorici. In questo modo, si sviluppano automi cognitivi che trasformano il profluvio di dati e informazioni (osservazioni) del passato e del presente in conoscenze digitali e in previsioni sul futuro. Perciò, chi possiede i dati ha una grande ricchezza e chi sviluppa i modelli algoritmici una grande responsabilità. Con la diffusione di ML, l’algoritmo è sempre meno una “ricetta” del programmatore, che riceve input e produce output, ed è sempre più un agente cognitivo che apprende dai dati dei quali è alimentato e individua regole che mettono in relazione input e output. Ossia, diventa una scatola nera (black box), sia perché l’algoritmo è quasi sempre proprietario, sia perché non è umanamente intellegibile il metodo attraverso il quale l’automa trasforma input in output. Per una trattazione più formale, si rinvia alla voce Algoritmo [8, pp. 1321], compresi i riferimenti. L’IA non è solo quella cosiddetta generativa che, dal novembre 2022, con l’offerta al pubblico di ChatGPT da parte di OpenAI, è largamente usata per avere risposte o elaborazione di quesiti proposti in linguaggio naturale (prompt) dagli utenti. Infatti, sono applicazioni di IA: a) intelligent data processing (correlare input a output: sulla base delle informazioni disponibili sui richiedenti credito, prevedere chi lo ripagherà regolarmente, per condizione economica presente e attesa e/o per indole comportamentale); b) large language model (LLM) e natural-language processing (NLP): agenti di elaborazione linguistica in grado di tradurre, comprendere, classificare; c) IA generativa (capacità di generare risposte testuali o grafiche, progetti; d) assistenti virtuali: programmi di conversazione (come i chatbot) in grado di fornire assistenza a clienti o utenti (customer care); e) algoritmi di raccomandazione personalizzata di contenuti: basati sulle informazioni riguardo ai gusti e alle scelte pregresse degli utenti raccomandano loro servizi o contenuti (microtargeting); f) automi di riconoscimento biometrico e di immagini (computer vision e pattern recognition); g) robotica: automi in grado di funzionare e compiere azioni autonome, in ambienti e contesti diversi (produzione materiale, sanità, emergenze e, purtroppo, guerre). Big tech, big state, big rule: scenari geopolitici ed economici dell’IA Al di là dell’attenzione mediatica sulle prestazioni straordinarie dimostrate da ChatGPT e dagli altri automi generativi, non c’è dubbio che la competi14 AEIT • numero 3/4
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