Impatto sociale dell'intelligenza artificiale generativa: vantaggi e minacce

Oggi, AI generativa sta esercitando un potere di trasformazione in vari aspetti della società. La sua influenza si estende dalla tecnologia dell’informazione e dalla sanità al commercio al dettaglio e alle arti, permeando la nostra vita quotidiana. 

Come per eMarketer, L’intelligenza artificiale generativa mostra un’adozione precoce con una previsione di 100 milioni o più di utenti solo negli Stati Uniti entro i suoi primi quattro anni. Pertanto, è fondamentale valutare l’impatto sociale di questa tecnologia.   

Sebbene prometta maggiore efficienza, produttività e vantaggi economici, ci sono anche preoccupazioni riguardo all’uso etico dei sistemi generativi basati sull’intelligenza artificiale. 

Questo articolo esamina il modo in cui l’intelligenza artificiale generativa ridefinisce le norme, sfida i confini etici e sociali e valuta la necessità di un quadro normativo per gestire l’impatto sociale. 

In che modo l’intelligenza artificiale generativa ci sta influenzando

L’intelligenza artificiale generativa ha avuto un impatto significativo sulle nostre vite, trasformando il modo in cui operiamo e interagiamo con il mondo digitale. 

Esploriamo alcuni dei suoi impatti sociali positivi e negativi. 

Il buono

In pochi anni dalla sua introduzione, l’intelligenza artificiale generativa ha trasformato le operazioni aziendali e aperto nuove strade alla creatività, promettendo guadagni di efficienza e migliori dinamiche di mercato. 

Parliamo del suo impatto sociale positivo:

1. Procedure aziendali veloci

Nei prossimi anni, l’intelligenza artificiale generativa può ridurre le spese generali, amministrative e di vendita (di vendita, generali e amministrative) costi del 40%.

L’intelligenza artificiale generativa accelera gestione dei processi aziendali automatizzando attività complesse, promuovendo l'innovazione e riducendo il carico di lavoro manuale. Ad esempio, nell'analisi dei dati, modelli come quello di Google BigQueryML accelerare il processo di estrazione di insight da set di dati di grandi dimensioni. 

Di conseguenza, le aziende beneficiano di una migliore analisi di mercato e di un time-to-market più rapido.

2. Rendere i contenuti creativi più accessibili

Più di 50% dei marketers attribuisce merito all'intelligenza artificiale generativa per il miglioramento delle prestazioni in termini di coinvolgimento, conversioni e cicli creativi più rapidi. 

Inoltre, gli strumenti di intelligenza artificiale generativa sono stati automatizzati la creazione di contenuti, creando elementi come immagini, audio, video, ecc., a portata di clic. Ad esempio, strumenti come canva ed Metà viaggio sfruttare l'intelligenza artificiale generativa per assistere gli utenti nella creazione senza sforzo di grafica visivamente accattivante e immagini potenti. 

Inoltre, strumenti come ChatGPT aiutare a raccogliere idee sui contenuti in base alle richieste degli utenti sul pubblico di destinazione. Ciò migliora l’esperienza dell’utente e amplia la portata dei contenuti creativi, collegando artisti e imprenditori direttamente con un pubblico globale.

3. Conoscenza a portata di mano

knowtonLo studio rivela che gli studenti che utilizzano programmi di apprendimento adattivo basati sull’intelligenza artificiale hanno dimostrato un notevole miglioramento del 62% nei punteggi dei test.

L'intelligenza artificiale generativa porta la conoscenza al nostro accesso immediato con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT o Bard.ai. Rispondono a domande, generano contenuti e traducono le lingue, rendendo il recupero delle informazioni efficiente e personalizzato. Inoltre, potenzia l’istruzione, offrendo tutoraggio su misura ed esperienze di apprendimento personalizzate per arricchire il percorso formativo con l’autoapprendimento continuo. 

Per esempio, Khanfriend, uno strumento basato sull'intelligenza artificiale di Khan Academy, funge da coach di scrittura per imparare a programmare e offre suggerimenti per guidare gli studenti nello studio, nel dibattito e nella collaborazione.

Il Bad

Nonostante gli impatti positivi, ci sono anche delle sfide legate all’uso diffuso dell’intelligenza artificiale generativa. 

Esploriamo il suo impatto sociale negativo: 

1. Mancanza di controllo di qualità

Le persone possono percepire il risultato dei modelli di intelligenza artificiale generativa come verità oggettiva, trascurando il potenziale di inesattezze, come ad esempio allucinazioni. Ciò può erodere la fiducia nelle fonti di informazione e contribuire alla diffusione della disinformazione, influenzando le percezioni della società e il processo decisionale.

Gli output imprecisi dell’IA sollevano preoccupazioni sull’autenticità e l’accuratezza dei contenuti generati dall’IA. Sebbene i quadri normativi esistenti si concentrino principalmente sulla privacy e sulla sicurezza dei dati, è difficile addestrare modelli per gestire ogni possibile scenario. 

Questa complessità rende difficile la regolamentazione dell'output di ciascun modello, soprattutto laddove le richieste dell'utente potrebbero inavvertitamente generare contenuti dannosi. 

2. IA parziale

L'intelligenza artificiale generativa è valida tanto quanto i dati su cui è stata addestrata. I pregiudizi possono insinuarsi in qualsiasi fase, dalla raccolta dei dati all’implementazione del modello, rappresentando in modo impreciso la diversità della popolazione complessiva. 

Ad esempio, esaminando over 5,000 immagini da Stable Diffusion rivela che amplifica le disuguaglianze razziali e di genere. In questa analisi, Stable Diffusion, un modello text-to-image, descriveva i maschi bianchi come amministratori delegati e le donne in ruoli sottomessi. In modo inquietante, ha anche stereotipato gli uomini dalla pelle scura con la criminalità e le donne dalla pelle scura con lavori umili. 

Affrontare queste sfide richiede il riconoscimento delle distorsioni dei dati e l’implementazione di solidi quadri normativi durante tutto il ciclo di vita dell’IA per garantire equità e responsabilità nei sistemi generativi dell’IA.

3. Falsità proliferante

Deepfakes e la disinformazione creata con i modelli di intelligenza artificiale generativa può influenzare le masse e manipolare l’opinione pubblica. Inoltre, i Deepfake possono incitare conflitti armati, rappresentando una minaccia distintiva per la sicurezza nazionale sia estera che interna.

La diffusione incontrollata di contenuti falsi su Internet ha un impatto negativo su milioni di persone e alimenta la discordia politica, religiosa e sociale. Ad esempio, nel 2019, un presunto deepfake ha avuto un ruolo in un tentativo di colpo di stato in Gabon.

Ciò solleva domande urgenti sulle implicazioni etiche delle informazioni generate dall’intelligenza artificiale.

4. Nessun quadro per definire la proprietà

Attualmente non esiste un quadro completo per definire la proprietà dei contenuti generati dall’intelligenza artificiale. La questione di chi possiede i dati generati ed elaborati dai sistemi di intelligenza artificiale rimane irrisolta. 

Ad esempio, in una causa legale avviata alla fine del 2022, nota come Andersen contro Stabilità AI et al., tre artisti hanno unito le forze per intentare un'azione legale collettiva contro varie piattaforme di intelligenza artificiale generativa. 

La causa sosteneva che questi sistemi di intelligenza artificiale utilizzavano le opere originali degli artisti senza ottenere le licenze necessarie. Gli artisti sostengono che queste piattaforme hanno utilizzato i loro stili unici per addestrare l’intelligenza artificiale, consentendo agli utenti di generare opere che potrebbero non essere sufficientemente trasformate rispetto alle loro creazioni protette esistenti.

Inoltre, AI generativa consente una diffusa generazione di contenuti e il valore generato dai professionisti umani nelle industrie creative diventa discutibile. Mette inoltre in discussione la definizione e la protezione dei diritti di proprietà intellettuale.

Regolamentazione dell’impatto sociale dell’intelligenza artificiale generativa

L’intelligenza artificiale generativa è priva di un quadro normativo completo, il che solleva preoccupazioni circa il suo potenziale di impatti sia costruttivi che dannosi sulla società. 

Stakeholder influenti stanno sostenendo la creazione di quadri normativi solidi.

Per esempio, la Unione Europea ha proposto il primo quadro normativo in assoluto sull’intelligenza artificiale per infondere fiducia, che dovrebbe essere adottato nel 2024. Con un approccio a prova di futuro, questo quadro prevede regole legate alle applicazioni di intelligenza artificiale che possono adattarsi ai cambiamenti tecnologici. 

Propone inoltre di stabilire obblighi per utenti e fornitori, suggerendo valutazioni di conformità pre-commercializzazione e proponendo l'applicazione post-commercializzazione nell'ambito di una struttura di governance definita.

Inoltre, la Istituto Ada Lovelace, sostenitore della regolamentazione dell’IA, ha riferito sull’importanza di una regolamentazione ben progettata per prevenire la concentrazione del potere, garantire l’accesso, fornire meccanismi di ricorso e massimizzare i benefici.

L’attuazione di quadri normativi rappresenterebbe un passo avanti sostanziale nell’affrontare i rischi associati AI generativa. Con una profonda influenza sulla società, questa tecnologia necessita di supervisione, regolamentazione attenta e un dialogo continuo tra le parti interessate.  

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