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AI alla prova

La trasformazione digitale impone nuove sfide. Il governo dei dati è cruciale per la competitività


 

30/03/2022, articolo di Paolo Ghezzi, Direttore Generale InfoCamere.

Direzione Obbligata

"Se cavalchi la tigre, non potrai più scenderne" recita un proverbio orientale. Per quanto difficile sia cavalcare una tigre, il discenderne appare una scelta pressoché impraticabile: il felino non lascerebbe scampo al temerario cavaliere al quale non resta che continuare nell'impresa, cercando di migliorare le proprie abilità. La traiettoria del progresso umano rispetto all'impiego delle tecnologie può essere rappresentata da questa immagine. La tensione con cui l'umanità ha cercato di razionalizzare e governare il mondo ha sempre coinciso con il superare sfide che non prevedono un ritorno alla condizione iniziale. L'era della trasformazione digitale non fa eccezione. La prospettiva del non-ritorno dalla dimensione del new normal in cui siamo entrati è un dato al quale non possiamo sottrarci, neanche se lo volessimo. "Le tecnologie (...) non andranno via, e in molti casi non dovremmo desiderare che lo facessero”(Cit. James Bridle). 'Parafrasando l'immagine del cavaliere "è dall'interno dello sviluppo tecnologico" (ovvero restando in sella) "e non contro di esso" (cioè tentando di scendere) "che possono nascere nuove visioni”(Cit Biagio De Giovanni). 

Il ruolo degli algoritmi

In questa sfida, le briglie da afferrare per non essere disarcionati sono i dati, generati dall'incalzante digitalizzazione, e gli algoritmi sviluppati per leggerli. In teoria, risorse infinite: più dati usiamo e più ne otterremo; più ci interroghiamo su come usarli e più le nostre capacità di sfruttarli migliorano, a ritmi che fanno impallidire la legge di Moore1. Quindi basta affidarsi a Big Data e algoritmi per costruire il nostro futuro? Non proprio. Ciò che conta è l'abilità del fantino nell'usare le `briglie' e governare la corsa della tigre, ovvero far crescere la conoscenza.

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1. La legge di Moore è la previsione che la velocità e la potenza dei computer raddoppieranno ogni 18 mesi. Tuttavia, secondo Gary King essa è terribilmente lenta rispetto ai progressi che si possono compiere nell’analisi dei dati attraverso l’uso degli algoritmi. Gary King, The Future of Science 2016 - Digital Revolution. What is changing for humankind? 2016, https://www.youtube.com/watch?v=mrb6tdVsVN0