"La più grande sfida per l'IA è essere più efficienti dal punto di vista energetico e sociale"
Nuria Oliver (Alicante, 1970) è una delle più note ricercatrici e promotrici dell'intelligenza artificiale in Spagna. Doctor of the Media Lab del Massachusetts Institute of Technology (MIT), ha co-fondato nel 2020 ELLIS Alicante, fondazione inserita nell'omonima rete europea di centri di ricerca. Con il cognome dell'Institute of Human-Centered Artificial Intelligence, Oliver da allora ha promosso l'uso e la ricerca di algoritmi per aiutare con la sostenibilità e arginare la crisi climatica. Pochi giorni dopo aver parlato con lei, la Fondazione ELLIS Alicante ha partecipato al lancio della rete Naixus, un'alleanza tra diversi centri di ricerca in tutto il mondo per l'eccellenza nell'intelligenza artificiale focalizzata sugli SDG. In questa intervista spiega gli obiettivi di questa rete e le principali sfide che questa tecnologia deve ancora superare.
Quali sono gli obiettivi della rete Naixus?
Tenta di unire l'intera comunità scientifica dei centri di eccellenza che lavorano per un mondo più sostenibile attraverso lo sviluppo di tecniche di intelligenza artificiale. Esistono numerose istituzioni nel mondo, come l'IRCAI (International AI Research Institute), che dipende dall'UNESCO, ma anche l'Unicef, la Masakhane Foundation o l'Alan Turing Institute, tra molti altri. I suoi obiettivi specifici enfatizzano la ricerca su come l'IA può aiutarci a raggiungere uno sviluppo sostenibile, ispirare più scienziati a dedicare la loro ricerca per contribuire ad esso e costruire capacità e conoscenza delle opportunità che stiamo affrontando. intorno al pianeta. Quello che viene chiamato il Su globale è rappresentato anche a Naixus; si tratta di non essere una rete che include solo l'Europa o il Nord America.
A volte c'è molta confusione dietro le tecniche di intelligenza artificiale. Quali usi specifici ha attualmente in termini di sostenibilità?
Ci sono diverse aree. Se ci concentriamo, ad esempio, sulla sfida climatica, gli algoritmi di intelligenza artificiale sono alla base degli attuali modelli climatici e meteorologici per fare previsioni accurate, identificare modelli o prevedere eventi estremi. Ci sono altri esempi, come i programmi che sono in Qatar per servire come sistemi di allerta precoce nel concetto di disastri naturali, in modo che possa essere data una risposta più rapida e più persone possano essere curate se necessario. Inoltre, tutti questi modelli meteorologici sono importanti nel campo delle energie rinnovabili e dello sviluppo di sistemi energetici sostenibili. L'energia solare o eolica dipende dal tempo per generare elettricità e l'intelligenza artificiale viene utilizzata per questa previsione affidabile. Ci sono anche progetti meno maturi, come la creazione di gemelli digitali del pianeta.
“Il problema è che, molte volte, dati di grande valore sociale collettivo non sono pubblicamente disponibili”
Si tratta di un'iniziativa molto ambiziosa dell'Agenzia speciale europea (ESA) e l'obiettivo è quello che sembra: creare una rappresentazione digitale della Terra - con tutta la complessità che ciò comporta - per effettuare le simulazioni più accurate possibili dell'influenza di azioni delle persone nella lotta al cambiamento climatico. Dall'evoluzione dei trasporti alla creazione di energia o zootecnia. Ovviamente, queste simulazioni e questa complessa modellazione numerica comportano l'uso intensivo di tecniche di intelligenza artificiale. Ma per il momento è un progetto non maturo, anche se molto ambizioso. Allo stesso tempo, abbiamo un aspetto forse meno noto: l'IA stessa non è neutrale in termini di emissioni di gas serra. I modelli attuali necessitano di grandi quantità di dati per poter apprendere e grandi capacità di calcolo per poter analizzare ed elaborare tali dati, ovvero richiedono un grande consumo di energia. Pertanto, un'area di ricerca molto attiva si concentra su come ottenere modelli di intelligenza artificiale accurati e utili, che funzionino per la complessità del mondo reale, ma allo stesso tempo abbiano requisiti di consumo energetico molto inferiori rispetto ai sistemi attuali. , o non saranno energeticamente sostenibili.
Sei d'accordo con le critiche alla mancanza di efficienza nell'attuale ricerca sui modelli di intelligenza artificiale perché diverse istituzioni sviluppano i loro algoritmi senza un coordinamento sufficiente?
Non credo sia proprio questo il problema. Piuttosto, è che in molti casi i dati pertinenti non sono disponibili al pubblico. Sono generati all'interno delle operazioni di aziende private, ma hanno un grande valore per il bene sociale collettivo: si parla ad esempio di modellare il consumo energetico di un Paese. Quindi ora vediamo molte istituzioni e ricercatori che si muovono in tutto il mondo per vedere come sfruttare questi dati privati per il bene comune. L'esempio più ovvio è stato durante la pandemia: c'erano dati che potevano essere molto preziosi per studiare la diffusione del virus, come la mobilità umana, che si generava nelle mani di aziende private. E c'è stato questo sforzo da parte di queste grandi aziende per condividerli, in modo aggregato e anonimo, ovviamente. Ma c'è un'altra sfida: come ottenere tecniche e modelli di intelligenza artificiale in grado di apprendere da una quantità minore di dati. Ciò è dovuto al consumo energetico e alla disponibilità di questi dati, ma anche al fatto che non dobbiamo dimenticare che si tratta di una rappresentazione digitale parziale di una realtà complessa sottostante. E questa complessa realtà richiede o coinvolge diverse fonti per avere una visione più completa. Spesso questi dati vengono raccolti da diverse istituzioni che non necessariamente parlano tra loro, ed è per questo che è importante che ci siano questi sforzi globali di coordinamento e cooperazione per lo stesso scopo, che è quello di contribuire alla conservazione del pianeta e la sopravvivenza della nostra specie.
In questo caso, i problemi principali nello sviluppo dell'IA sarebbero etici e politici, o piuttosto tecnologici?
Le due. La considerazione etica e politica è essenziale: il dibattito sull'IA non può ridursi esclusivamente a una sfida tecnica. In molti casi, questa è una sfida di governo e di formazione umana. Il più delle volte i dati possono esistere (o potrebbero esistere) perché le tecniche esistono, ma non esiste un coordinamento istituzionale per utilizzarle in modo etico e sostenibile. Come se non bastasse, manca la formazione per trarne vantaggio. Ecco perché è così importante avere una visione olistica e multidisciplinare di questa opportunità che ci offre l'intelligenza artificiale. Una strategia che abbraccia anche il dominio sociale, il che significa che come società comprendiamo meglio cosa può significare l'uso dell'IA e ci stiamo mobilitando per renderlo realtà e aiutarci ad affrontare le grandi sfide.
"Serve una riforma dell'istruzione che coltivi l'intelligenza sociale ed emotiva, oltre che la creatività"
Quindi, a livello di base, c'è una mancanza di conoscenza su cosa significhino veramente l'IA e le sue applicazioni?
Senza dubbio. È assolutamente prioritario comunicare di più. Todos interactuamos costantemente con la IA aunque no seamos aware de ello, ma la mayoría de la gente cuando le hablas de ella piensa en algún type de robot, no en su teléfono móvil, que sería el máximo exponente del use de la inteligencia artificial en la vita di ogni giorno. Parli con il tuo cellulare e non ti rendi conto che è un'intelligenza artificiale. Ecco perché è fondamentale responsabilizzare i cittadini e ispirare sempre più persone, soprattutto giovani, a voler imparare e usarli come alleati.
Da dove dovrebbe andare la soluzione in questa direzione?
Sostengo da molti anni, senza molto successo, un'ambiziosa riforma educativa in cui il pensiero computazionale sia integrato come materia interdisciplinare e si coltivi l'intelligenza sociale ed emotiva, oltre alla creatività; sono una serie di abilità umane che ci definiscono come uomo saggio e che anche noi perdiamo. In conclusione, l'investimento nell'istruzione e nell'ispirazione per quanto riguarda le questioni tecnologiche è molto importante per i cittadini. Inutile dirlo anche per i nostri rappresentanti politici, perché è molto difficile prendere decisioni su questioni sconosciute.
Sei pessimista sull'adozione tempestiva delle tecniche di intelligenza artificiale per fare la differenza nella lotta per la sostenibilità?
Non sono affatto pessimista. Siamo molto meglio di 10 anni fa in termini di comprensione di cosa si può o non si può fare con le tecniche di intelligenza artificiale e gli sforzi globali per svilupparle. Ci ho lavorato per tutta la vita e negli ultimi otto anni ho visto un movimento in crescita. Direi che è stato accelerato dalla pandemia, perché abbiamo visto il valore dei dati analizzati dall'AI. Non hanno aiutato ad avere modelli epidemiologici migliori, a identificare farmaci e vaccini, a sviluppare modelli di occupazione ospedaliera o di efficacia dei trattamenti... Nel complesso, abbiamo visto un caso concreto del valore dell'IA con applicazione pratica e serve come catalizzatore per portarlo in molte altre aree. Quindi sono un ottimista realistico, non un idealista. È il momento dell'invito all'azione, per compiere i passi successivi.