In tutto il mondo, gli analisti dei dati lavorano senza sosta per svelare i segreti celati sotto la superficie di questo mare di cifre, osservando modelli, tracciando tendenze e cercando connessioni nascoste. Contemporaneamente, i pionieri dell’intelligenza artificiale stanno mettendo a punto algoritmi sofisticati per navigare in queste acque tempestose, raccogliendo, analizzando e interpretando i dati raccolti. Ma, cosa rappresentano realmente questi dati? Come si svolge il loro percorso di trasformazione da semplici numeri a informazioni ricche di significato? E come queste informazioni finiscono per plasmare e guidare le decisioni che prendiamo quotidianamente?
L’essenza dei dati
Alla base, i dati sono semplici rappresentazioni o misurazioni. Prendiamo un dato come il numero 10: di per sé non possiede alcun significato intrinseco. È solo un’astrazione, privo di contesto o riferimenti. Ma quando posizioniamo questo dato all’interno di un contesto specifico, si verifica una metamorfosi. Se affermiamo, ad esempio, “ho 10 mele”, il numero 10 assume un significato tangibile. Non è più un dato astratto, ma si trasforma in una informazione concreta. Così, il 10 diventa una misura di quantità, un dato che ci informa su uno specifico aspetto della realtà.
Come i dati diventano informazioni
Il processo di trasformazione dei dati in informazioni va ben oltre la mera contestualizzazione. Le informazioni possono acquisire sfumature diverse in base al sistema di riferimento che adottiamo per interpretarle. Se colui che afferma “ho 10 mele” è un individuo che vuole consumarle come snack, l’informazione suggerisce che ha a disposizione abbastanza mele per diversi giorni. Se, al contrario, la stessa frase viene pronunciata da un pasticcere che ha intenzione di usare le mele per fare torte, allora potrebbe considerare insufficiente la quantità di 10 mele. Infine, se a dire “ho 10 mele” è un commerciante di frutta, le 10 mele non rappresentano automaticamente un profitto, ma più precisamente una quantità di merce da vendere. L’effettiva redditività dipenderà da variabili come il prezzo di vendita, i costi operativi, la domanda del mercato e molti altri fattori che esulano dalla semplice disponibilità del prodotto.
Una volta che i dati sono stati adeguatamente contestualizzati e trasformati in informazioni, è il momento di fare un passo avanti e formulare un giudizio. Questo può essere percepito come un semplice meccanismo di commutazione “On/Off”, che ci aiuta a stabilire se una informazione è positiva o negativa, e che poi finisce per guidare le decisioni che prendiamo.
Immaginiamo, ad esempio, un individuo che vuole consumare le mele come snack. Probabilmente giudicherà positivamente l’informazione “ho 10 mele”, ritenendo che sia una quantità adeguata alle sue necessità personali, e di conseguenza deciderà di non comprare altre mele. Al contrario, un pasticcere potrebbe valutare negativamente la stessa informazione, giudicando le 10 mele insufficienti per le sue esigenze produttive, e quindi decidere di acquistare ulteriori mele.
Analogamente, un commerciante di frutta potrebbe valutare l’informazione “ho 10 mele” tenendo conto della situazione attuale del mercato e delle sue esigenze di business. Se le 10 mele sono sufficienti per soddisfare la domanda attuale dei clienti, potrebbe considerare l’informazione positiva e decidere di non acquistare altre mele. Tuttavia, se ritiene che le 10 mele non siano adeguate a coprire le esigenze dei clienti o a generare un profitto sufficiente, allora potrebbe decidere di acquistare altre mele o di ripensare la sua strategia di business.
La complessità del contesto e la molteplicità della verità
Ma c’è un aspetto ancora più profondo da considerare nel nostro viaggio attraverso il mondo dei dati. Il contesto può essere estremamente complesso e le decisioni che prendiamo possono essere influenzate da un insieme di variabili differenti. Ad esempio, se teniamo conto del costo delle mele, la disponibilità di alternative, le preferenze personali e altri fattori, potremmo arrivare a decisioni diverse. Inoltre, ciò che un individuo considera una “verità” basandosi sulla propria interpretazione dei dati, potrebbe essere percepito in modo completamente diverso da un altro individuo con un contesto diverso. Questo ci porta a una realizzazione fondamentale: non esiste una singola “verità” assoluta. Invece, esistono molteplici verità, tutte logiche e valide nel loro contesto specifico, ma che potrebbero potenzialmente essere in contrasto tra loro.
Le implicazioni per l’intelligenza artificiale
La metamorfosi dei dat
i in informazioni, culminante in giudizi e azioni, ha implicazioni di vasta portata per l’evoluzione dell’intelligenza artificiale. La tecnologia di apprendimento automatico, nucleo pulsante dell’AI, fa uso dei dati per creare modelli predittivi in maniera simile a come il nostro cervello sviluppa “modelli mentali” per interpretare e interagire con il mondo che ci circonda.
I modelli di apprendimento automatico elaborano enormi quantità di dati per “apprendere” correlazioni e tendenze. Una volta formati, questi modelli possono essere usati per prevedere esiti o prendere decisioni basate su nuovi dati. Tuttavia, proprio come nell’esempio delle “10 mele”, il contesto in cui i dati sono interpretati può avere un grande impatto sulla loro comprensione.
Se un sistema di AI non fosse adeguatamente allenato a gestire il contesto, potrebbe finire per prendere decisioni basate su una percezione parziale o distorta dei dati. Un problema comune in tal senso è il cosiddetto “bias nei dati”. Se i dati utilizzati per addestrare un algoritmo di AI sono distorti o non completi, l’algoritmo può finire per incorporare e perpetuare questi bias, portando a decisioni ingiuste o imprecise.
Inoltre, l’AI può anche incontrare difficoltà nel comprendere il “significato” dei dati. Mentre gli esseri umani sono in grado di utilizzare il linguaggio, la cultura e una comprensione profonda del contesto per interpretare i dati, le macchine non hanno ancora questa capacità. Ciò può portare a interpretazioni errate o incomplete dei dati, con conseguenti errori nelle decisioni.
Analogie e stereotipi nel processo decisionale
Il cervello umano possiede una straordinaria capacità di utilizzare analogie e stereotipi per processare rapidamente le informazioni. Quando ci troviamo di fronte a una nuova situazione, il nostro cervello cerca automaticamente analogie con esperienze passate per aiutarci a comprendere e rispondere. Questo può essere incredibilmente efficace, consentendoci di reagire rapidamente a nuove informazioni.
Tuttavia, l’uso di stereotipi può anche portare a errori di giudizio e pregiudizi. Se cataloghiamo troppo rapidamente una persona o una situazione sulla base delle esperienze passate, potremmo finire per fare supposizioni errate. Questo rischio aumenta soprattutto se le nostre esperienze passate sono state influenzate da pregiudizi o discriminazioni.
L’AI, se addestrata con dati che riflettono stereotipi o pregiudizi, può replicare questi problemi. Se un algoritmo di AI è addestrato con dati che rispecchiano pregiudizi di genere, razza, o altro, l’algoritmo potrebbe “apprendere” questi pregiudizi e fare predizioni o prendere decisioni che perpetuano queste ingiustizie.
Questa situazione ci pone di fronte a una sfida significativa nella creazione di algoritmi di AI: come possiamo addestrare l’AI a capire e gestire il contesto, senza incorrere nel pericolo degli stereotipi e dei pregiudizi? Questa è una questione complessa che richiede un attento esame sia da parte degli ingegneri che sviluppano l’AI, sia da parte della società nel suo complesso.
Le conseguenze etiche del bias nei dati
L’uso di dati distorti o incompleti non solo può compromettere l’efficacia delle decisioni basate sull’intelligenza artificiale, ma può avere anche notevoli implicazioni etiche. Quando l’AI prende decisioni basate su dati che riflettono pregiudizi, le conseguenze possono essere tangibili e negative per le persone coinvolte.
Per esempio, consideriamo un algoritmo di AI usato per il riconoscimento facciale. Se l’algoritmo è addestrato su un set di dati che contiene principalmente volti di persone di una certa etnia, potrebbe non riconoscere accuratamente volti di persone di altre etnie. Questo può portare a situazioni in cui individui innocenti vengono erroneamente identificati come sospetti, o a circostanze in cui l’accesso a servizi o opportunità viene negato ingiustamente.
Queste implicazioni vanno ben oltre l’efficacia dell’AI e toccano questioni di giustizia, equità e diritti umani. Pertanto, è fondamentale che gli ingegneri che sviluppano l’AI prestino particolare attenzione a garantire che i dati usati per l’addestramento degli algoritmi siano rappresentativi e privi di pregiudizi. Inoltre, dovrebbero essere messi in atto sistemi di monitoraggio e revisione per identificare e correggere eventuali bias che potrebbero emergere nell’uso dell’AI.
La privacy dei dati e le sue complessità
Un altro aspetto critico dell’uso dei dati nell’AI è la questione della privacy. Viviamo in un’epoca in cui enormi quantità di dati personali vengono continuamente raccolti, archiviati e analizzati. Questo può portare a enormi benefici, come la personalizzazione dei servizi e l’identificazione di pattern utili. Tuttavia, l’uso eccessivo o irresponsabile dei dati personali può comportare gravi violazioni della privacy.
Per esempio, consideriamo un algoritmo di AI che utilizza i dati di navigazione di un individuo per prevedere i suoi interessi e abitudini. Se queste informazioni vengono utilizzate senza il consenso dell’individuo, o vengono condivise con terzi senza un adeguato controllo, la privacy di quell’individuo può essere seriamente compromessa.
Ecco perché è fondamentale che le politiche e le pratiche relative alla raccolta, alla conservazione e all’uso dei dati siano guidate da principi di trasparenza, consenso informato e rispetto per la privacy. Gli individui dovrebbero essere informati su come i loro dati vengono utilizzati, avere la possibilità di dare o negare il consenso, e avere il diritto di accedere, correggere o eliminare i propri dati. Inoltre, dovrebbero essere implementate adeguate misure di sicurezza per proteggere i dati da accessi o usi non autorizzati.
Conclusioni
Comprendere il percorso che i dati percorrono, trasformandosi in informazioni e poi in decisioni, è fondamentale per capire come funzionano le nostre menti e come possiamo costruire algoritmi di intelligenza artificiale efficaci e giusti. Questo percorso ci porta da astrazioni numeriche a realtà tangibili, mostrandoci come le nostre interpretazioni dei dati possono avere un impatto significativo sulle nostre vite. Nonostante le sfide e i rischi, questo viaggio offre anche opportunità incredibili per migliorare la nostra comprensione del mondo e per sviluppare tecnologie che possono migliorare la nostra vita in modi che non avremmo mai immaginato prima.
Andrea Bruno Viliotti | LinkedIn
