L’AI, nel contesto della rivoluzione digitale, rappresenta una trasformazione radicale ancora non compiutamente ponderabile nei suoi impatti sui processi produttivi. Una delle domande che si sente proporre più spesso, in particolare tra gli economisti del lavoro, è appunto quali effetti sulla produttività individuale dei knowledge worker abbiano gli strumenti di AI generativa.
In uno studio sperimentale è emerso che coloro che hanno usato OpenAI hanno ottenuto risultati migliori rispetto a chi non l’ha usato, in ogni dimensione misurata (qualità dell’output, tempo di lavoro, numero di task portati a termine). Risultati migliori hanno avuto coloro che hanno anche ricevuto un addestramento aggiuntivo specifico su come usare al meglio il sistema. In generale, lo studio dimostra l’utilità dell’AI nell’aumentare l’efficacia dei lavoratori.
In questa prospettiva, il policymaking si pone l’esigenza di rispondere al timore della progressiva sostituzione della creatività umana e alle ricadute sui livelli occupazionali. Viene a tale proposito espresso l’auspicio, tanto affascinante quanto complesso, che tali innovazioni siano guidate mantenendo un approccio antropocentrico.
Nel mondo dell’informazione, nel governo di questa metamorfosi è necessario difendere gli orizzonti culturali e professionali del mondo editoriale e informativo, contribuendo a valorizzare i modelli di AI in chiave di opportunità. Per questo da più parti viene indicata la necessità di tutelare il diritto d’autore e agire per il contrasto alla disinformazione. Le soluzioni ipotizzabili possono essere l’introduzione dell’obbligo per gli sviluppatori e per i diversi soggetti della catena del valore di tenere un registro aggiornato recante i contenuti informativi coperti dal diritto d’autore utilizzati per l’input e per il training dell’algoritmo. Inoltre, occorrerebbe promuovere la tracciabilità mediante la marcatura temporale dei contenuti editoriali con l’obiettivo di presidiare l’autenticità e la provenienza dei contenuti da fonti editoriali oltre che di garantire la titolarità dei diritti.
Più in generale, l’ordinamento nazionale affronta già l’esigenza di normare la materia alla luce dell’AI Act e delle recenti iniziative della Commissione Ue. Si profila l’ipotesi di ridefinire il mandato delle istituzioni che si occupano di AI (Agid e Acn).
Volgendo lo sguardo ancora più nel futuro, la prima rivoluzione quantistica, nata dalla necessità di spiegare fenomeni come la radiazione del corpo nero, ha introdotto il concetto di dualità onda-particella. Questo concetto ha aperto le porte a innumerevoli scoperte scientifiche e tecnologiche. Tuttavia, mentre la prima rivoluzione si è concentrata sulla comprensione della realtà esistente, una seconda ci sta conducendo verso la creazione di una realtà quantistica artificiale.
In parallelo alla rivoluzione quantistica, l’AI sta vivendo una propria evoluzione. L’uso di algoritmi quantistici su computer quantistici promette di rivoluzionare la capacità di calcolo, aprendo la strada ad applicazioni impensabili. La combinazione di queste due rivoluzioni, quella quantistica e quella dell’AI, potrebbe portare a progressi significativi in settori come il machine learning, la crittografia quantistica e la simulazione di sistemi complessi.
Allo stesso tempo, la tecnologia quantistica offre nuove prospettive per l’ottimizzazione e il miglioramento dei processi di AI. L’uso di principi quantistici come la sovrapposizione e l’entanglement potrebbe consentire di superare alcune delle limitazioni attuali dell’AI classica, portando a sistemi più efficienti e potenti.
In conclusione, la seconda rivoluzione quantistica e l’evoluzione dell’AI sono profondamente interconnesse e promettono di trasformare radicalmente il nostro mondo. Sfruttando le leggi della meccanica quantistica per creare nuove tecnologie e combinandole con l’AI, si potrebbe aprire la strada a un futuro in cui le macchine non solo imitano, ma veramente comprendono e superano l’intelligenza umana.
