Alexandra Ebert è un’esperta di Responsible AI, synthetic data e privacy e ricopre il ruolo di Chief AI & Data Democratization Officer presso MOSTLY AI. Si occupa di questioni di politica pubblica e fornisce consulenza a dirigenti e autorità di regolamentazione nei settori emergenti dell’AI generativa, dell’etica dell’AI e dei dati sintetici. Come relatrice molto richiesta a livello internazionale, Alexandra ha parlato ad alcune delle più grandi conferenze sull’AI, la privacy e il digital banking e ha condiviso le sue intuizioni con dirigenti di Fortune 100, l’ONU e un pubblico di fino a 5000 persone in 5 continenti diversi. Alexandra presiede anche il gruppo globale di esperti IEEE Synthetic Data IC ed è esperta di AI e privacy per l’OCSE, la Global Challenge to Build Trust in the Age of Generative AI, la Financial Conduct Authority del Regno Unito e molte altre istituzioni internazionali e nazionali.
I governi degli Stati Uniti, del Regno Unito e dell’Unione Europea hanno aperto le porte dell’intelligenza artificiale alle grandi aziende tecnologiche, che stanno avanzando mentre il resto di noi annaspa nell’oceano.
I governi stanno regolamentando – e deregolamentando – specificamente per queste aziende, riorganizzando le infrastrutture energetiche nazionali per loro e spendendo miliardi di soldi dei contribuenti per i massicci progetti infrastrutturali che richiedono.
Solo sotto Trump, gli Stati Uniti hanno affrontato un divieto decennale di introdurre regolamentazioni sull’AI e oltre una dozzina di siti federali sono stati designati per lo sviluppo di data center.
Le valutazioni delle Big Tech stanno salendo alle stelle. Nel frattempo, la maggior parte delle aziende non riesce ad adottare l’AI o a ottenere un ritorno sugli investimenti in essa effettuati.
A mio parere, è sempre più evidente che i nostri governi hanno venduto noi e l’AI alle Big Tech. È giunto il momento che cambino rotta e inizino a costruire le loro strategie sull’intelligenza artificiale intorno al sostegno alle imprese, alle startup e alle Pmi. I governi hanno aderito alla visione delle grandi aziende tecnologiche in parte perché è appariscente. È interessante. Fa notizia.
Ma non è solo una questione di pubblicità. I nostri leader, assolutamente incapaci di comprendere le basi tecnologiche, per non parlare delle implicazioni economiche e sociali dell’intelligenza artificiale, hanno cercato esperti in grado di fornire loro una visione. E chi meglio dei dirigenti delle grandi aziende tecnologiche, con la loro determinazione.
Questi dirigenti vendono loro una visione chiara. Dobbiamo fare tutto il possibile per costruire i modelli e i data center più grandi e potenti, e tutto sarà risolto nel processo. Garantiremo la sovranità digitale e la prosperità. Resisteremo alla concorrenza della Cina. Risolveremo persino il cambiamento climatico, proprio prima di averlo accelerato oltre il punto di non ritorno.
Danno ai nostri leader un foglio con le loro richieste e i nostri politici pensano di poterla fare franca senza fare i compiti. Non hanno esaminato cosa significhi costruire un ecosistema di AI fiorente. Non hanno esaminato le molteplici forme che l’AI può assumere e quali tipi di AI siano economicamente vantaggiosi in contesti e settori diversi. Non hanno cercato di risolvere le preoccupazioni e le sfide che devono affrontare le aziende che cercano di adottare con successo l’AI.
Chiaramente non capiscono cosa serve per guidare i loro paesi attraverso una trasformazione digitale di successo che avvantaggi l’intero ecosistema aziendale e la popolazione, piuttosto che un piccolo gruppo di aziende monopolistiche.
L’alternativa? Potrebbero effettivamente ascoltare e agire per conto dei dirigenti dell’AI nelle imprese e nelle startup, degli amministratori delegati delle Pmi e dei leader delle grandi imprese non tecnologiche. Potrebbero ascoltare gli economisti, gli scienziati sociali e gli esperti di etica dell’AI.
Ma questo gruppo è ampio e diversificato. Non ha una sfida, una soluzione o una visione uniche, ma un insieme naturalmente complesso di richieste e preoccupazioni che devono essere affrontate con politiche oculate. E questo è apparentemente troppo per i nostri politici.
I nostri leader hanno optato per liste di cose da fare già pronte piuttosto che per una comprensione e una conoscenza approfondita della materia. La visione delle grandi aziende tecnologiche prevale sulle esigenze del resto dell’ecosistema imprenditoriale.
Allora, qual è la soluzione? Come possiamo cambiare rotta e passare dalla visione che hanno le Big Tech dell’AI alle esigenze del resto delle imprese?
In primo luogo, i politici devono smettere di guardare all’AI esclusivamente attraverso la lente della narrativa delle Big Tech: secondo questa visione il successo dell’AI equivale ai modelli e ai data center più grandi e potenti. Perché l’AI è molto più grande e complessa di così. I modelli all’avanguardia, come gli Llm, oggi molto amati dai media, sono i jumbo jet dell’AI, ma i governi hanno dimenticato le auto familiari, i treni e le autocisterne, anch’essi parte integrante dell’economia.
Una volta aperto lo sguardo oltre gli Llm, devono lavorare in tutto l’ecosistema per identificare le barriere (talento, accesso ai dati, finanziamenti, regolamentazione) che le aziende devono affrontare per integrare queste tecnologie di intelligenza artificiale nelle loro operazioni. Quindi, devono dare la priorità all’abbattimento di queste barriere piuttosto che assecondare le richieste delle Big Tech.
In secondo luogo, devono aprire i loro dati a queste aziende. Non c’è AI senza dati. Le aziende hanno bisogno di dati diversificati e di alta qualità sulle popolazioni che servono. E rendere disponibili in modo sicuro i dati detenuti dallo Stato come fattore di produzione per lo sviluppo dell’AI delle aziende è un passo importante per dare loro ciò di cui hanno bisogno per costruire soluzioni che affrontino le sfide del mondo reale.
In terzo luogo, devono incentivare le grandi aziende tecnologiche ad aprire i propri tesori di dati, oppure utilizzare misure antitrust per farlo. Ciò sarà molto più difficile per i governi del Regno Unito e dell’Ue, che non hanno giurisdizione su queste aziende, ma possono esercitare pressioni quando si tratta di dati relativi alle operazioni nel loro paese.
Questi dati conferiscono alle Big Tech un vantaggio competitivo rispetto a qualsiasi altra azienda che cerchi di addestrare e sviluppare l’AI, e ciò contribuirebbe in piccola parte a livellare il campo di gioco. Naturalmente, le aziende comuni non potranno mai competere con le Big Tech su larga scala con l’AI, ma se vengono forniti loro gli strumenti giusti, possono trarne un valore tangibile.
Infine, i governi devono abbandonare la loro ossessione per lo sviluppo di frontiera dell’IA, come gli LLM, e iniziare a pensare all’interno. Invece di costruire una scala per consentire alle Big Tech di continuare a perseguire la loro mania dell’AGI a spese dei contribuenti e del clima, devono costruire le impalcature per far crescere l’IA verso l’esterno, in modo che possa andare a beneficio di ogni azienda e di ogni cliente.
Ciò significa costruire un ecosistema di IA fiorente e su larga scala, non un grattacielo sbilanciato verso l’alto da cui i giganti della tecnologia possano dettare legge. Possono farlo concentrandosi sui talenti, creando strutture sicure ed efficaci per la condivisione dei dati e normative a sostegno della competitività.
Tutto questo potrebbe sembrare poco appariscente. E giustamente. Le automobili, i treni e le autocisterne sono meno interessanti dei jumbo jet, ma molto più importanti per il trasporto quotidiano. Dobbiamo applicare questa logica all’IA.
È ora che i nostri leader smettano di modellare le loro strategie di AI per l’1% delle aziende e pensino anche al restante 99%.
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