Per affrontare la sfida dell’intelligenza artificiale servono consapevolezza critica, creatività e conoscenza, distinguendosi dall’omologazione e sfruttando l’AI come assistente, non come sostituto.
Sull’orizzonte un cambiamento. Drastico. Non è chiaro se siano cumulonembi, tempesta o cirri sottili, preludio del sereno. L’intelligenza artificiale è ormai tra noi: la usiamo, ci divertiamo, sperimentiamo, discutiamo. Tuttavia, i suoi effetti rimangono incerti. Gli sviluppi futuri sono tutt’altro che definiti. Nel frattempo, cresce l’attesa per il debutto dell’Artificial General Intelligence (AGI). Cosa ci aspetta? Al momento si discute sulle definizioni: Google, Amazon, OpenAI e altre realtà offrono interpretazioni differenti di cosa possa essere una super intelligenza (Luiza Jarovsky, AGI: Potential Legal Risks).
I soliti ignoti
Parlare di lavoro, di impatti sull’occupazione non è semplice. Anzi al momento lo ritengo un esercizio rischioso, un modo per dire “ehi, ci sono e conosco l’argomento!”.
Daron Acemoğlu avverte (Il Sole 24 Ore del 2 gennaio 2025): non esistono ancora prove sufficienti che l’AI produca significativi aumenti di produttività.
Sapere di non sapere, utile anche per non farsi travolgere da eccessivo tecno-ottimismo e da un effetto wow.
Tempi moderni
Non è che mancano le previsioni, anzi. Sono tentativi di comprendere il fenomeno.
Con serio rischio della smentita, vale la pena segnalare il rapporto pubblicato dall’European Institute of Innovation & technology “Generative AI: Europe’s quest for regulation and industry leadership”, capitolo “Impatti occupazionali”.
Secondo il report la ricaduta dell’AI non è uniforme.
1) Le professioni che richiedono abilità di pensiero critico e competenze scientifiche sono meno suscettibili all’impatto dell’AI.
2) Al contrario, le professioni che implicano programmazione e scrittura sono più esposte.
3) Le attività che richiedono capacità decisionali e collaborazione potrebbero essere maggiormente colpite dall’automazione.
Torchio a vite
Dunque, nel mirino sembra proprio esserci la scrittura. Il comunicare. Un evidenzia empirica che si può facilmente provare. Le piattaforme, anche in versione gratuita, sono in grado di elaborare contenuti di qualità sempre maggiore. Da post sui social (compresivi di emoji) alle sintesi di video e poi documenti, immagini. Circa un mese fa da una presentazione realizzata in PowerPoint, con NotebookLM ho creato un podcast che forniva anche le analisi del contesto economico del progetto. Risultato ottimo, ben realizzato.
Sono convinto che già ora un LLM ben addestrato, con un dataset consolidato, sia in grado di elaborare gran parte degli articoli, dei post pubblicati online (e non solo).
Oltre il suicidio razionale
I professionisti (e i mestieranti) del settore si trovano di fronte una bella sfida. Escludendo il suicidio (sia pure razionale), è possibile ipotizzare qualche soluzione. Con estrema cautela.
Ho ipotizzato alcuni ambiti da presidiare o più semplicemente da considerare.
🧠🌌🌏 Weltanschauung. Attingere alle proprie capacità cognitive. Pescare nel profondo della propria conoscenza – quella fatta dalle letture e dalla formazione professionale e scolastica – per destrutturare il racconto. Per poi ricomporlo, attraverso un processo critico. Che parte dall’analisi delle diverse visioni del mondo che sono sottostanti ai modelli linguistici ➡️ Consapevolezza critica.
🤪💡🎭 “La pazzia, signore, se ne va a spasso per il mondo come il sole, e non c’è luogo in cui non risplenda“. L’omologazione è uno dei tanti rischi che l’AI può portare nella produzione dei contenuti. Lo stupore per un avatar che interagisce con noi, per un video, per un’immagine, se diventa consuetudine perde ogni forza icastica. Per la stragrande maggioranza degli utenti va bene così, c’è da porsi la domanda se questo gioco massivo potrà funzionare all’infinito.
Se la qualità non è più richiesta, viene richiesta l’efficacia (in termini di attenzione, ritorno sugli investimenti) del messaggio, dell’articolo ➡️ Creatività come terapia di sopravvivenza (professionale).
🌿⚖️💧 Pulizia e bilanciamento. La costruzione dei dataset, un lavoro di ricerca, molto simile alle ricerche bibliografiche. Servono capacità di lettura, valutazione ➡️ Consapevolezza e riconoscimento.
🔍🔗📚 Chiarezza, adattabilità e sequenzialità. Abilità nella costruzione dei prompt e dei successivi follow up. Il contenuto diventa un passaggio graduale e l’AI un assistente. Il ruolo della conoscenza personale, della cultura personale sono determinanti. Per esempio, nella creazione di un avatar AI, le istruzioni da inserire richiedono capacità di sintesi, di comprensione del processo e anche – alla fine – di scrittura. Una translatio imperii per la regola delle 5 W (Who, What, When, Where, Why). Un trasferimento del potere a favore della capacità di interagire proattivamente e in maniera critica con l’intelligenza artificiale. La regola del DPF, Dataset, Prompt, Follow up ➡️ Prompt engineering.
Giulio Valerio Maggioriano