Dal codice alla cultura: orientarsi nell'era dell'intelligenza artificiale

Sono un programmatore la cui sintassi si è arrugginita, chiamato in soccorso più spesso che per routine. Un tempo, vivevo tra i tasti e la luce dello schermo, scrivendo algoritmi su interi quaderni e facendo debug fino all'alba. Ho creato un gioco di guida che ha accompagnato i miei amici per lunghe notti e un programma telex che inviava ordini in tutto il mondo senza interruzioni. Quello era il mestiere di un'altra epoca, quando settimane di lavoro producevano ciò che oggi si potrebbe finire prima di pranzo.

Ora il ruolo è cambiato. Inquadro il problema, abbozzo la logica e definisco il passaggio di consegne. Poi l'intelligenza artificiale prende il sopravvento, trasformando la bozza in esecuzione. Le ore sostituiscono le settimane e quella che una volta sembrava un'invenzione alla luce del fuoco ora si muove alla velocità di un filo elettrico. Il cambiamento non è solo mio. È un momento condiviso, un modo diverso di pensare a come costruiamo, governiamo e viviamo con la tecnologia.

Questa accelerazione spiega perché una manciata di fondatori riesce a realizzare ciò che un tempo richiedeva eserciti di programmatori. Le startup che avrebbero potuto avanzare zoppicando ora balzano in avanti, alimentate da strumenti che generano tanto quanto obbediscono. La frontiera della programmazione si è ampliata e i vecchi limiti di personale e tempo sono svaniti.

Ma la velocità ha un'ombra. Le questioni relative al lavoro, all'equità, alla privacy, all'energia, alla proprietà e all'abuso aumentano con ogni progresso. Per ogni storia di intelligenza artificiale che sblocca la scoperta, un'altra mostra pregiudizi nelle assunzioni, falsità che si diffondono più velocemente della verità o creatività ridotta alla replicazione. Questi non sono rischi astratti. Modellano la fiducia e, senza fiducia, anche gli strumenti più potenti vacillano.

Non possiamo aspettare risposte perfette. Il progresso avanza, che lo benediciamo o no. Il compito è dargli forma, esigere chiarezza, integrare apprendimento e adattamento in ogni fase. Per stare al passo con la tecnologia, dobbiamo insegnare mentre implementiamo, governare mentre costruiamo e adattarci mentre procediamo.

Questo è il contesto in cui si inserisce questo articolo. Dalla programmazione ai dati alle infrastrutture, non esamineremo un futuro lontano, ma il mondo che già ci attende.

Piano d'azione e ordini esecutivi sull'intelligenza artificiale degli Stati Uniti

Le domande non sono più astratte. Le nazioni stanno già scrivendo le loro strategie, decidendo quanto promuovere l'innovazione, quanto regolamentare e quanto tutelare i propri interessi. Gli Stati Uniti hanno ora presentato il loro ultimo piano, plasmato da tentativi, errori e aggiustamenti, segnando un altro passo avanti nel modo in cui intendono competere in questa corsa in cui altri hanno già fissato i propri obiettivi.

Questo piano si basa su anni di sforzi, seguendo politiche precedenti che hanno testato idee, evidenziato carenze e segnato progressi. Come ogni inventore sa, il fallimento non è una battuta d'arresto, ma un passo avanti verso il perfezionamento. L'attuale strategia americana riflette sia ciò che ha funzionato sia ciò che non ha funzionato, distillando queste lezioni in un quadro più ponderato. È un progetto abbozzato a matita, pronto per essere rivisto.

Pubblicato sotto l'amministrazione Trump con il titolo Winning the AI Race: America's AI Action Plan, il documento si basa su tre pilastri fondamentali:

1. Accelerare l'innovazione riducendo le barriere normative che rallentano lo sviluppo e l'implementazione

2. Infrastruttura edilizia, inclusa la capacità energetica e di data center di cui l'intelligenza artificiale ha bisogno per operare su larga scala

3. Essere leader a livello internazionale garantendo che la tecnologia e gli standard americani plasmino il futuro globale

Il piano abbraccia oltre novanta azioni federali, dallo sviluppo della forza lavoro alla politica energetica, dagli standard di approvvigionamento ai controlli sulle esportazioni. L'enfasi sulla deregolamentazione e sulle infrastrutture segnala un atteggiamento pro-innovazione, ma il successo dipenderà dalla capacità del governo di adattarsi. Privacy, impatto ambientale ed equità non possono essere ignorati; devono essere integrati nello stesso slancio che guida la crescita. L'intento non è quello di cantare vittoria, ma di rimanere competitivi in una competizione senza un traguardo. Non si tratta di una corsa verso un traguardo, ma di una corsa a lungo termine per rimanere creativi, aperti e rilevanti a livello globale.

Approcci globali allo sviluppo dell'intelligenza artificiale

Gli Stati Uniti non sono i soli a definire le regole dell'IA. L'Unione Europea sta promuovendo l'AI Act, un quadro normativo completo volto a una supervisione basata sul rischio e a rigorosi standard di trasparenza. La strategia cinese combina investimenti aggressivi nell'IA con uno stretto controllo governativo su modelli, set di dati e risultati. Nazioni come Singapore, Canada e Regno Unito si stanno posizionando come hub per la ricerca etica sull'IA, mentre altre si concentrano su applicazioni militari e di sorveglianza. Anche gli Emirati Arabi Uniti e altri paesi del Medio Oriente stanno emergendo come attori chiave nel settore dell'IA, collegando gli investimenti nazionali a strategie di diversificazione economica più ampie e segnalando la loro intenzione di plasmare i mercati globali dell'IA.

Questi approcci riflettono le priorità nazionali e i valori culturali. L'UE privilegia la precauzione e la tutela dei consumatori. La Cina privilegia il controllo centrale e l'integrazione negli obiettivi statali. Gli Stati Uniti tendono a una crescita guidata dal mercato e alla velocità dell'innovazione. Gli Emirati Arabi Uniti posizionano l'IA come parte di un più ampio programma economico e di innovazione. Nessuno di questi percorsi è privo di compromessi. La corsa globale non riguarda solo chi costruisce l'IA più efficiente, ma anche chi definisce le norme che ne disciplineranno l'utilizzo in tutto il mondo. La vera competizione è per la fiducia, l'adozione e l'influenza sugli standard che guideranno l'integrazione dell'IA nella vita quotidiana. Questi approcci concorrenti plasmeranno non solo la tecnologia, ma anche le regole, le libertà e i presupposti culturali che la guidano.

Questa competizione globale è importante perché il modo in cui le nazioni stabiliscono le regole influenzerà il modo in cui l'IA verrà utilizzata e, cosa ancora più importante, il modo in cui potrà essere al servizio delle persone. L'IA non è una minaccia per il progresso dell'umanità. È un indicatore di quanto lontano possa arrivare l'ingegno umano. Può svolgere compiti ripetitivi e ad alta intensità di dati, dandoci più tempo per pensare, progettare e risolvere. Usata bene, l'IA può aiutare a prevedere i disastri prima che accadano, migliorare i risultati medici e rendere l'istruzione personale e accessibile ovunque. Come ogni strumento, riflette l'intento di chi la sviluppa e la utilizza. La vera opportunità è sviluppare l'IA in modi che esaltino il meglio di ciò che significa essere umani.

Per realizzare questa opportunità non basta una visione. Serve la capacità fisica di rendere l'IA possibile su larga scala. Ciò significa data center avanzati, sistemi energetici resilienti e le competenze tecniche per gestirli. Queste risorse costituiscono la spina dorsale di qualsiasi strategia di IA seria. Senza di esse, le politiche rimangono ambiziose. Con esse, le nazioni possono tradurre l'ambizione in risultati. Le infrastrutture non sono un ripensamento. Sono il fondamento della sovranità nell'era digitale. La capacità di possedere e gestire data center, garantire l'approvvigionamento energetico e disporre di una forza lavoro tecnica qualificata determina se l'IA diventerà uno strumento per altri o una fonte di forza nazionale. Questo è il fondamento del pilastro Infrastruttura, che inquadra l'IA non solo come codice e dati, ma come un sistema ancorato alle capacità fisiche nazionali.

I data center come nucleo fisico dell'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale è energia + algoritmi + dati . I data center sono il luogo in cui questi elementi si uniscono e prendono forma. Non sono opzionali; ne sono il nucleo. La produzione di energia, i sistemi di raffreddamento, le reti, il carico elettrico e la stabilità della rete costituiscono l'impalcatura che li sostiene, e la loro affidabilità determina la crescita dell'intelligenza artificiale. L'espansione della capacità non si limita a rack e server; è il lavoro di elettricisti, tecnici HVAC e ingegneri di rete, le cui competenze rendono possibile la scalabilità. Sta anche aumentando il consumo di energia, con costi ambientali che non possiamo ignorare. Eppure, i guadagni in termini di produttività e innovazione rimangono troppo grandi per essere ignorati. L'infrastruttura dà corpo all'intelligenza artificiale, mentre algoritmi e dati le conferiscono carattere. E in quel carattere risiedono le scelte che determinano pregiudizi, trasparenza e fiducia.

Pregiudizi, libertà di scelta e trasparenza nei sistemi di intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale generale e i modelli linguistici di grandi dimensioni dovrebbero funzionare come dizionari o enciclopedie: basati su fatti indiscussi e, laddove i fatti sono controversi, presentare le prove in modo chiaro e prendere nota delle opinioni interpretative senza favorire una parte o l'altra. Questa neutralità garantisce che l'intelligenza artificiale funga da strumento imparziale e basato sui fatti.

Le versioni specializzate sono accettabili quando rendono esplicita la loro prospettiva. Un dizionario religioso o un'intelligenza artificiale progettata per i valori di una comunità sono validi se gli utenti sanno cosa stanno scegliendo. I pregiudizi non sono sempre dannosi. Potrebbero essere esattamente la prospettiva desiderata dall'utente. Se un fornitore crea un modello di questo tipo, i pregiudizi devono essere chiari fin dall'inizio, identificati al momento dell'uso, proprio come l'etichetta di avvertenza su un pacchetto di sigarette. I sostenitori possono promuovere le proprie versioni, ma non possono imporle ad altri. La libertà di espressione consente la diversità, ma i modelli aperti e fondamentali devono rimanere neutrali.

La politica governativa dovrebbe seguire lo stesso principio. I fondi dei contribuenti non dovrebbero acquistare un'IA distorta. I modelli gratuiti o ad accesso aperto devono rimanere neutrali o esprimere chiaramente la propria prospettiva. Anche qui la sfida è la definizione. Ciò che appare neutrale in una cultura può apparire distorto in un'altra. Alcune nazioni iniziano la settimana di domenica, altre di lunedì. Entrambe le misure sono logiche. Anche i sistemi di misurazione differiscono. Un miglio e un chilometro descrivono ciascuno una distanza, ma secondo convenzioni diverse. Se persino calendari e unità di misura possono dividere l'interpretazione, perché dovremmo credere che l'IA, creata dagli esseri umani, ne sarà immune? La neutralità in sé non è universale. È plasmata dalla cultura, dalla storia e dalla prospettiva.

Il recente decreto esecutivo sui "Principi imparziali dell'IA" riflette questa idea, allontanando gli appalti federali da sistemi ideologicamente orientati. Eppure termini politici come "woke", anche se intesi come abbreviazione, iniettano inutili pregiudizi. Gli standard governativi dovrebbero ancorarsi a documenti fondamentali come la Costituzione, valutando attentamente gli originali a meno che non vengano sostituiti, e includendo prospettive storiche equilibrate quando le opinioni divergono. Le IA dovrebbero trattare i fatti in modo equo, senza privilegiare una parte. Nella migliore delle ipotesi, sono strumenti che rimuovono le barriere, equilibrano l'accesso ed estendono le opportunità a tutti.

Privacy, copyright e diritti digitali

Le tutele della privacy per i dati di training e gli input degli utenti sono in continua evoluzione, così come le garanzie sul copyright. Ciò su cui addestriamo le IA e ciò che inseriamo nei prompt deve essere protetto. Le IA apprendono schemi, non contenuti esatti. Potrebbe sembrare che duplichino il testo dei dati di training, ma la maggior parte degli output è probabilistica. Può verificarsi una duplicazione esatta, ma spesso perché il materiale è prevedibile sulla base di dati pubblici ampiamente disponibili piuttosto che di una copia archiviata.

È difficile sostenere che sistemi che spesso hanno allucinazioni e talvolta falliscono in compiti semplici, come contare le "r" nella parola "fragola", siano coinvolti in una deliberata violazione del copyright. I loro errori dimostrano che i risultati riflettono previsioni probabilistiche, non opere memorizzate. Questa distinzione è importante per le politiche. Suggerisce che la maggior parte dei casi di apparente duplicazione deriva da errori di addestramento o di modellazione statistica, non dalla riproduzione intenzionale di contenuti protetti.

Quando si verifica una duplicazione, è necessario che vi sia una responsabilità, proprio come avviene per gli esseri umani. Tale responsabilità può ricadere sui creatori, sugli operatori o sulle entità che traggono profitto, finanziariamente o in altro modo, dal sistema. La dottrina del fair use offre una ragionevole via d'uscita. L'intelligenza artificiale dovrebbe essere in grado di imparare da qualsiasi risorsa aperta e disponibile, nel rispetto della legge sul diritto d'autore, evitando di riprodurre integralmente le opere protette.

Istruzione e adozione globale della tecnologia

L'istruzione rimane essenziale per dotare le persone di competenze in materia di intelligenza artificiale e ridurre le conseguenze indesiderate. L'intelligenza artificiale complica l'istruzione, rafforzandola al tempo stesso. L'adozione varia da una generazione all'altra, non solo negli Stati Uniti ma in tutto il mondo. I giovani spesso adottano rapidamente le nuove tecnologie, ma la velocità non è sinonimo di comprensione.

L'intelligenza artificiale offre l'opportunità di livellare il campo di gioco globale. Gli studenti che vivono in aree remote possono accedere a tutoraggio e risorse che prima erano fuori dalla loro portata, anche a livello universitario. La promessa è concreta, ma lo sono anche i limiti. Non ci si può fidare solo dell'intelligenza artificiale per quanto riguarda l'accuratezza. L'alfabetizzazione deve includere la disciplina per mettere in discussione e verificare i risultati.

L'opportunità non è solo quella di ampliare l'accesso, ma anche di plasmare il giudizio. Insegnare al mondo a usare l'intelligenza artificiale come strumento basato sui fatti può rendere le informazioni più comprensibili, pur preservando la responsabilità umana di testare, interpretare e decidere.

Governance, inquadramento culturale e libertà di parola

L'inquadramento culturale sarà una delle sfide più ardue. È opportuno tenere presente il punto di vista statunitense sulla libertà di parola, sebbene vi siano limiti stabiliti dalla dottrina e dai tribunali. Altre nazioni applicano standard diversi e le loro concezioni di espressione spesso divergono dal modello americano.

I governi non dovrebbero forzare la rimozione di fatti o inserire editoriali o propaganda nell'addestramento di base delle IA. Termini politicamente influenti nei documenti ufficiali, come "woke", sono di per sé parziali e dovrebbero essere evitati perché politicizzano una regolamentazione altrimenti legittima.

Gli standard governativi per l'intelligenza artificiale dovrebbero basarsi su documenti fondamentali come la Costituzione degli Stati Uniti e altre dottrine riconosciute a livello internazionale. Gli originali dovrebbero avere la massima importanza, a meno che non vengano esplicitamente annullati. Quando la storia offre prospettive contrastanti, entrambe dovrebbero essere incluse.

Le IA di base, in particolare quelle presentate come open source ed esportate a livello globale, dovrebbero trattare le informazioni fattuali in modo equo, senza dare priorità a un solo punto di vista.

Compromessi filosofici e impatto sociale

Il fabbisogno energetico dell'IA solleva valide preoccupazioni ambientali, ma è probabile che i suoi guadagni in termini di produttività superino gli impatti generali. I danni individuali, tuttavia, non possono essere ignorati. Il progresso dell'IA richiede compromessi. Ha già portato benefici a molti, con casi documentati in cui ha salvato vite umane. Ci sono anche casi in cui si sostiene che il suo utilizzo abbia causato danni.

Produttività e innovazione andranno a beneficio di un gran numero di persone, ma ci saranno anche dei disagi. Scegliere di non far progredire l'intelligenza artificiale comporta anche dei danni, negando alle persone i benefici che le sue innovazioni potrebbero offrire. Questo è un dilemma filosofico, molto simile a decidere quale tra due pazienti critici debba ricevere l'unico trattamento salvavita disponibile. Nessuna delle due scelte evita una perdita, ma una scelta deve essere fatta.

La storia dimostra che ogni innovazione importante ha prodotto risultati contrastanti. L'azione o l'inazione hanno sempre avvantaggiato alcuni gruppi e ne hanno svantaggiati altri, e l'IA non fa eccezione. È uno strumento che può giocare a nostro favore o contro di noi. I guardrail sono essenziali, ma non devono rendere la strada impraticabile. La sfida è bilanciare lo slancio in avanti con misure di salvaguardia che proteggano senza soffocare. La soluzione non si troverà nell'evitare l'IA, ma nell'usarla saggiamente.

Pensieri futuri

Ho iniziato con un obiettivo semplice e una piccola app di utilità. Anni fa, mi ci sarebbe voluta una settimana o più per scriverla e debuggarla. Questa volta, l'intelligenza artificiale ha costruito il core in pochi minuti e ho dedicato solo poche ore a modellarlo come desideravo. Quel piccolo progetto riflette il quadro più ampio: l'intelligenza artificiale accelera ciò che è possibile, ma dipende comunque dall'immaginazione, dalla creatività, dalla direzione, dalla correzione e dal giudizio umani.

Il compito dell'America e del mondo è quello di portare su larga scala questa stessa dinamica. Costruire rapidamente. Correggere spesso. Rimanere coinvolti. Governare l'IA non è una singola decisione, ma una responsabilità continua. Le leggi scritte oggi possono dare struttura nel breve termine, ma non possono prevedere ogni svolta futura. Persino la Costituzione, spesso citata come lungimirante, offriva principi generali piuttosto che prescrizioni fisse, lasciando spazio all'adattamento. Questa flessibilità è il modello che dovremmo portare avanti con l'IA: principi che guidano, supportati da politiche che si adattano.

I governi si muovono con cautela perché devono, ma l'intelligenza artificiale si muove rapidamente perché può. Colmare questo divario non significa abbandonare la cautela, ma trovare nuove forme di agilità. La sfida è bilanciare stabilità e visione, andare oltre le dichiarazioni dettate dai titoli dei giornali e puntare sul lavoro costante della gestione, e procedere con calma, legiferare con visione e governare con umiltà.

Questo è il lavoro che ci attende: usare questa tecnologia con saggezza, lasciarla espandere le opportunità senza rinunciare al giudizio e assicurarci che il suo progresso rifletta non solo ciò che possiamo costruire, ma anche chi scegliamo di essere.

Brightside sta trasformando questi principi in sistemi operativi, applicando l'intelligenza artificiale alle comunicazioni satellitari, all'orchestrazione dei data center, alla risposta alle catastrofi e ai trasporti per espandere la produttività umana e rafforzare la sovranità digitale. I nostri obiettivi sono chiari: costruire rapidamente, correggere spesso, dimostrare fiducia con i risultati.

~Mark Munger - Direttore tecnico di Brightside Industries