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Come le startup di Intelligenza Artificiale stanno definendo il loro confine con l’ Etica

È SenseTime la startup di Artificial Intelligence con la più alta quotazione nel mondo. Nata ad Hong Kong nel 2014 , all’interno del dipartimento di Ingegneria informatica della medesima università, ha già raccolto 2.6 Miliardi di dollari e si sta apprestando ora, secondo bloomberg, ad avviare un altro round di 2 miliardi attraverso degli innovation advisor. L’obiettivo è diventare una piattaforma di open innovation nazionale per la prossima generazione di tecnologie di intelligenza artificiale sulla “intelligent vision”. Il focus di SenseTime è, infatti, quello della “facial recognition”, cioè l’utilizzo di algoritmi in grado di identificare e di leggere volti e/o oggetti. La velocità di identificazione e il numero di oggetti in grado di essere processati deve raggiungere grandi masse, così da essere poi in grado sia di condividere quei dati con soggetti interessati (in particolare decisori pubblici, ricercatori healthcare e retailer), sia di avere una base valutativa e formulare commenti e decisioni. Questo modello di AI e Big data apre quindi molte delle grandi sfide mondiali: dalla guida autonoma alle identità digitali, dalla cybersecurity alla manutenzione predittiva.

Parallelamente ai grandi investimenti che si stanno effettuando in Cina, anche gli Stati Uniti portano avanti e sfruttano la grande trasversalità della tecnologia. Tra le startup più finanziate c’è C3, che opera come Paas (platform as a service), in maniera tale da poter fungere da abilitatore per chiunque abbia necessità di sviluppo di IA, Big Data o Algoritmi di Intelligenza Predittiva.

Tuttavia, il grande tema globale sull’ Intelligenza Artificiale rimane l’eticaWired riportava, qualche tempo fa, i due problemi da affrontare: quello delle “black box” e quello del pregiudizio dell’algoritmo. Il primo riguarda l’apprendimento automatico che l’algoritmo avvia una volta impostato un sistema di “machine learning”: i dati di apprendimento diventano talmente tanti che risulta impossibile seguire il perché di ogni acquisizione e di conseguenza comprenderlo. Il pregiudizio, invece, riguarda discriminazioni che gli algoritmi compiono su alcune categorie: ad esempio, diversi algoritmi di riconoscimento facciale identificavano meno persone di colore e commettevano più errori, di fatto, discriminandole.

Ed è L’Europa che, su questo tema, sta cercando di mettere la testa avanti, avendo presentato nel 2018 un piano di investimenti di 1,5 miliardi con l’obiettivo di muoverne altri 20 attraverso i privati. Inoltre, proprio su questo verticale tecnologico si sta creando un laboratorio congiunto europeo (Ellis, European Laboratory for learning and Intelligent Systems). Tutto per avere una società maggiormente sensibile alla privacy, argomento già in attuazione attraverso la GDPR.

Tra le startup Europee di Intelligenza Artificiale, da segnalare Meero, che utilizza l’AI per ottimizzare la resa delle immagini, accorciando in maniera esponenziale i tempi che invece sono richiesti per il ritocco di documentazioni visive digitali. Anche in Nuvolab si sta investendo sullo sviluppo di progetti di co-creazione che hanno al centro competenze di AI: Mapadore, la startup che ottimizza il costo degli spostamenti per il sales, è stata citata da poco nel case study di Salesforce a Londra per la sua collaborazione con Supersolar.

La formazione dei centri di competenza quindi diventa cruciale per far evolvere i progetti tecnologici e creare dei canali di dialogo. Possono e devono esserci, sopratutto nei progetti altamente innovativi di una startup, delle competenze “chiave”  molto profonde. È necessario pertanto che questo dialogo  sia sempre trasversale e faccia in modo che il centro di competenza possa interfacciarsi anche con le aree “non-tech”, così da migliorare al massimo la comunicazione di prodotto, e, sulla base di ciò, fare evolvere la tecnologia nel modo migliore possibile, tecnologia che in Europa, con grande probabilità, si svilupperà rispettando l’etica e la privacy.

Se hai un progetto basato su AI oppure se sei interessato a valutare l’implementazione di progetti di intelligenza artificiale, puoi saperne di più qui.