La maggior parte delle discussioni sull'intelligenza artificiale (AI) sono caratterizzate da iperbole e isteria. Sebbene alcuni dei pensatori più importanti e di successo del mondo prevedano regolarmente che l'IA risolverà tutti i nostri problemi o distruggerà noi o la nostra società, e la stampa riferiscono spesso di come l'intelligenza artificiale minaccerà i posti di lavoro e aumenterà la disuguaglianza, in realtà ci sono pochissime prove a sostegno di queste idee. Cosa c'è di più, questo potrebbe effettivamente finire per mettere le persone contro la ricerca sull'intelligenza artificiale, portando a una battuta d'arresto progressi significativi nella tecnologia.

L'iperbole intorno all'IA deriva in gran parte dalla sua promozione da parte di evangelisti tecnologici e investitori interessati. Il CEO di Google Sundar Pichai ha dichiarato che l'intelligenza artificiale è "probabilmente la cosa più importante su cui l'umanità abbia mai lavorato". Data l'importanza dell'IA per il modello di business di Google, lo direbbe.

Alcuni sostengono addirittura che l'IA sia una soluzione ai problemi fondamentali dell'umanità, compresa la morte, e che alla fine ci fonderemo con le macchine per diventare una forza inarrestabile. L'inventore e scrittore Ray Kurzweil ha notoriamente sostenuto che questa "singolarità" si verificherà entro il 2045.

L'isteria intorno all'IA proviene da fonti simili. Il fisico Stephen Hawking e l'imprenditore tecnologico miliardario Elon Musk hanno avvertito che l'intelligenza artificiale rappresenta una minaccia esistenziale per l'umanità. Se l'intelligenza artificiale non ci distrugge, discutono i profeti di sventura, allora può almeno causare disoccupazione di massa attraverso l'automazione del lavoro.

La realtà dell'IA è attualmente molto diversa, in particolare quando si guarda alla minaccia dell'automazione. Già nel 2013, i ricercatori hanno stimato che, nei successivi dieci o vent'anni, Il 47% dei posti di lavoro negli Stati Uniti potrebbe essere automatizzato. Sei anni dopo, invece di una tendenza alla disoccupazione di massa, stiamo infatti vedendo la disoccupazione statunitense ai minimi storici.

Per l'UE sono state minacciate ulteriori perdite di posti di lavoro. Ma le prove passate indicano il contrario, visto che tra il 1999 e il 2010 l'automazione ha creato 1,5 milioni di posti di lavoro in più rispetto a quelli distrutti in Europa.

L'intelligenza artificiale non sta nemmeno rendendo più produttive le economie avanzate. Per esempio, nei dieci anni successivi alla crisi finanziaria, la produttività del lavoro nel Regno Unito è cresciuta al tasso medio più basso dal 1761. Le prove mostrano che anche le aziende globali superstar, comprese le aziende che sono tra i principali investitori nell'intelligenza artificiale e i cui modelli di business dipendono da essa come Google, Facebook e Amazon, non sono diventati più produttivi. Ciò contraddice le affermazioni secondo cui l'IA aumenterà inevitabilmente la produttività.

Allora perché gli effetti di trasformazione della società dell'IA non si stanno materializzando? Ci sono almeno quattro ragioni. Primo, L'IA si diffonde nell'economia molto più lentamente di quanto la maggior parte delle persone pensi. Questo perché la maggior parte dell'IA attuale si basa sull'apprendimento da grandi quantità di dati ed è particolarmente difficile per la maggior parte delle aziende generare dati sufficienti per rendere efficienti gli algoritmi o semplicemente per permettersi di assumere analisti di dati. Una manifestazione della lenta diffusione dell'intelligenza artificiale è il crescente utilizzo di "pseudo-IA" in cui un'azienda sembra utilizzare un bot di intelligenza artificiale online per interagire con i clienti, ma che in realtà è un essere umano che opera dietro le quinte.

La seconda ragione è che l'innovazione dell'IA sta diventando sempre più difficile. Le tecniche di apprendimento automatico che hanno guidato i recenti progressi potrebbero aver già prodotto i loro risultati più facilmente raggiungibili e ora sembrano avere rendimenti decrescenti. La potenza esponenzialmente crescente dell'hardware del computer, come descritto dalla legge di Moore, potrebbe anche finire.

Collegato a questo è il fatto che la maggior parte delle applicazioni di intelligenza artificiale non sono così innovative, con l'intelligenza artificiale utilizzata principalmente per mettere a punto e interrompere i prodotti esistenti piuttosto che introdurre prodotti radicalmente nuovi. Per esempio, Carlsberg sta investendo nell'intelligenza artificiale per aiutarla a migliorare la qualità della sua birra. Ma è pur sempre birra. Heka è un'azienda statunitense che produce un letto con intelligenza artificiale integrata per aiutare le persone a dormire meglio. Ma è pur sempre un letto.

Terzo, la lenta crescita della domanda dei consumatori nella maggior parte dei paesi occidentali rende non redditizio per la maggior parte delle aziende investire nell'IA. Eppure questo tipo di limite alla domanda non viene quasi mai preso in considerazione quando si discutono gli impatti dell'IA, in parte perché i modelli accademici di come l'automazione influenzerà l'economia sono focalizzati sul mercato del lavoro e/o sul lato dell'offerta dell'economia.

Il quarto, L'intelligenza artificiale non è essenzialmente sviluppata per applicazioni generali. L'innovazione dell'IA è prevalentemente nei sistemi visivi, finalizzato all'uso in auto senza conducente. Eppure tali auto sono più notevoli per la loro assenza dalle nostre strade, e limiti tecnici significano che probabilmente rimarranno tali per molto tempo.

C'è bisogno di un nuovo pensiero

Certo, Il piccolo impatto dell'IA nel recente passato non esclude impatti maggiori in futuro. Progressi imprevisti nell'IA potrebbero ancora portare a una "robocalisse". Ma dovrà provenire da un diverso tipo di intelligenza artificiale. Ciò che attualmente chiamiamo "AI" - big data e machine learning - non è realmente intelligente. Si tratta essenzialmente di analisi di correlazione, alla ricerca di modelli nei dati. L'apprendimento automatico genera previsioni, non spiegazioni. In contrasto, i cervelli umani sono dispositivi narrativi che generano spiegazioni.

Come risultato del clamore e dell'isteria, molti governi si stanno affannando per produrre strategie nazionali di IA. Le organizzazioni internazionali si stanno affrettando a farsi vedere per agire, tenere conferenze e pubblicare relazioni di punta sul futuro del lavoro. Ad esempio, il Centro per la ricerca politica dell'Università delle Nazioni Unite afferma che l'IA sta "trasformando l'ordine geopolitico" e, ancora più incredibilmente, che "un cambiamento nell'equilibrio di potere tra macchine intelligenti e umani è già visibile".

Questo dibattito "sconvolto" sullo stato attuale e futuro dell'IA minaccia sia una corsa agli armamenti dell'IA che regolamenti soffocanti. Ciò potrebbe portare a controlli inappropriati e inoltre alla perdita di fiducia del pubblico nella ricerca sull'IA. Potrebbe persino accelerare un altro inverno dell'IA, come è successo negli anni '80, in cui interessi e finanziamenti scompaiono per anni o addirittura decenni dopo un periodo di delusione. Tutto in un momento in cui il mondo ha bisogno di più, non meno, innovazione tecnologica.

Questo articolo è stato ripubblicato da The Conversation con una licenza Creative Commons. Leggi l'articolo originale.