L’attualità e l’indubbia rilevanza delle questioni legate alla governance della ricerca scientifica svolta mediante sistemi di intelligenza artificiale sono testimoniate da almeno due posizioni espresse a livello internazionale.
La prima, in ordine di tempo, deriva da un sondaggio dell’UNESCO su oltre 450 scuole e università, secondo cui meno del 10% degli istituti coinvolti ha sviluppato politiche istituzionali o linee guida riguardanti l’uso di applicazioni di intelligenza artificiale (AI) generativa. Il sondaggio è nato dalla consapevolezza che questa nuova tecnologia presenta opportunità, rischi e sfide anche per i sistemi educativi e accademici la cui mission, rappresentata dalla trasmissione di una base di conoscenze e competenze da utilizzare per la comprensione del mondo, deve confrontarsi con una nuova ‘macchina da scrivere’ dotata di un relativo grado di autonomia.
La scarsa diffusione di policy ad hoc sull’utilizzo dell’AI generativa non può esser interpretata come un ridotto interesse verso l’innovazione e il cambiamento, quanto piuttosto come la sintesi di almeno due profili problematici: da un canto, la difficoltà oggettiva di fornire una risposta immediata a fronte di tecnologie che si evolvono incessantemente e con una rapidità mai vista prima; d’altro canto, una non piena consapevolezza degli effetti che l’AI generativa sta apportando al mondo che conosciamo, modificando i modelli economici, lavorativi, culturali e sociali.
La seconda. Il World Economic Forum ha pubblicato il suo dodicesimo rapporto sulle tecnologie emergenti: Top 10 Emerging Technologies of 2024 (WORLD ECONOMIC FORUM, 2024). Il rapporto rappresenta uno strumento indispensabile per comprendere il potenziale delle tantissime tecnologie oggi disponibili, individuando quelle destinate a influenzare significativamente le società e le economie. Per essere considerate emergenti le nuove tecnologie debbono possedere quel grado di attrattiva presso investitori e ricercatori tali da farne prevedere, entro cinque anni, una diffusione su scala considerevole. Va da sé che il rapporto cita anche i sistemi di AI, sistemi che, come tutte le grandi innovazioni, non si limitano ad aggiungere novità all’esistente ma lo plasmano, gli danno forma e contenuti nuovi. E a subire questa trasformazione è la stessa condizione umana.
Un aspetto significativo del rapporto è l’importanza attribuita non tanto all’AI tout court bensì a quella adottata nella conduzione della ricerca scientifica, che occupa una posizione di rilievo tra le dieci tecnologie emergenti.
In effetti, pur se l’AI sia utilizzata nella ricerca da molti anni, i progressi nell’apprendimento profondo, nell’intelligenza artificiale generativa e nei modelli di base stanno rivoluzionando il processo di scoperta scientifica. Proprio lo scorso anno la Royal Swedish Academy of Sciences ha assegnato il Nobel per la chimica a due lavori frutto dell’impiego dell’intelligenza artificiale: quello di Demis Hassabis e John M. Jumper, per lo sviluppo di AlphaFold, un’AI che ha risolto il problema della predizione tridimensionale delle proteine; e quello di David Baker, per i suoi strumenti computazionali di progettazione di nuove proteine. Dunque, l’AI sta accelerando enormemente le scoperte scientifiche e non solo nel campo della biologia e medicina. In un recente sondaggio post-doc globale di Nature, circa un intervistato su tre ha dichiarato di utilizzare chatbot basati sull’intelligenza artificiale per perfezionare il testo, generare o modificare codici, discutere la letteratura nel loro campo e altro ancora (NORDLING, 2023).
L’impiego di queste tecnologie nella conduzione delle attività di ricerca non comporta soltanto un’accelerazione del processo di scoperta, il che rappresenta di tutta evidenza un beneficio per la collettività, ma una trasformazione del processo di ricerca scientifica, intervenendo su fasi essenziali come la raccolta e l’analisi dei dati, la modellazione teorica e la pubblicazione dei risultati. I progressi dell’AI stanno permettendo ai ricercatori di fare scoperte che altrimenti arriverebbero più tardi o che, addirittura, sarebbero impossibili da realizzare.
Tutto ciò pone interrogativi che richiedono un’attenta valutazione e che inducono, primariamente, ad un cambio di paradigma: le nuove tecnologie, AI in primis, non devono rappresentare soltanto l’oggetto di studio da parte della comunità scientifica ma devono portare a riflettere sulla ricerca stessa, per come sta mutando ove condotta a mezzo di tali sistemi. E così, l’affidamento eccessivo su sistemi dotati di un’autonomia di cui non si conosce ancora la sostanza potrebbe ridurre l’autonomia dei ricercatori nel prendere decisioni critiche, rischiando di appiattire l’autonomia nella conduzione di attività di ricerca. La delega computazionale, in altri termini, rende attuale il pericolo che l’avanzamento della conoscenza venga guidato non dall’intuizione umana, dalla comprensione profonda dei fenomeni, dal pensiero critico o da intuizioni personali, ma da processi standardizzati che fanno leva sulla capacità di elaborazione dei moderni artefatti. Se riconosciamo che l’AI generativa, a cui viene riconosciuta la capacità di creare contenuti originali, possa produrre articoli scientifici, proposte di ricerca e persino analisi complesse, come dobbiamo declinare i canoni di responsabilità, autorialità e attribuzione del merito scientifico? In definitiva, ne va del rigore scientifico, mettendo a rischio la capacità della comunità scientifica di generare innovazione autentica e di rispondere alle domande più profonde della conoscenza.
Volendo trovare una sintesi delle posizioni espresse dall’UNESCO e dal WEF potremmo considerarle come un appello a ripensare le strategie per affrontare le sfide educative, scientifiche e tecnologiche del nostro tempo. Un appello evidentemente rivolto a chi è alla frontiera della conoscenza, a chi ricopre quella funzione etico-sociale che mira al «pieno sviluppo della persona umana»: la comunità scientifica. Le università, gli organismi di ricerca, gli enti finanziatori, le società scientifiche e i ricercatori non sono solo attori di primo piano nel dare forma al dibattito sull’AI e sui suoi impatti sulla società ma debbono affrontare il tema dell’uso responsabile dell’AI nella ricerca. Tutti, come parte di una comunità e della cultura della ricerca fondata su valori condivisi, dovremmo impegnarci nelle riflessioni su come implementare responsabilmente i sistemi di IA nelle nostre attività.
WORLD ECONOMIC FORUM. (2024). Top 10 Emerging Technologies of 2024. https://www.weforum.org/publications/top-10-emerging-technologies-2024/
NORDLING L. (2023). How ChatGPT is transforming the postdoc experience, Nature 622, 655-657, 2023, https://doi.org/10.1038/d41586-023-03235-8
Immagini generate tramite DALL-E
