I processi di cambiamento in corso non sono soddisfacenti: il paradigma consumistico non è più sostenibile da un punto di vista energetico e ambientale, oltre a generare grandi disuguaglianze. Tuttavia, i processi di transizione digitale ed ecologica e di innovazione sociale sono in stallo perché richiedono di ripensare in modo radicale gli equilibri e gli interessi acquisiti. È finito il tempo dell’entusiasmo buonista delle liturgie dei post-it e ormai sembra urgente riorganizzare tutto: i nostri sistemi di mobilità, le nostre catene lunghe della produzione e dello scambio, la produzione energetica, la produzione e il consumo agroalimentare, ecc.
Intelligenza collettiva potenziata con Ai
Una via possibile, per supportare i decisori e attivare le comunità nella risoluzione di questi problemi complessi, superando la logica estrattiva, è quella di valorizzare l’intelligenza collettiva, potenziandola anche grazie all’intelligenza artificiale, facendo lavorare insieme le persone, con l’aiuto della tecnologia, per affrontare le sfide sociali, mobilitando una gamma più ampia di informazioni, idee e intuizioni.
L’intelligenza collettiva potenzialmente può favorire la comprensione dei problemi, facilitare la definizione di soluzioni con nuovi approcci; aiutare a decidere favorendo la condivisione di conoscenze, dati e abilità; aiutare a prendere insieme le decisioni. E può essere potenziata dall’intelligenza artificiale in diversi modi: attraverso la produzione di dati da parte di reti distribuite di esseri umani e/o di sensori che generano input continui, in tempo reale, per algoritmi di apprendimento automatico; oppure rendendo complementari l’esperienza umana e quella delle macchine come fa, per esempio, l’app Waze che utilizza l’intelligenza artificiale per apprendere i modelli quotidiani dei suoi utenti (oltre 115 milioni conducenti in tutto il mondo) e per mappare potenziali percorsi di viaggio, integrando informazioni in crowdsourcing in tempo reale dagli utenti dell’app. Le informazioni iperlocali su lavori stradali, sulle condizioni del traffico e sui prezzi del carburante fornite dagli utenti vengono combinate con le indicazioni generate dall’intelligenza artificiale per suggerire il percorso finale ottimizzato. L
L’esempio di Swarm e l’intelligenza di sciame
’intelligenza artificiale generativa è un altro esempio di forme di collaborazione che, agìta in tempo reale con una comunità più ampia di persone, può creare nuove idee per immaginare trasformazioni dello spazio pubblico, pianificazione urbana, ecc. L’intelligenza artificiale, inoltre, può essere inserita nei processi di interazione che avvengono tra le persone, valorizzando la cosiddetta “intelligenza di sciame”, come succede nella piattaforma di collaborazione Swarm che ha la capacità di aumentare l’accuratezza delle decisioni di gruppo in varie situazioni: dalla diagnosi sanitaria alla previsione dei sondaggi politici. Dagli esperimenti fatti emerge, per esempio, che l’accuratezza diagnostica di un gruppo di radiologi che lavorano in rete tra loro in tempo reale, ha ridotto gli errori del 33 per cento rispetto ai singoli individui da soli e del 22 per cento rispetto a una soluzione basata solo sull’intelligenza artificiale. Oppure, nelle previsioni dei risultati delle partite della Premier League inglese, a fronte della capacità di previsione dei singoli, che è praticamente il risultato che si ottiene lanciando una moneta (circa il 55%), la capacità predittiva delle persone insieme all’IA di Swarm, aumentata al 72%. Significa che la precisione predittiva è aumentata del 131 per cento.
Benefici collettivi e sfide sociali
Sarebbe di grande importanza che le politiche pubbliche per l’intelligenza artificiale fossero orientate alla creazione di benefici collettivi, in modo che i sistemi di dati, i metodi, le pratiche, gli strumenti utilizzati fossero concentrati sull’inclusione e sull’aumento dell’intelligenza umana per risolvere le sfide sociali. Progetti sperimentali di questo tipo dovrebbero valorizzare la regia delle istituzioni locali, con la collaborazione di quelle nazionali, supportando forme di collaborazione pubblico-privato, con l’attivazione dei cittadini, dell’accademia e di tutti i portatori di interesse. Come già successo in diverse altre occasioni, si potrebbe definire un programma sperimentale, in capo al Dipartimento della Funzione Pubblica e in sinergia con i diversi Ministeri, utilizzando risorse esistenti per la capacitazione amministrativa e per l’innovazione delle amministrazioni pubbliche, con l’obiettivo di valorizzare l’intelligenza collettiva, supportata dall’intelligenza artificiale, su questioni concrete come la mobilità, le questioni abitative, il clima e la tutela dell’ambiente, lo sviluppo locale o il benessere di persone e territori.
