La maggior parte delle idee esposte in questo documento deriva da una elaborazione personale dei concetti correnti di Intelligenza Artificiale e di Robotica Aziendale nei confronti dell'occupazione.

In altre parole, cerco di immaginare e di esporre come l'implementazione di sistemi computerizzati sempre più senzienti possa entrare in conflitto con il lavoratore umano.

Purtroppo in questa materia si verifica un fenomeno ben noto: la difficoltà di prevedere uno scenario futuro quando non sono totalmente note o misurabili le variabili che condizionano l'andamento del fenomeno, ma soprattutto è indiscutibile il fatto che gli operatori e gli sviluppatori coinvolti nel processo sono così numerosi che è praticamente impossibile avere una visione precisa dell'evolversi del fenomeno. Molti processi sono direttamente gestiti da governi e da strutture militari perciò per definizione non divulgati o scientemente divulgati in modo non vero.

Ritengo che sia interessante dividere questa analisi in tre parti:

• lo sviluppo hardware e software dei sistemi di Intelligenza Artificiale e le macro aree sociali che subiranno un forte coinvolgimento.
• le argomentazioni di chi pensa che ci sarà perdita di posti di lavoro.

• le argomentazioni di chi pensa che complessivamente l'occupazione aumenterà.

Infine le mie personali considerazioni finali.

Una definizione.

L'Intelligenza Artificiale sfrutta computer e programmi per imitare le capacità decisionali e di risoluzione dei problemi della mente umana.

È la scienza e l'ingegneria della creazione di macchine e di programmi informatici intelligenti e approfondisce quattro potenziali obiettivi che differenziano i sistemi informatici sulla base della razionalità e del pensiero rispetto all'azione.

Approccio umano:

Sistemi che pensano come gli esseri umani

Sistemi che agiscono come gli esseri umani

Approccio ideale:

Sistemi che pensano razionalmente

Sistemi che agiscono razionalmente

Tipi di Intelligenza Artificiale: ristretta e forte

L'Intelligenza Artificiale ristretta, detta anche debole, è addestrata per eseguire attività specifiche ed è alla base della maggior parte delle applicazioni di Intelligenza Artificiale che oggi usiamo e realizza alcuni prodotti molto diffusi quali Alexa di Amazon e la guida autonoma nelle automobili.

L' Intelligenza Artificiale forte è ancora del tutto teorica e non vi sono esempi pratici oggi in uso, è composta da Intelligenza Artificiale Generale (AGI) e Super Intelligenza Artificiale (ASI). Sebbene l'IA forte sia ancora del tutto teorica e non vi siano esempi pratici in uso oggi, ciò non significa che i ricercatori di IA non ne stiano esplorando gli sviluppi.

Apprendimento profondo o automatico.

La differenza tra apprendimento profondo e apprendimento automatico riguarda il modo in cui ciascun algoritmo apprende.

L'apprendimento profondo automatizza gran parte del processo di estrazione delle caratteristiche dai dati che elabora, eliminando parte dell'intervento umano richiesto e consentendo l'uso di set di dati più grandi. L’apprendimento automatico classico, o “non profondo”, dipende maggiormente dall’intervento umano. Gli esperti umani determinano la gerarchia delle caratteristiche per comprendere le differenze tra gli input di dati, che in genere richiedono dati più strutturati per l'apprendimento.

L'ascesa dei modelli generativi

L'IA generativa si riferisce a modelli di apprendimento profondo che possono prendere dati non elaborati, ad esempio, tutta Wikipedia o le opere raccolte di Rembrandt, e “imparare” a generare, se richiesto, risultati statisticamente probabili. Ad un livello superiore, i modelli generativi codificano una rappresentazione semplificata dei dati di addestramento e ne attingono per creare un risultato simile, ma non identico, ai dati originali.

Alcune applicazioni scalabili dall'Intelligenza Artificiale

Non esistono attività informatizzabili che non saranno toccate dalla Intelligenza Artificiale, più specificamente dalla Intelligenza Artificiale ristretta, e queste sono a mio avviso quelle che già subiscono un notevole impatto.

Computer vision e traduzione automatica.

Questa tecnologia di IA consente ai computer e ai sistemi di ricavare informazioni significative da immagini digitali, video e altri input visivi e, sulla base di tali input, di agire. Sono notevoli gli sforzi per sviluppare questa tecnologia e uscire dalla gestione digitale delle immagini.

Riconoscimento vocale ed elaborazione del linguaggio.

È anche noto come riconoscimento vocale automatico (ASR), riconoscimento vocale computerizzato o speech-to-text, ed è una funzionalità che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per elaborare il discorso umano in un formato scritto. Avremo sviluppi importanti, uno per tutti: la traduzione in tempo reale delle telefonate.

Trasporto.

Il trasporto è un settore che è certamente in grado di essere drasticamente modificato dall’IA, a breve termine vedrà un numero maggiore di veicoli autonomi per uso privato e commerciale. Anche se i veicoli a guida autonomi e i pianificatori di percorso sono tutt'altro che perfetti, ci traghetteranno sempre con maggiore sicurezza da un posto all'altro.

Manifatturiero.

La produzione ha beneficiato di IA da anni. La diminuzione dei costi delle apparecchiature e la diffusione delle conoscenze renderà possibile a piccoli e medi utilizzatori dotarsi di robot funzionali alla produzione anche per piccole serie di oggetti.

Assistenza sanitaria.

L’Intelligenza Artificiale diventerà uno strumento standard per medici e assistenti medici incaricati del lavoro diagnostico. Grazie alle sue capacità di analisi di grandi basi di dati, l’Intelligenza Artificiale già aiuta ma aiuterà in modo consistente a identificare le malattie in modo più rapido e accurato, ad accelerare e semplificare la scoperta dei farmaci e persino a monitorare i pazienti attraverso assistenti infermieristici virtuali.

Istruzione e formazione.

L’Intelligenza Artificiale nell’istruzione cambierà il modo in cui gli esseri umani di tutte le età imparano. L'uso dell'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento facciale aiuteranno a digitalizzare i libri di testo, a rilevare la copiatura e valutare le emozioni degli studenti per aiutare a determinare chi è in difficoltà o annoiato. Gli studenti potranno ricevere contenuti didattici e corsi di formazione personalizzati in base alle loro esigenze specifiche. L’Intelligenza Artificiale determinerà inoltre strategie educative ottimali basate sugli stili di apprendimento individuali degli studenti.

Intelligenza Artificiale nei media.

Il giornalismo sta già sfruttando l’IA e continuerà a farlo in modo sempre più coinvolgente. Strutture istituzionali purtroppo saranno in grado di controllare voci di dissenso e si potranno verificare condizionamenti completamente gestiti da parte del potere politico.

Servizio clienti.

Gli strumenti di Intelligenza Artificiale che alimentano il settore del servizio clienti utilizzano agenti virtuali e portano informazioni significative sia al cliente che al fornitore. Al momento un assistente virtuale non può sostituire un assistente umano, ma è sicuro che tra qualche anno, se ben addestrato, un assistente virtuale sarà insostituibile da operatori umani.

Servizi finanziari.

L’elaborazione del linguaggio naturale combinata con l’apprendimento automatico consentirà alle banche e ai consulenti finanziari, nonché a sofisticati assistenti virtuali, di interagire in modo efficiente con i clienti in una serie di attività tipiche: monitoraggio del punteggio di credito, rilevamento di frodi, pianificazione finanziaria, questioni relative alle polizze assicurative e servizio clienti. I sistemi di Intelligenza Artificiale verranno utilizzati anche per sviluppare strategie di investimento più complesse e di rapida esecuzione per i grandi investitori.

Studi legali.

Possiamo aspettarci di vedere aumentare il numero dei piccoli e medi studi legali nei prossimi cinque anni, poiché piccoli team composti da uno a tre persone che lavorano con i sistemi di Intelligenza Artificiale svolgono il lavoro che in passato avrebbe richiesto 10-20 avvocati e lo fanno in modo più rapido ed economico. Se ricevono le istruzioni adeguate i chatbot sono già in grado di fornire riassunti rudimentali delle leggi applicabili e di bozze di clausole contrattuali.

Motori di raccomandazione.

Utilizzando i dati sui comportamenti d'acquisto, gli algoritmi di IA possono aiutare a scoprire le tendenze che possono essere utilizzate per sviluppare strategie di vendita più efficaci. Sono utilizzati per fornire ai clienti consigli aggiuntivi durante la ricerca e la vendita online.

Lo sviluppo hardware dei sistemi di Intelligenza Artificiale.

Le unità di elaborazione dati basate sull’architettura classica di Von Neumann mostrano i propri limiti per gestire una enorme quantità di dati limitando lo sviluppo degli algoritmi più complicati di Intelligenza Artificiale. Le risorse hardware richieste per lavorare con sistemi di IA con reti neurali sono significative, il cloud, rimuovendo il fardello computazionale dal singolo, rende possibile la democratizzazione della IA permettendone l’utilizzo anche a aziende piccole e piccolissime e non solo alle grandi aziende.

Un altro elemento che facilita la penetrazione delle applicazioni di IA è l’edge computing, che realizza il calcolo su chip sensori che raccolgono ed elaborano i dati ove si generano con basso consumo energetico ed elevata velocità di trasmissione. I sensori svolgono un ruolo vitale nella nostra vita quotidiana e sono componenti essenziali per sistemi basati su Internet of Things.

Si assiste anche alla nascita di hardware che viene definito dal software, la selezione di questi due elementi, tradizionalmente disaccoppiati, sta diventando più complessa, esisteranno algoritmi che potranno funzionare solo su supporti fisici specifici.

Il calcolo neuromorfico è una soluzione per emulare il cervello biologico umano, che fornisce una piattaforma più efficiente per un’elaborazione parallela massiccia. Lo scopo è quello di realizzare sistemi ad autoapprendimento. La capacità di apprendimento consente ai chip neuromorfici di svolgere più attività di computing a una velocità molto maggiore, comportando un’incredibile efficienza energetica.

Gli algoritmi di IA quindi ci chiedono di migliorare le performance e di ottimizzare tempo e costi. Pertanto, alle tradizionali unità centrali di elaborazione (CPU) è stata affiancata un’ampia gamma di acceleratori hardware, ognuno con specifiche caratteristiche. Gli acceleratori riducono notevolmente il tempo necessario per addestrare ed eseguire una rete neurale, implementando compiti speciali basati sull’IA che non possono essere eseguiti su una CPU convenzionale.

I maggiori sviluppi nella tecnologia dei sensori si avranno nei sensori di immagine per riconoscimento di oggetti, riconoscimento facciale, veicoli autonomi e nei microfoni per riconoscimento vocale, localizzazione del suono.

Questi sistemi autonomi, alimentati da algoritmi di apprendimento, promettono di accelerare una serie di attività di routine che prima facevano affidamento sulla conoscenza umana, sul ragionamento, sulla percezione e sulla destrezza manuale.

Le attività di elaborazione dei dati svolte da tali algoritmi possono variare da qualcosa di banale come individuare i gatti dalle fotografie alla diagnosi di malattie attraverso la ricerca di articoli scientifici.

Il futuro è appena iniziato: con i sistemi di sensori intelligenti, integrati e interattivi.

Intelligenza Artificiale e mondo del lavoro.

Il numero di posti di lavoro non è fisso nel tempo, ma è influenzato in modo significativo da variabili come la produttività e la domanda di beni e servizi. L’innovazione tecnologica ha contribuito alla nascita dell'attuale mercato del lavoro riducendo i costi di produzione e aumentando allo stesso tempo la qualità dei prodotti provocando un conseguente aumento della produttività.

L'intera umanità si sta affacciando ad una nuova rivoluzione industriale, un mondo in cui i robot e l’Intelligenza Artificiale entreranno sempre più nella forza lavoro prima affiancando poi sostituendo gli umani nei posti di lavoro. È anche vero che l’esperienza del passato non è detto che si ripeterà in futuro, se in passato la tecnologia ha creato più posti di lavoro di quanti ne ha distrutti ed ha incrementato il benessere dei lavoratori non è detto che così avvenga anche per le nuove tecnologie. Ciò ha il potenziale per determinare enormi cambiamenti sociali e non esiste altra soluzione che essere preparati, senza un impegno sociale globale si arriverà ad una disoccupazione di massa, poiché semplicemente non ci sono abbastanza altri posti di lavoro per tutti coloro che perderanno il lavoro a causa dei robot.

L’obsolescenza del lavoro umano non è il primo problema che ci deve preoccupare, i rapporti di lavoro stanno diventando sempre più brevi, la polarizzazione delle possibilità di lavoro tra chi è molto qualificato e chi lo è meno si acuisce, gli uomini continueranno ad avere un ruolo cruciale nel mondo del lavoro fino a quando avranno la capacità di adattare le proprie competenze o svilupparne altre per stare al passo con la tecnologia.

Tra le competenze richieste ai lavoratori assumono un ruolo chiave per aumentare il livello di specializzazione non solo quelle digitali e tecniche, ma anche quelle definite trasversali che sono diventate oggetto di analisi nei procedimenti di assunzione e più in generale nel campo delle risorse umane. Questo perché le competenze trasversali rappresentano l’attitudine di una persona sul posto di lavoro: dal modo di relazionarsi con i colleghi alla capacità di risolvere problemi più o meno complessi, fino alla capacità di ascolto e di empatia. Appare chiaro che in un mondo sempre più tecnico e digitale a fare la differenza siano proprio le persone.

In effetti, le competenze trasversali stanno diventando sempre più importanti, i cinque tratti principali che i datori di lavoro stanno cercando e cercheranno sempre più sono: attitudine, etica, integrità del lavoro, comunicazione, adattamento culturale e pensiero critico. Le competenze tecniche sono sempre meglio conservate e aggiornate all'interno dei sistemi di Intelligenza Artificiale.

Una delle strade da perseguire è quella di coltivare la propensione ad imparare per imparare in tutti i contesti, anche quelli più informali, partendo dal presupposto che l’apprendimento continuo non sia un mero adempimento o un obbligo, ma l’arma più potente che i lavoratori hanno per adattarsi con successo a un contesto volatile e in continuo mutamento.

Il problema può essere visto da quattro diversi punti di vista: il singolo, l’azienda, lo Stato e il mercato globale. Il singolo e l’azienda hanno davanti poche scelte: se aspettano o addirittura rifiutano il cambiamento sono destinate ad uscire dal mercato.

Lo Stato può scegliere di legiferare e agire in modo da rallentare la transizione al suo interno, oppure legiferare e agire in direzione opposta per spingerla il più rapidamente possibile. Se sceglie la prima strada, nel breve periodo potrebbe rendere la vita un po’ più facile alla parte più in difficoltà del mondo del lavoro, ma nel medio e lungo periodo costruirebbe un disastro assoluto, rendendo totalmente non competitivo il paese.

Quando si guarda al mercato globale, quello che sta per avvenire è un cambiamento epocale rispetto alle dinamiche viste fino ad oggi. Fondamentalmente sta per diventare scarsamente rilevante il tema del costo del lavoro umano nell’allocazione degli investimenti. Conta molto di più la capacità di avere persone creative e che sappiano costruire ecosistemi produttivi ad alta intensità di automazione.

In generale per la società gli obiettivi da perseguire dovrebbero essere:

• Aumentare in modo consistente il tempo dedicato alla formazione delle persone.

• Cambiare in modo radicale come viene fatta la formazione andando nella direzione di formare ad auto-formarsi in un mondo esponenziale attraverso una comprensione profonda dei propri vantaggi competitivi rispetto alle macchine.

• Trasformare l’aumento immenso di produttività che ci daranno le macchine in tempo libero per ozio creativo.

• Mantenere una distribuzione dei redditi che permetta una democrazia forte.

• Spingere un cambiamento culturale che porti a capire cosa ci rende veramente umani e che porti le persone ad occuparsene (che io penso sia: le emozioni, i valori, la ricerca scientifica, artistica e tecnologica).

• Favorire lo sviluppo delle attitudini personali, le competenze trasversali la creatività e le competenze logiche.

Dobbiamo iniziare a prepararci adesso e pensare a come dovrà cambiare il nostro sistema educativo e formativo per preparare le persone a un futuro in cui i robot svolgeranno la maggior parte dei lavori attualmente svolti dagli esseri umani. Dobbiamo anche pensare a come dovrà cambiare la nostra rete di sicurezza sociale per sostenere coloro che sono disoccupati a causa dei robot. Questo non è un futuro lontano decenni sta accadendo adesso e dobbiamo essere preparati e attivare una serie di iniziative diverse, dall’investimento nell’istruzione e nella formazione allo sviluppo di nuove politiche e normative.

Ne ricavo alcune leggi:

• Se un processo produttivo può essere fatto da un sistema artificiale, tra non molto verrà fatto da un sistema artificiale.

• Le persone pensano in modo lineare mentre i processi artificiali evolvono in modo esponenziale, le persone verranno sorprese dall’arrivo improvviso della dominanza dell’artificiale sull’umano su un dato processo.

• Le persone hanno soprattutto un metodo di apprendimento storico e non credono al cambiamento fino a quando non avviene e, quando avviene, la sua velocità non lascia loro il tempo di adattarsi. Quindi reagiscono come nelle emergenze: male

. I robot stanno diventando sempre più capaci di svolgere compiti complessi, sempre più facili da usare, e in una economia di scala sempre più convenienti, questo significa che possono essere utilizzati in una gamma sempre più ampia di contesti.

In secondo luogo, man mano che i robot e l’Intelligenza Artificiale diventano sempre più diffusi, è probabile che le aziende favoriscano sempre più queste tecnologie rispetto ai lavoratori umani. Questo perché spesso possono fornire un livello più elevato di qualità e di produttività ad un costo inferiore.

Purtroppo bisogna fare una ultima considerazione: molti posti di lavoro che non saranno sostituiti dai robot cambieranno in modo significativo a causa dell’automazione.

E non è neppure pensabile limitare l'uso dei robot nel mondo del lavoro per mezzo di leggi o regolamenti locali, la globalizzazione mondiale della produzione renderebbe in breve tempo inefficace qualsiasi limitazione, le merci inevitabilmente sarebbero prodotte dove il loro costo finale, più movimentazione, sarebbe minore.

Anche se non vi è dubbio che i robot causeranno delle perturbazioni nel mercato del lavoro, è importante ricordare che creeranno anche nuove opportunità. ci sarà bisogno di lavoratori in grado di progettare, costruire e mantenere queste nuove macchine di persone che li gestiscano e interagiscano con loro, purtroppo i numeri di questi nuovi posti di lavoro sono estremamente lontani da quelli che saranno assorbiti dalle attività svolte dai robot.

Il problema è politico, sociale, sindacale e solo marginalmente economico. L'economia segue delle linee di comportamento che tiene conto solo di un parametro: l'utile che deriva da un investimento. Dall'investimento sulla Intelligenza Artificiale si stanno realizzando utili ben maggiori di qualsiasi altra attività industriale in quanto la materia prima sono le idee ed i dati.

Un altro rischio è che i robot diventino incontrollabili. Al momento non si intravede il momento in cui inizieranno ad essere senzienti, ma le ricerche sono molto avanzate e se avessero successo, ed io penso che lo avranno, i robot inizieranno a sviluppare pensieri, linguaggi e comportamenti indipendenti. Ciò potrebbe eventualmente portarli a diventare incontrollabili e a fare cose che non vogliamo che facciano e potrebbero conquistare il mondo.

Potremmo pensare che il problema si risolva controllando lo sviluppo dei programmi di Intelligenza Artificiale, ma con l'aumento della potenza dei computer la loro diffusa disponibilità la conoscenza dei linguaggi di programmazione il pericolo non viene dalle grandi aziende ma dal classico garage o da piccoli gruppi legati ad interessi particolari, politici o economici.

In effetti, le competenze trasversali stanno diventando sempre più importanti, i cinque tratti principali che i datori di lavoro stanno cercando e cercheranno sempre più sono: attitudine, etica, integrità del lavoro, comunicazione, adattamento culturale e pensiero critico. Le competenze tecniche sono sempre meglio conservate e aggiornate all'interno dei sistemi di Intelligenza Artificiale.

Con l'Intelligenza Artificiale ci sarà perdita di posti di lavoro?

Si se non cambieremo completamente il modo di fare formazione e di lavorare. E succederà molto più velocemente rispetto a quanto la maggior parte delle persone possa pensare.

La ragione di fondo è legata ai costi. Un sistema che sfrutta tecniche di Intelligenza Artificiale non solo utilizza gli sviluppi della tecnologia, che sono largamente di tipo esponenziale, ma può apprendere e adattarsi se immerso in un problema specifico, quindi ha anche una sua evoluzione in termini di efficienza che tende a essere molto più veloce rispetto a quanto possibile da parte di esseri umani.

I costi per unità di prodotto dei sistemi automatizzati crollano in modo esponenziale. Mentre quelli che vedono un essere umano senza supporti artificiali sono di solito piatti, a volte in crescita, nel migliore dei casi lievemente in calo soprattutto lungo la curva di apprendimento. Ma sempre incomparabilmente lenti rispetto ai sistemi automatizzati.

L'occupazione aumenterà con l'Intelligenza Artificiale?

L'Intelligenza Artificiale continuerà a simulare l'intelletto umano e lo farà sempre meglio, ma gli esseri umani debbono mantenere il proprio vantaggio comparativo con i sistemi, in particolare quando si prevede capacità di gestione, consulenza, comunicazione e interazione con altre persone: la vera sfida sta nel controbilanciare la perdita di posti di lavoro favorendo l’aumento della produttività e la nascita di nuovi settori e mercati.

È necessario investire in istruzione e formazione per tutti, anche per gli adulti, e su forme di protezione di welfare adatte a salvaguardare chi perderà il lavoro a favore di un robot o di un algoritmo fino a quando non riuscirà a trovarne un altro.

Per preparare al meglio la forza lavoro del futuro si può puntare sul miglioramento della formazione sia in aula che online, su incentivi per la riqualificazione, su programmi di certificazione tecnica, su modelli di apprendistato professionale. È altrettanto importante che siano definite le barriere alla mobilità dei lavoratori e alla flessibilità occupazionale, in particolare le norme sulle licenze professionali.

Io ritengo che i maggiori guadagni occupazionali si avranno nei settori in cui queste nuove tecnologie stimolano la domanda, diretta o indiretta, attraverso l’aumento del reddito e del tempo libero, reddito aggiuntivo che verrà speso in beni e servizi, ciò genererà un aumento della domanda di lavoro.

È difficile fornire cifre precise su che tipo di posti di lavoro saranno, ma prevedo che saranno concentrati in settori di servizi non commerciabili come la sanità e l’istruzione, il turismo, lo sport, l'arte e il volontariato solo per citarne alcuni tra quelli meno automatizzabili. Se parte di queste attività potessero essere fornite digitalmente, è probabile che ci sarà ancora una forte domanda di insegnanti, coach e mentori umani che aiutino a guidare le persone attraverso questi processi.

Con l’aumento dei redditi medi, aumenterà anche la domanda per una serie di altri lavori che forniscono servizi personali, quali pulizie, lavori domestici e riparazioni, personal trainer e gruppi di acquisto. Stimo che il settore della ristorazione e dei servizi connessi sarà una fonte di posti di lavoro molto importante.

Tutte le analisi indirizzano l'attenzione sulla micro impresa, sulla attività individuale, sulla commercializzazione delle competenze personali degli hobbies.

Nel complesso, saremo in grado di abbinare meglio le nostre passioni con le opportunità di lavoro, aumentare la nostra produttività e, si spera, un giorno, anche avere veicoli a guida autonoma che inizieranno a farci risparmiare un sacco di tempo sulla strada.

Si può valutare l'Intelligenza Artificiale?

Io sono convinto che non sia possibile contrastare l'inserimento sempre più massiccio di sistemi di Intelligenza Artificiale in tutti gli ambiti della società, allora, come tutte le tecniche di strategia suggeriscono, questo fenomeno deve essere governato.

Non potranno essere eliminati moltissimi posti di lavoro in quanto non ci sarebbero abbastanza consumatori per i prodotti che la robotizzazione della produzione metterebbe in vendita.

Una proposta potrebbe essere quella di assegnare ad ogni persona uno o più robot che lavori per lui, oppure assegnare un reddito universale ad ogni cittadino.

Io propendo per lasciare le fabbriche robotizzate svilupparsi come se fossero gli esseri umani a lavorare, ma cambiare radicalmente la struttura culturale e sociale della società.

Pur non essendo ottimista ritengo che una possibile via di uscita, almeno per un notevole numeri di anni, sia preparare gli uomini su attività che richiedano fantasia, artigianalità, inventiva, poesia, scrittura, recitazione, gioco, pittura, ricerca, ecc. ecc. ecc.

In fondo sono convinto che i sistemi con Intelligenza Artificiale siano bravissimi a gestire i dati ed essenzialmente il passato, gli umani possono, e secondo me debbono, occuparsi del presente e del futuro, attività al momento difficilida programmare e da imparare anche con le più sofisticate reti neuronali.

Una ultima considerazione, mio avviso è indispensabile monitorizzare l'inserimento di strumenti dotati di Intelligenza Artificiale nella società per gestire i fenomeni connessi.

Io propongo di assegnare ad ogni dispositivo, ad ogni programma realizzato un AIQ, cioè un Quoziente di Intelligenza Artificiale. Naturalmente deve essere sviluppata una tecnica ben diversa da quella usata per valutare gli esseri umani. Per assegnare il valore di AIQ le autorità dovrebbero stabilire delle tabelle a cui riferirsi da parte dei costruttori, o dei singoli programmatori, che realizzano sistemi hardware e software che utilizzano tecniche informatiche. Propongo una valutazione da zero a cinquecento con cento che sia equivalente ad un valore umano medio, ed il limite di cinquecento dato che le Intelligenze Artificiali saranno molte volte superiori a quella umana. Ho usato il plurale coscientemente dato che si avranno delle linee di intelligenza separate per macro aree di utilizzazione.

Questo valore dovrebbe essere alla base della tassazione degli operatori dotati di Intelligenza Artificiale, con questa imposta si potrebbe pagare il reddito di base universale, un minimo per tutti per la sopravvivenza.

Un'altra possibilità potrebbe essere di tassare il lavoro equivalente: se un lavoratore umano fa 50.000 euro di lavoro in una fabbrica, quel reddito viene tassato, se un robot entra in fabbrica per fare la stessa cosa potremmo tassare il robot a un livello simile.

Come esempio di Intelligenze Artificiali settoriali posso dire che potremo avere robot chirurghi incredibilmente abili che non sanno valutare una poesia, e robot poeti che non sanno guidare l'automobile.

Ma sicuramente prima o poi avremo un solo robot che saprà eseguire perfette operazioni chirurgiche, scrivere bellissime poesie e guidare perfettamente un'automobile.

Purtroppo questo robot sarà duplicabile quasi a costo zero in milioni di esemplari.