Analisi della nuova strategia italiana per l’intelligenza artificiale

Italia

È finalmente online nella sua forma definitiva la Strategia italiana per l’intelligenza artificiale (pdf) redatta dalla task force di esperti selezionati dal Ministero dello sviluppo economico. Una lunga gestazione, dovuta non solo allo stop per il Covid-19, ma anche alla procedura di consultazione pubblica che ha visto una partecipazione multi-stakeholder alle proposte del gruppo di esperti.

La strategia italiana entra nel solco di quella europea, che vuole una intelligenza artificiale “affidabile“, che sappia ovvero conquistare la fiducia dei cittadini grazie a caratteristiche come trasparenza e robustezza. Il Covid-19 tuttavia ha fatto comprendere come oltre al “solito” rilancio della competitività del sistema produttivo italiano, il nostro Paese abbia anche bisogno di un deciso aumento della resilienza di tutto il tessuto – sociale, amministrativo, imprenditoriale – che la aiuti a superare nuove eventuali pandemie, così come minacce di altro tipo. La combinazione di tecnologie come l’AI, 5G, big data, Internet of Things, possono e devono assisterci nel fronteggiare l’emergenza sociale ed economica post-pandemia, aiutarci a prevenire o perlomeno mitigare nuove emergenze e – in ultima analisi – consentire di migliorare la vita delle persone. Questo secondo me è il fine ultimo dell’intelligenza artificiale “umano-centrica”, che a mio avviso la strategia italiana cerca di creare.

Il documento è diviso in tre parti (se non si considera il capitolo introduttivo che spiega cos’è e cosa non è l’AI):

  1. un’analisi del mercato e dei trend globali, con focus particolari sull’Europa e sull’Italia. Ovviamente offre uno spaccato fermo a una certa data, diverrà meno attuale man mano che andiamo avanti nel tempo, ma ha lo scopo di informare il lettore sullo stato delle cose e preparare la cornice in cui si inseriranno le proposte della strategia;
  2. un elenco dei presupposti e per certi versi dei criteri principali che hanno guidato il gruppo nella formulazione delle proposte: umanesimo (gli esseri umani al centro), affidabilità e sostenibilità. Elementi distintivi “senza tempo” che dovrebbero guidare le strategie attuali e future;
  3. le 82 proposte o raccomandazioni di policy.

Riguardo alle raccomandazioni, in questa sede segnalerò quelle secondo me più rilevanti.  Senza nulla togliere al resto delle indicazioni ovviamente, ma ricalcare la strategia punto per punto sarebbe stato inutile. Per farvi un’idea completa ve ne consiglio la lettura.

Raccomandazione 1
Oltre a chiedere che l’Italia sia presente a tutti i tavoli che contano, gli esperti evidenziano quattro iniziative da seguire con attenzione: 1) la Global Partnership on AI, un’organizzazione ospitata dall’OCSE, promossa da alcuni governi del G7 ma estesa anche altri Paesi (ne parlavo qualche settimana fa perché gli USA la vorrebbero usare in funzione anti-Cina); 2) AI Watch, un progetto della Commissione Europea gestito congiuntamente dal Joint Research Centre e DG CONNECT (fra l’altro, AI Watch ha pubblicato il più completo documento di definizione e tassonomia dell’AI che io abbia mai visto); 3) la Digital Skills and Jobs Coalition, un progetto sempre dell’Unione Europea che mira ad aggiornare le competenze dei lavoratori europei per far fronte alle richieste del mercato e 4) GAIA-X, il tentativo strategico di creare un Cloud tutto europeo (ricordo che le risorse computazionali nel Cloud sono essenziali per addestrare modelli di deep learning sempre più performanti).

Curiosamente, le stesse indicazioni sono ripetute per sommi capi anche nella Raccomandazione 21.

Raccomandazione 3
In linea con i trend soprattutto europei, si afferma il primato dell’essere umano sulla tecnologia AI, che deve essere al servizio dell’uomo e non viceversa (il documento si esprime meglio, ma la sostanza è questa).

Raccomandazione 5
Si consiglia di puntare all’embedded AI (o edge AI), ovvero a quei sistemi di intelligenza artificiale presenti direttamente sul dispositivo. Per fare un esempio, l’AI all’interno di un drone che elabora le immagini della videocamera e prende decisioni in autonomia sfrutta un sistema at the edge, che si differenzia invece da un sistema che dal nostro ipotetico drone manda i dati a un computer centrale o a un server sul Cloud, dove vengono prese le decisioni che quindi tornano al drone sotto forma di istruzioni. Per il gruppo di esperti le soluzioni edge sono più adatte al sistema-Italia, forse – e questa è una mia supposizione – perché la concorrenza dei colossi USA e cinesi sui sistemi centralizzati è difficile da battere.

D’altra parte però bisogna anche dire che i sistemi embedded rappresentano quella classe di problemi (fare tanto con poche risorse) dove il talento e l’inventiva tipici degli ingegneri italiani possono esprimersi al meglio.

Raccomandazione 10
Realizzare un “CERN per l’AI“, un centro di eccellenza per il coordinamento delle iniziative europee e che definisca un modello di sviluppo delle tecnologie di intelligenza artificiale. Ne parlava anche Emanuela Girardi (co-autrice del documento) nell’intervista che mi ha rilasciato a maggio.

Raccomandazione 12
Creare una “AI challenge” nazionale presso le scuole superiori, sulla falsariga della CyberChallenge – organizzata dal CINI – che si è dimostrata molto utile per creare interesse verso la sicurezza informatica, oltre che per far emergere giovani eccellenze italiane.

Fra l’altro, va in questa direzione anche la Raccomandazione 45, che suggerisce di creare sfide su progetti specifici che coinvolgano il mondo della ricerca e dell’industria.

Raccomandazione 16
Una forte attenzione all’up-skilling e al re-skilling dei lavoratori. Un passaggio obbligato per consentire a un numero crescente di persone l’accesso ai lavori del futuro, senza il quale in molti rischieranno di trovarsi fuori dal mercato del lavoro. Per gli esperti è necessario creare un vero e proprio diritto alla formazione e all’aggiornamento delle competenze, con particolare attenzione a quei settori “destinati al declino” (proprio così nel testo, schietto ed efficace).

Raccomandazione 29
L’Italia dovrebbe adottare il Trustworthy AI Impact Assessment (TAIA) attualmente allo studio in Europa (qui una versione pilota), come strumento di risk assessment. In pratica si chiede agli “attori” (presumo si intenda chi sviluppa, integra o usa tecnologie AI, anche se nel documento non si sbilanciano a fare un elenco) di farsi parte diligente nel prendere in considerazione gli impatti negativi, contribuendo “in misura proporzionata al rischio generato” a eseguire un’analisi del rischio. Questa, come altre raccomandazioni a seguire, cercano di definire una giusta distribuzione di responsabilità, tema molto caldo oggi nell’applicazione di tecnologie AI nell’industria e nella società.

Raccomandazione 38
Gli esperti nominati dal MiSE raccomandano la creazione di un Istituto Italiano per l’Intelligenza Artificiale (IIIA o I3A). Un centro per la ricerca che diventi il “faro” dello sviluppo AI in Italia e che si faccia inoltre carico del trasferimento tecnologico. Descrivendo in particolare questa caratteristica, Emanuela Girardi tempo fa ha affermato che “L’IIIA dovrebbe inoltre possedere un “ramo operativo” per trasferire alle aziende e alla pubblica amministrazione le applicazioni pratiche di AI, favorendo, al contempo, lo sviluppo di soluzioni concrete volte alla gestione delle emergenze come quella del Covid-19 che stiamo vivendo.”

L’istituto dovrebbe impiegare un migliaio di persone per essere simile ad altri analoghi centri esteri (ma negli allegati al documento si ipotizzano anche 1300/1400 dipendenti), con circa 600 persone presso la sede centrale e una decina di centri sparsi sul territorio che si raccordino con le università e istituti locali. Per essere operativa una struttura del genere necessiterebbe a regime (dal 5. anno in poi) di un finanziamento a lungo termine di 80 milioni di Euro all’anno. Secondo gli esperti questo istituto dovrebbe essere essenzialmente la prima cosa da fare (R79) e dovrebbe ovviamente essere dotato di un’infrastruttura di High Performance Computing (R82).

Raccomandazioni 46, 47 e 48
Sono tutte indicazioni riguardanti il potenziamento degli investimenti in ambito AI, accelerando il Fondo Nazionale per l’Innovazione (R46), aumentando gli strumenti pubblici di supporto agli investimenti (R47) e rafforzando il sostegno pubblico-privato al venture capital (R48). Più in avanti, nella Raccomandazione 79, si suggerisce anche di utilizzare la dotazione del Fondo sul Capitale Immateriale, in particolare per la creazione dell’I3A.

Raccomandazione 53
Si consiglia l’istituzione di una Cabina di Regia interministeriale (anche qui vedo analogie con quanto si è fatto in ambito cybersecurity) che svolga funzioni di supervisione, sviluppo sostenibile e coordinamento delle iniziative di ricerca, innovazione e politica industriale. Verso la fine del documento, in particolare nelle Raccomandazioni 77 e 78, si offrono altri spunti sui temi che tale cabina di regia dovrebbe trattare, nonché un termine ideale di 18 mesi (R81) per arrivare alla sua costituzione.

Raccomandazioni dalla 55 alla 68
Una serie di raccomandazioni incentrate sui dati, vero e proprio “carburante” dei modelli di intelligenza artificiale. Si suggeriscono miglioramenti e ottimizzazioni sulla raccolta e la gestione dei dati, attribuendo allo Stato la proprietà dei dati raccolti dalla Pubblica Amministrazione, fornendo linee guida sugli Open Data, mantenendo sul territorio europeo (oppure, ove possibile, nazionale) i dati usati per addestrare i modelli AI. La Raccomandazione 61 suggerisce poi a varie categorie di lavoratori occupati e non, inclusi i destinatari del Reddito di Cittadinanza, la possibilità di essere impiegati per digitalizzare e/o annotare i dati per la PA (l’annotazione è quell’attività in cui esseri umani segnano o descrivono dati – come ad esempio un’immagine – per addestrare i classificatori di intelligenza artificiale).

Raccomandazioni dalla 69 alla 75
Anche qui abbiamo raccomandazioni che catturano un tema più ampio, ovvero quello dell’AI sostenibile, in pieno allineamento con quelli che sono gli indirizzi europei. Una regolamentazione presente che garantisca lo sviluppo sostenibile (R69), magari per il settore energetico (R73), o per il supporto ai disabili (R74) e alle fasce più svantaggiate (R75). Una governance aiutata da strumenti (R70) e da finanziamenti specifici (R72), che posizioni l’Italia nel contesto internazionale fra i leader dell’AI sostenibile (R71).

Ho tralasciato, non per mancanza di importanza ma perché abbastanza sparpagliate per il documento, le molte raccomandazioni a creare corsi e momenti di formazione sull’intelligenza artificiale aperti a tutti: studenti, insegnanti, lavoratori, cittadini. Indicazioni importanti perché la corretta formazione degli Italiani rappresenta la spina dorsale su cui poggeranno tutti gli elementi della strategia.

Chiude il documento un allegato con gli investimenti da sostenere per implementare la strategia, con l’istituto che costerebbe a regime €81.773.040 l’anno, comunque solo una porzione dei 232 milioni di Euro annui (di cui una parte privati) che l’Italia dovrà investire per applicare le raccomandazioni degli esperti.

Sulla strategia italiana ho raccolto l’intervento di Piero Poccianti, Presidente dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (AIxIA), che ha affermato: “Finalmente anche l’Italia ha un documento di strategia sull’Intelligenza Artificiale. Era rimasto uno dei pochissimi Paesi a non rispondere alla call europea su questo tema. La Strategia italiana è un ottimo documento, parte dalla strategia europea che propone lo sviluppo di tecnologie di intelligenza artificiale affidabili e al servizio dell’uomo e va oltre promuovendo l’utilizzo di queste tecnologie per realizzare un nuovo modello di società in linea con gli obiettivi di sviluppo sostenibile dell’agenda 2030 delle Nazione Unite. Adesso che abbiamo la strategia è giunto il momento di realizzarla senza ulteriori ritardi, serve coniugare l’Intelligenza Umana e quella Artificiale per fornire una soluzione ai tanti problemi che affliggono il nostro Paese. Ora più che mai.

Faccio mie queste considerazioni, evidenziando la necessità urgente di mettersi al lavoro per evitare che questo importante documento venga messo nel cassetto. Gli investimenti necessari non sono irrisori, ma se l’Italia perderà anche questo treno i costi che saremo costretti a pagare e che faremo pagare alle prossime generazioni saranno molto più alti.

Mi sono appassionato all'intelligenza artificiale da quando ho potuto vedere all'opera i primi sistemi esperti negli anni '80. Già dal 1989 mi occupavo di cybersecurity (analizzando i primi virus informatici) ma non ho mai smesso di seguire gli sviluppi dell'AI. Dopo la laurea in Management ho conseguito una specializzazione in Business Analytics a Wharton, una certificazione Artificial Intelligence Professional da IBM e una sul machine learning da Google Cloud. Sono socio fondatore del chapter italiano di Internet Society, membro dell’Associazione Italiana esperti in Infrastrutture Critiche (AIIC), della Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) e dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (AIxIA). Dal 2002 al 2005 ho servito il Governo Italiano come advisor del Ministro delle Comunicazioni sui temi di cyber security. Oggi partecipo ai lavori della European AI Alliance della Commissione Europea e a workshop tematici della European Defence Agency e del Joint Research Centre. Questo blog è personale.