L’Intelligenza Artificiale ha fatto dei passi da gigante. I Large Language Models si sono dimostrati capaci di colloquiare in linguaggio naturale, archiviare una gran massa di informazioni e compiere ragionamenti di qualità quasi umana.
Le aziende stanno cercando di adottare queste soluzioni per aumentare la produttività e migliorare la qualità di prodotti e servizi.
L’interesse è altissimo, così come la visibilità guadagnata nei media da queste tecnologie, tanto che possiamo distinguere i tratti tipici delle fasi di “hype” così ben spiegate dal modello “Hype cycle” di Gartner.
Quando la sovraesposizione mediatica rientrerà e il fenomeno verrà osservato controllando più i risultati concreti che non le possibili evoluzioni, vivremo il momento della reale applicazione di queste tecnologie ai lavori e ai problemi che tocchiamo ogni giorno.
In questo nuovo contesto quali potranno essere le competenze chiave per chi dovrà implementare e governare sistemi con l’Intelligenza Artificiale integrata nativamente nei processi e nelle soluzioni?
Alcune indicazioni sono già arrivate ma sicuramente non è facile dare una risposta perché si tratta più di previsioni che non di osservazioni di fatti presenti e consolidati.
Fatta questa doverosa premessa, indichiamo tre competenze che riteniamo abbiamo una grande probabilità di rivelarsi importanti:
- AI Literacy
- Pensiero critico
- Competenza di settore
AI Literacy: comprendere e usare l’AI in modo consapevole
Con il termine “AI Literacy” viene indicato un insieme di competenze che permettono di valutare in modo critico le tecnologie dell’AI, di comunicare con i sistemi di AI e utilizzarli sia in ambito personale che nel posto di lavoro.
Il mondo moderno è pieno di queste “literacy”: si pensi al camminare per strada. Il mio cane è intelligentissimo, ma non ha mai imparato una “road literacy” e se vede un gatto dall’altro lato attraversa di corsa senza guardare … e mi è già finito sotto una macchina.
Con l’Intelligenza Artificiale acquisire la “Literacy” significa passare da un atteggiamento entusiastico e ingenuo a un approccio maturo e consapevole, non vuol dire diventare dei ‘nerd’ in grado di sviluppare nuovi algoritmi di AI, ma almeno essere in grado di riconoscere un possibile problema etico quando, ad esempio, si eseguono ricerche automatizzate su grandi masse di documenti.
Perché con l’Intelligenza Artificiale ci si confronta con un sistema meno rigido e meccanico e molto più utile, ma anche molto meno certo nell’affidabilità di quanto viene dato come risposta.
Nell’immaginario collettivo l’Intelligenza Artificiale sa tutto, ha perfino sostituito l’onnisciente precedente, che era Google, perché più comoda. Avere la competenza di “AI Literacy” significa non cadere in questa forma di pigrizia molto umana e mantenere sempre la giusta dose di critica e di attenzione.
Saper usare il PC non è automaticamente saper usare l’Intelligenza Artificiale.
Pensiero critico: valutare ragionamenti e risultati generati dall’AI
L’Intelligenza Artificiale trasforma il computer da strumento di calcolo a strumento di ragionamento.
Il calcolo è preciso, certo, verificabile. Il filosofo tedesco Leibniz, inventore del calcolo infinitesimale contemporaneamente a Newton, sperava di riuscire a meccanizzare il ragionamento attraverso un sistema logico formale.
La sua idea era che ogni discussione umana venisse risolta partendo dall’invito “Calculemus! (Calcoliamo!)”.
Purtroppo, il grande logico Goedel ha spezzato questo sogno.
Il suo teorema di incompletezza dimostra che il calcolo meccanico è sufficiente solo in sistemi così semplici da non includere neppure l’aritmetica. Appena l’oggetto della discussione diventa complesso esistono verità non dimostrabili e bisogna integrare le deduzioni logiche con l’osservazione del mondo che vogliamo esplorare, aggiungendo assiomi veri per nostra convinzione e non per verifica meccanica.
Distinguiamo quindi la logica e la razionalità, la prima è costituita da ragionamenti certi e meccanici, la seconda da inferenze supportate da osservazioni.
Il calcolo va accettato, il ragionamento va valutato.
Il pensiero critico è quindi fondamentale per chi vuole farsi aiutare dall’Intelligenza Artificiale: possiamo chiedere al sistema di svolgere un argomento, ma dobbiamo essere in grado di valutare criticamente se quanto proposto è corretto o presenta punti che necessitano una revisione o sono deboli nella loro consequenzialità.
Creare un ragionamento è faticoso e complesso: bisogna cercare le fonti, fare le opportune deduzioni logiche, partire dai fatti per arrivare all’obiettivo. Verificare il ragionamento è molto più immediato: bisogna controllare la veridicità delle osservazioni, ripercorrere le deduzioni e validarle, escludere gli elementi che possono inquinare il risultato.
Per fare questo occorre una grande abilità nel pensiero critico.
Competenza di settore: perché l’esperienza umana è indispensabile
Quando si chiede ai chatbot di rispondere a una domanda su qualcosa che si conosce, soprattutto se la si conosce molto bene, la risposta è quasi sempre poco soddisfacente. Un segnale è il testo che inizia con “Ottima domanda” e poi una replica incompleta, a volte proprio sbagliata, con passaggi logici discutibili, con innesti di elementi non pertinenti o altri difetti che la rendono poco utile.
Spesso la reazione è di instaurare un colloquio e la risposta inizia immancabilmente con “Hai ragione, non avevo tenuto conto di …, grazie per avermelo fatto notare.”
Quando invece chiediamo qualcosa su cui non abbiamo competenze riceviamo un testo scorrevole, a tratti bello, interessante e soprattutto plausibile e convincente.
Si, è proprio così, l’AI ha bisogno dell’ignoranza umana per sembrare infallibile!
Abbiamo così la terza capacità che deve avere la persona che utilizza per la propria attività lavorativa l’Intelligenza Artificiale: una grande competenza di settore.
Conoscendo molto bene i temi per i quali cerchiamo l’aiuto dell’AI saremo in grado di riconoscere la veridicità e la pertinenza delle informazioni che riemergono dalle profondità della rete neurale, scartando le cosiddette allucinazioni.
Solo se saremo in grado di verificare quanto ci viene proposto avremo uno strumento che accorcia i tempi e aumenta la produttività.
Nel caso contrario finiremo vittime del sistema stesso, che apparirà come un’entità onnisciente a cui non sapremo opporre le nostre ragioni o addirittura non riusciremo neppure ad accorgerci di essere stati, leggermente, raggirati.
Queste osservazioni ci hanno guidato nella ricerca delle capacità che dovrebbero avere le persone in grado di sfruttare l’AI in modo efficace in ambito lavorativo.
Sono previsioni, ma è molto probabile che i futuri gestori di sistemi che integrano l’AI debbano avere le competenze che combinano la conoscenza tecnica di base (AI Literacy), la capacità di analisi e valutazione (Pensiero Critico) e una profonda esperienza nell’ambito specifico in cui si opera (Competenza di Settore).
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