Era da un pò che pensavo che il ruolo dell’IA, divulgato con le modalità main stream che passano in questo periodo, era “stretto”, tra chatbot più o meno diligenti e immagini di cover che ormai hanno quasi uno stile definito. Le future funzionalità “superiori” vengono sempre lasciate all’immaginazione, a qualche post subliminale, a pochi articoli approfonditi da scovare nella massa.
Una newsletter questa mattina mi ha portato un punto di vista diverso che mi ha intrigato e quindi merita di entrare nel mio blog per fissare la “data certa”, in modo da poterlo rileggere a distanza di tempo. Ve lo condivido.
L’articolo è “Abbiamo pensato all’IA in modo sbagliato” su Unsupervised Learning di Daniel Miessler. Mi prendo la libertà di tradurlo e sintetizzarlo proprio con strumenti IA, così da poter valutare nel tempo le mie capacità attuali di utilizzo degli stessi.
Miessler propone una visione rivoluzionaria su come dovremmo concepire l’intelligenza artificiale. Anziché pensarla come chatbot o generatori di immagini, Miessler suggerisce di vedere l’IA come un mezzo per eseguire “compiti di intelligence” che tradizionalmente richiedono l’intervento umano.
Concordo con le affermazioni di Miessler, che riflettono il mio pensiero sull’argomento. Mi piace molto anche la sua affermazione: “Le aziende sono solo attività di intelligence organizzate in pipeline”. Questa frase cattura l’essenza di come le organizzazioni funzionano e di come l’IA potrebbe integrarsi in esse.
Il Concetto di “Pipeline di Intelligence”
Miessler introduce il concetto di “pipeline di intelligence”: sequenze di compiti che richiedono intelligenza per essere eseguiti. Per illustrare questo concetto, l’autore presenta una serie di esempi inventati, ciascuno con un livello crescente di complessità, che mettono in luce l’importanza dell’intelligenza umana in vari contesti lavorativi.
Vediamo gli esempi (di fantasia):
1. CutePup: Classificazione di Immagini di Cani (Complessità Bassa)
In questo esempio, Chris lavora per CutePup, un’azienda che seleziona foto di cani carini per un sito web.
Intervento umano indispensabile:
- Riconoscimento visivo di cani in varie situazioni
- Valutazione soggettiva della “carina” di un cane
Attributi umani impiegati:
- Attenzione ai dettagli
- Giudizio estetico culturalmente influenzato
2. ClaimRight: Valutazione di Richieste di Risarcimento (Complessità Media)
Kira lavora per ClaimRight, un’azienda di assicurazioni che valuta richieste di risarcimento per prodotti usurati.
Intervento umano indispensabile:
- Analisi di prove visive multiple
- Verifica dell’identità del richiedente
- Distinzione tra usura normale e abuso del prodotto
Attributi umani impiegati:
- Capacità analitica
- Giudizio basato sull’esperienza
- Intuizione nel rilevare frodi
3. Overseer: Analisi di Intelligence Militare (Complessità Alta)
Kevin lavora per Overseer, un’azienda di intelligence militare che analizza immagini satellitari.
Intervento umano indispensabile:
- Analisi comparativa di migliaia di immagini
- Valutazione strategica dei cambiamenti osservati
- Sintesi di informazioni complesse per clienti governativi
Attributi umani impiegati:
- Conoscenza approfondita della geopolitica e storia militare
- Pensiero strategico e previsionale
- Abilità di sintesi e comunicazione di informazioni sensibili
4. BadSpot: Valutazione di Nei Sospetti (Complessità Molto Alta)
I medici di BadSpot valutano immagini di nei per identificare potenziali melanomi.
Intervento umano indispensabile:
- Analisi visiva esperta di caratteristiche dei nei
- Valutazione del rischio basata su criteri complessi
- Contestualizzazione con la storia del paziente e altri fattori
Attributi umani impiegati:
- Conoscenza medica specializzata
- Esperienza clinica
- Capacità di giudizio olistico
- Empatia e considerazione del benessere del paziente
Le Metriche KISAC
Miessler introduce un set di metriche chiamato KISAC per valutare le prestazioni sia umane che dell’IA nei compiti di intelligence:
- Knowledge (Conoscenza)
- Intelligence (Intelligenza)
- Speed (Velocità)
- Accuracy (Accuratezza)
- Cost (Costo)
Queste metriche forniscono un quadro utile per confrontare le prestazioni umane e dell’IA in vari compiti di intelligence.
Il Ruolo dell’IA e il Confronto con l’Intelligenza Umana
Miessler fa un’affermazione audace ma convincente: mentre “gli esseri umani batteranno l’IA in alcune cose per molto tempo a venire“, per la maggior parte delle “attività di intelligence”, l’IA farà da 10 a 1000 volte la quantità di lavoro che gli esseri umani possono fare, con una qualità altrettanto buona o migliore, per una frazione del costo.
Questa affermazione è sorprendente e merita una riflessione più approfondita.
In breve suggerisce che:
- L’IA supererà significativamente gli umani in termini di produttività in molti compiti.
- La qualità del lavoro dell’IA sarà paragonabile o superiore a quella umana in molti casi.
- Il costo dell’utilizzo dell’IA sarà drasticamente inferiore rispetto all’impiego di personale umano.
Tuttavia, è cruciale notare che ci sono ancora aree in cui l’intelligenza umana rimarrà superiore, almeno nel prossimo futuro. Queste includono:
- Compiti che richiedono empatia profonda e comprensione delle emozioni umane
- Situazioni che necessitano di giudizi etici complessi
- Problemi nuovi che richiedono pensiero creativo e innovativo
- Scenari che richiedono una comprensione sottile del contesto culturale e sociale
Riepilogo delle Attività Lavorative
Miessler sottolinea che molte delle attività per cui le persone vengono assunte nelle aziende sono essenzialmente compiti di intelligence. Questi includono lavoro d’ufficio, “programmazione” (ehmm) , servizio clienti, lavoro medico, ricerca, gestione e lavoro creativo.
Tutte queste attività richiedono un livello di intelligenza e discernimento che finora è stato dominio esclusivo degli esseri umani. Tuttavia, con l’avanzamento dell’IA, molte di queste attività potrebbero essere eseguite in modo più efficiente e su scala molto più ampia dai sistemi di intelligenza artificiale.
Conclusione
L’articolo di Miessler invita a ripensare radicalmente il ruolo dell’IA nel mondo del lavoro.
Alcuni punti chiave da ricordare:
- L’IA dovrebbe essere concepita come un mezzo per eseguire compiti di intelligence, non solo come tecnologia per chatbot o generazione di immagini.
- Le aziende sono essenzialmente sequenze di compiti di intelligence organizzati in pipeline.
- Per la maggior parte delle attività di intelligence, l’IA potrebbe presto superare gli umani in termini di quantità di lavoro (10-1000 volte), qualità e costo.
- Gli esseri umani manterranno un vantaggio in compiti che richiedono empatia profonda, giudizio etico, pensiero creativo e comprensione culturale sottile.
- Le metriche KISAC offrono un framework utile per confrontare le prestazioni umane e dell’IA.
- Il futuro del lavoro sarà probabilmente caratterizzato da una sinergia tra intelligenza umana e IA, dove l’IA gestisce compiti su larga scala e ad alta velocità, mentre gli umani si concentrano su compiti che richiedono qualità unicamente umane.
- Le organizzazioni e gli individui che sapranno sfruttare al meglio questa sinergia saranno quelli che prospereranno nell’era dell’IA.
Questa visione ci sfida a ripensare fondamentalmente il ruolo dell’intelligenza umana nel contesto lavorativo.
Mentre l’IA potrebbe assumere molti dei compiti tradizionalmente svolti dagli esseri umani, emergono nuove opportunità per gli umani di concentrarsi su attività che richiedono le nostre qualità uniche.
La chiave per il futuro sarà trovare il giusto equilibrio tra l’efficienza dell’IA e l’insostituibile tocco umano.
Diamoci da fare!
Questo articolo è stato tradotto e rielaborato oggi 13/08/2024 da Paolo Falcone utilizzando Claude Sonnet 3.5, Deepl 24.7, Copilot.
