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Intelligenza artificiale: strumento o minaccia?

Intelligenza artificiale

Si può dire che a partire dal XVII secolo siano cominciati i tentativi di produrre una macchina dotata di Intelligenza Artificiale, con lo scopo, temerario a quel tempo, di farle effettuare calcoli automaticamente.

Da allora i sistemi “intelligenti” si sono moltiplicati: gli studi sulle automobili a guida autonoma colpiscono particolarmente l’immaginazione, ma l’AI (acronimo inglese per Artificial Intelligence)  sta dietro a tante attività della nostra vita quotidiana, dal gioco degli scacchi, alle previsioni del tempo, alla valutazione del rischio per le assicurazioni.

Tuttavia, sono molte le questioni che solleva l’Intelligenza Artificiale, a partire dall’effetto che la sua diffusione potrà avere sull’occupazione, andando a sostituire ruoli attualmente svolti dall’uomo.

vecchio strumento di calcolo

La pandemia di Covid 19 ha complicato le cose: il rapporto del World Economic Forum del 2018 (The Future of jobs Report 2018) sostiene che alla perdita di posti di lavoro corrisponderà la nascita di altre attività con un saldo più che positivo. Però il rapporto del medesimo ente nel 2020 tiene conto dell’impatto della pandemia sull’economia mondiale ed è meno ottimista sulla rapidità con cui nuovi lavori per gli esseri umani rimpiazzeranno quelli svolti dalle macchine.

La necessità di un’etica dell’AI

L’AI è di per sé uno strumento neutro, che può portare vantaggi ma anche danni, a seconda dell’uso che se ne fa. Per questo bisogna ragionare su un’etica dell’AI.

machine learning

L’idea non è nuova: già negli anni Quaranta del Novecento, lo scrittore di fantascienza Isaac Asimov inventava le “Tre Leggi della robotica”, ovvero le basi morali dell’interazione uomo-macchina. La Prima di esse tutela la sicurezza umana, perché un robot non può danneggiare un uomo né lasciargli subire un danno con la sua inazione. La Seconda pone la macchina al servizio dell’uomo: il robot deve obbedire ai suoi ordini, purché questi non violino la Prima Legge. Infine la Terza riguarda l’autoconservazione della macchina, purché essa non sia in contrasto con le altre due leggi.

Quanto la questione etica sia importante ce lo dice il rapporto 2020 del World Economic Forum, secondo il quale nel 2025 nelle imprese metà dei compiti saranno svolti dagli esseri umani e metà dalle macchine.

Ma ce ne stiamo occupando davvero?

Esempi inquietanti

Alcuni casi clamorosi degli ultimi anni dicono di no. Il più significativo riguarda l’azienda russa Xsolla, società di servizi di pagamento e fatturazione diffusa in tutto il mondo. L’impresa ha monitorato il lavoro dei propri dipendenti per definire in base a dati e criteri non condivisi col personale chi mantenere in servizio e chi licenziare.

Con decisione autonoma della direzione, senza che fossero consultati responsabili e Risorse Umane, al 30% dei lavoratori è stato notificato il licenziamento attraverso una lettera nella quale si diceva che Xsolla non era luogo adatto a loro. Certamente tra questi 150 ci saranno stati dei lavoratori poco produttivi, ma l’unico criterio di decisione sono stati degli algoritmi di AI.

Anche Amazon è stata più volte al centro dell’attenzione perché, al fine di aumentare la produttività o accelerare le consegne, spinge l’acceleratore sui lavoratori appoggiandosi all’AI. Nel 2018 circolò la notizia di un braccialetto elettronico per i magazzinieri, con lo scopo dichiarato di guidarli verso il prodotto da cercare: è evidente tuttavia che uno strumento di questo tipo controlli anche gli spostamenti, la rapidità e l’efficienza di ciascun addetto.

E ancora: alla fine del 2020 la società è stata accusata di “spiare” i propri lavoratori raccogliendo dai canali social informazioni su di loro, dati che poi gli algoritmi di AI potrebbero trasformare in un verdetto di mantenimento in servizio o di licenziamento.

E infine, solo pochi giorni fa è stato pubblicato su Tiktok un video nel quale un camion Amazon, intrappolato nel traffico, effettua una pericolosa deviazione attraverso i campi per raggiungere una strada secondaria: avrà dovuto rispettare i tempi di consegna definiti da altri algoritmi di AI?

Il problema dei dati

L’AI lavora al meglio quando dispone di grandi quantità di dati, quei Big Data che attraverso algoritmi “intelligenti” le consentono di “imparare” automaticamente dall’esperienza.  

E’ quindi fondamentale controllare i dati che vanno in pasto ai sistemi di AI e sarebbe altrettanto fondamentale poter analizzare gli algoritmi generati autonomamente da essi. Altrimenti si rischia di avere come risultato errori che possono produrre danni anche gravi. In un sistema di riconoscimento vocale, poco importa se una parola viene interpretata erroneamente; se invece si tratta di un sistema di recruiting, possono sorgere discriminazioni inaccettabili. In questo settore l’AI sta avendo molto successo grazie al fatto che permette di diminuire i tempi di selezione, individuando da grandi quantità di curricula e da altri dati i candidati potenzialmente migliori.

recruiting

Errori e discriminazioni sono però dietro l’angolo. Secondo Reuters (2018), Amazon ha dovuto rivedere nel 2015 il proprio sistema di reclutamento basato sull’AI, in uso dall’anno precedente, perché è emerso che discriminava le donne. Il database utilizzato si fondava sui curricula presentati negli ultimi 10 anni, prevalentemente maschili. Nonostante i tentativi di correggere l’errore, alla fine la società ha rinunciato a servirsi del proprio sistema automatico di selezione, se non per usi elementari, quali l’eliminazione dei doppioni.

 

Il medesimo rapporto Reuters ha riportato però casi di altre imprese che utilizzano sistemi di AI per il recruiting, talvolta servendosi anche dell’analisi delle espressioni facciali dei candidati e del loro modo di esprimersi per arricchire le informazioni provenienti dal curriculum. Anche in questi casi, la discriminazione e l’errore sono assai probabili.

L’uso di un nuovo, e molto potente, strumento come l’AI deve quindi essere soggetto a regolamentazioni. L’UE il 21 aprile scorso ha proposto un primo quadro normativo (Artificial Intelligence Act), che distingue  tra gli usi inammissibili dell’AI, giudicati a rischio troppo alto per i cittadini (tra questi il riconoscimento facciale), quelli a rischio alto, a rischio limitato o trascurabile. E’ un primo passo, anche se sono arrivate già da varie parti proposte di modifiche più restrittive.

L’AI e la gestione del personale

Nella gestione del personale l’AI sta trovando spazio nel recruiting, come abbiamo già detto, con le controindicazioni sopra ricordate. Le norme europee di protezione della privacy impediscono (per fortuna) di aprire la strada ad applicazioni che vadano a sbirciare nelle mail aziendali dei dipendenti, o nei loro profili social, per vedere se si sentono motivati e se meditano di cambiare lavoro, oppure per conoscere i loro sentimenti o comportamenti personali.

C’è spazio invece per applicazioni sulla lettura automatica dei cedolini o delle ricevute, che facilitino l’inserimento e l’aggiornamento dei dati sulla piattaforma gestione presenze o la compilazione dei moduli di trasferte e note spese. Si stanno diffondendo anche i chatbot, cioè quei moduli software che possono rispondere alle domande più comuni dei dipendenti, alleggerendo il lavoro dell’amministrazione. In questi casi l’errore è risolvibile facilmente attraverso l’intervento umano.

HR-Assistant si sta movendo in questa direzione: estendere l’utilizzo dell’AI nei campi dove si garantiscano vantaggi per l’azienda ma senza toccare diritti e privacy dei lavoratori.

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