L’AI Generativa e il Futuro dell’Europa: Scenari e Sfide

L’intelligenza artificiale generativa sta rapidamente cambiando il panorama tecnologico e socioeconomico, ponendo sfide complesse per la regolamentazione e la competizione nel mercato europeo. Secondo un recente report di Eit Digital, un’organizzazione di riferimento per l’open innovation a livello europeo, ci sono quattro possibili scenari per l’industria europea dell’AI generativa: innovazione trainata dal mercato, dominio delle big tech, innovazione guidata dal governo e futuro oligopolistico.

La metodologia utilizzata nel report si basa su un’analisi approfondita della letteratura accademica e degli articoli di testate specializzate, seguita da un confronto con esperti di alto livello provenienti da istituzioni europee, aziende multinazionali, associazioni di categoria, università e startup operanti nell’ambito dell’AI. L’analisi ha incrociato le due principali fonti d’incertezza per l’evoluzione del settore: l’evoluzione della regolamentazione e della struttura di mercato.

Federico Menna, ad di Eit Digital, sottolinea che la tecnologia dietro l’AI generativa può essere vista come il principale motore del cambiamento, impattando sia le dinamiche socioeconomiche che la regolamentazione. Attualmente, il panorama tecnologico è focalizzato su modelli generalisti, monolitici e closed source, che richiedono ingenti investimenti, dati e potenza di calcolo. Tuttavia, esistono incertezze riguardo al futuro sviluppo, poiché ci sono alternative come modelli specialistici, federativi e approcci open-source.

L’AI Act e le sue limitazioni

L’AI Act, il regolamento europeo sull’intelligenza artificiale, stabilisce molti principi generali, ma secondo Menna non è ancora perfettamente chiaro come verrà implementato. Ci sono ancora molti aspetti di dettaglio da definire, come la procedura per la designazione dei modelli Gpai (General Purpose AI) come livello 1 o livello 2, lasciando margini alle aziende per future contestazioni. Inoltre, i modelli Gpai con rischio sistemico possono conformarsi all’AI Act aderendo a codici di condotta, almeno fino alla pubblicazione di standard armonizzati entro il 2025.

Considerata la velocità dell’evoluzione tecnologica nell’AI, è necessario creare una regolamentazione che possa evolvere insieme alla tecnologia in un processo di co-creazione tra i regolatori e gli innovatori.

Il quadro ideale per l’innovazione e la regolamentazione

Secondo Menna, il quadro ideale sarebbe quello di una regolamentazione chiara che non rappresenti un ostacolo all’innovazione per startup e PMI. Nello scenario dell’innovazione guidata dal governo, la presenza di una regolamentazione rigorosa, combinata con dinamiche socioeconomiche inclusive rese possibili da ingenti investimenti pubblici a sostegno di innovatori e startup di AI, permette al governo di assumere un ruolo attivo nella definizione del mercato, orchestrando investimenti concertati per stimolare le scaleup europee e fornire infrastrutture di calcolo pubbliche.

In ogni caso, l’AI dovrà essere considerata nei prossimi anni in ogni elemento normativo, proprio come è avvenuto con il digitale in senso ampio. Le sue applicazioni possono portare a miglioramenti significativi in termini di efficienza e innovazione in molti settori, dalla salute alla sicurezza, dall’istruzione al lavoro e all’etica. Tuttavia, sollevano anche questioni complesse relative alla privacy, alla sicurezza dei dati, alla responsabilità, ai diritti d’autore e all’equità.

Bullet Executive Summary

In conclusione, l’intelligenza artificiale generativa è una tecnologia dirompente che sta rapidamente ridefinendo il panorama tecnologico e socioeconomico. La sua capacità di apprendere e operare con un certo grado di autonomia pone sfide complesse per la regolamentazione e la competizione nel mercato europeo. È fondamentale trovare un equilibrio tra una regolamentazione chiara e la possibilità di innovazione per startup e PMI, considerando l’AI in ogni elemento normativo futuro.

Dal punto di vista dell’intelligenza artificiale di base, è importante comprendere come i modelli di AI generativa vengono addestrati su vasti dataset per apprendere pattern e generare nuovi contenuti. Tuttavia, guardando all’AI più avanzata, è cruciale considerare l’emergere di modelli di grandi dimensioni, come i Large Language Models (LLM), che possono svolgere molteplici compiti e hanno il potenziale per un’intelligenza generale.

Questo scenario in rapida evoluzione richiede una riflessione approfondita sulle implicazioni etiche, sociali ed economiche dell’AI generativa. Quale futuro vogliamo per l’Europa in questo contesto? Come possiamo sfruttare il potenziale dell’AI generativa garantendo al contempo il rispetto dei diritti fondamentali e la sicurezza delle persone? Queste sono le domande che dovrebbero guidare il dibattito e le decisioni politiche nei prossimi anni.