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- Ricerca: Incremento degli investimenti nella ricerca fondazionale e applicata, con un focus su Trustworthy AI e competenze locali.
- Pubblica Amministrazione: Miglioramento dell'efficienza dei processi amministrativi e della qualità dei servizi ai cittadini attraverso l'uso dell’IA, con un sistema di monitoraggio attuativo.
- Imprese: Sostegno alla collaborazione tra università e imprese per sviluppare modelli linguistici nazionali e rispondere ai bisogni di innovazione delle aziende italiane.
L’Italia ha recentemente svelato la sua Strategia Nazionale per l’Intelligenza Artificiale 2024-2026, un documento cruciale redatto da un comitato di esperti nominati dal Governo. Questo avviene pochi giorni dopo la pubblicazione sulla Gazzetta Ufficiale dell’Unione Europea dell’AI Act, un quadro normativo che mira a guidare lo sviluppo delle tecnologie di intelligenza artificiale nel Vecchio Continente. Il comitato, composto da 14 esperti e coordinato da Gianluigi Greco, professore di informatica all’Università della Calabria e presidente di AIxIA, ha delineato una serie di obiettivi e strategie per posizionare l’Italia come leader nella transizione tecnologica.
La Strategia Italiana per l’Intelligenza Artificiale
Il documento, disponibile online, mira a “promuovere l’attività di ricerca” e “creare condizioni di contesto favorevoli per valorizzare il potenziale di generazione di valore dell’IA”. La strategia sottolinea l’importanza di rafforzare gli investimenti nella ricerca fondazionale e applicata, promuovendo la creazione di competenze di ricerca e tecnologie calate nel contesto del sistema-Paese, in linea con i principi di affidabilità e responsabilità (Trustworthy AI) antropocentrici, paradigmi Europei.
Il comitato ha delineato strategie specifiche per quattro macro-aree: Ricerca, Pubblica Amministrazione, Imprese e Formazione. L’obiettivo è quello di consolidare il sistema italiano per la ricerca, trattenere i talenti e sviluppare modelli linguistici nazionali, non necessariamente legati all’innovazione delle big tech USA. Inoltre, la strategia punta a potenziare la collaborazione tra università e imprese private, intercettando i bisogni di innovazione delle imprese italiane e sostenendo l’ecosistema delle startup dell’IA.
Le Quattro Macro-Aree della Strategia
La strategia italiana per l’IA si concentra su quattro macro-aree principali:
Ricerca: L’obiettivo è rafforzare gli investimenti nella ricerca fondazionale e applicata nell’Intelligenza Artificiale, promuovendo la creazione di competenze di ricerca e tecnologie calate nel contesto del sistema-Paese, in linea con i principi di affidabilità e responsabilità (Trustworthy AI) antropocentrici, paradigmi Europei.
Pubblica Amministrazione: L’Italia dovrà rendere più efficienti i processi amministrativi e migliorare la qualità dei servizi ai cittadini attraverso l’impiego delle tecnologie di Intelligenza Artificiale. Questo include la creazione di un sistema di monitoraggio dell’attuazione e un’analisi del contesto regolativo.
Imprese: L’Italia dovrà agevolare lo sviluppo e l’adozione di soluzioni di Intelligenza Artificiale, efficientando gli attuali processi e abilitandone di nuovi per nuove possibilità di crescita. La strategia suggerisce di sviluppare grandi modelli linguistici per l’addestramento di strumenti di intelligenza artificiale, concentrandosi su domini applicativi in cui l’Italia ha un vantaggio competitivo.
Formazione: L’Italia dovrà promuovere una formazione di elevata qualità, allineata alle nuove competenze richieste per affrontare le sfide dell’Intelligenza Artificiale. Questo include il sostegno alle startup attraverso un fondo dedicato gestito da Cassa Depositi e Prestiti e la promozione di un ambiente dinamico di collaborazione tra imprese e università.
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Implicazioni e Sfide
La strategia italiana per l’Intelligenza Artificiale rappresenta un passo cruciale per posizionare il Paese come leader nella transizione tecnologica e nello sviluppo dell’IA, soprattutto in vista del ruolo di presidenza italiana del G7. Il documento riflette l’impegno del Governo nel creare un ambiente in cui l’IA possa svilupparsi in modo sicuro, etico e inclusivo, massimizzando i benefici e minimizzando gli effetti avversi.
Tuttavia, l’implementazione di questa strategia non sarà priva di sfide. Le regole troppo severe o mal concepite potrebbero rendere sconveniente e complesso investire nel settore, come dimostrato dal fatto che alcuni colossi americani non stanno rendendo disponibili tutte le soluzioni nel Vecchio Continente, adducendo come causa il quadro normativo europeo troppo stringente e poco chiaro. Per evitare grosse multe, preferiscono attendere una situazione più chiara.
Un esempio emblematico è stato lo stop di un mese a ChatGPT da parte del Garante alla Privacy italiano, che potrebbe non essere un provvedimento isolato. Altri potrebbero seguire da parte di altri Garanti europei, mettendo ulteriormente alla prova la capacità dell’Europa di bilanciare regolamentazione e innovazione.
Bullet Executive Summary
In conclusione, la Strategia Italiana per l’Intelligenza Artificiale 2024-2026 rappresenta un tentativo ambizioso di guidare lo sviluppo dell’IA in modo responsabile e inclusivo. Il documento, redatto da un comitato di esperti, delinea una serie di obiettivi e strategie per rafforzare la ricerca, migliorare l’efficienza della Pubblica Amministrazione, agevolare lo sviluppo delle imprese e promuovere una formazione di alta qualità. Tuttavia, la sfida sarà bilanciare la regolamentazione con l’innovazione per evitare di frenare lo sviluppo tecnologico.
Nozione base di intelligenza artificiale: L’Intelligenza Artificiale si riferisce a sistemi o macchine che imitano l’intelligenza umana per eseguire compiti e possono migliorare iterativamente in base alle informazioni che raccolgono.
Nozione avanzata di intelligenza artificiale: Il Machine Learning, una sottocategoria dell’IA, utilizza algoritmi statistici per permettere alle macchine di migliorare automaticamente attraverso l’esperienza. Un esempio avanzato è il Deep Learning, che utilizza reti neurali artificiali con molteplici strati per analizzare dati complessi.
La strategia italiana per l’IA non solo mira a promuovere l’innovazione e la ricerca, ma anche a creare un ambiente regolamentato che garantisca l’affidabilità e la responsabilità delle tecnologie sviluppate. Questo equilibrio sarà cruciale per il successo a lungo termine dell’IA in Italia e nel mondo.