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L’Intelligenza Artificiale Generale AGI

di Vincenzo Rampolla   

L’Artificial General Intelligence, (AGI), detta anche AI forte (strong AI), è una forma avanzata di AI capace di comprendere, assimilare e svolgere ogni compito mentale eseguito da un essere umano. AGI vale per i programmi informatici in grado di essere senzienti, dotati - secondo i filosofi del caso - di sensazione e di coscienza. Caratteristica dell’AGI è la capacità di valutare, adattarsi e affrontare situazioni nuove in modo autonomo, con flessibilità simile a quella della mente umana. È differente dai sistemi AI, detti anche ANI (Artificial Narrow Intelligence - narrow, ristretto), specializzati in compiti distinti e in grado di risolvere un singolo problema in assenza di coscienza o di mente umana. Un sondaggio del 2020 ha rilevato che nel mondo sono attivi 72 progetti di ricerca e sviluppo sull'AGI, distribuiti su 37 Nazioni.

Cos’è l’AGI

È un cambio di paradigma, non un’evoluzione degli attuali sistemi AI. Mentre l’AI eccelle in determinati ambiti, come riconoscimento vocale o suggerimenti algoritmici, l’AGI è un sistema capace di:

• Risolvere problemi multidisciplinari, senza bisogno di essere riprogrammato o riaddestrato esplicitamente per ogni nuovo compito, affrontando ad esempio la diagnosi medica e la progettazione architettonica.
• Apprendere contestualmente, generalizzando concetti da esperienze limitate, come il bimbo che impara a parlare ascoltando gli adulti.
• Adattarsi a scenari imprevisti, dimostrando creatività e intuizione simili a quelle umane. Poter operare in modo autonomo e flessibile porta l’AGI a stabilire obiettivi totalmente diversi dall’AI.

Differenze AI - AGI. Per cogliere la portata della nuova tecnologia, vale il confronto diretto AI - AGI:

1. Specializzazione vs. Universalità

• L’AI opera con strumenti particolari mirati, es, algoritmo riconoscimento facciale o guida autonoma.
• L’AGI è paragonabile a un cervello umano: un unico sistema in grado di affrontare ogni combinazione dell’intelletto, dall’arte alla fisica quantistica.

2. Apprendimento globale vs. Test

• L’AI richiede milioni di dati registrati (es: immagini dell’animale selezionato per essere identificato).
• L’AGI apprende da esempi, integrando conoscenze da fonti disparate, come chi studia campi diversi.

3. Efficienza Energetica

• Nell’AI GPT-4 es. per 1 mail di 100 parole, consuma 0,14 KWh e 20 -50 ml acqua di raffreddamento del Digital Centre, 10-50 volte superiore con Google.
• Un’AGI efficiente che emula il cervello umano, opera con 20 watt, eccellente resa energetica.

Le Sfide Tecniche. Lo sviluppo dell’AGI implica il superamento di ostacoli che coinvolgono informatica, neuroscienza e filosofia. Segue l’analisi dei principali:

1. Decifrare l’Apprendimento Umano

Il cervello combina logica, creatività e apprendimento contestuale in modo univoco. Progetti come lo Human Brain Project cercano di mapparne i circuiti, pur richiedendo un’abilità ancora lontana per replicarli su silicio. Senza tale capacità, costruire un’AGI è come assemblare un puzzle senza l’immagine di riferimento.

2. Superare i Limiti del Deep Learning

Le reti neurali profonde dominano l’AI attuale, condizionate da due forti incognite:

• Dipendenze dai dati: sono richiesti dataset enormi e strutturati.
• Mancanza di flessibilità: un modello addestrato a giocare a scacchi non può dipingere un quadro.
  Per l’AGI servono algoritmi di meta-apprendimento, capaci di trasferire conoscenze tra disparati settori. DeepMind e OpenAI sono concentrate su questa strada.

3. Sostenibilità di Calcolo

Il training di modelli avanzati ha un profondo impatto ambientale. Impone hardware rivoluzionari:

• Chip neuromorfici: ispirati al cervello umano, portatori di efficienza energetica.
• Computer quantistici: destinati a risolvere in secondi problemi complessi. Tuttora in fase sperimentale.

4. Sicurezza e Allineamento. Un’AGI mal pilotata può trasformarsi in minaccia per l’uomo. È di vitale importanza che nell’allineamento sia garantito che gli obiettivi AGI coincidano con quelli richiesti. Iniziativa come l’AI Alignment Forum sviluppa protocolli per prevenire rischi, con standard globali fondamentali.

• Implicazioni: Chiarezza tra Utopia (società futura) e Distopia (società futura opposta, inaccettabile).
• Se realizzata, la nuova intelligence può rivoluzionare le basi storiche e sociali della civiltà.

Etica dell’AGI.                                                                  

L’AGI è un ipotetico sistema avanzato di AI capace di apprendere, ragionare, adattarsi e svolgere ogni

compito intellettuale umano con ampia flessibilità, superando i limiti delle attuali AI. Di che limiti si parla? Chi produce l’AGI e perché? E chi è l’utente AGI? Interrogativi questi che trovano risposta nei 6 Principi fondamentali di etica, seguendo il metodo descritto e adottato nel precedente articolo L’Etica dell’AI.

1. Etica e Algoritmi (Algoretica): Con l'avvento dell'AGI, emerge l'esigenza di un'etica che valuti lo sviluppo e l'impatto sociale dell'AI.
2. Responsabilità e Trasparenza: Un problema fondamentale è la mancanza di strutture di responsabilità chiare, che porti a una distribuzione della responsabilità tra sviluppatori, utenti e controllori, complicando l'attribuzione della responsabilità in caso di malfunzionamenti.
3. Sicurezza e Controllo: L'AGI autonoma può condurre a una perdita di controllo umano, come sfruttato nella fantascienza e analizzato nel dibattito reale sulla guida autonoma delle auto.
4. Bias e Discriminazione: I sistemi AGI possono ereditare o amplificare i pregiudizi umani contenuti nei dati di addestramento, causando discriminazioni in settori critici. Bias è una distorsione sistematica, un pregiudizio, un errore di giudizio che allontana dalla razionalità o dall’oggettività.
5. Sostituzione dell'Uomo: Rischio che l'AGI sostituisca l’uomo nel mercato del lavoro con la necessità di creare un quadro etico condiviso per gestire tale transizione.
6. Senzienza e Diritti: Può un’AGI rivendicare una propria coscienza, essere senziente? Se sì, deve allora acquisire diritti, mutando il consenso a tale coscienza in tema morale e economico. Dibattito in corso.

Il Ruolo Umano? Mentre nell'AI l'etica non risiede nella macchina, ma nelle scelte umane, è fondamentale che l'uomo mantenga la capacità decisionale e non si affidi ciecamente ai sistemi automatizzati, monitorando costantemente importanza e influenza etica. Nell’etica dei sistemi AGI si può invece operare in modo autonomo e prendere decisioni complesse, con un ruolo primario pilotato dall'Etica AGI.

Scenari ipotetici.

1. Economia e Lavoro: Rivoluzione senza precedenti.

• Automazione Estesa: l’AGI sostituirebbe non solo lavori manuali, ma anche ruoli creativi (es: scrittori, designer) e decisionali (es: manager, avvocati).
• Nuovi Modelli Economici: Il principio del reddito globale può essere adottato a fini fiscali, mentre l'istruzione dipende dalla singola mansione del docente.
• Disuguaglianze Globali: Paesi con accesso alla tecnologia potrebbero gestire l’economia, ampliando il divario rispetto a regioni meno avanzate nella tecnologia.

2. Scienza e Medicina: Accelerazione delle scoperte.

• Farmaci Personalizzati: Creazione di terapie su misura analizzando genomi individuali, es. sconfiggendo malattie come cancro o Alzheimer.
• Simulazioni Climatiche: Modelli avanzati potrebbero prevedere disastri naturali con anni di anticipo, ottimizzando gli interventi.
• Esplorazione Spaziale: Robot di AGI gestirebbero colonie extraterrestri, fronteggiando imprevisti senza intervento umano.

3. Etica e Diritti: Nuovi dubbi filosofici in vista.

• Status Giuridico: Un’AGI cosciente avrebbe diritti? Alcuni filosofi sostengono che la coscienza artificiale sia realizzabile, dibattendo su interrogativi e problemi assolutamente nuovi e impensabili.
• Controllo Decentrato: È vitale evitare che Governi o Organizzazioni monopolizzino il sistema. Servono trattati internazionali (es. Nuclear Non-Proliferation Treaty).
• Privacy e Sorveglianza: Sistemi avanzati potrebbero violare la privacy su scala globale, richiedendo rigorose leggi mirate.

4. Collaborazione Uomo-Macchina: Potenziamento o Sostituzione?

• Potenziamento Cognitivo: Un sistema avanzato come AGI potrebbe agire come Senior Advisor, migliorando la capacità di risolvere problemi climatici o sociali.
• Rischi Esistenziali: Un’ASI (Artificial Super Intelligence) derivata dall’AGI potrebbe superare l’intelligenza umana e sfuggire al controllo (ipotesi tratta dal libro Superintelligenza di Nick Bostrom).

Previsioni odierne degli Analisti

Quando l’AGI diventerà realtà?  Dilemma che anima un acceso dibattito tra i principali esperti del settore. Disparate le prospettive: tra gli ottimisti spicca Ray Kurzweil, Direttore Ingegneria di Google, che prevede l’ipotetica comparsa di una tecnologia intelligente di livello AGI entro il 2045, sottolineando la rapidità con cui aumentano le capacità di calcolo e la potenza degli algoritmi deep learning.

Figura di livello come Yann LeCun, Chief AI Scientist di Meta, invita alla prudenza. Nonostante i rapidi progressi, nessuna AI dimostra oggi una comprensione reale del mondo fisico e sociale, a portata di tutti.

Per Stuart Russell, docente a Berkeley e pioniere dell’IA, arrivare all’AGI non dipende solo da aumento  

di dati e potenza di calcolo, ma richiede una reale balzo teorico, con nuove idee su apprendimento, ragionamento e coscienza artificiale. Cresce inoltre la necessità di una collaborazione internazionale, attraverso la condivisione di standard di sicurezza, anche se persistono dubbi sull’uso responsabile e sulle potenziali minacce legate a una tecnologia molto complessa e ancora poco conosciuta.

Strategie per un Futuro. Chiave per l’AGI è adottare strategie collettive e anticipare opportunità e rischi.

1. Primo elemento pilota è la regolamentazione globale, con creazione di trattati internazionali capaci di vietare usi militari non etici dell’AGI e garantire un’equa ripartizione tra i Paesi dei benefici del sistema.
2. Secondo, rinforzare gli standard etici, ispirandosi alle linee guida di organismi di riferimento.
3. Terzo, elemento centrale è la formazione: disegnare i programmi scolastici per promuovere competenze interdisciplinari come il pensiero critico, la creatività e l’etica digitale e creare percorsi di formazione di nuovi Trainer professionali su sicurezza AI e governance tecnologica.
4. Quarto, la trasparenza è prioritaria nella ricerca. Favorire pratiche di open-source e il libero scambio di conoscenze per accelerare l’innovazione responsabile e i processi di valutazione. Auditor indipendenti che garantiscano sicurezza, affidabilità e coerenza dei sistemi AGI con i valori umani sono tuttora carenti se non inesistenti.

Il Futuro.

L’AGI non è solo una sfida tecnologica, ma un test per l’umanità. Potrebbe liberarci da malanni, povertà e sudore o diventare una minaccia esistenziale. 10 anni fa, insieme a G.Hinton Nobel Fisica e padrino dell’AI, Stephen Hawking scrisse: Lo sviluppo di una intelligenza artificiale completa potrebbe essere il peggiore o il migliore evento nella storia e significare la fine della razza umana. Dobbiamo fare in modo che sia il secondo.