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scenari | Edmond de Rothschild Am

Intelligenza artificiale e responsabilità di media e politica antitrus

"Lo scandalo di Cambridge Analytica e i rapidi miglioramenti nei deepfake dimostrano che stiamo entrando in un'era in cui l'Ai è stata deviata per generare campagne di disinformazione". Il commento di Jacques-Aurélien Marcireau

Intelligenza artificiale e proprietà intellettuale, il dilemma della tutela

"Il progresso dell'intelligenza artificiale, ovvero tutte le tecnologie che consentono alle macchine di riprodurre le capacità cognitive umane, richiederà la revisione di almeno due istituzioni: i media e le autorità antitrust. Altrimenti le nostre democrazie ne soffriranno". Il commento di Jacques-Aurélien Marcireau, co-head of equity di Edmond de Rothschild Am.

Sebbene la natura delle minacce si evolva nel tempo, i problemi rimangono gli stessi. Per quanto riguarda i media, si tratta di garantire un sistema in grado di produrre informazioni di alta qualità per tenere informati i cittadini, alimentare il dibattito pubblico e resistere ai tentativi di disinformazione.

Per quanto riguarda l'antitrust, l'obiettivo è quello di mantenere un equilibrio tra le forze economiche, per evitare che una qualsiasi di esse si trovi a lottare contro il potere monopolistico, permettendogli a sua volta di minacciare l'autonomia del potere politico.  

I social network si trovano esattamente al punto d’incontro tra questi due problemi. Lo scandalo di Cambridge Analytica e i rapidi miglioramenti nei deepfake - video/fotomontaggi sorprendentemente realistici - dimostrano che stiamo entrando in un'era in cui l'intelligenza artificiale è stata deviata dal raggiungimento di progressi a beneficio degli esseri umani, per generare campagne di disinformazione personalizzate basate sulle debolezze individuali.  

Nel suo libro "Fascism: a warning", Madeleine Albright, la prima segretaria di Stato americana sotto l'amministrazione Clinton, descrive come potrebbe essere questo mondo, prendendo spunto dall'esempio dell'Ucraina, inondata di disinformazione durante il recente conflitto, che vive in un mondo "post-verità" e quindi paralizzato. Oggi è molto più economico - sotto ogni aspetto - usare la tecnologia per disinformare che per informare. 

Mezzi per raggiungere un fine 

La risposta a questa crescente minaccia, soprattutto in considerazione del costo sempre più basso di queste tecnologie, sarà duplice. In primo luogo, rilanciare il giornalismo investigativo destinandogli maggiori risorse. Noi, come gran parte del mondo, siamo convinti dell'importanza dei dati e i nostri produttori di informazioni devono quindi essere adeguatamente remunerati e dotati di notevoli risorse tecniche e finanziarie.

Non possiamo fare affidamento su un settore indebolito, attualmente ostaggio della generazione di introiti pubblicitari. Qualsiasi tecnologia potenzialmente utilizzata per identificare e combattere la disinformazione dovrà fare affidamento su queste informazioni di alta qualità e provate. 

L'alternativa sarebbe quella di lasciare una manciata di aziende private, o anche solo una, a decidere cosa è vero e cosa dovrebbe essere censurato. Le istituzioni responsabili della lotta contro le pratiche anticoncorrenziali (antitrust) devono nel frattempo affrontare due questioni chiave.

Uno adesso: l'effetto rete associato ai dati, che crea un vantaggio competitivo più difficile da misurare rispetto alla quota di mercato; e uno per il futuro: l'emergere di nuove sfide, come la collusione e la discriminazione algoritmica. Anche in questo caso si tratterà di una questione di risorse. Quanti lobbisti ha oggi Google, rispetto al numero di personale antitrust dedicato all'interno del Dipartimento di giustizia?  

Il fenomeno della collusione merita la nostra attenzione perché pone una vera e propria questione filosofica. Nel 2020, se tre giganti dell'agroalimentare si incontrano in una stanza d'albergo per accordarsi sull'aumento dei prezzi e tale incontro può essere dimostrato, allora le sanzioni seguiranno inevitabilmente.

Ma immaginate che questi tre attori utilizzino le tecnologie dell'intelligenza artificiale per definire una politica dei prezzi al fine di massimizzare i profitti delle loro aziende. È probabile che i tre algoritmi di apprendimento automatico si tradurranno in aumenti di prezzo quasi simultanei. Queste aziende - il cui obiettivo è quello di massimizzare i profitti e creare valore per gli azionisti - saranno perseguite nella stessa misura?   

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