Gaia

La domanda di mercato di servizi di IA etica e affidabile (anche definiti come servizi per una IA responsabile e trasparente) è aumentata notevolmente negli ultimi cinque anni. A sottolinearlo è il più recente report del 2021 e indagine globale di IBM in partnership con l’Oxford Economics che attesta dal 2018 una crescita dal 15% all’85% nelle iniziative sull’IA etica di CEO di medio-grandi aziende che operano nel digitale, dall’assunzione di figure come AI ethicists e privacy experts, e nella ricerca e sperimentazione di soluzioni di audit etico che permettano la quantificazione, gestione e risoluzione del rischio sia interno, sia esterno generabile dai propri sistemi di IA. La ricerca di tali soluzioni è attestata anche dalla promozione di grand challenges per la progettazione di sistemi o prodotti che permettano l’individuazione di rischi etici insiti nei sistemi di IA o automatizzano la possibilità di compiere valutazioni etiche (ethical AI audit) su prodotti già in uso su ampia scala (si vedano le recenti “AI Audit Challenge” della Stanford University o la IBM-Notre Dame University “AI Tech-Ethics Challenge”). Come attesta il report menzionato, l’etica e il design di tecnologie che pongono al centro il rispetto di standard etici e giuridici forniscono in misura crescente un vantaggio competitivo di rilievo alle aziende che operano nel settore dell’innovazione digitale e dell’IA, poichè permettono di massimizzare l’impatto sociale (corporate responsibility) in modo trasparente del proprio operato e, così facendo, la propria social reputation, in un ambiente di mercato in cui aspetti etici come privacy e sostenibilità stanno diventando imprescindibili in termini di successo. Tale trend di mercato è supportato, a livello globale, dalla nascita di più di 150 start-up che si occupano di risolvere alcuni rischi insiti ai sistemi di IA. Tuttavia, queste aziende competitors offrono tecniche o soluzioni molto specifiche, che si concentrano nella risoluzione di un solo problema o rischio etico, come, ad esempio, verificare la qualità dei dataset tramite l’individuazione di solo alcune tipologie di bias nei dati in uso nei sistemi di riconoscimento facciale (si vedano le start-up Galileo e Snorkel AI), o dello sviluppo di tecniche privacy-preserving come la creazione di dataset sintetici con cui allenare i sistemi (si veda Datagen) o per garantire la trasparenza dei modelli (si vedano Fiddler o Arthur). Al trend di queste start-up si aggiunge quello segnalato da alcuni player in ambito di consulenza internazionale come il Boston Consulting Group, che ha inaugurato una sezione specifica dedicata appositamente all’etica dell’IA. Tuttavia, un prodotto che si occupi, oltre che di proporre a risoluzione dei problemi in ambito di etica dell’IA alcune delle tecniche etiche sopra menzionate esistenti in materia di etica e governance dell’IA, di svolgere perizie automatiche di conformità etico-giuridica, è ancora completamente assente nel panorama sia europeo che globale. Il report di IBM segnala come questo trend economico subirà un incremento esponenziale quando le linee guida e le disposizioni etiche e giuridiche internazionali diventeranno cogenti (come nel caso del GDPR) e dunque ineludibili alla commercializzazione di qualsiasi prodotto che si basi su IA, fornendo un vantaggio competitivo unico a quelle aziende che forniscono prodotti o modelli che permettano la compliance etico-giuridica.