L’Intelligenza Artificiale sta avendo un impatto dirompente sulle nostre vite, sul nostro modo di lavorare ed anche sulle altre tecnologie. Quali sono le competenze che siamo chiamati a coltivare per raggiungere e possedere la cosiddetta AI Literacy?
Così come abbiamo imparato a sviluppare le competenze digitali, oggi è necessario possedere competenze legate all’Intelligenza Artificiale. Prima di entrare nel dettaglio rispetto a quali sono le competenze che l’utilizzo diffuso e frequente dell’Intelligenza Artificiale richiede di sviluppare, può essere utile fare un passo indietro ed allargare la prospettiva considerando l’approccio europeo allo sviluppo dell’IA.
L’approccio dell’UE, tra autonomia e automatismo della decisione
L’Europa ha definito, già da diversi anni ormai, il cosiddetto “approccio all’eccellenza e alla fiducia” (approccio alla base dell’AI ACT). L’obiettivo dell’Europa è quello di diventare leader nel capo dell’IA (eccellenza), garantendo però che sviluppo e diffusione di questa tecnologia avvengano in modo sicuro e basandosi su un rapporto di fiducia con i cittadini (fiducia) che non devono temere per i propri diritti e devono essere in grado di utilizzare l’IA in modo corretto e con consapevolezza.
In particolare, la consapevolezza di ciò che è l’Intelligenza Artificiale, delle sue potenzialità e rischi, sono elementi fondamentali per lo sviluppo del rapporto di fiducia e la diffusione di un uso competente.
Per riuscire ad instaurare un rapporto di fiducia basato sulla consapevolezza ed una certa conoscenza e competenza nell’uso dell’IA, è necessario che ci sia trasparenza rispetto al suo funzionamento.
Come evidenzia anche Antonio Preiti, economista e docente all’Università di Firenze, la precondizione necessaria allo sviluppo della consapevolezza è la trasparenza.
Conoscere i meccanismi attraverso i quali dati e informazioni vengono utilizzati e proposti è ciò che permette all’utente di rendersi conto e riflettere (e dunque maturare consapevolezza) su quanto una sua decisione o azione sia autonoma o quanto sia automatizzata, rimessa dunque alla risposta o al risultato proposto dall’AI.
Il punto secondo Preiti non è, dunque, chiedersi se e quanto l’Intelligenza Artificiale debba far parte delle nostre vite ma avere la possibilità di discernere tra “autonomia della decisione” e “automatismo della decisione”.
AI Literacy, l’utilizzo con competenza dell’Intelligenza Artificiale
Nel valutare quali siano le competenze necessarie e fondamentali per uno sviluppo consapevole dell’Intelligenza Artificiale è importante fare riferimento al concetto di AI Literacy, ma di cosa si tratta?
L’espressione AI Literacy venne proposta per la prima volta nel 2016 come “la capacità di comprendere le conoscenze e i concetti di fondo delle tecnologie su cui si basa l’Intelligenza Artificiale”.
Negli anni sono state elaborate altre definizioni che hanno arricchito il concetto. Ad esempio, alcuni autori hanno precisato che l’AI Literacy raggruppa un insieme di competenze che consentono di comunicare e collaborare efficacemente e in modo critico con le tecnologie di IA sottolineando la natura etica di tali interazioni.
Secondo Cuomo, Biagini e Ranieri, basandosi su un’analisi comparativa delle definizioni, il concetto di AI Literacy comprende oggi dimensioni conoscitive e operative, ma anche critiche ed etiche. Da un lato, quindi, conoscenza delle funzioni base dell’IA e la capacità di applicarle ai differenti contesti; dall’altro, attenzione alle implicazioni etiche e all’importanza di sviluppare una IA che tenga conto di equità, responsabilità, trasparenza, etica, privacy e sicurezza.
Competenze per l’AI Literacy
Nello specifico, quali competenze sono comprese o è necessario allenare per arrivare all’AI Literacy? Vediamole in dettaglio.
1. Pensiero critico
Secondo Simon Whittemore, tra le digital soft skills, ossia le diverse competenze digitali soft, il pensiero critico ha un ruolo fondamentale. Dall’analisi dei principali framework di competenze digitali (tra cui DQ Framework e DigComp), il pensiero critico si presenta come elemento ricorrente e legato all’alfabetizzazione digitale, alla Media and Information Literacy. Il pensiero critico permette agli individui di valutare e sintetizzare criticamente le informazioni e i contenuti che incontrano online e, senza di esso, qualsiasi interazione o esposizione online diventa problematica e potenzialmente dannosa. Allo stesso modo, il pensiero critico è fondamentale anche per AI LIteracy poiché si esplica nella competenza nel valutare criticamente ciò che l’Intelligenza Artificiale offre, nel porre domande e avere dubbi e formare delle proprie opinioni senza dare per scontato che quanto mostrato dall’IA sia sempre corretto e non necessiti di verifiche.
2. Data Literacy
Con Data Literacy si intende, in generale, l’”alfabetizzazione” ai dati, la capacità di interpretarli correttamente e di raccontare un fenomeno attraverso di essi. I dati sono il “carburante” dell’IA e nell’era dell’Intelligenza Artificiale non è solo necessario che le persone abbiano consapevolezza dell’importanza dei dati e di come possono essere utilizzati dalla tecnologia, ma anche che siano in grado di “maneggiarli” e saperne trarre valore. La Data Literacy è la competenza necessaria per la corretta gestione dei dati in azienda, per potersi approcciare correttamente all’IA e anche per poterne immaginare ulteriori applicazioni. A tal proposito, Panciroli e Rivoltella ricordano che la Data Literacy non dev’essere considerata solo come una competenza legata al mero adattamento alle evoluzioni tecnologiche, bensì come strumento per l’emancipazione degli individui.
3. Creatività
Nell’ultima versione del Future of Jobs Report (report del Word Economic Forum che indaga l’evoluzione dei posti di lavoro e delle competenze per i successivi cinque anni) il pensiero creativo è al secondo posto tra le 10 top skills per il 2023. Questo perché è ritenuto fondamentale per risolvere problemi complessi, definire soluzioni alternative ed innovare. L’Intelligenza Artificiale può creare immagini, testi, codice e molto altro. Queste azioni sono però possibili a partire da input e informazioni fornite da esseri umani. Coltivare la creatività, intesa come combinazione di invenzione, espressione personale, esperienze e personalità, significa alimentare la scoperta di nuovi, diversi e migliori utilizzi dell’IA.
4. Learning Agility e apprendimento continuo
In sintesi la disponibilità ad imparare come gestire situazioni nuove e impreviste o situazioni di cambiamento, come intuire e affrontare scenari futuri, come liberarsi di abitudini consolidate ma non più funzionali. Non parliamo quindi della velocità di apprendimento, ma dell’importanza di continuare ad apprendere e mettere in discussione le proprie conoscenze ed acquisirne di nuove. Una competenza fondamentale per affrontare nel modo giusto l’evoluzione tecnologica e gli impatti di essa sulle nostre vite, ancora maggiori se parliamo di Intelligenza Artificiale.
5. Empatia e Intelligenza Emotiva
Anche empatia ed intelligenza emotiva (capacità di comprendere e gestire le proprie ed altrui emozioni) sono competenze fondamentali. Secondo Whittemore l’uso di sistemi di Intelligenza Artificiale può ridurre il senso di responsabilità poiché prevale la sensazione che sia la macchina ad agire, a fare qualcosa per noi. Questa tendenza può avere un impatto negativo e ridurre la capacità empatica (meno senso di responsabilità, meno empatia) e portare a delle conseguenze ed effetti negativi. Inoltre, l’intelligenza emotiva è considerata una delle competenze fondamentali per affrontare situazioni e risolvere problemi complessi. Situazioni sempre più comuni e per le quali è necessario stringere e gestire una forte relazione con gli altri.
Conclusione
Le competenze indicate mostrano l’importanza delle soft skills e ricordano come l’approccio competente e produttivo all’IA non possa prescindere dal “tocco” e ruolo umano. Aspetti che l’Intelligenza Artificiale stessa può, e dovrebbe, contribuire ad esaltare e valorizzare.
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