Prevenire fenomeni climatici estremi, ottimizzare l'uso dell'acqua per scopi agricoli, utilizzare il riconoscimento facciale per rilevare la malnutrizione infantile, combattere l'abbandono scolastico o individuare i luoghi più intolleranti: sono solo alcuni dei casi di utilizzo dell'intelligenza artificiale a fin di bene, raccolti nel volume L'Intelligenza Artificiale per lo Sviluppo Sostenibile.

Si tratta di uno studio ricco e articolato, realizzato da Ong 2.0, Cisv, AIxIA (l'Associazione italiana per l'Intelligenza artificiale) e dal dipartimento di Informatica dell'Università di Bari Aldo Moro, con il sostegno del ministero degli Esteri, di 4 aziende italiane del settore e del Cnr. Un lungo lavoro di ricerca che è sfociato in una delle pubblicazioni più complete sul tema, a livello italiano. Si parte da una definizione ampia di IA: "L'intelligenza artificiale è una disciplina, appartenente al campo dell'informatica, che studia metodi e strumenti che consentono di far fare a una macchina cose che appaiono intelligenti". Si cerca di spiegare in termini semplici un fenomeno complesso, fornendo definizioni chiare e possibili sviluppi in un futuro più o meno immediato. Dovremo misurarci con una IA debole, che permetterà alle macchine di comportarsi come se fossero intelligenti, o con una IA forte, grazie alla quale le macchine potranno essere in grado di pensare?

Soprattutto, nella fase introduttiva, oltre a raccontare la storia della IA, fotografarne lo stato attuale e i possibili sviluppi, il volume si pone anche domande scomode, che in un percorso come quello dell'innovazione tecnologica, che a volte sfocia in un entusiasmo aprioristico e a volte quasi fideistico, non sono così scontate. Una su tutte: "La domanda che dobbiamo porci è se valga davvero la pena di costruire macchine del genere". Come affrontare la cosiddetta singolarità tecnologica, quel momento in cui il progresso accelererà oltre la capacità di previsione e comprensione degli esseri umani? Come si potrà gestire questo momento? Non mancano paure legate allo sviluppo delle IA, ma forse "dovremmo spaventarci anche di un mondo dove non riusciamo a superare i limiti della nostra intelligenza attuale, che appare inadeguata alle sfide che abbiamo di fronte a noi".

L'intelligenza artificiale per lo sviluppo sostenibile
Tra queste sfide, ci sono i 17 obiettivi di sviluppo sostenibile individuati dalle Nazioni Unite. E su questi si concentra la parte del centrale del volume. Per ogni obiettivo viene descritto come i sistemi di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per favorirne il raggiungimento. Se ne evidenziano i pro e i contro e soprattutto vengono riportati casi concreti di applicazione già in atto.

Nell'ambito della lotta alla povertà (primo degli obiettivi), nel 2020, un articolo di Nature Communication evidenziava l'impiego del deep learning per misurare il livello di benessere dei villaggi africani. Sfruttando immagini satellitari multispettrali disponibili al pubblico, modelli di deep learning sono stati allenati per prevedere stime basate su un sondaggio della ricchezza di circa 20mila villaggi africani. Il metodo prende come riferimento le emissioni luminose dei villaggi, correlando l'emissione alla ricchezza. La stima presenta qualche margine di imprecisione, ma non superiore a quelli presenti nelle misurazioni condotte attraverso censimento, in un territorio complesso come quello africano. Le stime satellitari si sono dimostrate molto utili e hanno permesso di creare una mappa della ricchezza.

Per combattere la fame, due best practice spiccano sulle altre: in Cile, NotCo sfrutta una IA per creare nuovi prodotti alimentari sostenibili, creando formule che riproducono perfettamente il sapore e la consistenza dei cibi, senza usare cibi di origine animale. NotCo vende latte che non arriva dalle mucche e maionese che non viene fatta con le uova e per riuscirci si avvale di un supercomputer dotato di intelligenza artificiale, responsabile della combinazione degli ingredienti.

Kimetrica, impresa sociale con base negli Stati Uniti, Etiopia e Kenya, attraverso Meron (la sigla sta per Method for extremely rapid Observation of nutrional status) riesce a rilevare la malnutrizione semplicemente dalle fotografie. Grazie alla tecnologia di riconoscimento facciale è possibile individuare la malnutrizione nei bambini durante le emergenze sanitarie.

Per quanto riguarda la tutela delle risorse idriche, molto interessante il caso di ConserWater, piattaforma indiana di conservazione dell'acqua che utilizza dati satellitari e intelligenza artificiale per calcolare accuratamente il fabbisogno idrico delle coltivazioni in ogni luogo dell'India, aiutando gli agricoltori a ridurre gli sprechi d'acqua e a distribuire le risorse idriche in modo adeguato ed efficiente tra diversi tipi di colture.

social e sicurezza

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Il consumo dell'intelligenza artificiale
Gli algoritmi di intelligenza artificiale, dunque, possono aiutare nel raggiungimento degli obiettivi di sostenibilità definiti da Agenda 2030. Ma c'è anche un altro lato della medaglia: i ricercatori dell'Università del Massachusetts Amherst, eseguendo una valutazione sull'energia necessaria ad addestrare le IA, hanno rilevato che si può arrivare a emettere 284 tonnellate di anidride carbonica equivalente, emissioni pari a quasi 5 volte quelle della vita media di un'auto americana, produzione inclusa.

Le deep neural network hanno bisogno di una grande potenza elaborativa e di quantità di energia rilevanti, spesso generate da combustibili fossili, con un impatto negativo sull'ambiente. Una sfida nella sfida. Ma magari sarà proprio un'intelligenza artificiale ad aiutarci a trovare una soluzione.