Nota dell’editore: benvenuti alla nuova serie di colonne per gli ospiti di CNET chiamata Alt View, un discussion board per una vasta gamma di esperti e luminari per condividere le loro intuizioni nel campo in rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale. Per una maggiore copertura dell’intelligenza artificiale, consulta l’Atlante AI di CNET.
“Come usi l’intelligenza artificiale?” Ho chiesto a una classe piena di dirigenti. Alcune delle risposte che ho già sentito: gli operatori sanitari lo utilizzano per leggere le immagini mediche; supervisor che lo utilizzano per redigere e-mail; un’azienda di vendita al dettaglio lo utilizza per prendere appunti durante le riunioni prima di rinunciarvi quando si rende conto che l’intelligenza artificiale confabula e non comprende il contesto. E poi, un gioiellino. C’è quasi sempre una gemma.
“Uso i chatbot come cartomanti”, ha detto una donna asiatica di mezza età con un cardigan beige e scarpe da ginnastica bianche. In seguito avrei scoperto che ha costruito un impero da miliardi di dollari. Un fruscio nervoso si diffonde per tutta la stanza mentre le persone si spostano a disagio sui sedili. “Proprio come leggevamo le foglie di tè, puoi chiedere all’intelligenza artificiale informazioni sul futuro, e può essere sorprendentemente accurata. Advert esempio, recentemente ha previsto correttamente un aumento del 2% nel mercato azionario”, ha detto la studentessa, annuendo e guardandosi intorno mentre i suoi compagni di classe evitavano il contatto visivo.
Gli indovini di oggi non sono più astrologi, astronomi, sociologi e nemmeno economisti; sono informatici, analisti di dati e ingegneri. Gli algoritmi sono le nuove foglie di tè, le viscere degli animali e le stelle attraverso le quali speriamo di intravedere il futuro.
Tendiamo advert associare le previsioni alla conoscenza, ma troppo spesso sono più vicine alla sfera del potere. Le profezie sono il ring sul quale si svolgono le lotte per il futuro. Le nostre aspettative piegano il mondo sociale verso le nostre previsioni. Quando qualcuno prevede che il mondo sarà in un certo modo, sta comandando che gli altri obbediscano ai suoi desideri e realizzino quel mondo. Anche se usiamo le previsioni da migliaia di anni per prendere alcune delle decisioni più importanti della nostra vita, abbiamo dedicato davvero poca attenzione alle domande più profonde sulla profezia. Sono stati scritti migliaia di libri su come predire, ma nessuno sull’etica della previsione.
La previsione è diventata un’industria importante. Prendiamo, advert esempio, piattaforme come Polymarket, che aggregano le aspettative del pubblico sugli eventi futuri, raccogliendo enormi quantità di dati e creando influenza. Se il 58% degli utenti crede che gli Oklahoma Metropolis Thunder vinceranno il titolo del campionato NBA, perché scommetteresti contro la maggioranza? Ma le scommesse su queste piattaforme vanno ben oltre sport o anche actuality TV. Ha trasformato l’instabilità politica, i disastri naturali e la sofferenza umana in uno spettacolo, disumanizzando le vittime della vita reale, rendendo la vita un gioco.
Oggi, previsioni si sono evoluti in armi di potere che giustificano decisioni cariche di valore con la scusa dei fatti, ma le previsioni non sono mai fatti. I fatti appartengono al presente e al passato. Un’affermazione sul futuro può essere molte cose – una stima, un desiderio, un avvertimento – ma mai un fatto.
Ciò che rende futuro il futuro è che non è ancora accaduto. Ciò che non è avvenuto non esiste, e non ci sono fatti su ciò che non esiste. Eppure utilizziamo più che mai la previsione con l’intelligenza artificiale, i mercati predittivi e gli esperti che parlano del futuro.
La fantasia di sconfiggere l’incertezza
Pierre-Simon Laplace fece un sogno, spesso definito il demone di Laplace. Gli venne in mente che, con dati e calcoli sufficienti, sarebbe stato possibile raggiungere una conoscenza completa. Se conoscessi la posizione esatta e la quantità di moto di ogni particella nell’universo, nonché tutte le leggi della natura, saresti in grado di predire il futuro con perfetta precisione. Alla tremendous l’incertezza sarebbe stata sconfitta. Come ha detto Laplace:
Se per un istante avessimo un’intelligenza che potesse comprendere tutte le forze che animano la natura e la situazione rispettiva degli esseri che la compongono – un’intelligenza sufficientemente vasta per sottoporre questi dati all’analisi – essa abbraccerebbe nella stessa system i movimenti dei corpi più grandi dell’universo e quelli dell’atomo più leggero; per lui nulla sarebbe incerto e il futuro, come il passato, sarebbe presente ai suoi occhi.
I sostenitori dell’intelligenza artificiale potrebbero non dirlo in queste parole, ma ciò che sembrano suggerire quando si entusiasmano per il potere dell’apprendimento automatico e delle grandi quantità di dati è che queste tecnologie ci stanno avvicinando in modo allettante alla realizzazione del demone di Laplace. Se riusciamo a raccogliere ogni singolo punto dati, si pensa, e possiamo costruire abbastanza risorse di calcolo per analizzare tali dati, possiamo prevedere ciò che prima period imprevedibile. Story potere predittivo promette di rivoluzionare tutti i campi della conoscenza, dalla medicina al cambiamento climatico e alla politica.
Spinti da questa fantasia, i quantificatori seguono ogni tua mossa; registrare, catalogare e analizzare in modo esaustivo i tuoi piaceri e i tuoi vizi; torturare i tuoi dati finché non urlano in confessione. Vieni monitorato mentre guidi, effettui ricerche on-line, fai sport, fai sesso, bevi alcolici, ti droghi, viaggi, dormi, parli con i tuoi amici e familiari, trascorri del tempo sui social media, vai nello studio del medico, giochi on-line, leggi, guardi la televisione e respiri.
Gestiamo e discutiamo le nostre paure in termini quantificati: la probabilità di ammalarci di cancro, o di essere derubati, che si verifichino terremoti o un’altra pandemia, che il cambiamento climatico renda il nostro mondo invivibile, che si verifichi un’altra guerra mondiale.
L’ottimismo sfrenato nel sconfiggere l’incertezza attraverso l’intelligenza artificiale è comprensibile. Laptop, dati e statistiche hanno portato scoperte incredibili. IL Bomba informatica ha rotto il codice Enigma dei nazisti. In medicina, l’analisi di regressione è stata determinante nell’identificazione dei fattori di rischio per le malattie. I pc mainframe hanno fornito nuove informazioni sul enterprise; l’elaborazione centralizzata dei dati ha portato elaborazione e scalabilità delle transazioni in tempo reale. Le aziende manifatturiere hanno acquisito la capacità di monitorare l’efficienza produttiva lungo l’intera catena di fornitura, identificando i colli di bottiglia e migliorando l’allocazione delle risorse.
I private pc sono emersi negli anni ’80. Gli anni ’90 e 2000 hanno visto l’avvento di Web e del cloud computing, che hanno ulteriormente aumentato la disponibilità dei dati e la potenza di elaborazione. Gli anni 2010 hanno segnato un punto di svolta con l’applicazione pratica del deep studying, alimentato da massive information e {hardware} migliorato come le GPU. I progressi negli algoritmi hanno aperto la strada all’apprendimento automatico: le macchine di previsione.
Intelligenza artificiale e previsione: un gioco di potere
Con la previsione arrivano tutti gli schemi di profezia e di potere che tappezzano i nostri libri di storia. La differenza è che l’intelligenza artificiale è una previsione sotto steroidi e noi la usiamo non solo sul campo di battaglia e negli studi medici, ma ovunque, dall’ufficio all’aula, in tribunale, nelle nostre strade, nelle nostre vite amorose e oltre.
Gli algoritmi di machine studying sono macchine predittive. Questo è tutto ciò che fanno, sia che si impegnino nella regressione, nella classificazione o nel linguaggio. Quando un sistema di apprendimento automatico traduce un testo, prevede la traduzione più probabile sulla base di milioni di esempi di traduzioni precedenti. Quando riconosce i lupi nelle foto, lo fa prevedendo la probabilità che una information immagine contenga un lupo, sulla base di modelli appresi da migliaia di immagini etichettate lupo e non lupo. Quando un ampio modello linguistico risponde a una domanda, prevede ciò che un essere umano direbbe al suo posto, sulla base dell’analisi statistica di libri, discussion board on-line, social media e così through.
Non c’è da meravigliarsi che “oracolo” sia un termine tecnico nel contesto dell’apprendimento automatico. Un oracolo rappresenta la migliore prestazione possibile che si potrebbe ottenere; è una funzione idealizzata che fornisce sempre previsioni perfette.
Il trionfo dell’apprendimento automatico è una vittoria aziendale molto più che scientifica. Gli idealisti potrebbero trovarlo deludente, perfino deprimente. Qualcuno che voglia esprimersi in modo grossolano potrebbe dire che abbiamo semplicemente buttato soldi per risolvere il problema.
Ciò che è più notevole nel successo dell’apprendimento automatico è il modo in cui è avvenuto in modo ordinario. “Ciò che è deludente”, ha detto Michael Wooldridge, professore di intelligenza artificiale a Oxford, a un gruppo di miei studenti MBA, “è che tutto ciò non è avvenuto come risultato di una scoperta scientifica”. Si guardò intorno per assicurarsi che il peso delle sue parole fosse atterrato.
Dagli anni ’60 fino all’inizio degli anni 2000, i risultati delle reti neurali non sono stati molto impressionanti. IL IA simbolica stava vincendo la gara e le sovvenzioni, finché non è stato così. Qualcosa è cambiato: abbiamo ottenuto più dati e più risorse di calcolo e il machine studying è decollato. Nel giro di pochi anni, traduzione automaticaadvert esempio, è passato dall’essere inutilizzabile all’essere comprensibile, quindi abbastanza buono da aiutare i turisti inesperti a orientarsi senza conoscere la lingua locale. Adesso è abbastanza buono che ammetto che a volte ho preferito una traduzione automatica ai suggerimenti di un traduttore professionista che aveva un debole per la verbosità.
Le cose straordinarie che l’apprendimento automatico può fare non sono accadute grazie a una maggiore comprensione. Non c’period bisogno di alcun genio. Il quadro è più desolante di una mancanza di creatività poco entusiasmante. Il mezzo attraverso il quale è stata acquisita story forza bruta nei dati e nel calcolo è stato coinvolto furtolo sfruttamento delle persone vulnerabili, a uso feroce delle risorse naturali e costruire un architettura della sorveglianza di massaper citare solo alcuni peccati.
Potremmo essere lontani secoli dagli oracoli e dagli astrologi che hanno preceduto gli algoritmi, ma la previsione è ancora principalmente una questione di potere. Il potere è il modo in cui ottieni algoritmi predittivi e più potere è ciò che ti garantiscono in cambio.
Dalla profezia: previsione, potere e lotta per il futuro, dagli antichi oracoli all’intelligenza artificiale di Carissa Véliz. Ristampato con il permesso di Doubleday, un marchio del Knopf Doubleday Publishing Group, una divisione di Penguin Random Home LLC. Copyright © 2026 di Carissa Véliz.
