Come ti immagini tra dieci anni?
Tradizionalmente, questa domanda tende a suscitare riflessioni su carriera, famiglia o ambizioni personali. Ma ogni giorno ci stiamo muovendo più velocemente verso un mondo diverso da quello tradizionale, un mondo che ci costringerà a reimmaginare completamente le nostre vite.
Uno dei principali motori di questi cambiamenti è l’automazione. Le auto senza conducente che già vediamo circolare nelle città di tutto il mondo sono parte di un livello più visibile di questo progresso. Dietro le quinte, robot e sistemi intelligenti stanno già rendendo possibile l’assemblaggio di auto in pochi secondi: 76, per l’esattezza, nel caso di una fabbrica Xiaomi.
I robot umanoidi rappresentano un altro aspetto, forse uno dei più intriganti. Più che svolgere processi manuali e ripetitivi, come già vediamo in diversi settori industriali, queste versioni sono progettate per interagire con gli esseri umani e svolgere compiti più complessi e soggettivi. Tesla Optimus, ad esempio, è stato presentato da Tesla come un potenziale assistente per compiti domestici o educativi. Atlas, di Boston Dynamics, è stato progettato per intervenire in situazioni rischiose, come i disastri.
Le aspettative per la diffusione di questo tipo di macchina sono elevate. In un rapporto pubblicato lo scorso anno, Goldman Sachs ha stimato che il mercato totale dei robot umanoidi potrebbe raggiungere i 38 miliardi di dollari entro il 2035, con 1,4 milioni di unità vendute. Il valore è sei volte superiore a quanto previsto dall’istituzione nel 2022, quando aveva calcolato che la somma sarebbe stata di 6 miliardi di dollari o più entro 10-15 anni.
Nonostante l’apparente ottimismo del mercato, potreste chiedervi quanto sia realistica la prospettiva di vedere robot per le strade e nelle nostre case nel prossimo futuro. Dopotutto, li abbiamo visti nei film di fantascienza per decenni e alcuni tentativi di introdurli nel mondo reale sono falliti. Un caso emblematico è il robot Pepper, lanciato da Softbank nel 2014 con la promessa di “leggere i sentimenti umani” e di operare in ambienti come scuole, negozi e ospedali. Nel 2021, dopo averne prodotte solo 27.000 unità, il conglomerato giapponese ha interrotto la produzione a causa della scarsa domanda.
Alcuni fattori contribuiscono a rendere le recenti (e future) incursioni in questo settore più promettenti rispetto alle precedenti. Goldman Sachs ne elenca alcuni per giustificare l’aumento delle sue proiezioni di mercato: i progressi nell’intelligenza artificiale, la maggiore disponibilità di componenti e i crescenti investimenti da parte di aziende e governi nel settore. Il modo in cui diverse tecnologie si combinano ed evolvono insieme, come vedremo di seguito, guida anche questa e altre innovazioni.
Meccanismo di fusione
Due concetti sono importanti per comprendere questo fenomeno: confluenza e convergenza delle tecnologie. La prima si verifica quando diverse risorse coesistono e interagiscono, come un telefono cellulare che combina fotocamera, GPS e internet. La seconda va oltre, fondendo le tecnologie per creare qualcosa di nuovo, come gli assistenti virtuali che utilizzano l’intelligenza artificiale, l’elaborazione vocale e l’apprendimento automatico per offrire risposte personalizzate.
Un altro esempio di convergenza ampiamente diffuso è ChatGPT. I suoi meccanismi, composti da reti neurali, elaborazione GPU (Graphics Processing Unit) e Large Language Model (LML), sono in grado di analizzare grandi volumi di dati, comprendere schemi complessi e migliorare continuamente le loro risposte. Nel contesto dei robot, questo tipo di combinazione consente non solo lo sviluppo di modelli più versatili ed efficienti, ma ne migliora anche il processo di apprendimento.
Nvidia, ad esempio, ha sviluppato un ambiente virtuale che simula situazioni reali per l’addestramento delle macchine. Nei suoi esperimenti, l’azienda è riuscita a far apprendere a una di esse, in 32 ore, l’equivalente di 42 anni di esperienza “di vita”. “Il cervello della rete neurale ha imparato interamente in simulazione prima di essere trapiantato per controllare un robot nel mondo reale”, spiega il sito web dell’azienda, che ora fornisce questo tipo di risorsa ad altri attori, come Boston Dynamics.
È importante notare che le aziende tecnologiche non sono le uniche a prestare attenzione a questo tema. In un sondaggio condotto da Capgemini su 2.500 dirigenti di 17 paesi e nove diversi settori, dal commercio al dettaglio alle telecomunicazioni, il 63% degli intervistati ha concordato sul fatto che la maggior parte dei benefici ottenuti dalle tecnologie deriverà dalla loro convergenza. Tre quarti di loro (76%) affermano che questo sarà un investimento prioritario per le loro aziende nel 2025.
Secondo le stime di ARK Investment in un rapporto pubblicato lo scorso anno, la convergenza di tecnologie dirompenti, come l’intelligenza artificiale e la robotica, ha il potenziale di accelerare la crescita del PIL reale globale da una media del 3% negli ultimi 125 anni a oltre il 7% nei prossimi sette anni.
Oltre alla disponibilità – e alla combinazione – di tecnologie avanzate, altri fattori sono cruciali affinché i sistemi autonomi – in particolare i robot – possano andare oltre gli impianti industriali e guadagnare spazio nelle strade e nelle case. La riduzione dei costi di produzione è uno di questi. In un rapporto su questo mercato, Morgan Stanley stima che, oggi, costruire un robot umanoide possa costare tra i 10.000 e i 300.000 dollari, a seconda delle configurazioni e delle applicazioni. L’istituto ritiene, tuttavia, che i guadagni in termini di efficienza e scalabilità di questa filiera tendano a ridurre significativamente i costi nei prossimi anni.
Un altro aspetto è la necessità di rendere gli spazi pubblici e privati ”robot-friendly”. Sarà necessario pensare a infrastrutture che li supportino e garantiscano l’autonomia, oltre a garantire la necessaria connettività. Con la diffusione dei veicoli autonomi, alcuni di questi problemi dovranno già essere affrontati. A questo proposito, Morgan Stanley sottolinea che i robot presentano un vantaggio: la possibilità di essere addestrati in ambienti virtuali o controllati, anziché in spazi pubblici.
Questa serie di progressi, tuttavia, ha un costo non solo economico. Come evidenziato in un articolo dell’UNEP (Programma delle Nazioni Unite per l’Ambiente), i centri che ospitano i server di intelligenza artificiale sono grandi consumatori di risorse, come acqua ed energia. Producono inoltre grandi quantità di rifiuti elettronici e dipendono da minerali rari, spesso estratti con metodi dannosi per l’ambiente. L’UNEP sottolinea che sono ancora necessarie politiche e azioni più incisive per affrontare questo problema.
Il futuro che progetteremo
Oltre alle complessità legate allo sviluppo di queste tecnologie, vi sono anche sfide legate all’adattamento sociale, governativo ed economico a questo nuovo scenario. In un articolo pubblicato sul sito web del World Economic Forum, Maria J. Alonso, responsabile del portfolio di sistemi autonomi dell’organizzazione, elenca tre punti chiave per costruire quello che definisce un “futuro autonomo responsabile”: meccanismi di controllo e sicurezza, qualificazione della forza lavoro e implementazioni strategiche.
Il primo punto riguarda la gestione dei rischi associati all’adozione di dispositivi autonomi. A causa del loro potenziale di causare danni fisici, essi comportano ulteriori sfide etiche e di governance rispetto a quelle già osservate nell’Intelligenza Artificiale. I robot ospedalieri, ad esempio, possono fallire durante una procedura critica. I robot sociali, come vengono chiamati i modelli più incentrati sulle interazioni, possono riprodurre pregiudizi, rafforzando la discriminazione contro le minoranze. Vi sono anche le implicazioni dello sviluppo di armi autonome, capaci di aggravare i conflitti e potenzialmente distruttive.
In ambito economico, sarà necessario affrontare gli impatti della sostituzione e della trasformazione del lavoro. Sulla base di una metodologia che valuta le caratteristiche dei lavori negli Stati Uniti, come la presenza di attività ripetitive o pericolose e i relativi costi salariali, Morgan Stanley stima che i robot umanoidi abbiano il potenziale di sostituire circa 8 milioni di posti di lavoro nel Paese entro il 2040.
Secondo l’analisi, i settori più esposti a questo cambiamento sono i trasporti e lo stoccaggio, l’agricoltura e l’industria mineraria, l’edilizia, la produzione manifatturiera e la sanità. Secondo Alonso, uno dei modi per minimizzare gli impatti è sviluppare programmi di formazione e riqualificazione, volti a preparare la forza lavoro a nuovi ruoli. Cita, ad esempio, gli autisti di camion, che possono svolgere ruoli di supervisione o manutenzione per le flotte autonome.
In ambito accademico, Erik Brynjolfsson e Andrew McAfee, autori di opere come “The Second Machine Age” e “Machine, Platform, Crowd: Harnessing Our Digital Future”, propongono discussioni simili. A loro avviso, i progressi tecnologici hanno il potenziale per generare prosperità economica, ma se non sono accompagnati da politiche adeguate, possono portare a quello che chiamano il “grande disaccoppiamento”: mentre produttività e profitti crescono, occupazione e salari medi rimangono stagnanti o diminuiscono. Già nel 2013, McAfee esprimeva preoccupazione per il futuro del lavoro alla luce dei progressi tecnologici previsti per i decenni a venire.
“Quando tutte queste tecnologie fantascientifiche saranno implementate, a cosa serviranno tutte queste persone?”, ha affermato in un’intervista al MIT Technology Review. Lungi dall’essere contrari alle innovazioni, lui e Brynjolfsson sostengono che la tecnologia è uno strumento neutrale: i suoi effetti dipendono soprattutto dalle decisioni umane che la plasmano.
Nella sfera pubblica e collettiva, il percorso per realizzare questi cambiamenti passa attraverso l’unione – o meglio, la convergenza – delle forze nello sviluppo e nell’implementazione di queste macchine, ricercando sinergie tra settore privato, governo e mondo accademico. In un documento preparato in collaborazione con Accenture, il World Economic Forum suggerisce, ad esempio, di offrire sussidi o incentivi fiscali alle aziende che adottano pratiche responsabili o sviluppano iniziative che mirano a utilizzare l’intelligenza artificiale per integrare, anziché sostituire, il lavoro umano.
A livello individuale, l’impatto di questi progressi dipenderà anche da alcune scelte. Ci sarà chi deciderà di non avere un robot dedicato alle faccende domestiche, pur avendo i mezzi finanziari per farlo. E ci sarà chi accoglierà questa e altre innovazioni non appena saranno disponibili: i famosi early adopter. Se immaginare di vivere con queste macchine sembra utopico, basti pensare che innovazioni come gli assistenti virtuali e le videochiamate sono state anche elementi di fantascienza.
Oggi, forse, la questione centrale non è più se vivremo con i robot, ma come – e da chi – verrà plasmata questa coesistenza. Nonostante le sfide imminenti, ci sono motivi per essere ottimisti. Nel libro “Abundance: The Future is Better Than You Think”, Peter H. Diamandis e Steven Kotler sostengono che le tecnologie esponenziali, come l’intelligenza artificiale e l’automazione, sono strumenti in grado di democratizzare l’accesso alle risorse essenziali ed espandere le possibilità umane. Riconoscono i rischi della transizione, ma credono che, con l’istruzione e politiche inclusive, l’automazione sarà un pilastro di un futuro di prosperità condivisa. Come ha riassunto Diamandis in un TED Talk, “l’abbondanza non significa creare una vita di lusso per tutti su questo pianeta. Si tratta di creare una vita di possibilità”.
(fonte: MIT Technology Review)
