L’intelligenza artificiale (IA) si è evoluta rapidamente, ridefinendo l’interazione tra esseri umani e tecnologia. La crescente adozione di agenti autonomi, capaci di prendere decisioni e svolgere compiti senza l’intervento umano diretto, solleva questioni fondamentali su etica, sicurezza, privacy e governance. In questo scenario, è fondamentale analizzare non solo i vantaggi di questi sistemi, ma anche le sfide che essi impongono alla società e alla regolamentazione tecnologica.
L’ascesa degli agenti AI autonomi
Gli agenti di intelligenza artificiale autonomi stanno trasformando diversi settori e determinando guadagni di efficienza. Modelli come Arbitrus.ai, una piattaforma di arbitrato autonoma, dimostrano il potenziale dei sistemi basati sull’intelligenza artificiale per sostituire i processi tradizionali in settori quali quello giudiziario e aziendale. Questi agenti seguono regole e parametri programmati dai loro creatori, operando in specifici ambiti di conoscenza. Tuttavia, sebbene svolgano compiti complessi in modo autonomo, mancano di una comprensione ampia e flessibile del mondo – proprio come gli esseri umani – il che limita la loro capacità di adattamento e di innovazione di fronte a scenari inaspettati. Da qui il dibattito: quali sono gli impatti di questa limitazione sull’affidabilità dei sistemi e sul benessere sociale?
In questo contesto, i Large Language Models (LLM), che sono la base dell’intelligenza artificiale moderna, illustrano questa limitazione. Sebbene riescano a identificare schemi e a generare risposte coerenti, non sono in grado di verificare la veridicità delle informazioni fornite e spesso presentano distorsioni algoritmiche o addirittura “allucinazioni” (risposte errate che sembrano convincenti).
Tuttavia il futuro è promettente. Deloitte prevede che entro il 2025 il 25% delle aziende che utilizzano l’intelligenza artificiale generativa lancerà progetti pilota o proof of concept per agenti di intelligenza artificiale autonomi, percentuale che salirà al 50% entro il 2027. Il mercato dell’intelligenza artificiale agentica è in rapida espansione, con investitori che hanno investito oltre 2 miliardi di dollari in startup del settore negli ultimi due anni. Nel frattempo, anche le grandi aziende tecnologiche e i provider di servizi cloud stanno sviluppando soluzioni proprie, cercando di aumentare la produttività dei lavoratori della conoscenza e di automatizzare flussi di lavoro complessi.
Tuttavia, l’adozione di questi agenti non è limitata alle grandi aziende. I settori critici utilizzano già l’intelligenza artificiale per automatizzare attività ripetitive ed eseguire processi critici, il che richiede un’analisi dettagliata dei rischi connessi. Gli ospedali, ad esempio, stanno iniziando a utilizzare l’intelligenza artificiale per elaborare cartelle cliniche, analizzare esami complessi e persino suggerire diagnosi preliminari, riducendo il carico di lavoro degli operatori sanitari.
È essenziale distinguere tra agenti semi-autonomi, che assistono il processo decisionale umano senza sostituirlo completamente, e agenti completamente autonomi, che operano senza supervisione e sfidano il controllo umano sulle loro azioni. Alcuni prevedono l’evoluzione di questi agenti verso l’Intelligenza Artificiale Generale (AGI), sistemi in grado di replicare la flessibilità cognitiva e di svolgere praticamente qualsiasi compito intellettuale. Tuttavia, questa IA veramente generalista resta nel regno delle ipotesi: nonostante i progressi nei modelli attuali, sussistono ancora barriere tecniche e concettuali che separano gli agenti odierni da un’autonomia paragonabile a quella umana.
In questo scenario, diventa fondamentale analizzare l’avanzamento di queste tecnologie in modo multidisciplinare, considerando non solo le sfide tecniche, ma anche le implicazioni sociali e normative del loro sviluppo. L’impatto degli agenti completamente autonomi non si limita all’ambito tecnologico, ma può avere ripercussioni di vasta portata sulla società. James O’Donnell, in un articolo pubblicato su MIT Technology Review Brazil, sottolinea l’importanza di un dibattito approfondito sull’etica nell’uso di questi sistemi, mettendo in guardia dai rischi che possono andare oltre le barriere ingegneristiche e influenzare direttamente aspetti fondamentali di governance, sicurezza e diritti umani. Pertanto, mentre prosegue la ricerca di sistemi più sofisticati, è fondamentale che il loro sviluppo avvenga in modo responsabile, bilanciando l’innovazione con adeguati meccanismi di controllo e supervisione.
Principali rischi della piena autonomia
L’eliminazione graduale della supervisione umana può portare a gravi problemi, tra cui errori persistenti, vulnerabilità della sicurezza e impatti sociali negativi. Alcune delle principali sfide associate allo sviluppo di agenti completamente autonomi sono:
Imprecisione e incoerenza: modelli di intelligenza artificiale moderni, in particolare LLM Inoltre, esempi come lo strumento Devin, rilasciato da Cognition Software nel 2024, dimostrano che anche gli agenti più avanzati presentano ancora dei limiti. Devin è riuscito a risolvere autonomamente il 14% dei problemi di GitHub, il doppio del tasso di successo dei chatbot basati su LLM, ma comunque troppo basso per sostituire completamente gli ingegneri informatici umani.
Privacy e sicurezza: gli agenti autonomi necessitano di grandi volumi di dati per funzionare in modo efficace, ampliando la superficie di attacco per le intrusioni informatiche e aumentando il rischio di perdite di informazioni sensibili. Senza un’adeguata regolamentazione, esiste un rischio significativo di abuso dei dati e di compromissione della privacy degli utenti. D’altro canto, una regolamentazione eccessivamente restrittiva può limitare la capacità di innovazione. Inoltre, l’impiego di agenti autonomi in ambito militare solleva notevoli preoccupazioni. Il rapporto dell’IEEE sottolinea che i sistemi d’arma autonomi possono agire senza l’intervento umano, rappresentando un rischio inaccettabile per le operazioni militari e la sicurezza internazionale.
Flessibilità e azioni imprevedibili: la flessibilità degli agenti di intelligenza artificiale può comportare sia vantaggi che rischi. I sistemi altamente flessibili possono facilitare l’automazione e l’ottimizzazione dei processi, ma diventano anche più vulnerabili ad azioni involontarie o dannose, come l’esecuzione di codice dannoso e transazioni finanziarie improprie.
Diffusione della disinformazione: il rischio che agenti autonomi amplifichino informazioni false è innegabile. Se combinata con modelli imperfetti, la disinformazione rischia di diffondersi su larga scala, minando la fiducia del pubblico e avendo un impatto negativo sulla società. Una conseguenza di ciò sarebbe la ratifica della teoria della Dead Internet, una realtà digitale in cui l’autenticità dell’interazione umana su Internet è profondamente messa in discussione.
Impatto sull’equità e sui pregiudizi algoritmici: gli agenti di intelligenza artificiale possono perpetuare pregiudizi e disuguaglianze sociali se i loro modelli di addestramento sono distorti. Ciò risulta particolarmente problematico nei sistemi decisionali autonomi in settori quali l’assistenza sanitaria, la giustizia e il mercato finanziario.
Eccessiva dipendenza dai sistemi autonomi: esiste anche il rischio di una fiducia eccessiva negli agenti autonomi, che porta all’accettazione acritica delle loro decisioni. Fare eccessivo affidamento su questi sistemi può compromettere la supervisione umana e avere conseguenze imprevedibili.
Modelli di semi-autonomia come alternativa praticabile
L’implementazione di un modello ibrido, che combina l’automazione con la supervisione umana, può essere un’alternativa per cercare di bilanciare innovazione e controllo. Le soluzioni semi-autonome possono aumentare l’efficienza senza compromettere la sicurezza e la responsabilità. Nel documento Fully Autonomous AI Agents Should Not be Developed, Mitchell, Ghosh, Luccioni e Pistilli sostengono che la supervisione umana continua è essenziale per mitigare i rischi derivanti dall’intelligenza artificiale avanzata.
Questi modelli possono essere implementati in modi diversi, a seconda della complessità dell’applicazione e del livello di rischio coinvolto. Alcuni degli approcci più comuni includono: (i) supervisione attiva, in cui gli operatori umani monitorano le decisioni automatizzate e possono intervenire in tempo reale quando necessario; (ii) l’uso di aggiustamenti iterativi, in cui il sistema impara dalle correzioni umane, adattando il suo processo decisionale per migliorare la precisione nel tempo; (iii) meccanismi di escalation, in modo che in casi di decisioni ad alto impatto, l’agente possa inoltrare la questione a un supervisore umano prima di agire; e (iv) limitazione dell’ambito, in cui sono incorporate restrizioni per impedire all’agente di prendere decisioni al di fuori della sua area di competenza o che possono comportare rischi critici.
Gli agenti semi-autonomi operano all’interno di un modello di controllo condiviso, in cui l’automazione è combinata con la supervisione umana per garantire maggiore affidabilità e sicurezza. Questo equilibrio consente di elaborare le decisioni in modo rapido ed efficiente, ma con la possibilità di un intervento umano quando necessario. Mantenendo la supervisione nei punti strategici del processo, si riduce significativamente il rischio di azioni imprevedibili o di guasti sistemici che potrebbero compromettere l’integrità operativa. Inoltre, questo modello favorisce l’adattamento dinamico ai cambiamenti ambientali, garantendo che gli agenti possano operare in modo efficiente anche in scenari incerti o inaspettati.
Anche la presenza continua della supervisione umana svolge un ruolo fondamentale nella mitigazione dei rischi informatici. Mantenendo un livello di controllo manuale sulle operazioni, i sistemi semi-autonomi riducono la superficie di attacco sfruttabile da minacce esterne, rendendo difficili intrusioni, manipolazioni e fughe di dati sensibili. Allo stesso modo, la possibilità di intervento umano impedisce che errori involontari causino impatti critici, soprattutto su infrastrutture essenziali come reti di comunicazione, sistemi finanziari e piattaforme di servizi pubblici. Un altro vantaggio diretto di questo modello è il miglioramento della verificabilità delle decisioni automatizzate, garantendo che gli errori possano essere identificati, analizzati e corretti prima che causino danni significativi.
Il progresso dell’intelligenza artificiale deve essere accompagnato da normative e standard di sicurezza che garantiscano la trasparenza e la governance di questi sistemi. Nell’Unione Europea, ad esempio, esiste l’AI Act, che propone requisiti proporzionali al livello di rischio di ogni applicazione di IA e prevede la supervisione umana obbligatoria nei contesti ad alto rischio. Parallelamente, emergono strategie come i sandbox normativi, che consentono la sperimentazione controllata di agenti autonomi innovativi in ambienti supervisionati.
Questo approccio mira a raccogliere prove e insegnamenti per orientare gli standard futuri senza soffocare l’innovazione durante le prime fasi di sviluppo. Oltre alle linee guida e agli standard, sono necessarie misure tecniche concrete, come l’implementazione di quadri di audit specifici per gli agenti autonomi, meccanismi per la tracciabilità e la spiegabilità delle decisioni, nonché protocolli chiari che consentano un intervento umano rapido ed efficace in scenari critici. Il monitoraggio continuo di questi agenti è altrettanto essenziale per identificare e correggere distorsioni o incongruenze nei modelli di intelligenza artificiale, impedendo che le decisioni automatizzate provochino discriminazioni o altre conseguenze indesiderate.
Prossimi passi
Il futuro dell’intelligenza artificiale richiede un approccio equilibrato tra innovazione e responsabilità. Sviluppare agenti completamente autonomi senza supervisione può compromettere la sicurezza e l’etica. La soluzione prevede una governance adeguata, un monitoraggio continuo e l’implementazione di meccanismi di supervisione umana. Solo allora sarà possibile garantire che l’intelligenza artificiale continui a essere uno strumento per il progresso umano e non un rischio per la società.
( fontes: MIT Technology Review)
