L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando la società. L’acceso dibattito etico si colloca nel mezzo di uno sbilanciamento fra coloro che considerano l’IA come la rivoluzione del nostro tempo e coloro che invece ne minimizzano i risultati. L’IA sta influenzando anche l’ambito della ricerca e di altre tecnologie emergenti come la blockchain? Nel mondo accademico, l’IA è realmente un valido alleato nell’automatizzazione delle analisi complesse e nel miglioramento delle capacità predittive? È davvero in grado di trasformare lo sviluppo software con strumenti di coding assistito e cybersecurity avanzata e in ambito blockchain di ottimizzare gli smart contract, aumentandone la scalabilità e aprendo nuove frontiere per la finanza decentralizzata e la gestione autonoma dei dati? Poniamo queste domande al Dott. Ing. Andrea Pinna, ricercatore presso il Dipartimento di Matematica ed Informatica dell’Università di Cagliari nell’ambito dell’Ingegneria del Software dove insegna Blockchain and Smart Contract all’interno del percorso Applied Artificial Intelligence.
Qual è l’impatto dell’IA sulla tecnologia blockchain?
L’IA ha una forte influenza su tutte le scienze, ed in particolare sull’informatica. Anche la tecnologia blockchain sembra subire un impatto seppur meno significativo che in altri ambiti. L’IA, in ambito blockchain, aiuta gli sviluppatori a creare sistemi scalabili, più efficienti e sicuri, ed oracoli (ovvero sorgenti di informazioni affidabili) sempre più ottimizzati. L’IA può anche essere utilizzata per ottimizzare il consumo di energia elettrica da fonti rinnovabili per le operazioni di mining. Recentemente, inoltre, sta emergendo il fenomeno del DePin (decentralized physical infrastructures) nel quale i progetti per la condivisione di risorse hardware per applicazioni di intelligenza artificiale costituiscono un’ampia fetta di mercato. L’impatto più grande si ha tuttavia nello sviluppo di applicazioni decentralizzate: è sempre più possibile delegare ai modelli di linguaggio (LLM) lo sviluppo e la verifica di nuovi smart contract.
L’IA sta rivoluzionando anche il modo e le metodologie di ricerca?
Negli ultimi tempi, la rivoluzione sta toccando ogni attività connessa alla ricerca: traduzioni, correzione del testo, sviluppo di idee, scrittura di codice di programmazione, creazione di dati sintetici, fino alla scrittura di intere parti di articoli e delle revisioni nei processi di peer review. L’IA ha accelerato enormemente la ricerca in ambito microbiologico grazie alla possibilità di predire la formazione di specifiche molecole. In tutte le conferenze di Ingegneria del Software sono sempre presenti alcune track completamente dedicate all’IA e ai modelli linguistici.
Quali sono i problemi principali legati al tema della sostenibilità e legati all’IA generativa?
Consideriamo la sostenibilità ambientale. L’IA generativa si addestra con modelli basati su centinaia di miliardi di parametri e per farlo si utilizzano ingenti risorse hardware (con un consumo dell’ordine delle centinaia di MWh). Il consumo di energia elettrica è confrontabile con quella di decine di migliaia di famiglie in un anno. Interagire con un modello richiede mediamente 10 volte l’energia di una semplice ricerca sul motore di ricerca.
Deepseek ha una tecnologia open source, è anche più sostenibile di ChatGPT?
ll fatto che Deepseek sia Open source è di fondamentale importanza in questa fase dell’evoluzione dell’IA. Sappiamo che la tecnologia cinese, grazie all’efficientamento dei metodi di training, adopera molto meno hardware di quello usato da OpenAI per ottenere un prodotto più performante. La svolta ci sarà quando i modelli potranno girare sull’hardware domestico, ad esempio nei nostri telefoni. Oggi si parla di Distillati.
Un progetto open source consente a tutti di esaminare tutte le scelte implementative. Occorre infatti considerare che un prodotto software è sempre frutto della trasformazione di valori (ciò che noi riteniamo importante). Talvolta si pensa che un prodotto software sia neutro e tutto dipenda dall’uso che se ne fa. Questa frase è spesso suggerita dagli stessi produttori di software. In realtà non è così, perché chi progetta il software sceglie sulla base della propria visione del mondo. Un esempio legato al mondo dell’IA riguarda la composizione dei dati di addestramento che producono rischi di discriminazione delle minoranze. Un esempio di buone pratiche invece sono le Envisioning Cards che nascono per esplicitare in modo diretto i valori inseriti nella codifica del software.
Pensa che l’IA sostituirà il lavoro degli sviluppatori software?
Se l’IA può risolvere certi problemi ed eseguire certi compiti più in fretta, in modo più economico e meglio delle persone allora è verosimile che certi mestieri non esisteranno più in futuro. Tra questi potrebbe esserci anche il mestiere del programmatore. (Leggi qui l’Impatto che l’IA potrebbe avere sulla professione dell’ingegnere).
Proprio in questi giorni l’ambasciatore cinese negli USA ha proposto di coordinare gli sviluppi e il controllo dell’evoluzione dell’IA insieme agli Stati Uniti al fine di scongiurare “il rischio dell’apertura del vaso di Pandora“.
Riferimenti
- Dott. Ing. Andrea Pinna – Dipartimento di Matematica ed Informatica – Università degli Studi di Cagliari
- Dott. Ing. Andrea Pinna – Pubblicazioni