INTELLIGENZA ARTIFICIALE E CRESCITA ECONOMICA

Abstract
L'intelligenza artificiale è l'intelligenza delle macchine, in contrasto con l'intelligenza naturale mostrata dall'uomo. La tecnologia è un fattore determinante nella crescita delle economie; la teoria tradizionale della crescita in economia spiegava lo sviluppo basandosi sulla crescita della popolazione, ma i fattori umani e le abilità lavorative nelle economie globalizzate spiegano ampiamente le differenze nei tassi di crescita tra i paesi. L'evoluzione dell'IA ha avuto un forte impatto sul mercato del lavoro nell'economia globalizzata; L'IA ha ammassato lavoratori non specializzati e aziende a basso valore aggiunto, consentendo alle aziende altamente tecnologiche di fornire beni e servizi ad una frazione del prezzo, grazie a processi automatizzati. Nel 2019 i paesi dell'OCSE e del G20 hanno concordato i principi dell'IA per ristabilire la fiducia, rispettare i diritti umani e i valori democratici.


La rivoluzione digitale consente ai governi di avere accesso a dati migliori; la digitalizzazione consente una maggiore archiviazione e tracciamento delle informazioni attraverso record elettronici, collegamento di registri di dati tra diverse parti del governo e funzionalità avanzate per gestire e analizzare grandi insiemi di dati (FMI 2017, p.1). Molti paesi stanno già scoprendo che costa meno raccogliere tasse, fornire servizi pubblici, amministrare programmi sociali e gestire le finanze pubbliche. Ad esempio, l'introduzione in Italia nel 2019 della bolletta elettronica ha permesso al Tesoro di incassare oltre € 2 miliardi di euro in meno di sei mesi.
L'Intelligenza Artificiale è l'intelligenza delle macchine, in contrasto con l'intelligenza naturale mostrata dagli umani. L'intelligenza artificiale può essere classificata in tre diversi tipi di sistemi: l'intelligenza artificiale analitica, umana e umanizzata.
L'intelligenza analitica si riferisce all'intelligenza cognitiva; generare una rappresentazione cognitiva del mondo e utilizzare l'apprendimento basato sull'esperienza passata per fornire decisioni future. L'intelligenza artificiale ispirata all'intelligenza si riferisce all'intelligenza cognitiva ed emotiva; comprendere le emozioni umane, oltre agli elementi cognitivi, e considerarle nel loro processo decisionale. L'IA umanizzata ha caratteristiche di tutti i tipi di competenze (cioè cognitive, emozionali e intelligenza sociale). Pedro Domingos, professore presso l'Università di Washington, ha contribuito con un libro a diffondere le conoscenze e i problemi di base in questo campo complesso (The Master Algorithm).
I problemi tradizionali (o obiettivi) della ricerca di intelligenza artificiale comprendono ragionamento, rappresentazione della conoscenza, pianificazione, apprendimento, elaborazione del linguaggio naturale, percezione e capacità di spostare e manipolare oggetti (Domingos 2015). L'intelligenza generale è tra gli obiettivi a lungo termine del campo. Gli approcci includono metodi statistici, intelligenza computazionale e AI simbolica tradizionale. Molti strumenti sono utilizzati nell'IA, comprese le versioni di ricerca e ottimizzazione matematica, reti neurali artificiali e metodi basati su statistiche, probabilità ed economia. Il campo dell'IA si basa su informatica, ingegneria dell'informazione, matematica, psicologia, linguistica, filosofia e molti altri campi.
L'intelligenza artificiale consente un'identificazione precisa degli individui e delle loro attività associate, per monitorare e registrare le caratteristiche biometriche fornendo un'alternativa unica, sicura e meno costosa ai più tradizionali sistemi di documentazione ufficiale basati su carta. In molti paesi in via di sviluppo, questa tecnologia ha consentito a governi e cittadini di studiare le interconnessioni dei cittadini, sollevando alcuni problemi relativi alla riservatezza dei dati (Big Data, privacy e stato).
Nel settore privato, la registrazione costante delle informazioni digitali in tempo reale ha dato origine a un'economia dei dati; le aziende stanno già comprando e vendendo questi dati e li usano in combinazione con algoritmi di intelligenza artificiale per indirizzare meglio i loro sforzi pubblicitari e modelli di business (FMI 2017, p.3).
La tecnologia è un fattore determinante nella crescita delle economie; la teoria della crescita tradizionale in economia spiegava lo sviluppo basandosi sulla crescita della popolazione, ma i fattori umani e le abilità lavorative nelle economie globalizzate spiegano ampiamente le differenze nei tassi di crescita tra i paesi. Nella teoria economica classica la crescita dell'economia è data dal capitale (K), dal lavoro (L) e dalla tecnologia (sigma). Il capitale è fissato a breve termine e il lavoro dipende dalla popolazione; la tecnologia si evolve in modo non lineare e contribuisce fortemente alla crescita.
                                                   Y = f(K,L, sigma)
I modelli economici non considerano il livello di capitale/lavoro, ma spesso si basano sulla variazione del lavoro e del capitale (cioè, la produttività che è data dalla variazione di capitale/lavoro rispetto alla produzione Y).
L'evoluzione dell'IA ha avuto un forte impatto sul mercato del lavoro nell'economia globalizzata; L'IA ha ammassato lavoratori non specializzati e aziende a basso valore aggiunto, consentendo alle aziende altamente tecnologiche di fornire beni e servizi ad una frazione del prezzo, grazie a processi automatizzati. La Fondazione Bill & Melinda Gates (https://www.gatesfoundation.org/) è stata tra le prime a sottolineare i rischi strutturali oltre questa evoluzione, dal momento che l'IA riduce strutturalmente la domanda di lavoro nei paesi occidentali, mentre le entrate fiscali degli stati non ha compensato il benessere e il consumo ridotti (Digitalizzazione e fiscalità).
L'OCSE monitora l'evoluzione dell'innovazione e della tecnologia e il loro impatto sulla produttività del lavoro e del capitale; dettagli sui dati, rapporti e statistiche sono disponibili qui (https://data.oecd.org/innovation-and-technology.htm). L'OCSE ha adottato nel maggio 2019 i Principles on Artificial Intelligence (https://www.oecd.org/going-digital/ai/principles/); promuovono l'intelligenza artificiale (AI) che è innovativa e degna di fiducia e che rispetta i diritti umani e i valori democratici. I principi dell'OCSE dell'IA sono i primi di tali principi sottoscritti dai governi. Oltre ai membri dell'OCSE, altri paesi, tra cui Argentina, Brasile, Colombia, Costa Rica, Perù e Romania, hanno già aderito ai principi dell'IA, con l'adesione di altri aderenti.
Nel giugno 2019 i paesi del G20 hanno concordato i principi guida per l'utilizzo dell'intelligenza artificiale, che sono stati creati sulla base di quelli adottati il mese scorso dai 36 membri dell'OCSE e da altri sei paesi. Le linee guida del G20 richiedono che gli utenti e gli sviluppatori di IA siano equi e responsabili, con processi decisionali trasparenti e nel rispetto dello stato di diritto e dei valori, tra cui la privacy, l'uguaglianza, la diversità e i diritti sindacali riconosciuti a livello internazionale. Questi principi spingono i governi a garantire una transizione equa per i lavoratori attraverso programmi di formazione e l'accesso a nuove opportunità di lavoro. È importante notare che la Cina e la Russia sono tra i partecipanti al G20 ma non hanno sottoscritto i principi dell'OCSE. La presidenza giapponese del G9 del 2019 ha sottolineato la necessità di un flusso libero di dati attraverso i confini basato sulla fiducia (Data Free Flow with Trust – DFFT).

Bibliografia
Domingos Pedro (2015) The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World, Penguin, New York.
G20 (2019) Ministerial Meeting on Trade and Digital Economy, June 8-9, Japan https://g20.org/en/documents/
International Monetary Fund (IMF) 2017. Digital revolutions in public finance. Edited by Sanjeev Gupta, Washington, DC, ISBN 9781484315224.
OECD (2019) Principles on AI, May 22, Paris. https://www.oecd.org/going-digital/ai/