"I Paesi in via di sviluppo hanno
un grandissimo problema di connettività (solo il 50 per cento
del pianeta è connesso a Internet) e in più sono poverissimi di
dati. Nuovi sensori di Tiny ML, a basso costo e senza necessità
di connessione per fare analisi di Machine Learning, possono
svolgere un ruolo importante per farli accedere alle risorse
offerte dall'intelligenza artificiale, ma è importante che prima
si intavoli una discussione sull' etica". Lo ha detto all'ANSA
Marco Zennaro, ricercatore che coordina l'unità di scienza
tecnologia e innovazione dell' International Centre for
Theoretical Physics (Ictp) di Trieste.
Zennaro è l'organizzatore di un workshop internazionale sul
tema dell'etica nell'ambito del Machine Learning cominciato oggi
e che si concluderà l'11 novembre: "Vi partecipano 120
scienziati provenienti da Paesi in via di sviluppo dove al
momento manca completamente una discussione sull'etica
dell'intelligenza artificiale. Chi si occupa di tecnologia tende
ad essere entusiasta e a non pensare ai problemi, ma è
importante una riflessione prima dell'applicazione di questi
strumenti che possono presentare pericoli, ad esempio, per la
democrazia", ha indicato Zennaro.
"Assieme ad Harvard, l'Ictp ha organizzato corsi in 40
università di Paesi in via di sviluppo sul tema dei sistemi di
Tiny ML, che possono costituire una risorsa per loro. Il divario
in termini di dati raccolti, e dunque di previsioni possibili, è
chiaro: il numero di stazioni meteo presenti in tutto il
continente africano, ad esempio, è pari a quello delle stazioni
presenti nella sola Germania. La mia unità dell'Ictp sta
cercando di sviluppare sistemi a basso costo per raccogliere e
analizzare dati metereologici così che anche questi Paesi
possano aver accesso a modelli di previsione del clima. Ora
abbiamo anche studenti nel Benin, in Africa dell'ovest, che
studiano come usare sistemi di intelligenza artificiale per
capire semplicemente da una fotografia, se una pianta di cotone
si ammalerà", ha concluso Zennaro.
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