Inizio con una riflessione sulla scelta tra comode menzogne e scomode verità, evidenziando come l'impatto dell'intelligenza artificiale stia trasformando il tessuto economico e sociale. Non si tratta di sostituire le professioni, ma di ridurre la ridondanza nei team professionali, con un ristretto numero di esperti che mantengono la correttezza delle operazioni. La produttività cresce perché una persona può svolgere il lavoro di molte, come dimostrato da clienti che hanno ridotto il personale junior grazie all'AI. Tuttavia, questo pone un problema di apprendimento: senza l'esperienza pratica, come possono i nuovi professionisti imparare? L'apprendistato, sebbene sfruttato dal capitalismo, è essenziale per l'acquisizione di competenze.
Un altro problema è la consumerizzazione dell'AI, che permette a chiunque di implementare algoritmi complessi senza una vera comprensione. Questo porta a risultati spesso migliori di quelli umani, ma con il rischio di bias, come evidenziato da ricerche che mostrano l'uso di GPT per scremare CV con risultati discutibili. La questione si complica ulteriormente con la possibilità di creare grandi imprese con pochi individui grazie all'automazione, dando un potere sproporzionato a poche aziende tecnologiche.
Un interessante paper di Ksu, Jain e Kankalli introduce il concetto che le allucinazioni nei sistemi AI sono inevitabili, creando un paradosso con le normative come l'AI Act che richiedono l'assenza di errori. La matematica dimostra che è impossibile evitare errori, e l'adozione delle tecnologie è inevitabile. Quindi, dobbiamo accettare i rischi o trovare nuovi modi per gestirli.
Infine, sottolineo l'importanza di considerare il rischio endemico dei sistemi AI, non solo in base alle applicazioni, ma anche alle loro implicazioni più profonde. I giovani dovrebbero concentrarsi su questi aspetti, comprendendo i rischi delle decisioni automatizzate e l'influenza delle tecnologie persuasive.
In questa Puntata
L'impatto delle tecnologie di intelligenza artificiale sul mercato del lavoro e sulla formazione professionale è profondo e complesso. Mentre la produttività aumenta grazie alla riduzione della ridondanza nelle professioni, emergono problemi legati all'apprendimento e all'uso consumerizzato dell'AI. La difficoltà di insegnare senza l'esperienza pratica e i rischi di bias nei sistemi automatizzati sono tra le principali sfide da affrontare in un contesto sempre più dominato da poche grandi aziende tecnologiche.