Il glossario

L'EU Artificial Intelligence Act è il documento approvato il 13 febbraio 2024 (i 27 Stati membri dell'UE hanno approvato all'unanimità la legge sull'AI, confermando l'accordo politico raggiunto a dicembre 2023) che diventerà legge una volta che sia il Consiglio (che rappresenta i 27 Stati membri dell’UE) che il Parlamento europeo concorderanno su una versione comune del testo.

L’AI Act è la prima legge completa sull’IA da parte di un importante regolatore al mondo. La legge assegna le applicazioni dell’IA a tre categorie di rischio. Innanzitutto, sono vietate le applicazioni e i sistemi che creano un rischio inaccettabile, come il punteggio sociale gestito dal governo del tipo utilizzato in Cina. In secondo luogo, le candidature ad alto rischio, come uno strumento di scansione dei CV che classifica i candidati per un posto di lavoro, sono soggette a requisiti legali specifici. Infine, le applicazioni non esplicitamente vietate o elencate come ad alto rischio vengono in gran parte lasciate non regolamentate.

In esso è contenuta la seguente definizione: 

• "Un Sistema di IA è un Sistema basato su machine progettato per funzionare con diversi livelli di autonomia e che può mostrare capacità di adattamento dopo l’impiego e che, per obiettivi espliciti o impliciti, deduce, dall’input che riceve, come generare output quali previsioni, contenuti, raccomandazioni o decisioni che possono influenzare ambienti fisici o virtuali" (Traduzione nostra)

Cf. https://artificialintelligenceact.eu/

Con l'espressione AI literacy si fa riferimento all'insieme delle competenze (conoscenze, abilità e disposizioni interne) che consentono di comunicare e collaborare in modo consapevole, critico, responsabile/etico, produttivo con le intelligenze artificiali. 

A settembre 2023 l'UNESCO ha presentato una bozza per un AI competency framework invitando a proporre suggerimenti e modifiche (link)

Per approfondire si veda il lavoro di Maria Ranieri e colleghi (PDF)

AIED (Artificial Intelligence in Education), è un acronimo che indica un ambito di ricerca emergente volto a esplorare lo spazio dell'Intelligenza Artificiale in contesti educativi.

Sul tema sono stati realizzati 3 congressi internazionali, sempre a Pechino. Nel 2019 è stato pubblicato dall'UNESCO: Beijing Consensus on Artificial Intelligence and Education. Nel 2021 l'UNESCO ha pubblicato AI and education: guidance for policy-makers.

Indagine sui problemi etici collegati all’utilizzo dell’intelligenza artificiale e, in particolare, degli strumenti che si basano sugli algoritmi.

Paolo Benenti scrive: «Le implicazioni sociali ed etiche delle AI e degli algoritmi rendono necessaria tanto un algor-etica quanto una governance di queste invisibili strutture che regolano sempre più il nostro mondo per evitare forme disumane di quella che potremmo definire una algo-crazia". (Benanti P., Oracoli. Tra algoretica e algocrazia, Roma, Luca Sossella editore 2018).

(Cf. Agoretica, in Parole nuove, Accademia della Crusca; Algoretica cosa è?, Intervista a P. Benanti, in Morning Future)

Si tratta anche di creare uno spazio di critica sociale in cui sia possibile chiederci cosa facciano gli algoritmi, che funzione abbiano.

Un algoritmo è una sequenza di istruzioni o passi ben definiti che vengono seguiti per risolvere un problema o eseguire un compito specifico. Gli algoritmi sono utilizzati in informatica, matematica e in molti altri campi per risolvere problemi in modo sistematico. La sequenza di operazioni da compiere per ottenere un determinato risultato può essere rappresentata in forma di diagrammi, pseudocodice o in linguaggi di programmazione. Gli algoritmi sono fondamentali nell'ambito dell'informatica, poiché guidano il funzionamento di software e applicazioni; devono essere chiari, precisi e completi in modo che chi li esegue o li implementa possa ottenere il risultato desiderato senza ambiguità. La parola "algoritmo" deriva da una latinizzazione del nome Al-Khwarizmi, il matematico persiano del IX secolo.

Videoglossario #IAGOVES2020

Ambito dell'intelligenza artificiale che si occupa di analisi di dati allo scopo di fornire previsioni sull'andamento futuro di un determinato fenomeno. Combinando modelli matematici (o "algoritmi predittivi") con i dati storici, l'analisi predittiva calcola la probabilità con cui può accadere un evento.

Ad esempio in ambito educativo può essere utilizzata per analizzare i dati sulla dispersione scolastica e individuare strategie per prevenirlo e contrastarlo. 

Ingente insieme di dati digitali che possono essere rapidamente processati da banche dati centralizzate.

Per approfondire: #IAGOVES2020

Un chatbot (abbreviazione di chatterbot è un neologismo dall'unione di chat - conversare - e bot - robot) è un software progettato per simulare una conversazione con una persona tramite comandi testuali o vocali. L'elaborazione del linguaggio naturale è una forma di IA utilizzata dai computer per leggere e rispondere simulando la capacità umana di comprendere il linguaggio quotidiano.

«Si indica con questo termine un'architettura artificiale che simula il cervelo umano grazie alla sua organizzazione basata su reti neurali multistrato; l'aggettivo "profondo" va proprio ricondotto allo "spessore" di questa stratificazione. Tre sono gli elementi che concorrono a definire un DL: 

• una significativa base di dati, che serve a "mettere in apprendimento" la rete neurale; 
• una consistente potenza di calcolo e un'altrettanto consistente capacità di memoria;
• algoritmi che sorreggano il processo di apprendimento automatico» (Panciroli - Rivoltella, 2023, 188).

Esempi di applicazioni del deep learning sono: l'interazione in linguaggio naturale, il riconoscimento di immagini, dati e oggetti, la robotica.

Fig. 1: Deep neural network