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Cosa manca per un’Intelligenza Artificiale europea?

Di Lorenzo Ancona

Una definizione di Intelligenza Artificiale

Il 30 novembre 2022, OpenAI ha lanciato ChatGPT, un chatbot progettato per generare testi, che ha rapidamente superato le aspettative iniziali e raggiunto un’ampia adozione da parte del pubblico sin dai primi giorni.

Tuttavia, ChatGPT è solo un esempio di applicazione dell’Intelligenza Artificiale (IA) Generativa, che rappresenta, a sua volta, solo una parte del vasto e complesso universo dell’IA. Non esiste, tra l’altro, una definizione globalmente riconosciuta di IA; per questa analisi viene adotta quella utilizzata nell’Artificial Intelligence Act (AI Act) dell’UE, che, in accordo con l’OECD, la definisce come “tecnologia fondata su macchine che, per scopi impliciti o espliciti, deduce, dagli input che riceve, come generare output come predizioni, contenuti o decicisioni che possono influenzare gli ambienti fisici o virtuali”.

È anche importante notare che l’intelligenza attribuita alle IA si riferisce ai risultati ottenuti e non ai processi per ottenerli, e che la componente di artificialità non deve far dimenticare che l’IA è alimentata da lavoro umano, dati, e infrastrutture.

 

L’approccio dell’Unione Europea

Chiariti brevemente i termini teorici e tecnologici, è ora possibile scendere nel cuore dell’analisi: l’Intelligenza Artificiale nell’Unione Europea, sia nell’aspetto della regolamentazione che della innovazione tecnologica.

È innanzitutto bene sottolineare che l’attenzione dell’UE precede il recente clamore mediatico, e risale invece al 2018, con la pubblicazione del documento “Artificial intelligence for Europe” , proseguendo poi con la creazione del “Group of High Level Experts on AI” e la pubblicazione del “White Paper on AI”. Ed è proprio in ragione di questi sforzi preliminari che già nell’aprile 2021 la Commissione promulga la proposta di regolamento sull’Intelligenza Artificiale, che tre anni dopo è stata approvata come AI Act, la prima regolamentazione comprensiva al mondo sull’IA.

Nonostante la complessità dell’AI Act non possa essere interamente trattata in questa analisi, l’approccio adottato dall’UE merita una menzione e un breve commento. L’AI Act non affronta i sistemi di IA come entità a sè stanti, ma li classifica e regolamenta secondo i rischi degli utilizzi, in una struttura piramidale composta da 4 livelli (rischio inaccettabile, alto, limitato, e minimo), a ciascuno dei quali corrispondono diversi requisiti regolatori. Così, l’UE risponde al primo dei principi del suo approccio sull’IA, ossia la centralità dei cittadini e dei loro diritti, e si erige a leader globale della regolamentazione.

Tuttavia, nonostante tale primato, diverse e più intricate questioni sorgono rispetto al secondo dei principi ispiratori: la sovranità tecnologica dell’UE nell’IA. Come dimostrato successivamente, l’UE è, infatti, un attore secondario nello sviluppo dell’IA e sconta ritardi cronici che riflettono le criticità in generale del settore dell’innovazione in generale, come la mancanza di investimenti, il ritardo nel mercato unico e una scarsa attrattività per i talenti. Queste problematiche, insieme a delle soluzioni già proposte o plausibili, sono dettagliate nelle sezioni successive di questo articolo.

 

Gli investimenti nell’IA europea

La difficoltà di attrazione di investimenti è la prima delle questioni urgenti. Come riporta l’AI Index Report 2023 dell’Università di Stanford, nel 2022 l’investimento privato in IA negli Stati Uniti è stato pari a 44 miliardi, in Cina 12 miliardi, mentre in UE e Regno Unito si è fermato a 10.2 mliardi. Inoltre, allargando lo sguardo ad un orizzonte temporale più ampio, è significativo come dal 2018 al 2023 gli investimenti in società di IA statunitensi abbiano totalizzato 120 miliardi, mentre in società europee solo 32.5 miliardi.

Le cause per questo ritardo non sono nuove, e sono principalmente due: l’avversione al rischio del modello bancario europeo e la debolezza delle aziende in fase di acquisizione. La prima determina che gli investitori istituzionali rappresentino solo il 14% del mercato del capitale di rischio contro il 35% negli Stati Uniti. La seconda conduce all’acquisto sistematico, specialmente da parte delle aziende statunitensi, delle start-up europee di successo, anche nel campo dell’IA.

Per superare questi ostacoli, sono indiscutibilmente valide le misure che aiuterebbero a supportare il mercato dell’innovazione europeo in generale, come la revisione e semplificazione delle regole per gli attori istituzionali e l’integrazione del mercato dei capitali, riprendendo il progetto del Capital Markets Union (CMU). Tuttavia, con particolare riferimento all’IA, e considerando l’urgenza imposta dalla velocità di questo settore, investimenti immediati sono anche necessari. In tal senso, l’UE ad inizio 2024 ha presentato un “Innovation Package” che prevede misure per finanziare start-up e piccole medio imprese attraverso i programmi Horizon Europe e Digital Europe, oltre che stimolare l’investimento privato tramite il piano InvestEU. Le stime valutano che tali misure possano generare un investimento ulteriore di 4 miliardi entro il 2024.

 

L’ecosistema di innovazione europeo

L’assenza di un ecosistema di innovazione integrato rappresenta una seconda importante barriera all’affermazione dell’Unione Europea come centro dinamico di innovazione, con serie implicazioni per il settore emergente dell’Intelligenza Artificiale. Questo non solo limita lo sviluppo e l’espansione dell’eccellenza europea, ma minaccia anche il ruolo dell’Unione Europea nella competizione globale.

Due sono le cause nella debolezza dell’ecosistema: la frammentazione geografica dell’innovazione e l’incompiutezza del mercato unico. La prima determina la concentrazione dei poli industriali in poche aree dell’Unione, mentre la seconda rallenta la capacità delle imprese di svilupparsi su scala europea.

 

Allora, riprendendo le parole di Mario Draghi sul Financial Times, anche, e forse soprattutto, per l’IA c’è bisogno di un’Unione più profonda. In tal senso, il mercato unico digitale rappresenta il primo passo per rendere l’Unione competitiva e, a tal fine, sarà necessario accelerare l’interconnettività tra gli hub di innovazione esistenti e crearne di nuovi. Inoltre, sarà importante semplificare il processo di espansione delle start-up in UE al di fuori del paese di origine, magari creando un passaporto europeo dell’innovazione: un’azienda europea innovativa potrebbe essere sottoposta a un regime fiscale unico, procedure amministrative omogenee e politiche del lavoro coordinate per trattenere i talenti.

 

Formare, trattenere e attrarre talenti in UE

Da ultimi, pur essendo “artificiale”, l’Intelligenza Artificiale non può prescindere dalla disponibilità d’intelligenza naturale, ossia capitale umano qualificato per il suo sviluppo. L’Unione Europea è in difficoltà sulla formazione di talenti, oltre che nella capacità di trattenernei e attrarne.

Rispetto alla formazione, le lauree di primo livello in materie affini all’IA, come informatica o computer science, sono addirittura diminuite in UE, mentre quelle di secondo livello dimostrano un tasso di crescita del 6%, ma pur sempre inferiore a quello degli Stati Uniti, che è del 13%. Di conseguenza, il 28% dei migliori talenti nel campo dell’IA si forma negli Stati Uniti, il 26% in Cina, mentre tra i Paesi europei gli unici rilevanti sono Francia (con una quota del 5%) e Germania (4%). 

Tale ritardo si riflette poi sul mercato del lavoro: i salari inferiori nel settore rispetto a Stati Uniti e Cina minano l’attrattività del mercato di IA europeo, rendendo difficile la competizione globale per le start-up e aziende europee. Difatti, oltre la metà dei talenti globali su IA lavora negli Stati Uniti. Non soprende, allora, che, ad esempio, il 73% dei Large Language Models (LLM) siano sviluppati negli Stati Uniti, il 15% in Cina, e solo una parte residuale in UE.

È fondamentale, allora, fare dell’UE un polo dinamico in grado di trattenere i talenti europei e di attrarre quelli formati altrove. Per raggiungere questo obiettivo, è importante potenziare le sinergie tra il mondo accademico e quello privato, al fine di indirizzare gli investimenti nella ricerca, aumentare la disponibilità di talenti nel mercato del lavoro e promuovere l’emergere di eccellenze europee. Inoltre, è cruciale investire nella riqualificazione del capitale umano esistente per garantire la competitività delle imprese in un contesto in continua evoluzione.

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