Stefano Machera
Nel dibattito quotidiano sull’AI, uno dei temi più discussi è quello relativo ai rischi che si accompagnano all’evoluzione e alla diffusione dei sistemi di intelligenza artificiale; e, tra i diversi tipi di rischio, meritano certamente un’attenzione particolare quelli sistemici, che potrebbero produrre effetti sulla società nel suo complesso, ad esempio modificandone gli equilibri economici.
In realtà, la gestione dei rischi, ossia il Risk Management, è una disciplina consolidata, basata su una metodologia che non si affida semplicemente alla capacità predittiva degli esperti o presunti tali. In presenza di un rischio reale e rilevante, si decide e si attua un piano di mitigazione che ne azzeri o riduca il possibile danno, senza attendere la certezza che il rischio si concretizzi, perché allora sarebbe troppo tardi. Occuparsi dei rischi associati all’AI, quindi, non significa discutere all’infinito se ci sarà davvero una diminuzione dei posti di lavoro, o un aumento della concentrazione del potere economico di poche grandi aziende, ma riconoscere che queste eventualità sono quantomeno possibili, e decidere subito quali azioni siano necessarie per scongiurarle o per ridurre i danni che possono conseguirne.
Da questo punto di vista, è certamente interessante un documento appena pubblicato, l’International AI Safety Report 2026, redatto col contributo di oltre 100 esperti di 30 nazioni. Tra le categorie di rischio che individua, figurano appunto alcuni rischi sistemici, come gli impatti sul mercato del lavoro o i rischi per l’autonomia decisionale umana, ma le azioni di mitigazione proposte non sembrano sufficientemente incisive.
Questa discrepanza tra il diffuso riconoscimento dei rischi sistemici dell’AI e la scarsa chiarezza sulle azioni necessarie per scongiurarli è un fenomeno generale: un “censimento” più esteso dei rischi collegati all’AI è riportato nell’AI Risk Repository del MIT, in cui la categoria dei rischi socioeconomici e ambientali è quella segnalata nel maggior numero di esperti e di studi. Tuttavia, anche in questo caso, nel corrispondente censimento delle possibili azioni di mitigazione (AI Risk Mitigations) le azioni vere e proprie scarseggiano, mentre abbondano i monitoraggi e gli assessment.
Infine, se prendiamo in considerazione la principale normativa giuridica relativa ai rischi dell’AI, ossia l’AI Act approvato dall’UE, possiamo constatare che le prescrizioni di Risk Management in esso contenute riguardano prevalentemente i rischi per gli individui e i gruppi di individui, e sono meno orientate ai rischi sistemici, in particolare socioeconomici. Anche quando si occupa di lavoro, o di infrastrutture critiche, l’AI Act lo fa partendo dalla tutela dei diritti individuali dei cittadini, come quello a non essere discriminati nell’accesso a un posto di lavoro, o quello a disporre dei servizi essenziali. Una prospettiva necessaria, ma parziale.
Insomma, se, da un lato, c’è una sostanziale unanimità nel considerare necessario occuparsi dei rischi sistemici, le idee su cosa fare sono ancora embrionali, e di azioni vere e proprie se ne vedono molto poche; eppure, si tratta probabilmente dell’ambito dove più è necessario muoversi in anticipo, visti i tempi verosimilmente necessari per realizzare interventi efficaci. Infatti, per affrontare un tema di questo livello di complessità è necessaria sia una capacità di analisi interdisciplinare, sia un’iniziativa di tipo politico in grado di coinvolgere soggetti su scala globale, dato che le iniziative da promuovere devono necessariamente agire appunto a livello sistemico. È indispensabile chiederci subito: i possibili effetti dell’AI sull’occupazione, sul valore del lavoro umano, sul sistema fiscale, sulla concentrazione di ricchezza e influenza, sul welfare, richiedono l’adozione di un insieme di misure a livello nazionale e sovranazionale che ne anticipino e compensino gli svantaggi e ne favoriscano i benefici? E quali?
Al momento, a queste domande abbiamo risposte solo parziali; in un recente articolo, Dario Amodei, il CEO di Anthropic, suggerisce ad esempio che una delle azioni necessarie sia una revisione dei modelli di tassazione per aumentare il carico fiscale sulle aziende che producono sistemi AI e disporre di risorse utili a compensare gli effetti socioeconomici avversi. Si tratta di un’ipotesi, in sé, di dubbia efficacia, ma è proprio analizzando e migliorando proposte di questo genere che dobbiamo cercare le soluzioni da attuare.
Abbiamo tutti molto lavoro da fare.
