Essere umani nell’era delle neuroscienze e dell’intelligenza artificiale significa esplorare con attenzione quei punti di intersezione della complessità in cui idee valide si trovano tuttavia in tensione tra loro, mettendo in luce sfumature e sfide che non devono essere trascurate. Ogni pagina mette in luce le tensioni esistenti tra le idee e all’interno di ciascun tema, emerse durante le discussioni collettive, e integrate poi dalle riflessioni dei ricercatori della rete NHNAI.
La complessità della democrazia #7: Difendere l’unicità dell’essere umano nell’era delle macchine che imitano l’uomo
I partecipanti sottolineano l’importanza di preservare determinati valori e caratteristiche che sono propri dell’essere umano, come la spiritualità, la saggezza, l’emotività, la creatività, l’autonomia, il pensiero critico, l’immaginazione, la coscienza, l’empatia… e altri ancora. Alcune di queste capacità sono fondamentali all’interno dei nostri sistemi democratici e giuridici e non possono essere riprodotte in modo autentico dalle macchine. È il caso, ad esempio, dell’empatia e dell’ascolto quando emergono difficoltà e complessità durante un processo o in una situazione giuridica complessa.
Ciononostante, i partecipanti sono preoccupati per la crescente difficoltà di distinguere tra esseri umani e macchine, nonché tra contenuti digitali reali e falsi (come ad esempio i contenuti generati dall’IA presentati come creati dall’uomo). Anche se la normativa imponesse di informare i cittadini quando interagiscono con sistemi di IA o contenuti generati dall’IA, potrebbe diventare difficile preservare e difendere la nostra unicità umana se le capacità delle macchine di imitare l’uomo continuassero a crescere. Il problema sembra già esistere per quanto riguarda la creatività.
Approfondimenti dalla rete accademica NHNAI:
La letteratura filosofica si è spesso concentrata sulla questione delle presunte somiglianze tra esseri umani e macchine. Infatti, uno dei motivi per cui l’Intelligenza Artificiale è stata prima inventata e poi sviluppata è stata proprio la curiosità e l’ambizione di scoprire se fosse possibile creare un algoritmo in grado di rispondere a una serie di domande come farebbe un essere umano — e in modo così realistico da poter persino ingannare un esaminatore umano. Questa è stata la domanda che ha spinto Alan Turing a concepire il suo famoso Imitation Game (Turing, 1950).
D’altra parte, anche supponendo – senza ammetterlo – che un algoritmo sia in grado di superare il test di Turing, che, come è noto, richiede condizioni sperimentali molto specifiche (come il fatto che la macchina sia collocata in una stanza separata dall’esaminatore), ciò non significa che una macchina possa sostituire un essere umano senza che nessuno se ne accorga. Come osserva il biologo Giuseppe Longo, esiste un divario irriducibile tra un’imitazione e il fenomeno che essa imita — tra una macchina e un essere vivente (Longo, 2021).
Anche l’algoritmo di riconoscimento delle immagini più sofisticato deve eseguire un complesso processo di classificazione prima di imparare a riconoscere un gatto, mentre un bambino è in grado di farlo dopo averne visto uno solo una volta. Quell’esperienza (vedere un gatto per la prima volta) genera nel bambino emozioni — come la curiosità o la paura — che una macchina non può provare.
La descrizione di Longo della differenza tra esseri umani e macchine conferma la tesi di cui sopra, formulata dai partecipanti al dibattito, secondo cui esistono caratteristiche che sono uniche degli esseri umani.
