Trattenere e attrarre talenti: è una delle azioni strategiche messe nero su bianco nella Strategia Italiana per l’Intelligenza Artificiale 2024-2026.

Ma se l’Italia non riesce a trattenere i propri talenti, in che modo si possono attrarre cervelli dall’estero? «Bisogna innanzitutto riuscire a offrire stipendi concorrenziali, ma nel pubblico è molto difficile», dice Guido Boella, Vicerettore per l’AI e i rapporti con le aziende dell’Università degli studi di Torino e componente del Comitato di Coordinamento per l’Intelligenza artificiale che ha contribuito a redigere la strategia nazionale sull’utilizzo dell’AI, pubblicata a luglio scorso. «Abbiamo definito una serie di azioni, dalla ricerca alla didattica, dalla PA alle imprese», aggiunge il professore associato al dipartimento di Informatica.

Strategia Italiana per l’AI, quali sono gli obiettivi per quanto riguarda la sezione dedicata alla ricerca?

«È stata focalizzata l’attenzione su come sostenere la ricerca più di base, partendo dalla necessità di addestrare sistemi di Large Language Model (LLM) per l’italiano, in modo da valorizzare le caratteristiche della nostra lingua e conoscenza. Non solo. Dare continuità a strumenti che già esistono, come il partenariato FAIR (Future Artificial Intelligence Research), creato nell’ambito del PNRR (Piano nazionale di ripresa e resilienza) o collaborazione con centri di ricerca di grandi imprese. Un approccio di tipo pubblico-privato. Oggi, sul tema AI, gran parte della ricerca è svolta dal mondo industriale. Un fattore che incide nel comparto universitario. Infatti, gli atenei non hanno i mezzi economici per trattenere i talenti. Quest’ultimi, in ambito privato, vengono pagati molto di più».

La sezione “strategia per la ricerca” sottolinea l’importanza del potenziamento delle collaborazioni internazionali, oltre alla multidisciplinarietà. Come si sta muovendo il mondo universitario?

«In ricerca e sviluppo ci si sofferma molto sull’importanza dell’interdisciplinarità. Nel caso dei bandi europei viene sottolineato che devono essere tutti internazionali con almeno tre Stati membri coinvolti. Dall’altro lato, il sistema accademico del Belpaese è molto burocratico, con una divisione pesante in settori scientifico, disciplinari e concorsuali, in cui l’interdisciplinarietà rischia di essere per la carriera più un ostacolo che un beneficio. Questa contraddizione è una burocrazia dell’accademia un po’ indietro sui tempi e va a penalizzare chi si avventura in ambiti che sono fuori dai settori tradizionali perché si trovano a cavallo l’uno con l’altro».

Passando al tema della didattica, quali sono le criticità?

«Ci siamo focalizzati non solo sull’idea di svolgere corsi di Intelligenza artificiale nei diversi corsi di studio, ma anche sull’alfabetizzazione e sulla presa di coscienza da parte pubblico».

In che modo?

«Attraverso campagne informative sul problema delle fake news, deepfake, truffe online, utilizzando anche gli strumenti di Intelligenza artificiale generativa».

In cosa consiste la Fondazione AI for Industry aperta a Torino prima dell’estate?

«Ha l’obiettivo di creare un’infrastruttura integrata di ricerca e innovazione che, attraverso gli investimenti di partner pubblici e privati, possa sviluppare conoscenze e competenze sull’AI che abbiano una ricaduta sull’industria, partendo a aerospazio e automotive ma ampliando poi gli ambiti di attività della Fondazione ad altri comparti industriali, come la salute e la finanza. L’Ente riceverà dallo Stato 20 milioni di euro l’anno e a queste somme si aggiungeranno quelle provenienti da imprese e altri enti. Un fattore che permetterà di alleviare il problema di attrattività occupazionale dal punto di vista dell’AI. Si punta a pareggiare i fondi nei prossimi tre anni, con risorse provenienti da bandi competitivi e collaborazioni industriali».

Con la diffusione delle nuove tecnologie serve avere un’infrastruttura efficiente. In Italia, però, è ancora molto frammentata e persistono divari tra Nord e Sud. In che modo si può cambiare rotta?

«Bisogna riuscire prima di tutto a dare continuità agli strumenti che si sono creati in questo ambito: dagli otto competence center del Piano Industry 4.0, anche se siamo ormai nell’epoca dell’Industry 5.0 più human centric, che sono abbastanza avanti nella loro implementazione, fino ai nuovi 40 European Digital Innovation Hub che afferiscono all’AI Office dell’Unione Europea assieme ad altri 200 in tutto il continente. Fra questi Circular Health EDIH e Public Administration EDIH dell’Università di Torino».

Per quanto riguarda l’ambito sanitario?

«In questo settore ci troviamo di fronte al paradosso di una disponibilità enorme e potenziale di dati e un’estrema difficoltà nell’utilizzarli, non solo per vincoli giuridici, ma anche per una mancanza di cultura e coscienza. Per esempio, il campanilismo da parte dei singoli medici che tengono i dati nei loro database. Mettere a sistema i dati, necessariamente anonimizzati, non è qualcosa che si può fare gratuitamente, anche dove il sistema sia digitalizzato. Sono stati stanziati molti fondi per la ricerca a livello europeo, nazionale e regionale. Occorrerebbe, prima di tutto, un’operazione culturale che dimostri le potenzialità ai direttori generali e sanitari e ai policymaker».

Messa a terra dell’AI Act e rischio sicurezza: a che punto siamo? Quali sono le criticità?

«Il quadro generale è complesso, con una pluralità di sistemi informatici a volte installati dai singoli medici sui propri computer, che è difficile presidiare. Il problema principale è capire quale sarà l’interpretazione della nuova norma. L’AI Act è un documento molto ampio e di solito si dimentica che le norme non sono fatte solo da leggi, ma anche dall’interpretazione che viene data dai giudici, soprattutto su temi così nuovi che cambiano in continuazione. Non solo. C’è da rilevare una certa pressione di gruppi di lobbying per depotenziare l’AI Act, addossando all’Europa una prospettiva troppo pronta a legiferare più che a creare tecnologie».