di Francesco Domenico ATTISANO
L’intelligenza artificiale (AI) rappresenta una potente opportunità per affrontare le sfide globali e raggiungere gli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile (SDG) dell’Agenda 2030 delle Nazioni Unite.
L’AI è una tecnologia talmente rivoluzionaria che ha il potenziale di accelerare la sostenibilità a 360°, ma anche di “svalvolare” ovvero dirottare con impatti negativi silenti (considerato che non ne conosciamo limitatamente la portata di giorno in giorno) che nel medio lungo termine possono guidare e condurre nella direzione opposta ai 17 SDG.
Difatti, l’implementazione dell’AI, quale tecnologia innovativa e trasformatrice, comporta anche molteplici rischi significativi, strettamente interconnessi e così invasivi che sono capaci di compromettere gli stessi progressi che si propone di promuovere.
Insomma, le opportunità e i rischi dell’AI in relazione a ciascuno dei 17 SDG sono innumerevoli e tale contesto evidenzia la necessità di una governance responsabile(1) e di un approccio etico per massimizzare i benefici e mitigare le potenziali conseguenze negative. Di seguito si riporta una sintesi, non esaustiva, delle applicazioni AI impattanti sui 17 SDG.
Opportunità dell’Intelligenza Artificiale
La capacità dell’AI di elaborare enormi quantità di dati, di automatizzare processi complessi e di identificare pattern multiformi ed eterogenei (descrivere tutte le potenzialità… è impossibile, non conoscendole ancora) la rende uno strumento inestimabile per:
- Il Potenziamento della Produttività e Crescita Economica (SDG 8, 9,12): L’automazione di compiti ripetitivi, l’ottimizzazione dei processi produttivi e la previsione accurata della domanda consentono un aumento significativo della produttività in diversi settori, generando crescita economica e creando nuovi posti di lavoro in aree ad alto valore aggiunto. Ciò può stimolare maggiore ricerca e sviluppo, ottimizzando tutti i processi delle organizzazioni , rafforzando anche il monitoraggio e controllo dei rischi (SDG 9). L’AI può, per di più, ottimizzare l’efficienza delle catene di approvvigionamento (supply chain), riducendo gli sprechi e ottimizzando la logistica (SDG 12); la stessa AI può ottimizzare processi di promozione dell’economia circolare, riducendo l’impatto ambientale e rafforzando la trasparenza nella rendicontazione della sostenibilità (SDG 12).
- L’Analisi Dati per Decisioni Informate (SDG 1, 2, 3, 8, 11, 13, 14, 15, 16): L’AI, pur non essendo a prima vista direttamente indirizzata all’eliminazione della povertà (SDG 1), può contribuire indirettamente rafforzando altri SDG, come la crescita economica (SDG 8) e l’innovazione (SDG 9). L’AI abilita l’analisi predittiva di dati complessi provenienti da diverse fonti, consentendo la presa di decisioni più informate e tempestive in ambiti cruciali come: la gestione delle risorse naturali (acqua, energia, foreste), la previsione di eventi meteorologici estremi (SDG 13), il monitoraggio della salute pubblica (SDG 3), la pianificazione urbana sostenibile (SDG 11) e la conservazione della biodiversità marina e terrestre (SDG 14, 15). L’analisi predittiva può anche migliorare l’efficienza delle pratiche agricole, contribuendo alla sicurezza alimentare (SDG 2). Ragionando sul territorio che viviamo l’AI può migliorare l’efficienza energetica e l’ottimizzazione degli spazi urbani, migliorando la qualità della vita e riducendo le disuguaglianze. Può anche migliorare la sicurezza urbana e la gestione dei rifiuti. Tuttavia, è cruciale costruire fiducia e trasparenza tra i cittadini in merito all’utilizzo dei dati (SDG 16).
- L’Innovazione ed efficientamento nei Servizi e Accesso Universale (SDG 3, 4, 6): L’AI può trasformare l’accesso ai servizi essenziali, in particolare nelle aree remote o svantaggiate. Sistemi di apprendimento personalizzati basati sull’AI (SDG 4) possono migliorare l’efficacia dell’istruzione (es. con lo sviluppo di tutor digitali e strumenti di valutazione che si adattano alle esigenze individuali degli studenti, colmando il divario nell’istruzione) dando accesso a risorse educative digitali e personalizzate anche in aree remote o svantaggiate; mentre la diagnostica medica assistita dall’AI (SDG 3) può aumentare la precisione e la tempestività delle cure mediche e ancor di più la prevenzione, con diagnosi precoci delle malattie. Ancora l’AI può migliorare il monitoraggio dei sistemi idrici, ottimizzare i flussi idrici, ridurre l’utilizzo di energia e sostanze chimiche, ed anche aiutare ad individuare nuove fonti d’acqua e a testare la qualità dell’acqua (SDG 6).
- La Sostenibilità Ambientale (SDG 7, 13): L’AI contribuisce alla sostenibilità ambientale attraverso la gestione intelligente delle risorse energetiche, ottimizzando l’integrazione delle energie rinnovabili (SDG 7), monitorando le emissioni inquinanti e promuovendo pratiche di produzione e consumo responsabili (SDG 12). L’AI può inoltre migliorare la previsione e la gestione degli eventi meteorologici estremi legati al cambiamento climatico (SDG 13).
- La Promozione dell’Inclusione Sociale (SDG 1, 5, 10): L’AI ha il potenziale per colmare il divario digitale, fornendo accesso alle informazioni e ai servizi alle comunità vulnerabili. Può inoltre promuovere l’uguaglianza di genere (SDG 5) attraverso l’identificazione e l’indirizzo di pregiudizi di genere e supportare l’imprenditorialità, in particolare tra le donne, attraverso piattaforme digitali che connettono domanda e offerta (SDG 8).
- Strumento di sviluppo della Pace, giustizia e istituzioni solide (SDG16). L’IA può migliorare l’efficacia della giustizia, rafforzare la sicurezza nazionale e combattere la criminalità. Nel contempo può rafforzare la capacità strategica, gestionale e amministrativa delle organizzazioni pubbliche, con un incremento di fiducia da parte degli stakeholders di riferimento e l’intera collettività.
- Facilitatore della collaborazione e integrazione per tutti gli Obiettivi (SDG 17):
- L’IA può migliorare la collaborazione internazionale, favorire l’accesso veloce alle informazioni e facilitare una maggiore trasparenza e responsabilità. L’IA ha il potenziale di accelerare i partenariati globali per lo sviluppo sostenibile, ma è essenziale garantire una collaborazione equa e inclusiva, evitando la marginalizzazione dei paesi del Sud del mondo.
Rischi dell’Intelligenza Artificiale
Nonostante le sue potenzialità, l’IA presenta rischi significativi che devono essere attentamente valutati e mitigati per garantire uno sviluppo sostenibile ed equo. Di seguito si riportano alcuni dei rischi correlati agli SDG:
- Intensificazione delle Disuguaglianze Economiche e Sociali (SDG 1, 10): L’adozione dell’AI può accentuare le disuguaglianze esistenti, concentrando i benefici in determinate aree geografiche o tra specifici gruppi sociali. Le economie sviluppate potrebbero trarre un vantaggio sproporzionato, ampliando il divario tra paesi ricchi e poveri (SDG 10). L’accesso alla tecnologia dell’AI e alle competenze necessarie potrebbe essere circoscritto, creando un’ulteriore disuguaglianza.
- Perdita di Posti di Lavoro e Transizione Giusta (SDG 8): L’automazione guidata dall’AI può portare a una significativa perdita di posti di lavoro in determinati settori, richiedendo strategie di riqualificazione e di supporto alla transizione verso nuove opportunità lavorative (SDG 8). La mancanza di una transizione giusta potrebbe aumentare la disoccupazione e l’instabilità economica.
- Bias Algoritmici e Discriminazione (SDG 5, 10): I sistemi di AI possono continuare, estendersi e addirittura amplificare i pregiudizi esistenti(2) presenti nelle informazioni e dati su cui vengono addestrati, portando a risultati discriminatori in settori cruciali come l’assunzione, l’accesso al credito e il sistema giudiziario (SDG 5, 10). È fondamentale garantire che gli algoritmi siano imparziali, trasparenti e liberi da bias.
- Privacy e Sicurezza dei Dati (SDG 16): La raccolta e l’utilizzo di grandi quantità di dati personali per addestrare i modelli dell’AI sollevano preoccupazioni significative per la privacy degli individui (SDG 16). Ad esempio nella Sanità, oltre alla disparità di accesso alle tecnologie avanzate, con impatto sull’equità e sicurezza, ci sono enormi preoccupazioni relative alla privacy dei dati dei pazienti (SDG3). Inoltre, la sicurezza dei dati è un’altra sfida importante, in quanto i sistemi di IA possono essere vulnerabili a cyber attacchi, con potenziali conseguenze gravi.
- Città e Comunità Sostenibili (SDG 11): Le applicazioni AI già presenti, nell’ambito del rapporto Città e Comunità, ovvero tra governo del territorio e cittadini possono impattare negativamente, pertanto, ad esempio è necessario mitigare i rischi di sorveglianza e di omogeneizzazione culturale.
- Mancanza di Trasparenza e Spiegabilità (SDG 16): Molti sistemi di AI funzionano come “scatole nere”, rendendo difficile comprendere il processo decisionale. Questa mancanza di trasparenza può erodere la fiducia pubblica e rendere difficile la determinazione della responsabilità in caso di errori o danni. Inoltre è essenziale mitigare i rischi di abuso governativo e di polarizzazione sociale che potrebbero essere causati dall’AI. L’AI, inoltre, può amplificare la diffusione di disinformazione, richiedendo una governance attenta e strategie per la verifica delle informazioni.
Per una panoramica più completa dei Rischi AI(3) delle sue sfaccettature, in una precedente pubblicazione si era trattato specificatamente dei potenziali rischi AI, in quanto prima di tutto bisogna sapere quali sono.
Considerazioni e conclusioni
È indubitabile che l’AI possa promuovere lo sviluppo sostenibile e contribuire al raggiungimento degli SDG, ma va governata. Per sfruttare appieno l’intelligenza artificiale è essenziale provare a governarla e gestirla(4), adottando un approccio integrato, responsabile ed etico alla sua implementazione, questo vale sia per tutte le organizzazioni, partendo da quelle governative fino alle piccole medie imprese. Ciò richiede:
- Governance responsabile: Sviluppare quadri normativi, regolamentari(5) e linee guida etiche chiare per lo sviluppo e l’utilizzo dell’IA, assicurando la trasparenza, la responsabilità e la prevenzione di bias algoritmici.
- Risk Management: Gestione dei rischi dell’AI, con un approccio integrato, olistico e sinergico (IOS)(6).
- Investimenti in formazione e sviluppo delle competenze: Investire nella formazione della forza lavoro per garantire che i lavoratori (il capitale umano) abbiano le competenze necessarie per operare nell’economia basata sull’AI e per adattarsi alle trasformazioni del mercato del lavoro.
- Collaborazione multi-stakeholder: Promuovere una collaborazione attiva tra governi, settore privato, organizzazioni della società civile e comunità scientifica per definire standard etici, promuovere l’innovazione responsabile e garantire l’accesso equo alla tecnologia dell’IA.
- Monitoraggio e valutazione: Implementare sistemi di monitoraggio e valutazione per tracciare i progressi nel raggiungimento degli SDG attraverso l’utilizzo dell’AI, identificando aree di miglioramento e adattando le strategie di conseguenza.
- Priorità all’equità e all’inclusione: Assicurarsi che l’AI sia utilizzata per ridurre le disuguaglianze e promuovere l’inclusione sociale, garantendo un accesso equo alle tecnologie e alle opportunità connesse all’AI per tutte le comunità, in particolare quelle più vulnerabili.
Solo attraverso un approccio olistico e collaborativo che tenga conto sia delle opportunità che delle minacce (o rischi negativi), sarà possibile sfruttare positivamente l’AI, per costruire un futuro sostenibile ed equo per tutti, quindi al servizio dell’umanità e non solo del profitto.
L’innovazione positiva dell’Intelligenza Artificiale dipenderà da noi che possiamo allinearla agli obiettivi di sostenibilità.
Per approfondimenti, consultare i seguenti link e/o riferimenti:
(1) Cfr. Attisano F.D. (2024), “L’intelligenza artificiale responsabile e sostenibile” – Risk & Compliance Platform Europe, www.riskcompliance.it
(2) Cfr. Attisano F.D. (2024), “Il Risk Management dei bias nell’intelligenza artificiale” – Risk & Compliance Platform Europe, www.riskcompliance.it
(3) Cfr. Attisano F.D (2024) “I Rischi dell’Intelligenza Artificiale: Minacce da individuare, comprendere e gestire”– Risk & Compliance Platform Europe, www.riskcompliance.it
(4) Cfr. Attisano F.D. (2024), “Artificial intelligence: Internal Audit prova d’esame in AI Governance” – Risk & Compliance Platform Europe, www.riskcompliance.it
(5) Cfr. Attisano F.D (2024), “ISO/IEC 42001:2023 AI Management System (AIMS) – Lo standard per un sistema di gestione responsabile ed etico dell’intelligenza artificiale” – Risk & Compliance Platform Europe; www.riskcompliance.it
(6) Cfr. Attisano F.D (2024), Si vedano le considerazioni sulla governance dei rischi con un approccio IOS., in “Una panoramica dell’evoluzione dei rischi: Risk in Focus 2025“
