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https://comunicazione.camera.it/archivio-prima-pagina/19-51129 (Opens in a new window)Notevolissimo il riferimento alla normativa privacy e alla regolamentazione: “e’ un ambiente, non un canale, noi ci viviamo dentro. “
Quando un matematico parla, leva le basi, non discute. Le vecchie regole non si possono stiracchiare.
Traducetelo in tutte le lingue.
E anche lui, come io qualche mese fa: “In Europa siamo i primi” e nel mondo contiamo. Molto. Diamoci dentro.
Trascrizione libera gen ai IusOnDemand srl:
# Titolo: L'Intelligenza Artificiale e il Futuro del Lavoro
## Indice
1. Introduzione
2. La Svolta dell'Hardware
3. L'Intelligenza Artificiale come Commodity
4. L'Impatto sull'Analogico
5. La Regolamentazione e la Sovranità Digitale
6. Conclusione
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## Introduzione
La brutta notizia è che adesso iniziamo la lexio, penso che bisognerà fare un po' di lavoro. La buona notizia è che Anibale Ferrari mi ha detto non ti azzardare a superare l'ora, quindi cercheremo di fare le cose velocemente. Come dice il mio dentista, non sarà painful, poi vediamo un po'. Io inizierei e mi piacerebbe tanto passare 45 minuti a ringraziare. Non lo posso fare, quindi passo 5 secondi.
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## La Svolta dell'Hardware
Come ho detto ai ragazzi quando ci siamo visti a Milano, erano 1200 ragazzi della scuola, con il ministero, venivano da tutta Italia. Abbiamo fatto una cosa bellissima. Allora, ripeto quello che ho detto a loro lì. Non è normale. Vi assicuro che quello che vedrete dopo, dopo di me, non l'ha fatto nessuno. Questo è utile sentirlo solo da uno che sta fuori, perché sai, se stai dentro l'acqua, il pesce non conosce l'acqua. Però, stando fuori, sia ai ragazzi di Milano, per quello che abbiamo fatto lì, sia per quello che vedrete oggi dopo la mia lezione, ricordare, come la Presidente ha giustamente sottolineato, che siamo all'avanguardia. Siamo all'avanguardia in Europa e l'Europa è all'avanguardia nel mondo. Ci vuole poco a capire che quindi siamo all'avanguardia nel mondo, no? A e B, B e C.
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## L'Intelligenza Artificiale come Commodity
Allora, essendo all'avanguardia nel mondo, quello che vi racconterò qui molti di voi lo sanno già. Allora, diciamo che vi metto insieme un po' di cose che voi avete già sentito e che già conoscete. Qualche cosa risulterà già nota, di questo mi scuso, altre spero siano leggermente meno banali, ma almeno il riassuntone, diciamo, una volta tanto me la sono sentita raccontare tutta questa cosa che lei ha, dall'inizio alla fine.
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## L'Impatto sull'Analogico
Dicevo i ringraziamenti, ho già ringraziato la Presidente perché è troppo gentile, sappiatelo, e poi perché ha detto già tutte le cose giuste che andavano dette. Io poi tanto torno in Italia, quindi prima o poi ci rivediamo, e poi tutto il gruppo che ha lavorato a quello che voi vedrete. C'è un gruppo qui scientifico che adesso fanno finta di guardare alle scarpe, ma il gruppo scientifico di ricerca qui della Camera che ha fatto il lavoro, io ho cercato di non intracciarli senza, è anch'esso invidiabile. Come mai lavorino qui e non stiano a guadagnare miliardi da qualche parte nella Silicon Valley non lo so. Noi glielo dite, meglio che non lo sappiano. Però è quello il livello. Complimenti per averli trattenuti in qualche modo.
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## La Regolamentazione e la Sovranità Digitale
La trappola, lo so, è qua dietro e quella bandiera è lì. Ce l'abbiamo tutti. Iniziamo a fare un po' di lavoro. Questa è la fine dei 5 minuti di ringraziamento. La presente e il futuro. Questi sono i blocchi che io vorrei presentare. Quando ho rifatto un po' i compiti mentre venivo qui e mi sono accorto che ho esagerato, ovviamente come sempre. Adesso quante cose gli vuoi raccontare? C'è Annibale lì che mi controlla, quindi adesso prendiamo l'orologio e cerchiamo di fare tutto quanto nel giro di 40 minuti o giù di lì.
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## Conclusione
Allora, un'introduzione, poi questi tre blocchi, cioè l'eclisse dell'analogico, cioè del fisico, di noi che siamo qua in 3D, la svolta dell'hardware, dove il potere sta sempre più concentrando la sua attenzione, e poi l'intelligenza artificiale come una commodity. Come l'elettricità. E questo ve lo dico adesso, spero che vi resti in mente. Lo studente che io incontrerò a settembre, anzi a fine agosto, perché iniziamo i corsi a fine agosto, che ha 18 anni, lui o lei ha fatto sempre i compiti che c'ha il GPT a scuola. Ve lo dico un'altra volta. Ha sempre fatto i compiti che c'ha il GPT lui. Quindi non gli puoi raccontare che c'è già il GPT, perché è come raccontargli che c'è l'automobile. Ti chiede allora? Ecco, questo mondo che va così fortemente, lei ha ormai, è una commodity, è qualcosa che dai per scontato. Il problema è che cosa ci fai e chi ci fa cosa, non che ci sia. Quindi oggi non racconteremo che c'è, cerchiamo di capire che cosa succede ora che c'è.
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### Frasi Celebri
- "Non è normale. Vi assicuro che quello che vedrete dopo, dopo di me, non l'ha fatto nessuno."
- "Siamo all'avanguardia in Europa e l'Europa è all'avanguardia nel mondo."
- "Il problema è che cosa ci fai e chi ci fa cosa, non che ci sia."
Trascrizione grezza gen ai:
La brutta notizia è che adesso iniziamo la lexio, penso che bisognerà fare un po' di lavoro. La buona notizia è che Anibale Ferrari mi ha detto non ti azzardare a superare l'ora, quindi cercheremo di fare le cose velocemente. Come dice il mio dentista, non sarà painful, poi vediamo un po'. Io inizierei e mi piacerebbe tanto passare 45 minuti a ringraziare. Non lo posso fare, quindi passo 5 secondi. Però come ho detto ai ragazzi quando ci siamo visti a Milano, erano 1200 ragazzi della scuola, con il ministero, venivano da tutta Italia. Abbiamo fatto una cosa bellissima. Allora, ripeto quello che ho detto a loro lì. Non è normale. Vi assicuro che quello che vedrete dopo, dopo di me, non l'ha fatto nessuno. Questo è utile sentirlo solo da uno che sta fuori, perché sai, se stai dentro l'acqua, il pesce non conosce l'acqua. Però, stando fuori, sia ai ragazzi di Milano, per quello che abbiamo fatto lì, sia per quello che vedrete oggi dopo la mia lezione, ricordare, come la Presidente ha giustamente sottolineato, che siamo all'avanguardia. Siamo all'avanguardia in Europa e l'Europa è all'avanguardia nel mondo. Ci vuole poco a capire che quindi siamo all'avanguardia nel mondo, no? A e B, B e C. Allora, essendo all'avanguardia nel mondo, quello che vi racconterò qui molti di voi lo sanno già. Allora, diciamo che vi metto insieme un po' di cose che voi avete già sentito e che già conoscete. Qualche cosa risulterà già nota, di questo mi scuso, altre spero siano leggermente meno banali, ma almeno il riassuntone, diciamo, una volta tanto me la sono sentita raccontare tutta questa cosa che lei ha, dall'inizio alla fine. Dicevo i ringraziamenti, ho già ringraziato la Presidente perché è troppo gentile, sappiatelo, e poi perché ha detto già tutte le cose giuste che andavano dette. io poi tanto torno in Italia, quindi prima o poi ci rivediamo, e poi tutto il gruppo che ha lavorato a quello che voi vedrete. C'è un gruppo qui scientifico che adesso fanno finta di guardare alle scarpe, ma il gruppo scientifico di ricerca qui della Camera che ha fatto il lavoro, io ho cercato di non intracciarli senza, è anch'esso invidiabile. Come mai lavorino qui e non stiano a guadagnare miliardi da qualche parte nella Silicon Valley non lo so. Noi glielo dite, meglio che non lo sappiano. Però è quello il livello. Complimenti per averli trattenuti in qualche modo. La trappola, lo so, è qua dietro e quella bandiera è lì. Ce l'abbiamo tutti. Iniziamo a fare un po' di lavoro. Questa è la fine dei 5 minuti di ringraziamento. La presente e il futuro. Questi sono i blocchi che io vorrei presentare. Quando ho rifatto un po' i compiti mentre venivo qui e mi sono accorto che ho esagerato, ovviamente come sempre. Adesso quante cose gli vuoi raccontare? C'è Annibale lì che mi controlla, quindi adesso prendiamo l'orologio e cerchiamo di fare tutto quanto nel giro di 40 minuti o giù di lì. Allora, un'introduzione, poi questi tre blocchi, cioè l'eclisse dell'analogico, cioè del fisico, di noi che siamo qua in 3D, la svolta dell'hardware, dove il potere sta sempre più concentrando la sua attenzione, e poi l'intelligenza artificiale come una commodity. come l'elettricità. E questo ve lo dico adesso, spero che vi resti in mente. Lo studente che io incontrerò a settembre, anzi a fine agosto, perché iniziamo i corsi a fine agosto, che ha 18 anni, lui o lei ha fatto sempre i compiti che c'ha il GPT a scuola. Ve lo dico un'altra volta. Ha sempre fatto i compiti che c'ha il GPT lui. Quindi non gli puoi raccontare che c'è già il GPT, perché è come raccontargli che c'è l'automobile. Ti chiede allora? Ecco, questo mondo che va così fortemente, lei ha ormai, è una commodity, è qualcosa che dai per scontato. Il problema è che cosa ci fai e chi ci fa cosa, non che ci sia. Quindi oggi non racconteremo che c'è, cerchiamo di capire che cosa succede ora che c'è. La introduzione è molto veloce, siamo arrivati su questo pianeta digitale, non è una novità, lo stiamo ora esplorando, gli stiamo dando forma, smettiamo di parlare di tutte queste cose come se fossero una novità, da domani datelo per scontato, anche se non mi sembra, vi prenderanno tutti più giovani. Il cambiamento fondamentale è stato quello, ed è avvenuto qualche anno fa, o su questo io vi vorrei tenere ore, soltanto su questa slide, siamo passati dalla intelligenza artificiale come una branca della logica matematica, quando la insegnavo io negli anni 90, ho fatto il professore di logica matematica da un po' di tempo, all'intelligenza artificiale come una branca della statistica, il che vuol dire che tu sei passato da qualcosa che si può dedurre a qualcosa che si può correlare. Una volta che hai fatto questo salto, hai capito almeno una cosa. Non puoi dimostrare che quell'attrezzo non sbaglia mai. Perché è statistico. Resta intrinsecamente possibile nell'attrezzo che ogni tanto prenda fischi per fiaschi. Nella sua natura. Perché è statistica. Detto questo, come funziona? Questo ci ho pensato tanto, glielo dico o non glielo dico, ci sono i ragazzi lì, adesso qualcuno chiuda gli occhi perché questa cosa qua è veramente imbarazzante. Chi sa di queste cose, guardi il telefonino. Chi non sa niente, questo vorrebbe essere utile. Allora, questo è come facevamo l'intelligenza artificiale o meglio la programmazione tanto tanto tempo fa. Quella è una carbonara, lo so che lo sapete tutti qui, ma in America glielo spiego. Sta a destra. Ho visto carbonare che voi umani... Allora, a sinistra ci stanno gli ingredienti, i dati e la ricetta, il programma, l'algoritmo. Tu mettevi insieme i dati con l'algoritmo, gli spiegavi l'algoritmo grossomoderno, era una roba di logica matematica, e veniva fuori il prodotto. Questo è come facevamo, no, la AI tradizionale. fino a 5-10 anni fa. Questo è il cosiddetto machine learning supervise and supervise, questo poi magari lo vediamo insieme un'altra volta. Gli fai vedere i dati, gli ingredienti, gli fai vedere la carbonara e quello impara la ricetta, cioè impara a cucinare. Dati, dati, dati, questa è la carbonara e capisce che a quel punto sa cucinare la carbonara. Meglio ancora, se tu glielo fai reinforce, che è un'altra roba insomma, gli fai vedere soltanto la carbonara, che è veramente straordinario, e quello capisce anche quali sono i dati e quali sono gli algoritmi. Ora questo passaggio, vi ricordo, ogni tanto è pasta alle vongole, nel senso che questa cosa qui la capisce e non la capisce, perché è statisticamente probabilmente legato a. In che senso? In questo, e questa è l'unica cosa brutta che vi faccio vedere, poi dopo passato tutto il resto è più gentile. Allora immaginate che ci sia, e su questo magari poi il resto, immaginate che ci sia questa frasetta, Alice ha dipinto la sua casa di e devi dare risposta a quel punto interrogativo, e le risposte sono marrone, beige, rosso. Perché? Con? Qual è la probabilità che vedete a destra, 02, 01, 005, 009, 008, che il verde della domanda sia la risposta giusta? Ve lo dice, data la H di come sono andate le cose in passato, cioè la storia passata, qual è la risposta giusta a questa faccenda qua? È come quando mettete dentro Google quella cosa che ve lo completa da solo. Ma come fa a sapere che gli ho detto qual è la pizza migliore a Roma? il telefonino mi sente. No, che ti conosce, stai a Roma, hai comprato un biglietto per la linea aerea, eccetera. Ma magari mi sentissi il telefonino, ne sanno molto di più. Allora, tutto questo vuol dire che questo è quello, diciamo, proprio l'essenza, essenza, essenza di quello che ci sta dietro a questa roba. Tu hai tanti parametri, tante associazioni, la probabilità che questi parametri diano la risposta giusta per il nuovo elemento, data la vecchia storia. cioè alla domanda Alicia dipinto la casa di, la risposta più probabile è rosso. Ora se voi ci pensate questa cosa qui è straordinaria, ma a forza di buttarli addosso, miliardi e miliardi e miliardi, ho detto miliardi, miliardi di dati, tantissima computazione, computazione che io quando insegnavo questa roba, questa roba, questa, proprio questa roba qua, neural networks negli anni 90 non te la sognavi neppure, e dollari che proprio a un certo punto quest'attrezzo fa esattamente quello che faccia il CPT. Quanti parametri ha quest'attrezzo? Noi lo sappiamo da tre, perché ce l'hanno detto, ce ne aveva 175 miliardi di parametri, cioè di legami tra, ha dipinto la casa di rosso, ha dipinto la casa di marrone, ha dipinto la casa di verde, 175, sono tanti. L'ultimo l'abbiamo un po' indovinato, il 4, un trilione, perché non ce lo dicono più. Open AI non è più open manco per sogno. Quelli attuali non lo sappiamo, ma ovviamente moltiplicate. Quindi a forza di mettere insieme tutte queste robe qua, questo è quello che succede. Questa è l'altra cosina. Allora, immaginate di avere miliardi e miliardi e miliardi di tesserine di un puzzle, bianco, e lo dovete completare. Il povero attrezzo guarda ogni tesserina e sa esattamente quale tesserina più probabilmente va con quale altra tesserina. Noi lo completiamo guardando dall'altra parte. Immaginate che ci sia, che so, questo sia l'immagine Il Large Language Model ve la rifà questa immagine dall'altra parte guardando soltanto a tessere bianche, non ne sa nulla, non capisce niente, non ha idea di quello che sta facendo ma conosce perfettamente la sintassi, cioè la probabilità sulla base della quale ogni tesserina va al posto scluso. Noi che glielo vediamo comporre e vediamo che via via l'immagine appare, esce fuori subito, oh Dio Dio capisce tutto. Lo vedi che ha messo il cielo blu sopra, la spada di quello, la faccetta di quell'altro e come fa a farlo senza capire dove va la tesserina? Lo fa dalla parte bianca pezzettino per pezzettino. Quanti pezzettini? Miliardi. Ma quanto ci vuole? Tonnellate di calcolo. Con quanti soldi? Non lo vuoi sapere in conto in banca. Ecco, allora tutto questo vuol dire che noi abbiamo sviluppato l'intelligenza artificiale a partire sempre di più dall'ingegneria, non dalla scienza cognitiva. Non vi fate abbindolare. Non è una branca della scienza cognitiva più. La scienza cognitiva vi dice che vorrei creare qualcosa di intelligente, forse anche stupido come un topo o come una lucertola o come una formica, ma qualcosa che ci abbia un valore di intelligenza. L'ingegnere invece vi dice che voglia trovare una cosa che mi risolve il problema. Ma nota, questa è una famosa citazione, è un sommergibile. La domanda è stupida, ma vola è un aereo, la domanda è stupida. Non voglio riprodurre l'uccellino, voglio qualcosa che importa da A a B, passando per l'aereo. Allora l'ingegnere trova una soluzione a un problema. Ma il Senato Cognitivo sta cercando di capire come creare l'intelligenza umana. Allora, l'intelligenza umana sta a livello zero. Quello che dice Sam Altman, quello che vi pare a tutt'oggi, quello che abbiamo tra le mani, ha intelligenza di quest'attrezzo. Uguale. Zero. Al contrario, fa cose straordinarie, bellissime, potentissime. Vi rifà tutto quel... dipinto quella figura partendo da testerine bianche. Come è successo? Questo è quello che avviene. Vi fa questa cosa qua, ad esempio, con un piccolo prompt se la musichetta riusciamo a farla sentire oppure no. Prima si sentiva. Oppure... adesso vediamo se la musichetta... no, vabbè, pazienza. Si vede che l'intelligenza di via si è offesa. Oppure, adesso gli do una seconda chance alla regia, questo è un video che si crea con tre righe, mi fa un marinaio che parla e che dice delle cose. Le cose le sta dicendo, credetemi. Sempre per la serie funzionava prima. Ma non avevamo detto che eravamo i primi in Europa? Continuiamo a essere primi in Europa, in Europa neanche l'immagine vi fanno vedere. Allora, come funziona questa faccenda qui? Noi oggi siamo vicini alla possibilità di creare un video come quello che avete appena non ascoltato. e con tre righe di prompt, cioè di richiesta. Questo vuol dire che dopo domani, quando andate su Netflix, Netflix vi chiederà, o vi potrebbero chiedere, e non è fantascienza, è una cosa che si può fare già adesso, soltanto che adesso lo facciamo per cinque minuti, serviranno 45, vi chiederà che vuoi vedere stasera? Guarda, io stasera voglio vedere un film con questo personaggio minore di Guerre Stellari che incontra questo personaggio di Godzilla che fanno a botte e vince Godzilla. No, diciamolo così. Così è la prima porta proprio. E quello prende questo prompt e vi fa un filmetto in cui c'è Gozi, la funzione più minore. Quel film l'avete visto stanto voi. Quel romanzo l'avete letto soltanto voi, l'avete creato voi, un po' come le fotografie che avete fatto. Nessuno oggi pensa di andare da qualcuno a farsi fare una fotografia. Però noi oggi andiamo da qualcuno e chiediamo, posso scaricare un film che mi dici tu, per quanto sia ampio il menu. In realtà è un menu fisso. Domani tutta questa gen AI, cioè AI generativa, permetterà a noi di creare i contenuti che vogliamo. Allora, com'è successo tutto questo? Come mai... senti, ha detto due cose che non tornano. Da un lato è stupida come quest'altrezzetto qua, non capisce niente, però fa delle cose straordinarie. Ora, normalmente, nella vita ordinaria, se ti comporti in maniera stupida, fai un disastro. Non è vero che ti... no. Stupidità, ergo successo. È il contrario. Come funziona questa vaccenda? E' andata che noi, pian piano con tutta questa lista e molto altro, abbiamo via via, circa da Alan Turing in poi, ma soprattutto negli ultimi 20-30 anni, sempre più adattato il mondo a questi attrezzi. Allora la vostra auto a guida autonoma funziona perché c'è uno straordinario network in giro, perché ci stanno i sensori, perché ci stanno le mappe di Google, perché c'è tutto un ambiente che permette a quell'attrezzo di avere successo. Se la portate nel mezzo del nulla dove abito io, Woodbridge, dove non ci sono neanche le strisce pedonali, quello è un frigorifero, non va da nessuna parte. La prima cosa che fa è... mano sul volante. la guida autonoma non funziona, perché non vede niente, non trova niente, non sa niente. Allora è soltanto cambiando l'ambiente che tu hai il successo dello strumento, non viceversa. Questo ve lo ricordo perché qualcuno continua a pensare che noi avremo in futuro degli androidi, fatti come noi, che fanno le cose al posto nostro come noi. Non è quella la direzione. Ora può darsi che tra cinque anni ci rivediamo e qualcuno mi smentirà. però uno deve anche, come dire, stick the neck out. Allora, la mia scommessa è che non andiamo in quella direzione, andiamo in una direzione di trasformazione dell'ambiente a misura delle macchine, non delle macchine a misura dell'ambiente. Ogni volta che abbiamo provato a creare degli androidi fatti come noi, che lavano i piatti, è stato un disastro, l'abbiamo fatto dalla lavatrice. C'è un box dove avvengono delle cose che tu in cucina non faresti mai, perché nessuno va in giro saponando tutta la cucina, no? Grazie. Da ragazzi l'abbiamo fatto, confessione, da militare. Collidrante. Però questo non lo raccontiamo in giro. Allora, com'è successo tutto questo? È successo che abbiamo creato una massa di dati che io negli anni 90, sempre da ragazzo, ragazzetto diciamo, ma tu insegnavamo queste robe qui, ci risegnavamo. Guardate la data in bassa sinistra, 10-10, 20-10. Se i colleghi di Berkeley, tra l'altro, hanno sbagliato anche alla grande, cioè hanno preso uno fisico per fiaschi, non era il 20-10, era il 2000, era il 1998 e ordini di magnitude proprio diversi. L'avete capito che tutti i dati che abbiamo, e sono tantissimi, li abbiamo creati noi, tutti noi, vuol dire che questi dati includono la Vaticana, includono tutti i dipinti, tutti i filmuti, tutte le parole che abbiamo mai usato da quando abbiamo detto mamma a oggi, l'ultimo whatsapp che avete fatto, stanno tutti lì dentro, quindi dati dati dati dati, ovviamente non è né Dante né Shakespeare, sono tanti gatti e tanti cani su Facebook, ma dati a quantità straordinarie, questi dati qui li abbiamo creati tutti noi negli ultimi vent'anni, questa generazione vivente. Se noi ce ne avevamo due di zettabyte, due sacchi di patate, oggi ce ne abbiamo centottanta di sacchi di patate. Capito che fa girare la testa? Cioè questi sono oceani di dati che sono stati creati. Senza questi oceani di dati, quella vostra intelligenza artificiale, ci giocate a pallina contro il muro, perché così facevamo noi negli anni 90. Non serviva niente, l'erina orale eccetera eccetera. non li potevi far funzionare nei dati, nella computazione. La computazione un altro giorno, ma avete capito che anche quella lì è andata in linea retta. Allora, con tutti questi dati noi oggi abbiamo, questo non ve lo faccio vedere, non abbiamo tempo, ma è un video per Amazon, dice che è uno che si è sposato a Venezia, e questo oggi ha passato la threshold, sta per, la soglia, di avere più robot che impiegati. Ha oltre un milione di robot nei magazzini, tutto automatizzato, e ha meno di un milione di persone, perché l'automatizzazione è questa. Ora vi farò vedere una cosa velocemente dopo in termini di posti di lavoro. anche là da raddrizzare un paio di idee. Viviamo quindi in un ambiente sempre più condiviso. Questo oggetto qui a San Francisco sta ormai facendo più chilometri della macchina di mio nonno. Perché tutti vogliono prendere un'auto a guida autonoma per vedere che succede, come fa, come funziona. Ha superato le centomila miglia. Ma dove? A San Francisco, non a Woodbridge. Hai mai visto un americano come guida? O l'americano, lo dico se mai, si ferma lo stop. che è una cosa che tu devi imparare da zero. Nessuno in Europa, ma anche in Inghilterra, nessuno si ferma allo stop. Lo stop è un suggerimento. Guardi destra, sinistra e poi vai. L'americano si ferma, tu devi sentire l'automobile che proprio... così. Ecco, in un contesto del genere, l'auto autonoma ha una chance. Allora, noi vivevamo all'interno di un mondo dove mamma, anzi meglio nonna, entrava nel computer. Questa era nonna. Entrava nel computer. Dentro. Il computer gli stava intorno. La figlia, il computer sarebbe trovato davanti. Oggi la nipote, il computer se lo ritrova intorno. Cioè abbiamo computerizzato, abbiamo trasformato tutto il mondo sempre più in digitale. Questo vuol dire che in questo mondo che stiamo trasformando, succedono un sacco di cose. E qui abbiamo l'altra mezz'oretta. Scarsa, scarsa, scarsa. Questa era la premessa, diciamo così, tecnica, tra virgolette, un po' così. Che è successo? Ci sono questi tre grandi architetture che stiamo sviluppando in questa rivoluzione che, tra l'altro, lo sente giustamente sottolineato come epocale e c'ha ragione. Cioè, questo è il momento della ruota, il momento della ridottura industriale, il momento della rivoluzione digitale. La cosa che mi piace, perché tanto adesso siamo anche a un record, spero, è che quando lo dicevo trent'anni fa, si, vabbè, Flori, adesso si, vabbè, lo sanno tutti. Cioè, nel senso, sei passato da uno che non capisce niente a uno che dice cose banali, nel giro di trent'anni. tre momenti fondamentali di architettura. Uno è quello fattuale, ve l'ho già raccontato, noi stiamo cambiando la natura intrinseca del mondo in cui viviamo. Per dirla in maniera un pochino più raffinata, filosofica, stiamo cambiando l'ontologia, cioè la natura ultima della realtà con cui interagiamo. Questo è fondamentale, non capirlo vuol dire non aver capito la produzione digitale. Quando l'amministrazione americana, quella diciamo qualche tempo fa, decide che internet va fatta sviluppare e poi la regolarmenteremo, siamo negli anni 90, non capisce, e c'era qualche filosofo che glielo stava dicendo, che non era una soluzione comunicativa, non era un altro canale di comunicazione tutto questo digitale, era un nuovo ambiente. Ora su un canale di comunicazione tu mi puoi dire privacy, oppure responsabilità di chi si parla, perché io ti offro soltanto la mia telefonica, chi te la vuole riprendere con me se questi sono due terroristi? No, io che c'entro. Ma se tu invece stai creando non un canale di comunicazione, ma il parco della città, ma il parco della città è certo che è colpa tua se la gente si riunisce nel momento sbagliato, al momento giusto, quando vuole oppure no, non è che vada nel banchetto e vuoi comprare quando e come ti pare. Allora anche la regolamentazione l'abbiamo sbagliata negli anni 90 pensando che fosse una forma di rivoluzione della comunicazione, era una rivoluzione di tipo ambientale. Noi con questa roba qua ci viviamo dentro, non abbiamo mai vissuto sulla televisione, ma viviamo su web, internet, AI eccetera eccetera. Allora questo è fondamentale. Seconda cosa, stiamo trasformando questo mondo, dicevo l'intelligenza artificiale è un capitolo in questa rivoluzione digitale così ampia. di che genere di capitolo stiamo parlando? Se la rivoluzione digitale è una rivoluzione di tipo ambientalista, cioè sta cambiando il mondo in cui viviamo, quella dell'AI avviene dopo, non a caso, le cose che stiamo facendo adesso le sapevamo negli anni 50, cioè le reti neurali sono vecchie, più di mezzo secolo, come mai ci siamo svegliati soltanto adesso? Come mai soltanto adesso facciamo queste cose statistiche? Perché adesso abbiamo l'ambiente, è come dire, come mai i fiori prima qua non ci stavano? e non c'era il terreno, era tutta sabbia, ma tu allora non c'avevi idea del fiore, io il fiore lo conoscevo benissimo, ma non c'era il terreno, adesso c'è il terreno e i fiori nascono. Adesso che c'è l'ambiente, lei ha come nuova forma di capacità di agire, in italiano non si dice agenzia, quindi la chiameremo agency, può germogliare e mettere radici, le mette perché l'ambiente è il suo, metafora, è un pesce, ma c'è il mare, in quel mare lì noi facciamo i sommuzzatori, Quando vai al supermercato e vedi il vecchio codice a barre, quello non è fatto per i due occhi, è fatto per la macchina. Allora QR incluso. Quindi nuove forme di capacità di agire. E poi l'aspetto normativo. Noi stiamo aggiornando la modernità, per dirla in termini meno pop. Cioè la modernità, quella che se volete va dalla scopertà, o meglio, dal fatto che gli europei si sono accorti che c'era l'America, quando stai in America la dici così questa cosa, non la scopri l'America, stai là. Quando noi ci siamo accorti che c'era qualcos'altro dall'altra parte dell'Atlantico, in poi, quel mezzo millennio insomma di modernità, ha fatto tanti disastri, ma anche alcune cose buone, inclusa tanta buona regolamentazione. Quella raccomandazione non la puoi buttare, però non puoi neanche pensare che sia l'unica coperta che ti trovi e tutte le volte cerchi di tirarla di qua e tirarla di là. Sulla privacy ci abbiamo provato, sul copyright oggi ci stiamo riprovando. Questi attrezzi mangiano dati ad un livello pazzesco. Se ne è uscito ieri o l'altro ieri il solito Elon Musk che dice abbiamo finiti i dati. Abbiamo finiti i dati. Perché noi europei non glieli stiamo dando. Perché semmai ci sarebbero. C'abbiamo dei dati noi che sempre loro si risognano. Profumati, belli, succosi. Perché sono i dati degli stati europei. Sono i dati che ha il tuo ospedale, che la tua amministrazione. gli fa la saliva Open AI per metterci sopra la manina, quelli per fortuna per il momento non glieli diamo, o glieli diamo un po' oggi, insomma vabbè, è solo un'altra storia. I dati che potevi prendere li hai finiti. Questa faccenda dell'aggiornamento della modernità, non puoi pensare che vi faccio l'esempio del copyright, prendi il copyright come l'hai sempre trattato in epoca moderna, soprattutto nel 900, e gli dai una stiracchiata. Perché mentre in quel periodo, ad esempio, l'utilizzo per ragioni educative, di immagini, diciamo vabbè pazienza, adesso questi arrivano con l'erede strascico e l'erede strascico a fine degli anni 90 non ce l'ha ancora. Allora tutto questo va un po' ripensato, queste tre cose io le metto da parte perché all'interno di queste tre macro strutture, diciamo architetturali, stanno avvenendo questi tre processi. questa la rifaccio. Tre strutture, le strutture sono quella della realtà, sono quella di che cosa avviene come capacità di agire nella realtà e poi la struttura normativa che va adeguata, aggiornata. Costruendo sul passato perché di cose buone ce ne sono tantissime, ma non limitandosi al passato, perché sennò si è strozzato dalla coperta che è troppo corta, quindi un'altra coperta. Su queste tre strutture che stiamo via via mettendo in moto, voi pensate a tutta la legislazione europea su GDPR prima e ad esempio adesso AI Act, ma c'è anche il Service Act, il Markets, eccetera, sono tutti elementi di un'architettura che vanno a coprire il digitale per il 21° secolo, è un buon lavoro, va fatto con calma. All'interno di questi tre, diciamo, momenti strutturali ci sono tre processi, per fare l'esempio. Uno è questa eclissi dell'analogico, il secondo è questa svolta dell'hardware e il terzo è il fatto che l'AI come agency sta diventando una commodity, qualcosa che noi accendiamo e spegniamo a seconda di quello che ci serve. Pensate all'elettricità, ve l'ho già denunciato. Siccome il tempo qui è un po' tiranno, Sarò un po' veloce su questo, però tutto quello che vi dico da adesso in poi è raccolto in queste due slides, quindi tre e tre, tre strutture e tre processi. Allora questa delle crisi dell'analogico, cioè del fatto che non ci occupiamo più di quello che c'è dietro al digitale, questo è grave. Ve lo dice chi ovviamente ha sempre spinto, chi ha sempre detto che il digitale ci vuole, guardate che bisogna fare la digestione, bisogna fare innovazione. Sì sì sì, ma anche calma, nel senso che non è che ti scordi che dietro al profilo della cartella clinica digitale c'è Luciano. perché io ci terrei anche a Luciano o Maria o Giovanna o Peppino e loro potrebbero essere degli studenti o delle studentesse, potrebbero essere lavoratori e lavoratrici di un'industria, potrebbero essere in un ospedale dei pazienti e così via. Allora, a forza di astrarre, noi ci fermiamo sempre di più sul digitale e ci occupiamo sempre di meno di quello che c'è dietro al digitale, questo è gravissimo. Questo ve lo salto un po' perché avviene ad esempio anche a livello cittadino, cioè non è che tu adesso, siccome hai la tua mappetta bella, bellissima, fighissima, del digital twin, mi guardi soltanto alla mappa digitale e ti scordi che dietro... c'è il parcheggio a tre dimensioni dove non ci possiamo lavorare. Su questo se volete poi vi intrattengo dopo, un altro giorno se non abbiamo tempo, ma di errori qui ne abbiamo già fatti a tonnellate, cioè dimenticando che dietro a quel modello c'era un sistema, cioè che dietro alla realtà digitale c'è una realtà analogica, 3D, fisica e che quindi le decisioni che prendi devi guardare a tutte e due, non ti puoi semplicemente accontentare del profilo, questo ve lo dice chi ovviamente è favorevole, positivo sul digitale e così via. Tutto questo ve lo racconto in maniera molto più veloce. Ovviamente questa protezione dell'analogico, della realtà di tutti i giorni, di noi stessi, della società e dell'ambiente, quando vorremmo il digitale, ma assicurarci che il digitale faccia bene all'analogico, non che ce lo faccia, no, dimenticare, da sempre è discusso in termini anche etici. Queste pagine, non dovete essere in grado di leggerle, se le leggete o mentite o siete superman, perché non è possibile, sono lì a illustrazione. Questa cosa l'abbiamo discussa dal 1960, 6-0. Questi sono due grandi, sono Wiener, il padre della cibernetica che poi diventerà la robotica, e Samuelson, il padre del machine learning che poi diventerà la CGPT, che in due articoli su Science discutono dei pro e dei contra di quella che noi oggi chiamiamo intelligenza artificiale, dagli anni 60. A me quando al solito Altman mi dice dobbiamo regolamentare, dobbiamo pensare all'etica, figlio mio datti pure una letta perché è mezzo secolo che ce lo stiamo dicendo, sono 50 anni, non è possibile che ti svegli domani mattina e dici qualcuno dovrebbe pensare all'etica di questa cosa. C'è Wikipedia, guarda, sta dietro l'angolo. Basta googlare. I problemi che l'arrivo di questo digitale e il dimenticare l'analogico ha generato sono dati abbastanza recenti di quanto ci si preoccupi sempre di più a livello aziendale. Soltanto i costi di implementazione. Ci si preoccupava nel 2023 il 3% della del businessman americano, qualche anno dopo è il 43% per la serie. Ma quanto mi costa quest'intelligente artificiale? Assoluto, a che mi serve? Perché prima o poi è domanda della FISA. Ora, questo lo vorrei saltare, chiudete gli occhi un attimo perché vorrei dirvi cose più interessanti. Si può usare male, si può usare bene, ma non abbiamo tempo per vederlo, vi dicevo sono stato un po' troppo greedy. Invece allora, bene, male, etica, protezione dell'analogico, è dagli anni Sessanta che ne parliamo, noi accademici siamo, avete capito, un tantinello frustrati, nel senso che magari se ci avesse dato netta... pazienza, tanto è dai tempi di Socrate che finisce male questa storia. Questi sono il numero di pezzettini di legislazione, bills, cioè quindi di leggi, che sono stati diciamo così discussi, approvati, eccetera, nel mondo, in circa 116 posti intorno al mondo. Vedete che sono tantissimi, i numeri di AI related, l'ultimo sono 40 soltanto nel 2024. Dice sì, certo c'è l'Europa, fa un sacco di leggi su questo, non è vero. pausa drammatica. Da oggi in poi non credete più a nessuno che vi dice l'Europa leggifera, beati gli americani che non hanno le leggi sull'AI, fanno come gli pare. Non è vero. Dati alla mano, tra un momento. Questi sono dove la legislazione sull'AI ha maggiore presenza. Più sei scuro, più c'è legislazione sull'AI. Lo vedete quanto è scura l'America? Sta messa un po' comune in noi sovietica. ci sarà una ragione, chi sa. Noi in Europa stiamo abbastanza in chiaro rispetto a loro, ma com'è possibile? Perché ci sono molte cose, tra le quali queste tre che sono le più importanti, l'executive order, la convention europea, non la EU e ovviamente l'AI Act. L'americano, adesso vi faccio ce lo dimentichiamo, tanta legislazione la fa a livello di Stato, Statino, Connecticut, California, non a Washington. Io sono rimasto scioccato non solo perché non hanno preso la mia patente europea, dicendo guardi la deve rifare, va bene rifacciamo la patente, ma la mia patente è del Connecticut, se io cambio casa devi convalidare la patente in Texas. La patente è di quello stato lì. L'IVA la paghi in quello stato lì ed è diversa dall'IVA che paghi in un altro stato. La legislazione sull'AI è di quello stato lì, non è di un altro. Allora, la notizia, discutevamo con un presidente che purtroppo era già informale, io volevo fare bella figura, ma già lo sapeva, cos'è un po' per esperti. L'ultimo Bill che ha fatto il nostro Presidente americano aveva messo una nota a qualche parte, a Times Roman 8, quelle cose che tanto non vede nessuno, a pagina 327 barra appendice X. Gli stati singoli, sono 50, non sono autorizzati più a fare legislazione autonoma sull'AI. Gli erano bocciati. Un momento così di guizzo democratico. vuoi che si sono sbagliati, vuoi che glielo vogliono bocciare, come è andata, è andata bene. Il che vuol dire che gli stati singoli americani legiferano a go go proprio, cioè non vedono l'ora di fare ciascuno la sua. Allora abbiamo fatto a marzo una riunione con i senatori americani a Yale, il mio centro, E potete non credermi a questo punto perché arrivano e dicono, beh di voi che siete in Europa, c'è una legislazione sola certo, noi non sappiamo come fare perché sono 50 e ciascuno si fa la sua. Allora c'è un'associazione dei senatori, degli singoli stati americani che cerca di metterli d'accordo. Allora trovi poi quello e dici, hai visto, fanno la fotocopia l'uno dell'altro. ti credo e fa una fotocopia. Allora c'è il senatore letteralmente insieme, stava lì e dice senti Peppino, Lauruccia, GP mi fai vedere la tua così la faccio il più possibile simile alla mia così il Colorado che l'ha già fatta ha preso quella del Connecticut che la stava facendo ma il governatore l'ha bloccata. Tutte storielle che adesso comunque sono abbastanza note. è andato primo. Adesso il Connecticut sta cercando di fare la fotocopia, perché così la povera azienda che deve lavorare col Connecticut e col Colorado non è che tutte le volte si rinventa la storiella. Allora, questa cosa che noi abbiamo una legislazione sola sull'AI per tutti, l'americano piccolo, quello piccolo, il senatore dello singolo Stato, invidiosissimo. Oh, poi, il Colorado e il Connecticut che sono i primi che sono andati avanti, Voi, secondo voi, come se la sono fatta questa legislazione? Non è che per caso hanno fatto una brutta fotocopia dell'AI Act? Sì, ma è certo. Ma tu che faresti, scusa? Devi fare un malloppone così di 300 pagine sulle legislazioni? C'è uno che l'ha già fatta. e quindi hanno copiato tutto. Allora, adesso semplifico molto, ma la realizzazione del colorato, se voi la vedete, ha sani pezzi che ricordano molto. Ovviamente, siccome sei uno studente che arriva dopo, prendi quello che ti piace, lasci quello che non ti piace, insomma fai un po', no? Cherry picking, se non direi bene in inglese. però quello è il punto di partenza. Il Connecticut adesso fa la fotocopia, insomma finisce a CDPR, cioè lo stesso modo come hanno fatto in California, la data protection è fatta stato per stato ma hanno un puzzle di pezzetti che devono mettere insieme. Questo era quello che voleva bloccare l'amministrazione Trump e non c'è riuscito e quindi adesso li inizierà. Allora questi sono il numero di bills, cioè di pezzettini di legislazione che hanno a che fare con l'AI, negli stati singoli, 131. nel 2024, sono già aumentati. Questi sono dati dei colleghi di Stanford che diciamo che ci prendono abbastanza. Dove è che avviene negli Stati Uniti? In California, 42 e continua. Nel senso, se tu vivi in California, lei hai, te l'hanno legiferata, regolata, strappata. Nel Connecticut siamo un po' meglio, ma insomma ci stiamo per arrivare. Tutto questo vuol dire che negli Stati Uniti le regolamentazioni avvengono anche a livello di agenzia. È un po' come se il nostro ministero avesse le sue regolamentazioni, che fa come gli pare. Ogni ministero. E le agenzie sono federali. Ora, le agenzie federali fanno regolamentazioni a livello federale, che devono intersecare le legislazioni del singolo Stato. quanto ci piace stare in Europa adesso? Cioè ma che avranno fatto? Soltanto 59, soltanto nel 2024, sempre delle AI. Allora, avete capito che le cose sono cambiate. Andiamo velocemente perché i tempi qui ormai sono quasi completati. Siccome le due cose successive, questa è la cosa più scioccante che volevo raccontare perché sennò uscite da questa stanza c'è l'Europa, facciamo un sacco di leggi, non facciamo innovazione invece bea di loro. Non è così. è più complicata la faccenda. Il secondo punto è tutto questo qui, il controllo, quello duro, quello che ti prende e ti dice guarda o così oppure di tutto il digitale, ma se viviamo sempre più a livello digitale non sarà che quelli che controllano il digitale controllano la nostra vita? Sì, però qua ci vogliono due mani. La nostra vita la controlla chi? Controlla il digitale. Ma chi controlla il digitale? Lo controlla chi controlla l'hardware. Questa è la mappina di dove stanno i data centers nel mondo. La vedete quella punta che schizza in alto nella Virgina del Nord? Ecco quella lì, adesso ve la faccio vedere, guardate quel punto blu. in mezzo, quella è la Virginia, il 25% e qualche cosina dell'energia elettrica consumata in quello stato è consumata dai data centers. L'80% circa del traffico internet di tutto il mondo passa da là. Se qualcuno ci butta una bomba chiudiamo proprio. È chiaro che lì il digitale lo tieni per il collo, perché se stacchi i satelliti, se tagli un cavo, come sapete nel Baltico ogni tanto c'è qualche cinese che gira, non si sa mai, oppure intorno all'Africa, mi pare che ci stanno tre cavoni così. Tu ogni tanto qualcuno con un ancora se lo porta via, quando dici lo stretto di Suez, le navi, le navi, le navi, sì ma è anche l'unico posto dove passano i cavi per l'Asia. Se tu lo stretto di Suez lo chiudi, chiudi la comunicazione internet con il resto dell'universo. Dici ma passa tutto sui satelliti? No, non ci passa niente sui satelliti, poca percentuale. Però i satelliti servono a altre cose, allora i satelliti, i cavi, i data centers, è lì che tutti hanno il digitale per il collo ed è lì che stringi o allarghi e decidi a casa mia si fa così e a casa tua si fa colà. Su questo c'è da riflettere perché e siamo arrivati all'ultimo punto, perché la sovranità digitale non si farà decidendo quale app costruire, ma dove la costruiscono, chi la costruisce, chi ha le terre rare e chi non ce l'ha, chi ha la cablatura e chi non ce l'ha. Insomma, alla fine la rivincita dell'analogico sul digitale è che il digitale oscura l'analogico, ma l'analogico tiene il digitale per il collo. Avete capito che questa macchina è da 21° secolo complicata. Ora qua serve tanta governance, cioè serve di capire come ristabilire l'equilibrio tra analogico e digitale e questo lo fa la società, la società esprimendo se stessa attraverso la politica. Siamo nel posto giusto. e il controllo del digitale attraverso l'analogico, chi lo fa se non la politica? La politica nel senso più ampio del termine è quello anche ciceroniano che include anche la legislazione, insomma la volontà di una società di esprimere una visione di se stessa preferibile. Poi a me piace questa ripensione, tutta mia, della politica come la trasformazione del possibile nel preferibile, sarebbe bello, molto ciceroniano questa cosa. Allora l'ultimo cosina e poi ovviamente sennò poi Lui si alza e mi picchia. questa cosa ormai va data per assodata cioè l'AI non soltanto è un capitolo della grande trasformazione digitale, la trasformazione digitale ha fatto quelle tre cose, macroscope, ci cambia il mondo, l'ontologia della realtà, sta immettendo in questo nuovo ambiente che adesso ha costruito nuove forme di capacità di agire, non di intelligenza, ma di capacità di agire, perché? Perché c'era la sabbia e quindi non potevano crescere, adesso c'è la terra e nascono i fiori, tanto così per ricordare questa cosa qui, e ulteriormente quindi nuove forme di normatività, di regole del gioco, cambia l'ambiente, cambia la capacità di agire, cambiano le regole del giorno. Tutto questo ha portato e sta portando a una dimenticanza di quello che c'è dietro, ci fermiamo al digitale e ci dimentichiamo dell'analogio, questo ovviamente con molte conseguenze etiche e normative. Ci ha portato anche a un controllo sempre più stretto da parte di pochi attori del collo, del digitale, se io ti stacco la spina tu ci fai quello che vuoi, ma io tanto ti stacco la spina. E ultimo, questa questione fondi, finanziamenti e quindi commoditization, cioè trasformazione dell'AI in una commodity, in qualcosa che è banale. Ora questo è il mondo come stava prima, qualche tempo fa, ancora nel 2020, stavano ancora in gara in termini di soldi, ci sta noi 27, gli UK disgraziati con quei Brexit, non mi fate partare, proprio perché c'è un passaporto anche votato contro, pazienza, ma tanto si sono ventiti, avete visto che adesso zitti zitti, si accomodano in parallelo insomma, e poi ovviamente gli Stati Uniti. Quello che manca qua è la Cina, che è arrivata, questi sono i dati invece del 2023, la Cina è quella che è subito dietro gli Stati Uniti, l'Europa siamo rimasti indietro. ci siamo scordati, nel giro di due o tre anni abbiamo smesso di investire in questa faccenda, non so perché, non so per come, abbiamo anche una guerra dentro casa, quindi insomma ci sono mille ragioni per essere distratti da altro, va impressionante. Detto questo questa cosa andava tenuta sotto controllo, perché è come se in una maratona ormai lo stacco è un po' pesante. Allora in questo stacco arriva quello e dice, hai visto sono arrivati i cinesi, da mo' che ci stanno i cinesi, e soprattutto tipo DeepSeek basta leggere la voce su Wikipedia, è anni che esiste DeepSeek, in assoluto sono anni che c'è questa che si chiama la guerra dei cento modelli, anni, cioè la cenina ha investito da anni, da quando i miei ragazzi non sapevano neppure di esistere, ha messo 100 modelli proprio in competizione tra loro, o questo lo sanno tutti, basta leggere, non è che c'è, soltanto il professore gli è, e tra questi quello che è emerso vincente è stato DeepSeek, a quel punto ci siamo tutti accorti noi perché l'hanno messo ovunque, ma in Cina Demoket c'era e soprattutto aveva già vinto la competizione tra di loro. Tutto questo vuol dire che, e stiamo per chiudere, il mondo del lavoro sarà molto disrupted, queste sono cose che giravano tanti tanti anni fa, 2013, Due colleghi di Oxford hanno fatto un pasticcio orrendo. Hanno detto che l'AI distruggerà un sacco di posti di lavoro. Non è vero. Ma buona notizia. Li trasformerà tantissimo. Questo sì. Ma non distrugge il lavoro. Il lavoro non è una torta per cui se se la prende un pezzo l'AI non ce n'è più per noi. Questo gli economisti qui mi perdoneranno, ma gli altri pare che ancora la pensino in questo modo. Non è vero. La cosa brutta di fare il professore è che tu le cose te le ricordi. Allora, l'ultima cosa che dice un qualcuno qua all'MIT Technology, questa è vecchissima di mappina, noi siamo già lì, siamo tra il 20 e il 24, secondo, ad esempio, Forrester avremmo perso circa 30 milioni di posti di lavoro. Ce l'avete presente che vuol dire distruggere 30 milioni di posti di lavoro? O guardate l'ultima, secondo alcune estime della Banca d'Inghilterra, no, no, 80 milioni di posti di lavoro. Ma ci sarebbero i forconi per strada. Ora, la verità è che questo è il mondo dell'employment negli Stati Uniti, dove se c'è un posto, dove lei è, dovrebbe aver fatto la differenza in termini di occupazione, è lì, no? I crodi? No, no. I U.S.? No, esatto, è qui allora. E qui, questo è il mondo del lavoro negli Stati Uniti. Non c'è la disoccupazione, c'è quella, diciamo, endogena naturale 5%. Quella che in realtà se vai troppo sotto non è una cosa buona, vuol dire che l'economia non sta funzionando, non c'è mobilità, non c'è gente che si muove da un lavoro all'altro, insomma non c'è qualcuno che poi 6 mesi in cui un'industria chiude un'altra. Allora questo mondo qui oggi stava intorno al 3,9%, cioè hai visto con Trump? No, con Trump è uguale, al 4%. Questa è un miracolo, la resilienza dell'economia americana anche al fulmine, c'è il sereno, non ci crede nessuno infatti, siamo ancora tutti con la bocca aperta. E che gli devi fare questi qui per fermarli, neanche Trump? Allora, il mondo... che mi facciano rientrare speriamo... Allora, sempre qui, e siamo quasi arrivati, eh, ci siamo. Allora, dici sì, però la BBC, no, la RAI, la RAI fa schifo, è brutta la RAI, bum bum bum, ma la BBC invece? Cioè c'è sempre uno che c'ha la BBC in bocca. Poi tu vivi 35 anni in Inghilterra, te lo ricordi, quello che faceva la BBC con Brexit, e non la guardi più. BBC, la più alta probabilità di perdere il lavoro, 73%, che tu quando vedi quei numeri già ti irriti, perché chiunque abbia fatto un minimo di statistica, 73, non 72, 73, preciso, eh. 73% nel 2019 la cameriera perderà il lavoro. Vabbè, andiamo a vedere. Questo è il mercato del lavoro dei camerieri in America, in salita, in crescita. Tu che fai? Vai da quello della BBC, ma dove l'avresti questi numeri? Tanto al chilo. Questo è Gartner, spero non ci sia nessuno della Gartner qua, mi perdonerà se abuso della loro pazienza. Gartner, 2018. Nel 2025 smart robots da tutte le parti, magari, e i lavori finiti, tutto distrutto. Poi ovviamente ci ripensano e dicono che l'intelligenza artificiale creerà un sacco di posti di lavoro. e perché le grandi agenzie, McKenzie, Gartner e tutti questi qui, vanno da un eccesso all'altro? La logica è semplicissima. O questa rivoluzione, qualunque essa sia, crypto, metaverso, big data, app, cloud computing, quello che prendete prendete. O è un disastro, è la fine del mondo, non si è mai visto, domani tutti letteralmente in mutande e quindi devi venire da me che ti do un consiglio perché non ti puoi salvare, oppure è l'El Dorado, guarda che tutti faranno miliardi, qui non ci si crede, che vuoi perdere quel treno? Quindi vieni da me che ti do un consiglio. nessuno vi racconta che un po' si chiude, un po' si apre, perché quello non viene da me che ti do un consiglio. Allora vi assicuro che la prossima, non so quale sarà, ma la prossima rivoluzione digitale ci saranno queste agenzie che vi diranno o è un apocalisse, viene da me che ti do un consiglio, oppure è il paradiso, vuoi un biglietto? Viene da me che te lo vendo io. Allora, per favore, non gli date più il retto, perché non se ne può più, saluti i giornalisti qui in Stata, perché siate voi che poi ripetete questi messaggi. La McKenzie ha detto che ci sono 327 miliardi di vostri lavori, non ci stanno al mondo 327 miliardi di vostri lavori, quindi va bene. Allora, questo l'abbiamo già detto. Conclusione. Allora, non c'è innovazione senza integrazione. Non immaginiamo che questa intelligenza artificiale sia paracadutata. O cambiate anche il meccanismo interno o questa non funziona. Più complessità, più intelligenza umana. È come dire, adesso che l'auto è veramente complessa, non serve più la patente. Com'era questa cosa? Scusa, sarà più complicato, no? servirà più formazione, più educazione, più skills, è proprio il contrario. Più complessa è la faccenda, più serve l'intelligenza umana, questo può non piacere col messaggio, ma è chiaro. I nuovi callers saranno verdi, nel senso saranno molto più di tipo decisionale e gestionale, ma anche di quello come sottoscritto che fa la lavatrice e la lavastoviglie e gestione per quella, non soltanto il grande manager, ma di quelli che prendono cura e gestiscono questo nuovo mondo. E' sempre meno il caso che l'operaio gestisce il magazzino, ma controlla il robot che gestisce il magazzino. Ci stanno un sacco di posti di lavoro in quel contesto, ma tutti quanti ovviamente adesso si chiamano ingegneri. Allora, il vero nemico della innovazione digitale è l'incertezza. Quello non piace a nessuno, né ai governi né alle aziende. Il vero amico è la buona regolamentazione. Tu vuoi vivere in un mondo in cui c'è buona innovazione e buona regolamentazione. E alla faccia di chi vi racconta che questa è una dicotomia, non si possa mettere a parte, in realtà sono due gambe. Cammini su tutte e due, non che zoppi chiuso una o soltanto sull'altra. Allora si può fare con tutte e due. E la vera sfida, questo però la Presidente mi scuserà, è per la Presidente, è per tutti quanti i nostri rappresentanti, è la governance. Che ci facciamo con tutto questo? Perché che sia arrivata e sia una cosa stabilita, ormai anche i ragazzi di 18 anni ve la raccontano loro. Grazie. Grazie, professore. Diciamo che è stata una lezione in senso stretto. Abbiamo imparato tanto, abbiamo ascoltato tanto, abbiamo anche capito che c'è molto lavoro per noi. Intanto cominciamo col presentare il lavoro che però abbiamo già fatto. Almeno ci mettiamo in moto e chiamo qui i miei colleghi, l'onorevole Cavo, l'onorevole Vaccari, l'onorevole Scerra e e l'On. Tassinari, perché insieme a loro, come vi anticipavo, presenteremo questo Questo lavoro, lo dicevo prima, è un inizio perché l'idea è che appunto il punto di arrivo del confronto tra il Parlamento, il mondo accademico, la società civile che presentiamo oggi sia in realtà il punto di partenza del nostro Porci come punti di riferimento anche fuori da qua. Allora, cominciamo da Norma, giusto? Ok, scusate ma ho saltato l'introduzione per risparmiare tempo. Allora sarà la mia collega Donorevole Tassinari, che ringrazio perché abbiamo lavorato tanto in questi anni insieme, a presentarci le principali funzionalità di questa applicazione. Ricordo che Norma è la applicazione che serve, che è pensata per la nostra amministrazione, quindi i destinatari sono loro. Prego, Rosaria, a te l'onere di presentarla. Grazie davvero, grazie Anna, grazie Presidente. Devo ringraziare anche il Professor Floridi perché fondamentalmente ci ha demolito alcuni degli stereotipi che avevamo in mente, cioè il fatto che l'Europa avesse una legislazione, diciamo, superiore a quella degli Stati Uniti e soprattutto che l'intelligenza artificiale non demolisse il lavoro. Ecco, la ringrazio per questo perché chiaramente mi ha esposto degli aspetti che non avevo considerato. Stiamo esponendo quello che è il lavoro degli ultimi due anni, effettivamente, e i prototipi che abbiamo messo in atto. Il prototipo che vi presento, diciamo che parte dal nominativo Legislab, che poi ha portato a norma, è stato proposto dal Politecnico di Milano, nel primo ambito della manifestazione di interesse del Comitato. che è relativo all'integrazione degli strumenti dell'intelligenza artificiale nei processi di lavoro interni e negli uffici e per la predisposizione della documentazione parlamentare nell'ottica della realizzazione dell'istruttura legislativa e per la verifica e il monitoraggio di quelle che sono poi le politiche pubbliche. La proposta premiata è stata sviluppata con una soluzione che prevede l'utilizzo dell'intelligenza artificiale generativa a supporto dell'osservatorio della legislazione della Camera, quindi che mira alla raccolta e all'elaborazione dei dati e delle statistiche sulla produzione legislativa del Parlamento. Quindi l'obiettivo era quello di supportare gli uffici della Camera ai fini della predisposizione della relazione annuale della legislazione e di quelli che sono i report mensili che vengono pubblicati sul sito della documentazione della Camera. Quindi uno sviluppo in stretta sinergia con gli uffici interni. Questo che è un assistente virtuale, che abbiamo denominato Norma, che non è diciamo la protagonista dell'opera di Bellini, ma da questo possiamo anche ricavare i sentimenti, insomma, il senso di vendetta ma anche il senso di sacrificio di questa protagonista, è un chatbot specialistico. che è stato addestrato a comprendere le richieste ovviamente di linguaggio naturale e a recuperare le informazioni dalle fonti interne, quindi da fonti assolutamente sicure, monitorate e dal punto di vista della privazia assolutamente tutelate. Il chatbot non è ormai in grado di elaborare delle risposte testuali, ma anche di produrre dei grafici e delle tabelle. correda alle risposte con i link, delle schede dei progetti di legge e anche dei testi ufficiali delle leggi, attraverso il collegamento con il sito della Camera, sia con normativa. L'interazione con norma consentirà quindi a chiunque di esplorare in maniera intuitiva e con linguaggio naturale conversazionale i dati della legislazione italiana. Sottolineiamo che per fornire le sue risposte il sistema utilizza, come dicevo prima, esclusivamente i dati raccolti e certificati dall'osservatorio che sono pubblici e sono già disponibili in forma non aggregata nei siti del dominio camera.it (Opens in a new window). Ovviamente il loro reperimento chiederebbe tuttavia per gli utenti una conoscenza approfondita del procedimento e della struttura che ovviamente non è comune. Quindi le domande che possono essere posta a norma sono svariate, ma riguardano fondamentalmente le leggi approvate, i decreti legge emanati, convertiti, decaduti, i decreti legge e regolamenti, i dati sull'Itere, i tempi di esame dei progetti di legge e anche alcune misure statistiche dei testi, quindi articoli, commi, parole. gli emendamenti approvati, le dichiarazioni di voto, le votazioni finali e l'eventuale ricorso alla fiducia. Quindi danno un panorama veramente ampio di quella che è l'attività fondamentalmente parlamentare. Forse possono anche avvicinare gli esterni a quelle che sono le prassi parlamentari, che spesso non sono conosciute al di fuori, insomma, dei lavori. Attualmente Norma è focalizzato sui dati della diciottesima e della diciannovesima legislatura in corso. In prospettiva l'intendimento è quello ovviamente di allargare la base dei dati progressivamente e fare in modo che Norma sia anche in grado di fornire in tempo reale elementi di raffronto sempre più dettagliati. A questo punto la parte più interessante daremo avvio alla demo dal vivo per capire come funziona. quindi specifico che norma è inserita nel nuovo sito dedicato all'attività dell'osservatorio della legislazione, quindi attingibile da questo punto di vista. L'assistente sì presente dice di essere in grado di aiutarci a conoscere i dati della produzione legislativa del Parlamento e ci suggerisce già una serie di domande alle quali possiamo ricorrere. Io direi di fare una domanda che sia al di fuori un po' delle domande suggerite e proviamo a chiedere a Norma se ci può indicare le cinque leggi approvate in questa legislatura con il maggior numero di emendamenti presentati. Vediamo ovviamente la formulazione della domanda in linguaggio naturale. attendiamo mi dici le cinque leggi approvate in questa legislatura gli emendamenti ovviamente vengono presentati in tutti i provvedimenti ma ci sono provvedimenti più importanti che catalizzano ovviamente l'attenzione di tutti i gruppi parlamentari quindi con un numero elevato di emendamenti ora vediamo che norma sta ovviamente cercando di recuperare i dati necessari per rispondere e sta formulando la risposta in linguaggio naturale. Può rispondere con elenchi, con tabelle, ma anche, insomma, con degli histogrammi. Dipende, insomma, da quale elemento ritiene più opportuno per una comprensione. Quindi qui vediamo subito quali sono i provvedimenti, le leggi con il maggior numero di emendamenti. Abbiamo il bilancio di previsione dello Stato del 2025 e quindi è evidente che il documento più importante, la legge più importante che viene approvata nel corso dell'anno. Lo stesso vale anche per il periodo secondo, la seconda legge che individua. Poi abbiamo le disposizioni urgenti in materia di termini legislativi, il cosiddetto milleproroghe, con una denominazione che non è proprio bellissima, però ecco questo è il provvedimento. Poi abbiamo il Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza, quindi anche questo è un provvedimento importantissimo, mentre l'ultimo riguarda il reclutamento e funzionalità delle pubbliche amministrazioni. Con questi sono i provvedimenti rispetto ai quali in questa legislatura sono stati presentati il maggior numero di emendamenti, quindi vedete come velocemente da questa risposta. In questo caso l'ha elaborata con un elenco. Possiamo provare con un'altra... e ci sono anche domande correlate che presenta come il tempo di approvazione per ciascuna di questa legge, quante leggi sono state approvate, previa questione di fiducia, quindi adesso non entriamo nel dettaglio. Poi sotto riporte i dati tecnici con cui ovviamente ha fatto la valutazione. Proverei con un'altra domanda. Passiamo alla seconda. Chiederei a Norma quanti emendamenti sono stati approvati in questa legislatura. Li suddivisiamo per presentatore in commissione e in assemblea, così anche questo ci darà un po' un panorama dell'attività che viene svolta anche dai vari gruppi e quindi la differenza insomma tra presentazione in commissione e in assemblea perché l'attività viene svolta anche spesso in commissione. quindi ora che ha compreso la domanda abbiamo ovviamente il flusso di lavoro con l'individuazione della risposta, però vediamo che il tempo veramente di risposta è velocissimo quindi ci dà insomma quanti emendamenti sono stati approvati in commissione dalla maggioranza dell'opposizione, sull'iniziativa del governo, in commissione e in assemblea. Io chiederei a Norma magari di farci un grafico così vediamo come lo può esporre in maniera diciamo anche graficamente comprensibile. e vediamo anche quale tipo di grafico ci propone. Sta di nuovo lavorando e calcola il modo migliore per presentare graficamente i dati. Dunque ci sarà la sorpresa, vedremo quale sarà il modo migliore, anche perché poi questi dati probabilmente individuano anche per noi parlamentari degli elementi di cui non siamo a conoscenza, quindi ci consente di fare anche delle valutazioni oggettive. L'abbiamo messo un po' a dura prova, perché vedo che sta riflettendo tanto. Vediamo se arriva. Eh, ci sta pensando. Speriamo che qualcuno non abbia tagliato il cavo, professore, in questo intertempo. Ecco, è arrivato l'istogramma. Direi che è molto chiaro, evidenza in maniera, insomma, anche con i colori. Quindi abbiamo avuto il nostro risultato e questa è la presentazione della prima fase del nostro progetto. Ecco, ne siamo assolutamente orgogliosi. Grazie per l'attenzione. Grazie Rosaria, grazie al Politecnico e alla nostra amministrazione che ha seguito questo lavoro e grazie a Norma che d'ora in poi ci darà una mano e quindi aggiungiamo al prezioso lavoro della nostra amministrazione che non sostituiamo perché noi questa cosa che i posti di lavoro Non vengono sostituiti, ma l'intelligenza artificiale e l'intelligenza aumentata l'abbiamo messa come, diciamo, principio. E vale anche per i deputati, anche se qualcuno magari da fuori può averci pure sperato che immaginassimo di sostituirli. Non è così e quindi adesso passiamo al secondo degli strumenti che presentiamo, che è un nome meno diciamo, meno riuscito perché non gli abbiamo trovato un nome proprio di persona. Si chiama macchina scrittura emendamenti e per ora ne presentiamo due moduli. Il primo è quello per la scrittura automatizzata degli emendamenti che ci illustrerà il collega Scerra e poi vedremo il secondo insieme al collega Vaccari. Prego. Sui parlamentari li abbiamo già tagliati, va bene così. Direi che abbiamo già fatto. Il progetto prende le mosse dalla proposta del consorzio interuniversitario Alma Human AI, Università di Bologna, con la collaborazione di Luís CNR, Università di Verona e Università di Torino, per il secondo ambito della manifestazione di interesse relativa al supporto del lavoro dei parlamentari per la predisposizione degli atti d'iniziativa. Il progetto vincitore è stato calato nel contesto del lavoro dei deputati della Camera, con particolare riguardo alla fase della stesura degli emendamenti, che è uno dei lavori principali che facciamo noi parlamentari, per offrire uno strumento di assistenza perfettamente integrato con quelli che sono già i diversi sistemi digitali che i deputati già usano. È stato immaginato di semplice utilizzo e al tempo stesso efficace e intelligente, ma assolutamente non sostitutivo del lavoro del deputato. Ci teniamo a sottolinearlo. Dal punto di vista della sua strutturazione, il sistema si presenta come una piattaforma a sviluppo modulare e progressivo. Il primo modulo, che è stato già rilasciato in uso sperimentale ai gruppi parlamentari che quindi lo stanno utilizzando, consente una scrittura assistita degli emendamenti. Come sapete, infatti, la scrittura degli emendamenti richiede la conoscenza di una tecnica particolare. Ci sono delle formule standard che si devono seguire, allo stesso tempo si deve scrivere nel rispetto delle norme previste dal regolamento della Camera. Insomma, per scrivere un emendamento non basta semplicemente definirne in contenuto, ma occorre prestare molta attenzione alla parte che possiamo definire formale, quindi alla corretta strutturazione della proposta emendativa. La corretta strutturazione della proposta emendativa consente un lavoro più rapido agli uffici di controllo, di predisposizione del fascicolo e di catalogazione, in modo da raccogliere tutte le proposte emendative secondo l'ordine di votazione. Il primo modulo di questa piattaforma aiuta il deputato a concentrarsi esclusivamente sul contenuto dell'emendamento, lasciando che sia il sistema a fare il cosiddetto drafting normativo. In altri termini, il testo del progetto di legge viene visualizzato all'interno di un'interfaccia web con un editor testuale che adesso vedremo. Il deputato quindi si concentra sul risultato emendativo che vuole raggiungere e quindi alla corretta redazione ci pensa l'algoritmo, gli algoritmi che sono appositamente istruiti dal sistema. Nel modulo sono attivi anche i riferimenti normativi attraverso un collegamento con il portale che si chiama Normativa, che è il progetto interistituzionale per la pubblicità della legislazione vigente. Gli emendamenti così prodotti potranno poi essere istradati sempre in modalità digitale ai sistemi per la firma e la presentazione degli emendamenti stessi, quindi sono inseriti nei processi che già sono preesistenti all'interno della Camera dei Deputati. Gli uffici della Camera poi dispongono già dalla scorsa legislatura di un sistema sempre basato su intelligenza artificiale che procede all'ordinamento di base e all'individuazione degli emendamenti che sono simili fra di loro. La tecnologia, come detto, non sostituisce il lavoro del Deputato, lo diciamo per la seconda volta. rappresenta invece lo strumento attraverso il quale ridurre le fasi ripetitive del lavoro, cioè quelle in cui poi avvengono statisticamente più errori, perché questo succede, e soprattutto riduce i tempi di lavorazione, rendendo più rapida la messa a disposizione dei testi per l'esame ed il dibattito. Adesso passiamo proprio all'esempio, passiamo a vedere come funziona il sistema e iniziamo in pratica a scrivere il primo emendamento. In primo luogo, tra i proleggetti di legge per i quali è possibile presentare emendamenti, vado a selezionare quello di mio interesse. Per esempio, decreto legge sulle infrastrutture strategiche, numero 2416. Vado a modificare l'articolo 5,1 per aggiungere una parola. Facendo un doppio clic nel testo, subito dopo la parola potenziare, posso aggiungere le seguenti e rafforzare. Quindi aggiungiamo questo. Dopo aver digitato il contenuto desiderato, posso verificare il test ottenuto e a questo punto posso decidere di accettarlo oppure annullarlo, se non va bene. Posso anche controllare i riferimenti normativi con il Normattiva, come dicevo prima, cliccando in questo modo. E adesso possiamo passare al caso di una scrittura un po' più complessa, di un emendamento più complesso. In quest'altro caso vado ad apportare una modifica ad una novella, quindi una legge già esistente, in pratica stiamo parlando di questo, mentre prima abbiamo costruito una proposta, adesso c'è una novella e vogliamo modificarla, ad esempio facendo un doppio clic nel testo all'articolo 2,1, lettera C, numero 1, subito dopo la parola indilazionabili, aggiungo le seguenti, e indifferibili. Coloro che hanno un po' di pratica in materia sanno quanto sia complesso soprattutto andare ad individuare correttamente la partizione del testo. Come vedete non è in questo caso il deputato a doversene occupare, perché il sistema è che vi procede in autonomia senza sbagliare. Quindi il deputato ha comunque ovviamente l'onere di controllare, solo lui potrà decidere se presentare o meno il testo. Dopo aver ultimato la creazione delle proposte mentative, posso esportarle poi nel formato compatibile per la presentazione attraverso la piattaforma digitale di gestione degli emendamenti che già esiste. E quindi, insomma, questo è stato un esempio di una scrittura un po' più complessa. Lascio adesso la parola alla Presidente e al collega Vaccari per l'illustrazione del secondo modulo del sistema. Grazie. Abbiamo visto la prima parte della macchina scrittura emendamenti, la seconda è quella che consente di interrogare la documentazione associata a ciascun provvedimento in fase emendativa, quindi la documentazione associata. I colleghi che fanno questo lavoro, i nostri gruppi parlamentari, sanno che questo è un altro elemento che complica il lavoro qua dentro e il collega Vaccari ci illustra come funziona questo secondo modulo. Sì, grazie Presidente. Prima di passare all'illustrazione, anche da parte mia volevo stendere un ringraziamento al professor Floridi per la bellissima relazione che ci ha fatto, ma soprattutto per le consegne di lavoro sulla governance che ci ha messo nelle mani per lavorare sull'umanizzazione del futuro dell'intelligenza artificiale. A questi ringraziamenti aggiungo quelle alla vicepresidente Ascani per aver voluto costruito questo percorso con grande determinazione e ovviamente all'amministrazione, al segretario generale e in particolar modo al dottor Ferrari e alla dottoressa D'Andrea per aver coordinato e reso possibile tutto il lavoro istruttorio e preparatorio che oggi presentiamo. Il secondo modulo della piattaforma, già realizzato in fase di sperimentazione interna, supporta il lavoro di approfondimento e di studio dei deputati. È una fase che precede e accompagna la fase emendativa. Dal punto di vista tecnologico, questa fase utilizza in modo più intenso le tecnologie di intelligenza artificiale generativa e, anzi, potremmo dire che i risultati che abbiamo ottenuto al momento rappresentano quello che si può ottenere sulla base dello stato di sviluppo attuale della tecnologia. Il susseguirsi di modelli più competenti e più precisi, l'addestramento più intenso, la sperimentazione più ampia da parte degli utenti, renderanno ovviamente questo sistema potenzialmente sempre più efficace e performante. Alla base di questo secondo modulo vi è l'idea di supportare il Deputato nell'approfondimento delle conoscenze sull'oggetto del provvedimento in esame. Durante l'esame parlamentare, infatti, Abbiamo una mole di informazione e di dati che vengono raccolti. Si tratta di quantità ingenti di materiali, tutti in formato digitale, che sono peraltro messi a disposizione degli interessati anche attraverso il sito istituzionale. A supporto del Deputato, nella piattaforma che ci ha presentato l'Onorevole Scerra, è stato integrato un chatbot la cui base di conoscenza è costituita esclusivamente dalla documentazione ufficiale e di origine controllata. tutti i dossier curati dai servizi di documentazione della Camera, tutte le memorie depositate dagli auditi nel corso della fase conoscitiva che accompagna, come sappiamo, l'esame di ogni provvedimento in commissione. Tutto questo materiale documentale, grazie all'attività che è stata svolta, può essere interrogato dalla piattaforma in linguaggio naturale, partendo da alcune domande suggerite dal sistema, ovvero procedendo in modo libero. Il chatbot non attinge a informazioni esterne o presenti nel web, ma solo alle informazioni certificate dalla Camera anche per garantirne la totale affidabilità. Incendentalmente, ricordo che queste informazioni sono già fruibili da parte dei cittadini nella scheda relativa a ciascun progetto di legge pubblicato sul sito della Camera. Questo rappresenta un elemento di garanzia sulla affidabilità del sistema. Le risposte fornite, peraltro, sono facilmente verificabili perché ogni affermazione contiene un link al documento fonte che quindi potrà essere rapidamente consultato, non solo per verificare la rispondenza della risposta fornita, ma per procedere agli approfondimenti del caso. Anche questo strumento, analogamente al precedente, rappresenta uno strumento che consente al Deputato o alla Deputata di svolgere al meglio il suo lavoro di studio, orientando la sua attenzione sugli aspetti di interesse. Quindi rimanendo sul provvedimento scelto dall'onorevole Sherra, il decreto infrastrutture, possiamo chiedere al chatbot, ad esempio, quali sono i principali aspetti trattati in questo provvedimento, che ne contiene ovviamente diversi. e, fatta la domanda, il sistema, basandosi esclusivamente sulla documentazione fornita, recupera le informazioni e formula la risposta organizzando il contenuto in punti elenco. Ad esempio, presenta per ogni risposta anche i link alle fonti, sia il documento che la pagina, ovviamente possiamo successivamente aprire il dossier per approfondire il tema. Adesso il sistema sta raccogliendo tutte le informazioni per poi ordinare secondo punti elenco il risultato e eccolo qua. in modo molto chiaro e facilmente leggibile. quindi possiamo, come dicevo, andare a vedere le fonti e quindi ad esempio il dossier che è stato preparato dal servizio di documentazione e possiamo anche chiedere se sono ad esempio state depositate delle memorie attraverso le audizioni e quindi anche in questo caso il sistema elabora, organizza un elenco delle memorie che sono state depositate e offre un link ai documenti che sono associati, che come sappiamo i singoli parlamentari hanno a disposizione spesso in formato cartaceo se partecipano alle commissioni oppure attraverso il sito stesso della commissione che mette in elenco via via che ci sono le... vengono svuote le audizioni e in questo caso sappiamo infatti che sono state presentate ben 61 memorie e con riferimento a queste è possibile formulare domande, anche di tipo trasversale, ovvero approfondire in modo specifico il contenuto di una delle memorie depositate. Ad esempio, una domanda di questa seconda tipologia potrebbe essere qual è, su questo provvedimento, il decreto infrastrutture, la posizione del WWF in merito ad alcuni dei temi che sono trattati nel provvedimento. Digitiamo la domanda e attendiamo ovviamente la risposta e dopo pochissimi istanti il sistema fornisce elementi di risposta che il deputato o la deputata possono utilizzare per meglio svolgere le proprie attività o valutare sulla base anche del risultato, diciamo azioni conseguenti a quelle proposte, anche di emendamento conseguente al provvedimento. E quindi questo è lo scopo dell'applicazione, affiancare nel miglior modo possibile i deputati e migliorare gli strumenti a loro disposizione. Un ulteriore modulo che è ancora in fase di sviluppo consentirà invece al deputato, interagendo con il chatbot, di avere suggerimenti per la migliore scrittura tecnica del contenuto degli emendamenti partendo dal testo in esame sulla base di un'interazione in linguaggio naturale e in questo caso tuttavia siamo ancora in una fase di studio e prototipazione di cui vi racconteremo successivamente. Grazie Stefano, vedevo colleghe e colleghi annuire perché credo che questo strumento ci servirà molto e quindi insomma andremo avanti anche nello sviluppo del terzo modulo che sarà altrettanto utile. Abbiamo parlato di amministrazione, abbiamo parlato di deputate e deputati, sappiamo bene che però c'era una terza area a cui avevamo pensato nel corso della manifestazione d'interesse, in quel caso con una call for ideas anziché call for proposals e non era un caso perché sapevamo bene che quando ci si apre alla cittadinanza e quindi diciamo si toglie un po' di mezzo l'elemento del controllo diretto. Lì abbiamo la nostra amministrazione che controllerà i risultati, avremo i nostri deputati che controlleranno i risultati. Nel caso di un'apertura totale al pubblico dobbiamo avere qualche sicurezza in più e quindi adesso la mia collega a capo presenterà DepuChat. che è lo strumento con cui speriamo presto apriremo il lavoro dei deputati e delle deputate del Parlamento ai cittadini che da fuori vogliono saperne di più su quello che accade qui dentro. Quindi prego, Ilaria. Grazie Presidente. Sì, a me l'onere e la responsabilità, l'onore anche di presentare quello che è, diciamo, il modello più, forse complesso, proprio perché è quello che poi si rivolgerà, adesso ancora in fase sperimentale, alla cittadinanza. Permettetemi anche a me qualche ringraziamento. Ringrazio ovviamente il Professor Floridi per questa relazione per gli stimoli che ci ha dato, che poi sono collegate anche alle presentazioni di oggi e tutto, diciamo, l'assistenza che abbiamo avuto in questo percorso. Ringrazio anche io il dottor Ferrari, il vicesegretario, tutto lo suo staff e gli uffici che tanto hanno lavorato per implementare quello che è stato un lavoro che è arrivato sostanzialmente da questa idea, era una call for ideas arrivata dall'Università di Studi Roma 3 e dall'Università di Firenze. Il titolo, diciamo, di questo modello è De Pucat, questo ha un nome molto chiaro in quello che è l'obiettivo di fondo, ovvero di rendere conto e rendere possibile una ricerca approfondita, ma contestualmente rapida, cioè tramite intelligenza artificiale, relativa all'attività dei Deputati, di noi Deputati. Questo, diciamo, è il focus che si pone questo modello e lo abbiamo chiesto e scelto in maniera chiara come comitato nel momento in cui abbiamo fatto questa call for ideas. Ovviamente l'obiettivo è quello di garantire trasparenza, di garantire comunicazione coi cittadini, di implementare e dare ogni possibilità di approfondimento possibile e rapidità di approfondimento nel momento in cui si approcciano agli atti della Camera. Quindi accessibilità, consultabilità riferita all'attività parlamentare. Si usa l'intelligenza artificiale generativa e un chatbot avanzato anche in questo caso per rispondere a domande e tutto ovviamente con linguaggio naturale, quindi in maniera simile a quello che avete visto però con la delicatezza chiaramente del modello che andiamo a spiegare. Abbiamo, il sistema ovviamente adotta una serie di accorgimenti tecnici per garantire la correttezza delle risposte e sostanzialmente si basa su tutto quello che è l'attività parlamentare quindi i resoconti, le proposte di legge presentate, gli atti di sindacato ispettivo perché diciamo il database iniziale quindi tutti i dati incamerati partono da quelle che sono le schede dei singoli parlamentari. La possiamo vedere non per protagonismo ma perché sono io a presentarvela e quindi partiamo dalla mia scheda che è semplicemente esemplificativa. Vedete, lo dico ovviamente per i colleghi, ma per chi magari non avesse presente come è fatta una scheda, porta i dati sostanzialmente anagrafici, i dati riferiti alle elezioni, le cariche che un deputato ha, ma anche l'attività svolta. All'interno della sezione dell'attività svolta troviamo le proposte di legge che sono state presentate, ecco vediamo la grafica che scorre, l'attività appunto di sindacato ispettivo, le interrogazioni e tutti gli interventi che sono stati fatti sia in aula che nelle commissioni questo per dire qual è l'ambito all'interno del quale poi l'intelligenza artificiale si muove e dà le risposte alle domande che vengono poste. Questo perché viene precisato, adesso ritorniamo su De Pucat, siamo usciti dalla scheda e ritorniamo a parlare di De Pucat, perché ovviamente è un sistema che va in profondità ma che ha anche dei limiti, ovvero non si può chiedere, cioè lo si può chiedere ma si avrà una garbata risposta negativa, nulla riferito ad esempio all'attività personale di un deputato, alla propria vita, ai propri obbi, al proprio tempo libero. Ecco, rispetto a questo il sistema risponderà che non ha dati da fornire proprio perché la banca dati di base, rispetto alle regole che sono state date, non permetterà una risposta di questo tipo, mentre darà la possibilità di fare una ricerca approfondita alle altre domande, ovvero darà un elenco di atti, di proposte, di interrogazioni legate con dei link che permetteranno sotto ricerche al cittadino, all'utente che vorrà navigare, andare ad approfondire, leggere riferimento dopo riferimento e andare in maniera approfondita in una logica chiaramente di apertura, di trasparenza e di partecipazione. Prima di andare ad alcuni esempi, ricordiamoci, mi permetto di recuperare una delle frasi che ha detto la Presidente in chiusura del suo intervento. Cioè noi stiamo facendo un qualcosa che è all'avanguardia, siamo sostanzialmente, io ci terrai a sottolinearlo, il primo Parlamento europeo che sta sperimentando qualche cosa di questo tipo, ovvero l'utilizzo dell'intelligenza artificiale applicata agli atti della Camera in vario modo, in questi modelli, in questi modi, e quindi l'intelligenza artificiale al processo democratico. Credo che questo oggi ce lo dobbiamo dire perché il lavoro che è stato fatto credo che sia un lavoro prezioso e questa presentazione, questo momento collettivo credo che sia una tappa davvero importante, una tappa di un percorso che va avanti ma diciamo per inquadrare anche l'esemplificazione che andremo a fare. Facciamo alcuni esempi. Partiamo dall'intelligenza artificiale, ne abbiamo parlato oggi tanto e tanto nelle varie conferenze che abbiamo organizzato come Comitato. Facciamo una prima domanda a De Pucat. Quali progetti di legge sono stati presentati sul tema dell'intelligenza artificiale? Una domanda ampia che focalizza una tematica ovviamente è un esempio, si possono porre domande su tutti i temi per il quale il cittadino può avere interesse. Chiaramente il sistema sta elaborando la risposta, come negli altri casi, ma con questo sistema specifico sta formulando la risposta, andando a pescare tra tutto il database ed ecco il risultato che arriva. ed è quello di tutti i progetti di legge che sono stati presentati sul tema dell'intelligenza artificiale. Vedete che sulla sinistra c'è una schermata riassuntiva, un elenco, sulla destra delle schede più specifiche all'interno delle quali si può ancora entrare, quindi sono i link di cui parlavamo prima, per andare a fare una ricerca più specifica, capire chi l'ha presentata, l'articolato e anche lo stato leader della legge. Facciamo un altro esempio. si può andare sul nome di un parlamentare chiaramente o di una tematica in maniera abbinata. Prendiamo l'esempio. Quali interventi ho svolto? Ad esempio io su un tema d'attualità, Alex Silva, e sono un parlamentare ligure, quindi è un tema che ho toccato nel tempo. Vediamo qual è la risposta che arriva. Anche in questo caso qualche secondo, è evidente che il tempo della ricerca è velocissimo rispetto a quello che invece impiegherebbe un cittadino se dovesse andare, diciamo, in maniera diversa e con una ricerca normale, non con intelligenza artificiale, a porre una domanda di questo tipo. qui ci sono gli interventi, in questo caso è stato chiesto in aula, l'avete visto nella domanda, quindi circoscritto all'attività esclusivamente in aula, non in commissione, qui ci sono i vari interventi riferiti appunto a, sostanzialmente erano delle dichiarazioni di voto, credo, e si va nello specifico, se una persona è interessata può cliccare sempre con il link e andare a vedere che posizioni sono state prese dal singolo deputato su uno specifico tema come questo che è abbastanza attuale. Oppure possiamo provare a vedere in generale, riferito sempre a un deputato, prendiamo il caso per non fare torto a nessuno e della nostra Presidente, quali progetti di legge ha presentato l'onorevole Ascani come prima firmataria. Meno male che ne hai presentati, sei attiva, quindi ho pensato di fare questa domanda a De Pucat. Vediamo, sta elaborando la risposta. ancora qualche istante, siccome sono tanti ci mette parecchio a rispondere, ecco qui la risposta, questo è l'elenco delle proposte che sono state fatte a prima firma e quindi poi le scheda già più specifica latere e poi i link che vanno a specificare proposta per proposta l'esatto contenuto e anche lo stato appunto dell'Italia e della legge. Facciamo un esempio al contrario rispetto a quello che dicevamo prima, Proviamo a chiedere, riferito agli obbi. Vediamo se dice che cosa faccio io nel tempo libero. Mi metto io come cavia, anche se ho degli obbi assolutamente dicibili, li posso anche dire, ma vediamo se ridice De Pucciato. Cosa fa l'onorevole Cavo nel suo tempo libero? vediamo e vedete la risposta è garbata come vi dicevo ma dice mi dispiace non dispongo delle informazioni sulle attività personali e sul tempo libero dei deputati questo ovviamente per mostrarvi come il sistema sia specifico e riferito all'attività parlamentare salvo casi eccezionali in cui un deputato magari intervenendo è anche possibile in dichiarazioni di voto su un argomento particolare possa aver fatto riferimento per sua espressa volontà ha un suo hobby o una sua attività personale. Se rientra chiaramente in una dichiarazione di voto, per esempio, è chiaro che risulta in una parte stenografata e quindi risulterà anche nella risposta. Però questo deriverà da una sua delibera scelta di averlo detto in un'aula e nell'aula parlamentare. però diciamo è un caso assolutamente raro e remoto. L'impostazione credo che sia chiara. Ci può essere poi l'interesse anche di un cittadino elettore di capire che cosa il proprio deputato di riferimento o un deputato del proprio territorio fa per il territorio e quindi non soltanto ricerca mirata per argomento, non soltanto ricerca mirata per singolo deputato, ma abbinando deputato e territorio. Scusate, li faccio su di me perché non voglio andare a scomodare altri colleghi, ma se volete possiamo provare a fare la prova anche sugli altri. Cosa sta facendo l'onorevole Cavo per Genova? La mia città è Genova. Vediamo se qualche attività è stata fatta. sperimentale si possa provare con tanti nomi e vediamo se ci sono stati degli interventi. Credo che qualche cosa possa risultare dall'attività parlamentare fatta. Abbiamo qualche istante ancora per elaborare tra anti d'indirizzo, controllo, interventi in Aula e Commissione che però riguardano specificamente in cui risulti la parola Genova. Non so se perché non trova niente o perché è stato fatto troppo. Ecco, beh, qualche cosa è uscito, insomma, su alcune tematiche anche, diciamo, abbastanza attuali. E quindi anche in questo caso, ora senza andare di nuovo, ormai credo che lo schema l'abbiate capito, su ogni singolo, si può cliccare su ogni singolo punto, avere la scheda e può avere l'approfondimento di ogni intervento e ogni discorso che è stato fatto, proprio perché ci sono questi link di dettaglio. Ovviamente, l'abbiamo precisato prima, è a livello sperimentale, DepuChat, adesso ha necessità di essere implementato sia a livello di dati ancora da acquisire, soprattutto di stress test da fare proprio per la delicatezza e per la garanzia che si deve e che vogliamo avere di quello che poi si fornisce all'utenza nel momento in cui si darà come fruizione ai cittadini, perché dobbiamo avere la certezza che tutto quello che uscirà come risposta alle domande fatte sia dato certo, certificato, visto che rappresenta il lavoro e l'attività della nostra istituzione. Credo che sia esemplificativo di come si sia voluto cogliere, dopo un ciclo di conferenze importantissime che ci hanno fatto capire i rischi e le opportunità dell'intelligenza artificiale, l'opportunità di utilizzarla agli atti della Camera e a questo processo democratico fino a portarla alla fruizione dei cittadini, però dando delle regole di base molto chiare, l'avete capito, e quindi profondità ma confini certi. Io credo che il lavoro fatto sia stato importante grazie chiaramente al lavoro di tutti e che non possiamo che andare avanti. Grazie. Grazie ai colleghi, alla collega Cavo, al collega Vaccari, al collega Scerra e alla collega Tassinari e insieme a loro, a tutti coloro che hanno collaborato, l'amministrazione naturalmente, il mondo dell'università e della ricerca, abbiamo fatto focus group per stressare queste macchine all'infinito in modo da vedere Se avrebbero commesso qualche errore, io adesso lascio la parola al Presidente della nostra Commissione tecnico-scientifica per sapere se quello che poi è arrivato in fondo è soddisfacente rispetto al lavoro che abbiamo fatto. Dico un ultimo ringraziamento, lo voglio fare, sarebbe stato il primo, lo ripeto. alla nostra amministrazione, al Segretario Generale, ma fatemi dire anche al Presidente della Camera che ha voluto tutto questo, ci ha spinti, incoraggiati, aiutati, supportati, seguiti passo dopo passo e senza questo tipo di supporto. Ovvia come ovvio, niente di tutto questo sarebbe stato possibile, quindi ci tenevo davvero a ringraziarlo. Professor Florili, che dice di questo lavoro? In conclusione, Mentre ascoltavo pensavo a quanto sarebbe bello avere la retorica giusta. Non avendola, farò dei commenti molto brevi e semplici. Il primo è che questa è la politica che vorremmo. Si fa così. Una politica lungimirante. Hanno detto, sono partiti due anni fa, che si direbbe con un cattivo italiano, poca retorica, delibera. cioè arriva con un risultato che porta il Paese all'avanguardia, come è stato giustamente detto. C'è una politica di cui tutti noi possiamo vantarci. Questo è un risultato, se volete, allatere. C'è un bellissimo esempio. Il secondo punto è in che contesto? In una tecnologia di altissima avanguardia dove non ti inventi un mestiere dal giorno all'altro, non metti la capacità politica decisionale, la capacità tecnica, scientifica, la volontà di comprensione insieme in un paio di settimane. Questo vecchio adagio, no? Non ci organizziamo. Qui dietro c'è un'organizzazione veramente profonda e allora la politica al suo meglio, di cui essere orgogliosi e poter dire quando torni di qua e di là, quando vai a Ginevra domani, guardate che stanno facendo cose a Roma che voi me le sognate e competenze di altissimo livello. che vuol dire che sono competenze che possono essere guagliate ma non superate. E questo è il secondo punto. E allora cosa fare con questa politica con la P maiuscola, quella di cui Cicerone ci avrebbe detto si fa così, questa è la più alta vocazione umana, ben fatto, e di un'altezza tecnologica che un altro, un certo Turing ci avrebbe detto ma bravi questi qui, Ecco, secondo me si potrebbe fare un passo in più, senza tirare brutte sorprese in finale. Anzitutto, se posso, così da cittadino lo dico, poi tanto vado via, presentiamolo questo progetto, facciamolo vedere, mostriamolo. E allora se abbiamo fatto così bene, così meglio, così prima di tutte e di tutti, meglio, prima di tutte e di tutti, facciamolo vedere, non con l'arroganza di insegnare niente a nessuno, ma di mostrare la strada a chi la vuole percorrere. Questo si può mostrare, se volete a Bruxelles, dove ho passato più tempo di quanto voglio ricordare, e far vedere A Roma si fa così. Ecco un modo buono di gestire l'intelligenza artificiale per i parlamentari, per la gestione dell'informazione e per le cittadine e per i cittadini. A chi sta cercando di fare la stessa cosa e non l'ha ancora fatto e vorrebbe sapere come si fa. E lo possiamo far vedere. La seconda cosa è quella di non soltanto mostrare ai colleghi europei come si gestisce l'intelligenza artificiale da un punto di vista politico con la più maiuscola per la politica e per la cittadinanza, ma anche far vedere come un paese come l'Italia potrebbe avere un ruolo di leadership nella gestione internazionale di tutto questo con un'equazione semplice. Adesso la presento in maniera quasi sciocca, perdonatemi, è stata anche una giornata lunga e vorrei tanto che questa cosa si capisse, per cui veramente la faccio semplice. C'è un mondo che è quello americano, che sta producendo l'intelligenza artificiale a costi da capogiro, che ce la fa pagare a costi da capogiro, che la tiene chiusa e che non ci dice che cosa fa con i dati che noi immettiamo nella sua intelligenza artificiale. Poi c'è un altro mondo, quello cinese, che con costi di gran lunga inferiori, anche perché distillando questo e distillando quell'altro, per chi sa come funziona, costa molto meno, con open source, quindi con il permesso di dare anche gratuitamente i prodotti, non ci garantisce nulla, anzi ci fa preoccupare su dove andanno a finire i nostri dati. C'è un terzo polo che potrebbe fare adesso utilizzerò il termine tecnico, le scarpe a tutti e due, e potrebbe produrre open source e quindi dare gratuitamente anche alle piccole e medie imprese, soprattutto di questo nostro Paese, ma soprattutto di tutta l'Europa, quindi open source, intelligenza artificiale di alta qualità, perché lo abbiamo appena visto, qui è Rodi e qui abbiamo saltato, abbiamo mostrato come si fa. si fa bene e si fa meglio, quindi altissima qualità, open source, ma soprattutto con un punto di forza che non ha nessun altro, che è quello legislativo. Noi abbiamo una normativa che permetterebbe a chiunque altro che non sia il collega americano e il collega cinese di guardare a una AI open source, made in Europe, AI act compliant, e gliela diciamo in inglese così la capiscono pure loro, A questo punto, se voi foste non americano e non cinese, dove andreste a prendere la vostra AI? Se non in un'Europa che vi garantisce, con il GDPR e con l'AI Act, che quello che ci mettete dentro resta vostro e non lo useremo, che ha la qualità e la performance che abbiamo appena visto e che ve lo dà open source perché noi in Europa facciamo così, questo è Tuscidide, Questa è la proposta e si può fare, perché come ripetevo, noi anche a Roma, non soltanto ad Atene, facciamo così. Grazie. Parte del vostro compito oltre a darci un voto ci ha dato i compiti quindi adesso noi dobbiamo rimetterci a lavorare. Guardo la nostra amministrazione che ne sarà contentissima. Grazie, grazie a tutti perché oggi abbiamo reso la Camera non solo il luogo in cui si discute del futuro ma in cui se ne costruisce un pezzetto e questo credo che debba renderci tutti orgogliosi. In live Sì, me lo stavo ricordando. È incredibile, ma nonostante le ore che passano me lo ricordavo. Io vi devo dare appuntamento al prossimo 16 luglio perché abbiamo l'ultima delle quattro lezioni del nostro ciclo. Sarà con noi la professoressa Maria Chiara Carrozza e parleremo di umanità in equilibrio tra intelligenza artificiale e natura. Una sfida per un futuro migliore, traduco, parleremo di robot, quei famosi androidi che potrebbero chissà cominciare a diventare un pochino più intelligenti di come ci ha detto il professor Florili. Grazie mille anche per la pazienza.
Date
July 10, 2025
Topic
intelligenza artificiale
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