La IA potrebbe non essere all’altezza nel contrastare il cambiamento climatico a causa di set di dati distorti, afferma uno studio
Uno studio afferma che la IA potrebbe non essere efficace nel contrastare il cambiamento climatico a causa di dati distorti.
Tra i molti vantaggi dell’intelligenza artificiale sostenuti dai suoi sostenitori vi è la potenziale capacità della tecnologia di contribuire a risolvere il cambiamento climatico. Se così fosse, i recenti cambiamenti epocali nell’IA non sarebbero potuti arrivare in un momento migliore. Quest’estate, le prove continuano ad accumularsi che la Terra sta già passando dal riscaldamento all’ebollizione.
Tuttavia, per quanto intensa sia stata l’euforia intorno all’IA nei mesi scorsi, c’è anche una lunga lista di preoccupazioni ad accompagnarla. Il suo uso potenziale nella diffusione di disinformazione, insieme a possibili problemi di discriminazione, privacy e sicurezza.
Inoltre, i ricercatori dell’Università di Cambridge, nel Regno Unito, hanno scoperto che i pregiudizi nei dataset utilizzati per addestrare i modelli di intelligenza artificiale potrebbero limitarne l’applicazione come strumento giusto nella lotta al riscaldamento globale e al suo impatto sulla salute planetaria e umana.
Come spesso accade quando si tratta di pregiudizi globali, si tratta di una questione di Nord globale vs Sud globale. Con la maggior parte dei dati raccolti da ricercatori e aziende con accesso privilegiato alla tecnologia, gli effetti del cambiamento climatico saranno inevitabilmente visti da una prospettiva limitata. Come tale, l’IA di parte ha il potenziale per rappresentare erroneamente le informazioni sul clima. Ciò significa che i più vulnerabili subiranno le conseguenze più gravi.
Chiamata per dataset globalmente inclusivi
In un articolo dal titolo “Sfruttare l’intelligenza umana e artificiale per l’azione climatica a livello planetario” pubblicato nella prestigiosa rivista Nature, gli autori ammettono che “utilizzare l’IA per considerare i fattori in continua evoluzione del cambiamento climatico ci consente di generare previsioni migliorate sulle modifiche ambientali, consentendoci di implementare strategie di mitigazione in modo più tempestivo”.
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Questo, dicono, rimane una delle applicazioni più promettenti dell’IA nella pianificazione dell’azione climatica. Tuttavia, solo se i dataset utilizzati per addestrare i sistemi sono globalmente inclusivi.
“Quando le informazioni sul cambiamento climatico sono sovrarappresentate dal lavoro di individui istruiti in istituzioni di alto livello nel Nord globale, l’IA vedrà solo il cambiamento climatico e le soluzioni climatiche attraverso i loro occhi”, ha detto l’autore principale e Cambridge Zero Fellow Dr Ramit Debnath.
Al contrario, coloro che hanno meno accesso alla tecnologia e ai meccanismi di segnalazione saranno sottorappresentati nelle fonti digitali su cui si basano gli sviluppatori di IA.
“Nessun dato è pulito o privo di pregiudizi, e questo è particolarmente problematico per l’IA che si basa interamente su informazioni digitali”, ha detto il coautore del documento, il professor Emily Shuckburgh. “Solo con una consapevolezza attiva di questa ingiustizia dei dati possiamo iniziare a affrontarla e, di conseguenza, costruire soluzioni climatiche guidate da IA migliori e più affidabili”.
Gli autori sostengono la necessità di progettazioni di IA umane che possano contribuire a una rete epistemica planetaria a sostegno dell’azione climatica, consentire direttamente interventi di mitigazione e adattamento e ridurre le ingiustizie dei dati associate ai dataset preaddestrati dell’IA.
La necessità del momento, conclude lo studio, è essere sensibili alle disuguaglianze e alle ingiustizie digitali all’interno della comunità dell’intelligenza artificiale, specialmente quando l’IA viene utilizzata come strumento per affrontare sfide di salute planetaria come il cambiamento climatico.
Se non affrontiamo questi problemi, sostengono gli autori, potrebbero esserci conseguenze catastrofiche che influiranno sul collasso della società e sulla stabilità planetaria, compresa la mancata realizzazione di qualsiasi percorso di mitigazione climatica.
