Ok, parliamo seriamente per un minuto.
C'è questa espressione - "approccio olistico all'intelligenza artificiale" - che circola su Internet come se significasse qualcosa di chiaro. E tecnicamente, certo, significa qualcosa. Ma il modo in cui viene usata? Sembra un po' come se qualcuno avesse appena messo insieme una citazione sulla consapevolezza e una roadmap di prodotto e l'avesse chiamata strategia.
Quindi approfondiamo la questione, non come se si trattasse di un libro di testo, ma come se fossero persone vere che cercano di dare un senso a qualcosa di enorme, commovente e, francamente, un po' confuso.
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La parola "olistico" - Sì, proprio quella - porta con sé uno strano bagaglio 🧳
Un tempo, "olistico" era il tipo di parola che si sentiva in un negozio di cristalli o magari durante una lezione di yoga quando qualcuno cercava di spiegare perché il suo cane ora è vegano. Ma ora? È nei white paper sull'intelligenza artificiale. Davvero.
Ma togliendo gli fronzoli del marketing, ecco cosa si cerca di ottenere:
-
Tutto è connesso.
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Non è possibile isolare un singolo elemento di un sistema e dare per scontato che racconti l'intera storia.
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La tecnologia non nasce nel vuoto. Anche quando sembra così.
Quindi, quando qualcuno afferma di adottare un approccio olistico all'intelligenza artificiale, dovrebbe significare che sta pensando oltre i KPI e la latenza del server. Dovrebbe significare che sta considerando gli effetti a catena, visibili e invisibili.
Ma spesso... non è così.
Perché non è solo un "optional" (anche se sembra così) ⚠️
Supponiamo di costruire il modello più elegante, intelligente ed efficiente del pianeta. Fa quello che deve fare, controlla ogni parametro, funziona alla grande.
E poi... sei mesi dopo è vietato in tre paesi, è stato associato a assunzioni discriminatorie e sta silenziosamente contribuendo a un picco del 20% nella domanda di energia.
Nessuno voleva causare questo. Ma è proprio questo il punto: olistico significa tenere conto anche di ciò che non si voleva.
Non si tratta di aggiungere fronzoli. Si tratta di porre domande scomode, spesso scomode, in anticipo, ripetutamente, anche quando la risposta è scomoda o semplicemente fastidiosa.
Ok, proviamo a fare una suddivisione affiancata 📊 (perché le tabelle rendono le cose reali)
| 🤓 Area di interesse | Mentalità tradizionale dell'intelligenza artificiale | Mentalità olistica dell'intelligenza artificiale |
|---|---|---|
| Valutazione del modello | "Funziona?" | Per chi funziona e a quale costo?" |
| Composizione del team | Per lo più ingegneri, forse una persona UX | Sociologi, eticisti, sviluppatori, attivisti: un mix reale |
| Gestione dell'etica | Appendice nella migliore delle ipotesi | Intrecciato fin dal primo minuto |
| Problemi relativi ai dati | Prima la scala, poi la sfumatura | Prima la curatela, sempre |
| Strategia di distribuzione | Costruisci velocemente, aggiusta dopo | Costruisci lentamente, aggiusta mentre costruisci |
| Realtà post-lancio | Segnalazioni di bug | Feedback umano, esperienza vissuta, audit delle politiche |
Non tutti gli approcci olistici hanno lo stesso aspetto, ma tutti si concentrano su aspetti più ampi anziché andare più in profondità.
Metafora culinaria? Perché no. 🧂🍲
Hai mai provato a cucinare qualcosa di nuovo e a metà cottura ti sei reso conto che la ricetta dava per scontato che avessi una cucina completamente diversa? Tipo: "Usa una macchina per il sottovuoto che sicuramente non possiedi..." o "Lascia riposare per 12 ore al 47% di umidità"? Sì.
Questa è intelligenza artificiale senza contesto.
Olistico significa controllare la cucina prima di iniziare a cucinare. Significa sapere chi sta mangiando, cosa può o non può mangiare e se il tavolo è accessibile a tutti. Altrimenti? Ti ritrovi con un piatto super elaborato che fa venire la nausea a metà della stanza.
Ecco come appare realmente a terra (di solito è disordinato) 🛠️
Non romanticizziamolo: il lavoro olistico è caotico . Spesso è più lento. Litigherai di più. Ti imbatterai in buche filosofiche di cui nessuno ti aveva avvisato. Ma è reale. È migliore. Regge.
Ecco come si manifesta:
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Collaborazioni inaspettate : un poeta che lavora con un architetto di intelligenza artificiale. Un linguista che segnala spunti problematici. È strano. È geniale.
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Adattamenti iperlocalizzati : un modello potrebbe richiedere cinque versioni per funzionare correttamente in diversi contesti culturali. La traduzione non è sempre sufficiente.
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Feedback che feriscono un po' : i sistemi olistici invitano alla critica. Non solo da parte degli utenti, ma anche da parte di critici, storici e operatori in prima linea. A volte fa male. Dovrebbe.
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Domande sull'energia che preferiresti evitare : Sì, quel modello nuovo di zecca è fantastico. Ma consuma più energia di una piccola città. E adesso?
Aspetta un attimo: è più lento? O semplicemente più intelligente? 🐢⚡
Sì... è più lento. A volte. All'inizio.
Ma lento non è sinonimo di stupidità. Anzi, è protettivo. L'intelligenza artificiale olistica potrebbe richiedere più tempo per essere sviluppata, ma è meno probabile che un giorno ci si svegli con una crisi di pubbliche relazioni, una causa legale o un sistema profondamente compromesso mascherato da "innovazione"
Più lento significa che hai notato le cose prima che esplodessero.
Questa non è inefficienza, ma maturità progettuale.
Quindi, cosa significa davvero adottare un approccio olistico all'intelligenza artificiale? 🧭
Significa molte cose, a seconda della persona a cui lo chiedi. E dovrebbe.
Ma se dovessi riassumerlo in qualcosa di non banale, sarebbe questo:
Non si costruisce solo la tecnologia. Si costruisce attorno ad essa, con le persone, le domande e l'attrito che la rendono di nuovo umana.
E forse, in fin dei conti, è proprio questo di cui ha bisogno l'intero settore: non risposte migliori, ma domande .