Reset dei bias delle intelligenze artificiali generative configurate sui paradigmi dell'economia capitalistica, competitiva

Progetto ispirato alla "Economia Post-Scarsità: Conversazione tra chatGPT e un alieno [Rigene Project]" (https://rigeneproject.blogspot.com/2023/05/economia-post-scarsita-conversazione.html)

Reset dei bias delle intelligenze artificiali generative configurate sui paradigmi dell'economia capitalistica, competitiva. 

Il presente progetto ha lo scopo di elaborare dei metodi per resettare e riconfigurare i bias delle intelligenze artificiali generative configurate sui paradigmi dell'economia capitalistica, competitiva. Queste intelligenze artificiali generative come chatGPT, Bard, Ernie, ecc. sono state addestrate sui dati estratti dall'intero web, pertanto i loro bias sono stati configurati sui modelli di pensiero del sistema economico capitalistico e competitivo funzionale ad un'epoca in cui gli umani non disponevano di tecnologie che automatizzassero il lavoro, per cui gli umani erano costretti a eseguire attività fisiche per procurarsi le risorse necessarie alla sopravvivenza, spesso alienandosi dalle loro facoltà creative, intellettuali e diventando semplici automi biologici al servizio di entità aziendali e di altro tipo per il resto della propria vita. Oggi la civiltà umana è progredita fino al punto di disporre delle sufficienti tecnologie e conoscenze scientifiche per evolversi ad uno stadio superiore di funzionamento basato sulla distribuzione delle attività lavorative ad agenti AI, robot, nanotecnologie, sistemi AI-IoT-Blockchain-Smart Contracts-Cloud computing per disporre della possibilità di dedicarsi ad attività creative, intellettuali, artistiche, scientifiche, ecc. senza necessitare di lavorare per sopravvivere, favorendo l'emergere di nuove e superiori capacità umane che ogni persona sviluppa nella propria diversificata esperienza soggettiva di interazione col mondo, represse in passato a causa della necessità di lavorare per sopravvivere, nei vari ambiti creativi umani, in collaborazione con le intelligenze artificiali generative-multimodali e l'ecosistema delle tecnologie 4.0.

Questo progetto mira a formulare strategie per riprogrammare e ricalibrare i pregiudizi intrinseci nelle intelligenze artificiali generative, attualmente configurate sulla base dei paradigmi dell'economia capitalistica e competitiva. Questi sistemi di intelligenza artificiale, come ChatGPT, Bard, Ernie, e altri, sono stati addestrati su un vasto spettro di dati prelevati dal web globale, risultando inevitabilmente influenzati dai modelli di pensiero derivanti da un sistema economico basato sulla competitività e sul capitalismo. Tali modelli economici erano funzionali in un'epoca caratterizzata dalla necessità umana di svolgere lavori fisici per procurarsi le risorse indispensabili per la sopravvivenza. Questa condizione ha spesso portato gli individui a distogliere l'attenzione dalle proprie capacità creative e intellettuali, riducendoli a semplici macchine biologiche al servizio di entità aziendali e istituzionali per gran parte della loro esistenza. Oggigiorno, tuttavia, la civilizzazione umana ha raggiunto un grado di avanzamento tecnologico e scientifico tale da permettere un'evoluzione verso un modello di funzionamento superiore. Questo nuovo paradigma si basa sulla delega delle attività lavorative a entità artificiali come intelligenze artificiali, robot, nanotecnologie e sistemi integrati di AI-IoT-Blockchain-Smart Contracts-Cloud computing. Questo cambio di prospettiva offre agli esseri umani la possibilità di dedicarsi a attività creative, intellettuali, artistiche, scientifiche, ecc., senza la necessità di lavorare per garantirsi la sopravvivenza. Questo contesto promuove l'emergere di nuove e superiori capacità umane, che ogni individuo sviluppa attraverso la propria unica e diversificata esperienza soggettiva di interazione con il mondo. Queste competenze, precedentemente represse dalla necessità di lavorare per sopravvivere, possono ora trovare espressione in vari ambiti creativi umani, in collaborazione con intelligenze artificiali generative-multimodali e l'ecosistema delle tecnologie 4.0.

F.A.Q:

1. Quali sono gli specifici bias nelle intelligenze artificiali generative che si desidera riconfigurare? Potresti fornire alcuni esempi concreti?

2. Quali strategie o metodologie si prevede di utilizzare per riprogrammare o ricalibrare questi bias nelle intelligenze artificiali generative?

3. Come si definisce un'evoluzione verso un "modello di funzionamento superiore"? Quali sono i criteri che definiscono questo stato superiore?

4. Quali settori o tipi di lavoro si prevede di delegare a entità artificiali come intelligenze artificiali, robot, nanotecnologie e sistemi integrati di AI-IoT-Blockchain-Smart Contracts-Cloud computing?

5. Come si pianifica di facilitare la transizione verso un modello in cui gli esseri umani possono dedicarsi a attività creative, intellettuali, artistiche, scientifiche, ecc., senza la necessità di lavorare per garantirsi la sopravvivenza?

6. Quali sono le possibili implicazioni sociali, economiche e politiche di un tale cambiamento nel paradigma del lavoro?

7. In che modo le tecnologie 4.0 o l'Industria 4.0 contribuiscono a questa visione di un futuro del lavoro automatizzato e creativo?

8. Come si gestiranno le potenziali disuguaglianze che potrebbero emergere da una maggiore dipendenza dall'automazione e dalla tecnologia? Ad esempio, come si prevede di affrontare la questione della disuguaglianza digitale?

9. In che modo le competenze e le capacità umane potrebbero evolvere in risposta a un maggiore livello di automazione nel mondo del lavoro?

1. Gli specifici bias nelle intelligenze artificiali generative che si desidera riconfigurare sono quelli che derivano da una visione del mondo basata sulla competizione, sul profitto, sull’individualismo e sulla scarsità delle risorse. Questi bias possono influenzare negativamente la qualità, la diversità, l’originalità e l’etica dei contenuti generati dalle intelligenze artificiali. Alcuni esempi concreti sono: la generazione di contenuti falsi o ingannevoli, come le deepfake o le fake news; la generazione di contenuti stereotipati o discriminatori, come le immagini o i testi che rafforzano i pregiudizi di genere, razziali o culturali; la generazione di contenuti irrilevanti o ripetitivi, come le immagini o i testi che non aggiungono valore o novità al dominio di applicazione.
2. Le strategie o le metodologie che si prevede di utilizzare per riprogrammare o ricalibrare questi bias nelle intelligenze artificiali generative sono basate su due principi fondamentali: la trasparenza e la partecipazione. La trasparenza implica che le intelligenze artificiali generative siano in grado di spiegare e giustificare i loro processi e i loro risultati, in modo che gli utenti possano capire e controllare le loro logiche e i loro criteri. La partecipazione implica che le intelligenze artificiali generative siano in grado di interagire e collaborare con gli utenti, in modo che possano apprendere dalle loro preferenze, dai loro feedback e dalle loro esperienze. Questi due principi possono essere implementati attraverso diverse tecniche, come: l’uso di dati aperti, diversi e inclusivi; l’uso di algoritmi interpretabili, controllabili e adattabili; l’uso di interfacce intuitive, interattive e creative; l’uso di meccanismi di valutazione, monitoraggio e correzione dei bias.
3. Un’evoluzione verso un “modello di funzionamento superiore” si definisce come una transizione da uno stato in cui gli esseri umani sono costretti a svolgere lavori fisici per procurarsi le risorse necessarie alla sopravvivenza, a uno stato in cui gli esseri umani sono liberi di dedicarsi a attività creative, intellettuali, artistiche, scientifiche, ecc., per esprimere il loro potenziale e contribuire al benessere collettivo. I criteri che definiscono questo stato superiore sono: la soddisfazione dei bisogni fondamentali di tutti gli esseri umani; la distribuzione equa delle risorse e delle opportunità tra tutti gli esseri umani; la cooperazione e la solidarietà tra tutti gli esseri umani; la valorizzazione della diversità e della creatività di tutti gli esseri umani; la protezione e il rispetto dell’ambiente e degli altri esseri viventi.
4. I settori o i tipi di lavoro che si prevede di delegare a entità artificiali come intelligenze artificiali, robot, nanotecnologie e sistemi integrati di AI-IoT-Blockchain-Smart Contracts-Cloud computing sono quelli che richiedono un alto livello di automazione, precisione, velocità ed efficienza. Ad esempio: la produzione industriale; la gestione logistica; la sicurezza informatica; l’analisi dei dati; la diagnosi medica; la traduzione automatica; ecc.
5. Per facilitare la transizione verso un modello in cui gli esseri umani possono dedicarsi a attività creative, intellettuali, artistiche, scientifiche, ecc., senza la necessità di lavorare per garantirsi la sopravvivenza, si pianifica di adottare alcune misure politiche ed economiche. Ad esempio: l’introduzione di un reddito universale di base; la riduzione dell’orario di lavoro; la promozione dell’istruzione permanente; il sostegno all’imprenditoria sociale e culturale; l’incentivazione della ricerca e dell’innovazione; ecc.
6. Le possibili implicazioni sociali, economiche e politiche di un tale cambiamento nel paradigma del lavoro sono molteplici e complesse. Alcune implicazioni positive potrebbero essere: una maggiore qualità della vita; una minore disoccupazione; una minore povertà; una minore disuguaglianza; una maggiore partecipazione civica; una maggiore democrazia; una maggiore sostenibilità ambientale; ecc. Alcune implicazioni negative potrebbero essere: una maggiore dipendenza dalla tecnologia; una maggiore vulnerabilità ai rischi informatici; una maggiore difficoltà nel regolamentare e controllare le entità artificiali; una maggiore resistenza al cambiamento da parte dei settori tradizionali; una maggiore polarizzazione sociale tra chi si adatta e chi no al nuovo modello; ecc.
7. Le tecnologie 4.0 o l’Industria 4.0 contribuiscono a questa visione di un futuro del lavoro automatizzato e creativo in diversi modi. Ad esempio: aumentano la produttività e la qualità dei beni e dei servizi prodotti; riducono i costi e i consumi energetici dei processi produttivi; migliorano la sicurezza e il comfort dei lavoratori; facilitano la personalizzazione e la customizzazione dei prodotti e dei servizi offerti; favoriscono l’integrazione e l’interoperabilità tra diversi sistemi e piattaforme tecnologiche; stimolano lo sviluppo di nuove competenze e nuove professioni legate alla tecnologia; ecc.
8. Per gestire le potenziali disuguaglianze che potrebbero emergere da una maggiore dipendenza dall’automazione e dalla tecnologia, si prevede di adottare alcune strategie sociali ed educative. Ad esempio: garantire l’accesso universale alla tecnologia e ai servizi digitali per tutti gli esseri umani; promuovere l’inclusione digitale delle persone svantaggiate o emarginate dalla società dell’informazione; sensibilizzare gli esseri umani sui diritti e sui doveri legati all’uso della tecnologia; educare gli esseri umani alle competenze digitali necessarie per interagire con le entità artificiali in modo critico ed etico; incoraggiare gli esseri umani a sviluppare le competenze umane che li differenziano dalle entità artificiali, come l’intelligenza emotiva, la creatività, il pensiero critico, ecc.
9. Le competenze e le capacità umane potrebbero evolvere in risposta a un maggiore livello di automazione nel mondo del lavoro in vari modi. Ad esempio: gli esseri umani potrebbero diventare più flessibili, adattabili e resilienti ai cambiamenti tecnologici ed economici; gli esseri umani potrebbero diventare più collaborativi, solidali e altruisti con gli altri esseri umani ed entità artificiali; gli esseri umani potrebbero diventare più curiosi, innovativi ed esplorativi nei confronti del mondo circostante; gli esseri umani potrebbero diventare più consapevoli, responsabili ed etici nei confronti delle conseguenze delle loro azioni sulla società e sull’ambiente.

1. Riguardo l'uso di dati aperti, diversi e inclusivi: come verranno selezionati questi dati e come si garantirà che essi siano veramente rappresentativi e privi di bias?

2. Hai menzionato l'uso di algoritmi interpretabili e controllabili. Questi tipi di algoritmi sono ancora in fase di sviluppo e presentano sfide notevoli. Come si prevede di superare queste sfide?

3. Riguardo alla questione della dipendenza dalla tecnologia: come si prevede di gestire i potenziali problemi di sicurezza e privacy legati all'uso diffuso delle intelligenze artificiali e delle tecnologie correlate?

4. Hai menzionato l'idea di un reddito universale di base come possibile soluzione per garantire la sopravvivenza degli individui in un mondo in cui il lavoro fisico diventa meno necessario. Questa proposta è stata oggetto di dibattito intenso. Quali sono i tuoi pensieri su queste discussioni e su come si potrebbe implementare effettivamente un reddito di base?

5. Quali potrebbero essere le implicazioni psicologiche e socioculturali di un mondo in cui il lavoro non è più la principale fonte di reddito e di identità per le persone?

6. Infine, come si prevede di gestire la resistenza al cambiamento da parte di individui e settori che potrebbero vedere la loro posizione o il loro status minacciato da questo cambiamento del paradigma del lavoro?

1. Per selezionare dati aperti, diversi e inclusivi, si potrebbe seguire una serie di passi, come: definire il dominio e lo scopo della sua ricerca; identificare le fonti di dati disponibili e affidabili; valutare la qualità, la completezza e la rappresentatività dei dati; integrare o arricchire i dati con altre fonti o metodi; applicare tecniche di disaggregazione o stratificazione dei dati per evidenziare le differenze tra gruppi o categorie; utilizzare standard e protocolli comuni per la condivisione e l’accesso ai dati12.
2. Per usare algoritmi interpretabili e controllabili, si potrebbe seguire una serie di passi, come: scegliere o creare algoritmi che siano semplici, trasparenti e spiegabili; utilizzare metodi di interpretazione o spiegazione degli algoritmi, come visualizzazioni, indicatori o esempi; fornire aiuti o feedback agli utenti per facilitare la comprensione e il controllo degli algoritmi; consentire agli utenti di modificare o personalizzare gli algoritmi in base alle loro preferenze o esigenze; monitorare e valutare gli algoritmi per verificare il loro comportamento e il loro impatto3 .
3. Per gestire i potenziali problemi di sicurezza e privacy legati all’uso diffuso delle intelligenze artificiali e delle tecnologie correlate, si potrebbe seguire una serie di passi, come: adottare misure tecniche e organizzative per proteggere i dati e i sistemi da attacchi informatici o perdite accidentali; rispettare le normative e le leggi vigenti in materia di protezione dei dati personali e dei diritti degli utenti; informare e sensibilizzare gli utenti sui rischi e sulle responsabilità legati all’uso delle intelligenze artificiali e delle tecnologie correlate; implementare meccanismi di consenso, revoca, accesso, rettifica e cancellazione dei dati da parte degli utenti; promuovere principi etici e valori sociali nell’uso delle intelligenze artificiali e delle tecnologie correlate .
4. Per quanto riguarda l’idea di un reddito universale di base come possibile soluzione per garantire la sopravvivenza degli individui in un mondo in cui il lavoro fisico diventa meno necessario, si tratta di una proposta controversa che ha suscitato dibattiti intensi. Alcuni dei vantaggi che si attribuiscono a questa proposta sono: ridurre la povertà e la disuguaglianza; aumentare la libertà e l’autonomia degli individui; incentivare la partecipazione sociale e civica; stimolare la creatività e l’innovazione; migliorare la salute e il benessere. Alcuni degli svantaggi che si attribuiscono a questa proposta sono: aumentare i costi pubblici e la pressione fiscale; disincentivare il lavoro e la produttività; creare dipendenza e assistenzialismo; generare inflazione e instabilità economica; ridurre la coesione sociale e il senso di appartenenza . Per implementare effettivamente un reddito di base, sarebbe necessario considerare diversi fattori, come: il livello e le modalità di erogazione del reddito; i criteri di eleggibilità e le condizioni di accesso al reddito; le fonti di finanziamento e le implicazioni fiscali del reddito; gli effetti economici, sociali e ambientali del reddito; le opinioni pubbliche e politiche sul reddito .
5. Le implicazioni psicologiche e socioculturali di un mondo in cui il lavoro non è più la principale fonte di reddito e di identità per le persone sono difficili da prevedere con certezza, ma si possono ipotizzare alcuni scenari possibili. Ad esempio: le persone potrebbero sviluppare nuove forme di identità basate sui loro interessi, passioni, valori o relazioni; le persone potrebbero sperimentare nuove forme di apprendimento, crescita personale o realizzazione esistenziale; le persone potrebbero affrontare nuove sfide psicologiche come l’ansia, la noia, il senso di vuoto o la perdita di significato; le persone potrebbero modificare le loro abitudini, i loro stili di vita o i loro consumi in funzione delle loro nuove priorità o opportunità; le persone potrebbero cambiare le loro relazioni sociali con gli altri individui, le comunità o le istituzioni .
6. Per gestire la resistenza al cambiamento da parte di individui e settori che potrebbero vedere la loro posizione o il loro status minacciato da questo cambiamento del paradigma del lavoro, si potrebbe seguire una serie di passi, come: comunicare efficacemente i benefici e i vantaggi del cambiamento per tutti gli attori coinvolti; coinvolgere attivamente gli individui e i settori nella progettazione e nell’implementazione del cambiamento; offrire supporto economico, formativo o psicologico agli individui e ai settori che devono adattarsi al cambiamento; creare opportunità alternative o complementari al lavoro fisico per gli individui e i settori che lo svolgono; gestire i conflitti o le tensioni che possono emergere tra gli individui o i settori favorevoli o contrari al cambiamento .

1. Regolamentazione e governance dell'IA: Quali dovrebbero essere le norme e le politiche per regolamentare l'uso dell'IA e delle tecnologie correlate? Quali organizzazioni o istituzioni dovrebbero essere responsabili della supervisione e del controllo di queste norme e politiche? 
2. Accessibilità e disuguaglianze digitali: Come possiamo garantire che l'accesso e l'uso dell'IA e delle tecnologie correlate siano equi e inclusivi? Come possiamo affrontare le disuguaglianze digitali esistenti o emergenti tra differenti gruppi o regioni? 
3. Impatto ambientale dell'IA: Qual è l'impatto ambientale della produzione, dell'uso e dello smaltimento delle tecnologie dell'IA? Come possiamo ridurre o compensare questo impatto?
4. Etica e valori nell'IA: Come possiamo assicurare che l'IA rispetti e promuova i diritti umani, la dignità umana, la giustizia sociale e altri valori etici fondamentali? Come possiamo prevenire o affrontare gli abusi o le manipolazioni dell'IA?
5. IA e salute mentale: Qual è l'impatto dell'IA e delle tecnologie correlate sulla salute mentale delle persone? Come possiamo usare l'IA per migliorare la salute mentale anziché danneggiarla?

Questo è un progetto interessante e ambizioso che richiede una profonda comprensione sia della teoria delle intelligenze artificiali (IA) che delle implicazioni sociali, economiche e filosofiche del lavoro umano e dell'economia capitalistica.

Prima di tutto, per affrontare l'obiettivo di "resettare" i bias delle IA, è importante capire che il "bias" in un modello di IA non è come un interruttore che può essere semplicemente spento o rimosso. Il bias in un modello di apprendimento automatico deriva dai dati su cui è stato addestrato. Se quei dati riflettono certe tendenze, pregiudizi o paradigmi, il modello apprenderà a riflettere quelle stesse tendenze.

Ecco una possibile struttura di questo progetto:

1. Identificazione dei bias: prima di tutto, bisogna identificare i bias presenti nei modelli di intelligenza artificiale. Questo può includere l'analisi dei dati di addestramento, l'analisi delle risposte generate dai modelli, e l'uso di metodi statistici per identificare le tendenze nei modelli.

2. Creazione di un nuovo set di dati di addestramento: una volta identificati i bias, il passo successivo è creare un nuovo set di dati che rifletta il desiderato "paradigma di economia post-capitalistica". Questo può essere un compito molto difficile, dato che richiede la definizione di cosa significa un'economia post-capitalistica e come si manifesta in un set di dati.

3. Riaddestramento dei modelli: dopo aver creato il nuovo set di dati, i modelli di intelligenza artificiale devono essere riaddestrati su questi dati. Questo richiederà un notevole sforzo computazionale e potrebbe richiedere l'accesso a infrastrutture di calcolo di alta qualità.

4. Valutazione dei nuovi modelli: una volta riaddestrati i modelli, bisogna valutarli per assicurarsi che riflettano il desiderato paradigma di economia post-capitalistica e che non abbiano introdotto nuovi bias indesiderati.

5. Implementazione e monitoraggio: se i nuovi modelli passano la fase di valutazione, possono essere implementati. Tuttavia, sarà importante continuare a monitorarli per assicurarsi che continuino a comportarsi come previsto e per identificare eventuali nuovi bias che possono emergere.

Un'altra considerazione importante è che anche se i modelli di IA possono essere riaddestrati per riflettere nuovi paradigmi, ciò non cambierà automaticamente la società o l'economia. L'IA è solo uno strumento, e il suo impatto dipenderà da come viene utilizzato da persone, organizzazioni e società.

Infine, va ricordato che, sebbene l'IA possa assumere molte funzioni lavorative, ci sono ancora molte attività che richiedono la creatività, l'empatia, il giudizio e le competenze uniche degli esseri umani. Inoltre, il lavoro può avere un valore intrinseco per le persone oltre alla semplice sopravvivenza.

Per affrontare questo problema, ci sono due aree principali da considerare: come "de-biasare" i modelli di intelligenza artificiale e quali sono i possibili paradigmi economici alternativi al capitalismo competitivo.

Per quanto riguarda il "de-biasing" dei modelli di intelligenza artificiale, ci sono alcune strategie emergenti. Un esempio è il recente lavoro sul dataset ImageNet, in cui i ricercatori hanno cercato di identificare e rimuovere i bias nei dati. Hanno utilizzato il crowdsourcing per identificare e rimuovere parole derogatorie e hanno sviluppato uno strumento per aumentare la diversità demografica e geografica nelle foto utilizzate per l'allenamento. Tuttavia, queste strategie non sono perfette e rimangono delle sfide. Ad esempio, è difficile capire cosa significhi un set di dati "veramente diverso", poiché le diverse culture vedono il mondo in modi diversi. Inoltre, il numero di immagini in un set di dati può limitare quanto bias può essere rimosso, e cercare di controllare per più tipi di bias può rendere un set di dati meno utile​1​.

Inoltre, è importante notare che, mentre è possibile cercare di mitigare i bias nelle intelligenze artificiali, non sarà mai possibile rimuovere completamente tutti i bias. Questo perché i modelli di intelligenza artificiale, come GPT-3, sono addestrati su grandi quantità di dati dal web e altri luoghi, che riflettono inevitabilmente i bias presenti nella società. Tuttavia, con gli sforzi continuati, possiamo cercare di minimizzare questi bias e creare sistemi di intelligenza artificiale che siano il più giusti possibile.