"I Paesi in via di sviluppo hanno un grandissimo problema di connettività (solo il 50 per cento del pianeta è connesso a Internet) e in più sono poverissimi di dati. Nuovi sensori di Tiny ML, a basso costo e senza necessità di connessione per fare analisi di Machine Learning, possono svolgere un ruolo importante per farli accedere alle risorse offerte dall'intelligenza artificiale, ma è importante che prima si intavoli una discussione sull' etica". Lo ha detto all'ANSA Marco Zennaro, ricercatore che coordina l'unità di scienza tecnologia e innovazione dell' International Centre for Theoretical Physics (Ictp) di Trieste.
Zennaro è l'organizzatore di un workshop internazionale sul tema dell'etica nell'ambito del Machine Learning cominciato oggi e che si concluderà l'11 novembre: "Vi partecipano 120 scienziati provenienti da Paesi in via di sviluppo dove al momento manca completamente una discussione sull'etica dell'intelligenza artificiale. Chi si occupa di tecnologia tende ad essere entusiasta e a non pensare ai problemi, ma è importante una riflessione prima dell'applicazione di questi strumenti che possono presentare pericoli, ad esempio, per la democrazia", ha indicato Zennaro.
"Assieme ad Harvard, l'Ictp ha organizzato corsi in 40 università di Paesi in via di sviluppo sul tema dei sistemi di Tiny ML, che possono costituire una risorsa per loro. Il divario in termini di dati raccolti, e dunque di previsioni possibili, è chiaro: il numero di stazioni meteo presenti in tutto il continente africano, ad esempio, è pari a quello delle stazioni presenti nella sola Germania. La mia unità dell'Ictp sta cercando di sviluppare sistemi a basso costo per raccogliere e analizzare dati metereologici così che anche questi Paesi possano aver accesso a modelli di previsione del clima. Ora abbiamo anche studenti nel Benin, in Africa dell'ovest, che studiano come usare sistemi di intelligenza artificiale per capire semplicemente da una fotografia, se una pianta di cotone si ammalerà", ha concluso Zennaro.
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