Attualmente, la conoscenza \u00e8, in genere, detenuta dagli esseri umani. Si paga qualcuno per scrivere un articolo o per creare nuove idee per le campagne di marketing. I team commerciali sono formati da persone reali, che inviano e-mail, rispondono ai clienti e consegnano i prodotti.<\/p>\n
Chi si occupa di configurazioni \u00e8 umano; chi si occupa di R&S, di contabilit\u00e0, chi fa le buste paga, chi segue le risorse umane: sono tutte persone reali.<\/p>\n
Il motivo? La conoscenza appartiene a queste persone, che vengono pagate per il valore che apportano all\u2019azienda, e utilizzano la tecnologia per accrescere il loro valore. Valutano le registrazioni, controllano i dati e prendono decisioni<\/a>, riportando i dati in grandi database che le aziende usano come fonte di conoscenza.<\/p>\n \u00c8 qui che risiede il valore delle persone: prendono decisioni sulla base della conoscenza di cui dispongono.<\/p>\n Nonostante i grandi progressi nell’accessibilit\u00e0 della conoscenza, siamo ancora limitati dai modi in cui gli esseri umani possono assorbire e riutilizzare le informazioni. Altri limiti riguardano la capacit\u00e0 di rifiutare le informazioni false (con vari gradi di successo), la comprensione delle priorit\u00e0 e la capacit\u00e0 di fare scelte casuali quando necessario.<\/p>\n Al termine di un dottorato di ricerca, agli studenti viene spesso detto che ora sono i massimi esperti in quel particolare campo di competenza, che si tratti di urne greche o dell’uso dei tioeteri corona a base di lantanide nelle transizioni di fase (in pratica lo spostamento delle molecole tra benzina e acqua).<\/p>\n Le conoscenze approfondite non si traducono automaticamente in una retribuzione maggiore. C’\u00e8 quindi un’altra componente: quanto vale la conoscenza per un’azienda?<\/p>\n Le conoscenze di un chimico possono essere incredibilmente redditizie perch\u00e9 la sua ricerca potrebbe portare a nuovi modi di creare farmaci, catalizzatori o pesticidi. Un ricercatore di materie classiche potrebbe non avere un valore commerciale simile con il suo dottorato di ricerca. Allo stesso modo, chi ha trascorso 20 anni nel marketing potrebbe avere conoscenze pi\u00f9 rilevanti dal punto di vista commerciale rispetto a chi ha solo un anno di esperienza.<\/p>\n Poi c’\u00e8 la facilit\u00e0 di sostituzione: quanto velocemente si pu\u00f2 sostituire una persona con quelle conoscenze? Una persona con conoscenze preziose e specializzate pu\u00f2 valere di pi\u00f9 di una persona con competenze pi\u00f9 ampie: sostituirla \u00e8 pi\u00f9 difficile e quindi costa di pi\u00f9.<\/p>\n Naturalmente stiamo generalizzando.<\/p>\n Questo significa che l\u2019unicit\u00e0 della specializzazione, la difficolt\u00e0 di sostituzione e l’attrattiva finanziaria sono le tre principali linee guida per stabilire quanto “vale” una persona per un’azienda nell’economia della conoscenza.<\/p>\n Uno dei motivi principali per cui i computer faticano a ricreare i modelli di pensiero umani \u00e8 che gli esseri umani analizzano le informazioni in modo euristico.<\/p>\n Se si chiedesse a un computer che cos’\u00e8 una scatola, sarebbe difficile stabilire dei parametri che definiscono con precisione che cos’\u00e8 una scatola.<\/p>\n In breve, gli esseri umani non hanno bisogno di conoscere ogni singola versione possibile di una scatola per capire che cosa \u00e8 una scatola. Prendiamo nota degli aspetti chiave e applichiamo queste informazioni alla nostra vita. Questo pu\u00f2 portare a interessanti dibattiti filosofici, ad esempio quando una scatola pu\u00f2 diventare un vassoio? Una scatola pu\u00f2 essere sia una scatola che un vassoio?<\/p>\n Saremmo anche in grado di rifiutare articoli che sembrano scatole ma che chiaramente non lo sono. Un libro potrebbe essere un esempio.<\/p>\n Questa capacit\u00e0 di rifiutare le informazioni false separa fortemente gli esseri umani dall’intelligenza artificiale.<\/p>\n Una possibile soluzione \u00e8 quella di utilizzare Internet come un enorme bacino di dati. Tuttavia, se un’intelligenza artificiale viene introdotta in Internet, spesso diventa la peggiore rappresentazione di s\u00e9 stessa. Questo perch\u00e9 in Internet l\u2019ostilit\u00e0 \u00e8 facile da trovare, e gli utenti pi\u00f9 ostili sono spesso quelli pi\u00f9 attivi. Se un’intelligenza artificiale pondera i contenuti in base alla quantit\u00e0 di contenuti simili che trova, pu\u00f2 produrre essa stessa informazioni estremiste. Questo \u00e8 diventato un problema in diversi campi, tra cui quello del recruiting.<\/p>\n \u00c8 noto che Amazon ha interrotto l\u2019uso del suo strumento di recruiting<\/a> quando si \u00e8 resa conto che i dati originali utilizzati nel suo modello di IA\/apprendimento automatico erano difettosi fin dall’inizio. Basandosi infatti sulla pregressa esperienza di Amazon, l\u2019IA ha mostrato la preferenza per il genere maschile e ha declassato alcune frasi (come “femminile” e il nome di due scuole femminili) anche se gli era stato detto di non concentrarsi sul genere.<\/p>\n Ci\u00f2 significa che i flussi di informazioni devono essere suddivisi per addestrare un’IA. Le carenze nel modello assicurano che l’IA produca risultati non previsti, proprio come accade con l’addestramento degli esseri umani.<\/p>\n Rifiuti in entrata = rifiuti in uscita<\/em><\/p>\n Anche in ambito militare, dove \u00e8 necessario prendere decisioni in una frazione di secondo, esitiamo a utilizzare l\u2019IA per prendere decisioni ancora pi\u00f9 rapide. Le notizie sull’eliminazione degli esseri umani dal processo decisionale hanno spinto le Nazioni Unite a proporre il divieto di prendere decisioni guidate dall’intelligenza artificiale<\/a> in guerra. Sebbene tale proposta sia fallita a causa delle pressioni esercitate da Regno Unito, Stati Uniti e Russia, \u00e8 possibile che il prossimo incidente spinga le nazioni ad allontanarsi ulteriormente dall’IA militare.<\/p>\n I veicoli che utilizzano le tecnologie driverless a IA sostengono da tempo di essere pi\u00f9 sicuri delle auto moderne, ma possono essere messe fuori gioco da un semplice anello di sale intorno all’auto<\/a>. L’Intelligenza Artificiale non si \u00e8 rivelata cos\u00ec tanto efficace.<\/p>\n Con ChatGPT \u00e8 ancora possibile individuare i saggi scritti dall’IA: \u00e8 facile rilevare il modello di funzionamento dell\u2019IA perch\u00e9 si basa su frasi standard e la conoscenza degli eventi successivi al 2021 \u00e8 limitata. I motori di ricerca stanno gi\u00e0 studiando modi per identificare ed eliminare i contenuti scritti dall’intelligenza artificiale dal web, ritenendo che la maggior parte delle persone cercher\u00e0 contenuti e idee scritti da esseri umani.<\/p>\n Al momento, l’intelligenza artificiale pu\u00f2 solo riproporre le idee esistenti che trova. Di conseguenza, non pu\u00f2 creare nuovi contenuti, come citazioni, nuove teorie e idee.<\/p>\n Le IA che lavorano in modo pi\u00f9 autonomo, come AutoGPT, possono gestire domande meno strutturate per fornire risultati, ma a volte non \u00e8 chiaro da dove derivino le informazioni o come si arrivi a determinate conclusioni. Questo pu\u00f2 creare problemi a coloro che richiedono un certo grado di responsabilit\u00e0. Dopo tutto, se un modello di intelligenza artificiale consiglia di acquistare un’azione e questa crolla, chi \u00e8 responsabile della decisione? E cosa succede se si prende una decisione errata in campo sanitario<\/a>?<\/p>\n Man mano che l’IA diventa sempre pi\u00f9 integrata, c’\u00e8 il rischio che ci si concentri non su ci\u00f2 che le persone sanno, ma su quali strumenti di IA sanno utilizzare.<\/p>\n Questo inizierebbe a distruggere l’economia della conoscenza, spostando il focus da una conoscenza specializzata agli algoritmi. Invece di assumere uno sviluppatore, si assumer\u00e0 il tempo di esecuzione di un programma di IA per fornire un codice accurato e adatto allo scopo. Invece di assumere uno scrittore, inserirete i vostri requisiti in un database, che fornir\u00e0 i contenuti.<\/p>\n In teoria, l’uso dell’IA rende l’accesso alla conoscenza un campo di gioco uniforme.<\/p>\n Ci\u00f2 che potrebbe accadere \u00e8 che la conoscenza diventi ancora pi\u00f9 distillata in grandi aziende e che il costo dell’acquisto di tali aziende e della loro sfida diventi sempre pi\u00f9 difficile. I nuovi fornitori di IA saranno valutati da altre IA e, se le loro conoscenze saranno ritenute utili, saranno acquisiti rapidamente. In caso contrario, saranno sottoposti a un intenso scrutinio e gradualmente scompariranno.<\/p>\n L’uso dell’intelligenza artificiale pu\u00f2 gradualmente erodere la capacit\u00e0 degli esseri umani di esprimere creativit\u00e0 e istinto. Abbiamo gi\u00e0 software che pretendono di giudicare la bont\u00e0 di una pubblicit\u00e0 o di un contenuto in base ai movimenti degli occhi e alla posizione preferita. Abbiamo algoritmi che propongono contenuti in base alle preferenze degli utenti (“potrebbe piacerti anche”). Alcuni algoritmi possono aiutarvi a pianificare i vostri pasti o a gestire i vostri impegni.<\/p>\n E alla fine, forse l\u2019IA inizier\u00e0 a dare giudizi concreti su quali dipendenti \u00e8 bene trattenere. I manager diventeranno superflui e il feedback dei dipendenti potrebbe essere automatizzato. Alla fine, l’intelligenza artificiale potrebbe gestire ogni aspetto di un’azienda, dai veicoli automatizzati ai servizi di consegna, dalle casse alla sicurezza.<\/p>\n Forse stiamo dipingendo un quadro troppo cupo.<\/p>\n L’IA ha certamente avuto un impatto, ma abbiamo una potenza di elaborazione sufficiente per gestire milioni e milioni di interazioni in tutto il mondo per ogni azienda?<\/p>\n Probabilmente no.<\/p>\n Al momento, produciamo chip per computer (AMD, Intel) con tecnologia a 3 nanometri. Questo non ha in realt\u00e0 molta somiglianza con le dimensioni dei singoli transistor, ma \u00e8 una convenzione di denominazione. Sono previsti un nodo a 2 nanometri e un nodo a 1,4 nanometri. Al di l\u00e0 di questo, non \u00e8 del tutto chiaro come sar\u00e0 possibile continuare il processo.<\/p>\n Con la tecnologia attuale si pu\u00f2 arrivare solo fino a un certo punto prima di incorrere in enormi problemi con gli effetti quantistici (il tunneling quantistico, per essere precisi). Questi effetti sono gi\u00e0 un problema e peggioreranno con la riduzione della tecnologia.<\/p>\n Quindi, l’unico modo per iniziare a fare pi\u00f9 affidamento sull’IA \u00e8 aumentare gradualmente il numero di processori a sua disposizione, ma questo richiede enormi quantit\u00e0 di energia, e c’\u00e8 gi\u00e0 una crisi energetica, dato che le scorte di petrolio si stanno esaurendo e c\u2019\u00e8 carenza di carburante disponibile per alimentare tutto ci\u00f2 che \u00e8 in rete.<\/p>\n In questo momento, non possiamo giustificare l’aumento del consumo di energia per vendere pi\u00f9 prodotti e non possiamo giustificare i costi aggiuntivi del costo della vita. Non possiamo quindi giustificare il costo di strumenti a intelligenza artificiale che alla fine potrebbero costringere le persone a lasciare il loro lavoro.<\/p>\n Di conseguenza, l’IA pi\u00f9 avanzata \u00e8 fuori mercato, e i lavori basati sulla conoscenza sono probabilmente al sicuro, per ora.<\/p>\n Forse…<\/p>\nI Limiti Attuali dell’IA<\/strong><\/h2>\n
![\"Current](\"https:\/\/blog-dev.wildix.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/The-Knowledge-Economy_image-1024x538.webp\")
<\/p>\nI Molti Fallimenti dell’IA<\/strong><\/h2>\n
E se l’Economia della Conoscenza Venisse Distrutta?<\/strong><\/h2>\n
Non c’\u00e8 Speranza?<\/strong><\/h2>\n