Il futuro e le follie della scienza e dell’intelligenza artificiale come automazione, nel bene e nel male
Chi sostituirà gli Stati Uniti nella ricerca scientifica? Prima di proseguire è importante sottolineare che, sebbene gli Stati Uniti rimangano attualmente il leader riconosciuto nella ricerca scientifica, si tratta di una questione di quantità tanto quanto di qualità. Altri Paesi sono migliori perché il sostegno non dipende dal successo in una lotteria di sovvenzioni, ma la loro impronta è minore. Nessun luogo è perfetto, ma sono pochi gli scienziati americani che non guardano al Canada, all’Europa e all’Australia con una certa malinconia. Questo includerà alla fine anche la Cina.
Pertanto, la mia risposta inequivocabile è la Cina, che non sarebbe stata la mia scelta non molto tempo fa. Ma d’altronde non avrei mai previsto l’attacco diretto alla scienza americana da parte dell’attuale Amministrazione. Quando iniziai a lavorare in laboratorio negli anni ’70, gli scienziati cinesi non erano rari, ma provenivano principalmente da Taiwan, con alcuni da Hong Kong. Il primo scienziato della Repubblica Popolare Cinese (RPC) che incontrai fu un botanico/biochimico vegetale di nome Hu. Fu “riabilitato” alla fine degli anni ’70 dopo essere stato inviato nelle province durante i primi giorni della Rivoluzione Culturale. Il nostro dipartimento lo ospitò per due anni, dopodiché tornò al suo precedente incarico accademico con un grado superiore. Mao era già morto e la Banda dei Quattro stava per finire.
Solo vent’anni dopo, quando ero ricercatore associato, gli scienziati della RPC erano ovunque, non senza qualche attrito ogni tanto. Ma sono scienziati molto bravi, e la maggior parte di quelli che conoscevo sembra essere rimasta negli Stati Uniti. Tuttavia, con il miglioramento del sostegno alla ricerca in Cina, molti ricercatori con un legame con il Paese stanno tornando. E la RPC sta reclutando. Sotto molti aspetti, la Cina è vicina agli Stati Uniti in termini di quantità di ricerca scientifica, e mi aspetto che presto supererà l’Occidente in termini di qualità, nonostante la visione ristretta di politici e scienziati americani. Questo non sarebbe passato per la mente di nessuno dei miei colleghi dieci anni fa, ma tant’è. La buona scienza è buona scienza, indipendentemente da dove venga praticata.
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Un breve commento su Nature (9 giugno) delinea una probabile traiettoria. Gli scienziati cinesi resteranno in patria e costruiranno le istituzioni necessarie, e importanti scienziati internazionali, a parte il bugiardo condannato Charles Lieber , ex studente di Harvard, accetteranno incarichi di ricerca in Cina. Joseph Needham , che è stato uno dei miei più importanti insegnanti su come essere uno scienziato, approverebbe . È vero che la Cina avrà difficoltà a causa di “preoccupazioni sull’autonomia accademica, la trasparenza istituzionale e la qualità della vita… (e)… la forza del sistema di ricerca e innovazione interno cinese dipenderà dalla coltivazione di un ambiente veramente aperto e solidale in cui i migliori talenti possano rimanere e prosperare”. Mi aspetto che ciò accada prima possibile, poiché l’attuale egemone globale conduce a un declino terminale dell’Occidente inimmaginabile per Oswald Spengler.
In assenza di un Armageddon futuro, il sistema di ricerca cinese supererà tutti gli altri durante la vita dei miei figli. Sono un popolo molto paziente. Noi siamo un popolo molto volubile e, per definizione, poco serio.
IA e istruzione. Nell’ambito del mio lavoro quotidiano, ho letto con trepidazione la letteratura sull’IA nella formazione medica. Questa sta crescendo a un ritmo sorprendente, ma non così veloce come l’adozione di varie forme di intelligenza algoritmica tra gli studenti di medicina. Nicholas Carr ha scritto un eccellente saggio su “Il mito dell’apprendimento automatizzato” , dimostrando che l’automazione è la vera minaccia dell’IA.
L’opinione di Carr mi sembra assolutamente corretta. “La vera minaccia che l’IA rappresenta per l’istruzione non è incoraggiare gli imbrogli. È scoraggiare l’apprendimento “. E lo fa perché l’IA è fondamentalmente una tecnologia di automazione. I computer, anche quelli che rispondono, non possono fare ciò che fa la ragione umana, ma possono calcolare molto più velocemente e quindi produrre un facsimile ragionevole.
L’automazione stessa può avere effetti positivi o negativi sulle competenze di chi apprende. Il lavoratore potrebbe (1) migliorare le proprie competenze , (2) vedere le proprie competenze atrofizzarsi o, nel peggiore dei casi, (3) vedere le proprie competenze non svilupparsi mai. Quando avevo studenti in laboratorio, potevano usare scorciatoie sotto forma di automazione o kit di reagenti solo dopo aver imparato manualmente il vecchio metodo. Se posso dirlo io stesso, gli studenti di altri laboratori hanno avuto un ritardo nello sviluppo delle competenze e quindi dell’intuizione scientifica quando, nelle loro attività quotidiane, venivano incoraggiati a usare scorciatoie e automazione in nome di una falsa efficienza che migliorava l’apparente produttività sotto le mentite spoglie di più pubblicazioni. L’automazione in laboratorio può essere una grande cosa, ma solo dopo che tutti i soggetti coinvolti sanno esattamente cosa succede all’interno della macchina o dell’algoritmo. E, cosa ancora più importante, cosa non succede:
Lo scenario che si verifica dipende dal livello di padronanza che una persona porta con sé nel lavoro. Se un lavoratore ha già padroneggiato l’attività da automatizzare, la macchina può diventare un supporto per un ulteriore sviluppo delle competenze. Si fa carico di un compito di routine ma che richiede tempo, consentendo alla persona di affrontare e padroneggiare sfide più ardue. Nelle mani di un matematico esperto, ad esempio, un regolo calcolatore o una calcolatrice diventano amplificatori di intelligenza (lo stesso vale per l’automazione delle attività di laboratorio di routine ).
Se, tuttavia, il mantenimento dell’abilità in questione richiede pratica frequente – come nel caso della maggior parte delle competenze manuali e di molte competenze che richiedono una combinazione di destrezza manuale e mentale – allora l’automazione può minacciare il talento anche di un esperto praticante. Lo vediamo nell’aviazione (e aggiungerei anche in medicina e nella ricerca scientifica). Quando i piloti esperti diventano così dipendenti dai sistemi di pilotaggio automatico da praticare raramente il volo manuale, subiscono quello che i ricercatori definiscono “skill fade”. Perdono la consapevolezza della situazione e le loro reazioni rallentano. Si arrugginiscono.
L’automazione è più perniciosa nel terzo scenario: quando una macchina assume il comando di un lavoro prima che la persona che la utilizza abbia maturato esperienza diretta nel farlo. Senza esperienza, senza pratica, il talento nasce morto. Questa fu la storia del fenomeno della “deskilling” (dequalificazione) all’inizio della Rivoluzione Industriale. Gli artigiani qualificati furono sostituiti da operatori di macchine non qualificati. Il lavoro accelerò, ma l’unica competenza sviluppata dagli operatori di macchine fu quella di azionare la macchina, che nella maggior parte dei casi era praticamente nulla. Togliete la macchina e il lavoro si ferma.
Tornando alla medicina e alla formazione medica, l’uso giudizioso dell’IA potrebbe migliorare l’arte di un medico? Credo di sì, ma solo se la finalità aristotelica dell’app di IA è qualcosa di diverso dal fare soldi per chi la produce. L’uso dell’IA interferirà con la pratica medica? Forse. L’IA interferirà con l’apprendimento dell’arte, del mestiere e della scienza della medicina da parte di uno studente di medicina? Senza dubbio. Questo porterà alla catastrofe? Sì, quando le mani che curano non avranno mai la possibilità di svilupparsi adeguatamente.
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Carr osserva che ” l’IA troppo spesso produce… l’illusione di imparare “. Ho visto studenti di medicina usare un estratto dal manuale standard di farmacologia come spunto per convertire informazioni sui farmaci chemioterapici in un PDF di colonne immacolate di nomi, meccanismi e usi specifici. Fatto e spolverato in pochi secondi. Tutto bello e buono. Efficiente, sì, ma efficace? Non nella mia esperienza. Ciò che temo è che l’IA sia davvero la “polvere magica” che (troppi) studenti di medicina considerano un sostituto del lavoro estenuante e dell’immersione totale in ciò che rende possibile la loro vocazione. Come disse Han Solo in una galassia molto tempo fa e lontana, lontana: “Ho un brutto presentimento”.
C’è ancora molto da scoprire dopo aver lottato con il suo serpente. Ma ho trovato speranza in molti dei nostri studenti più talentuosi che hanno appena terminato il primo anno di medicina. Mi hanno detto, a voce alta, che non possono aiutarmi nella mia ricerca perché studiano alla vecchia maniera. Ovvero, usano il programma e la guida di lettura come spunti e leggono e studiano effettivamente i 12-15 manuali di medicina standard che devono conoscere a fondo per sviluppare le basi per diventare un bravo medico. Le meraviglie non finiscono mai, ma sembrano essere sempre più rare.
Fonte: NC
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