L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE CI HA DELUSO DURANTE QUESTA CRISI?
L’hype intorno all’intelligenza artificiale è sotto lo scanner in quanto la tecnologia non ha avuto un grande impatto nella lotta contro COVID-19. Indubbiamente, l’intelligenza artificiale ha assunto un ruolo centrale all’interno di varie organizzazioni per favorire la crescita aziendale, ma la sua efficacia in una vasta gamma di casi d’uso è stata nuovamente messa in discussione. Questo perché i ricercatori non sono riusciti a portare sul tavolo nulla che potesse aiutare significativamente il mondo a combattere COVID-19.
Oggi, il mondo ha bisogno dell’IA più che mai per rallentare la diffusione del virus mortale e, a sua volta, salvare migliaia di vite. Alla fine l’IA ci ha delusi tutti durante la crisi COVID-19?
L’intelligenza artificiale non è stata in grado di fornire
Il blocco dei luoghi ha contribuito a rallentare la diffusione della comunità del virus, ma oggi l’economia guidata dai consumatori sta subendo un duro colpo. L’Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico (OCSE) ha dichiarato che l’ economia globale potrebbe essere colpita dal suo peggior tasso di crescita dal 2009 , trascinando così molti paesi in recessione.
L’intelligenza artificiale è diventata una parola d’ordine che può far sì che le persone immaginino situazioni irrealistiche al di là delle capacità della tecnologia. Tuttavia, in tempi difficili, tutto ciò che abbiamo sono visualizzazioni, chatbot, rilevatori termici, droni, strumenti per segnalare notizie false, tra gli altri. Mentre alcune soluzioni aiutano a tracciare e fornire informazioni relative al virus, tutti si aspettavano un’innovazione rivoluzionaria per salvare il mondo.
Inoltre, l’affidabilità delle soluzioni esistenti basate su AI per COVID-19 è un altro fattore vincolante durante questa crisi. Ad esempio, il rilevamento di COVID-19 dalle scansioni polmonari è una di queste soluzioni oggi ampiamente utilizzata. Tuttavia, i modelli di visione artificiale sono stati soggetti a distorsioni a causa della carenza della diversità dei dati. L’inesattezza della soluzione di rilevazione del cancro di Google dimostra come tali modelli ML possano fornire risultati imprecisi : identifica i cambiamenti non cancerosi come potenziali tumori.
Se l’IA può essere errata e fornire risultati distorti se addestrata con una quantità colossale di dati sul cancro, è improbabile che ci fidiamo delle soluzioni che affermano di determinare la malattia attraverso l’analisi delle immagini di scansione del torace in cui vi è già una carenza di dati relativi a COVID-19.
Oggi, il pericolo di fidarsi di una tecnologia non dimostrata è più significativo che mai: durante la pandemia, le persone sono ansiose di soluzioni rapide. E non solo prodotti per la visione artificiale, anche la previsione di apprendimento automatico di base è andata male. Molte organizzazioni hanno iniziato a predire il numero di persone che sarebbero state positive al COVID-19, che di nuovo è andato storto .
AI Dall’eroe allo zero?
Le persone nutrivano maggiori aspettative da parte dei ricercatori dell’IA durante questa pandemia, ma con loro sgomento i data scientist non potevano innovare con la tecnologia attuale. Tuttavia, uno dei motivi citati sul perché l’intelligenza artificiale è fallita è dovuto alla carenza di dati necessari. L’intelligenza artificiale si basa su informazioni storiche, ma poiché COVID-19 è completamente nuovo al mondo, è difficile ottenere dati abbastanza affidabili per i modelli ML in un breve periodo. Una previsione imprecisa della proliferazione di COVID-19 dimostra che mancano i dati giusti per apportare valore. Ebbene, non è stata l’IA a deluderci: abbiamo fallito l’IA non fornendo informazioni corrette per la formazione e la valutazione dei modelli ML.
Numerosi governi hanno sempre criticato l’IA nell’assistenza sanitaria, il che ne ha limitato l’utilizzo nel settore. Tuttavia, di recente, i ricercatori stanno implementando l’IA per la scoperta di farmaci. Più recentemente, la startup britannica Exscientia e la società farmaceutica giapponese Sumitomo Dainippon Pharma hanno sviluppato un farmaco con AI, che altrimenti avrebbe richiesto cinque anni . Anche per l’IA, ci vogliono anni per svilupparsi quando si dispone del giusto set di dati, quindi come possiamo aspettarci un vaccino o un medicinale per COVID-19 tra qualche mese? Inoltre, non abbiamo una politica ben concepita per raccogliere ed elaborare i dati dei pazienti. Pertanto, abbiamo aspettative non realistiche dall’intelligenza artificiale, almeno nel settore sanitario. Ma ciò non significa che non possiamo fare affidamento sull’intelligenza artificiale durante una simile crisi in futuro.
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L’intelligenza artificiale è stata un punto di svolta in settori come la finanza, l’e-commerce, la produzione, tra gli altri, poiché è stata attivamente abbracciata per rinnovare i flussi di lavoro. Tuttavia, nell’assistenza sanitaria, non abbiamo sfruttato l’intelligenza artificiale per lo sviluppo e ora ha messo in luce la nostra mancanza di competenza nell’adottare le ultime tecnologie nell’assistenza ospedaliera. L’intelligenza artificiale ha tutto il potenziale, ma i governi devono collaborare e fornire un quadro per i ricercatori che possa consentire il flusso di dati sanitari per l’innovazione nel settore ed essere pronti ad adottare le giuste pratiche per resistere a tali tempeste con l’IA in futuro.