Dopo cinque moduli dedicati ai rischi e ai problemi dell'AI, è tempo di esplorare l'altro lato della medaglia: le applicazioni dove l'intelligenza artificiale produce benefici concreti e misurabili per la società. Non per cadere nell'ottimismo tecnologico ingenuo, ma per capire quali condizioni rendono possibile un uso dell'AI al servizio del bene comune — e come replicarle.
Clima e ambiente. L'AI è uno strumento potente per affrontare la crisi climatica. Global Forest Watch usa immagini satellitari e machine learning per monitorare la deforestazione in tempo quasi reale, permettendo a comunità indigene e attivisti di intervenire prima che la distruzione sia irreversibile. DeepMind (Google) ha sviluppato modelli che prevedono la produzione di energia eolica con 36 ore di anticipo, permettendo una gestione più efficiente delle reti elettriche. ClimateTrace, cofondato da Al Gore, usa AI per monitorare le emissioni di gas serra di oltre 70.000 impianti nel mondo, rendendo impossibile per le aziende nascondere il loro impatto.
Ma c'è un paradosso: l'AI stessa ha un'impronta ambientale enorme. Addestrare GPT-4 ha consumato una quantità di energia stimata equivalente a quella di 1.000 famiglie americane per un anno. I data center usano miliardi di litri d'acqua per il raffreddamento. L'AI per il clima deve fare i conti con la propria impronta — un paradosso che richiede trasparenza e scelte consapevoli su quando l'AI è la soluzione giusta e quando non lo è.
Salute. L'AI ha dimostrato capacità notevoli nella diagnosi medica. Il sistema di Google per la retinopatia diabetica rileva la malattia con una precisione pari o superiore a quella degli specialisti, potenzialmente permettendo screening di massa in aree con carenza di medici. AlphaFold (DeepMind) ha predetto la struttura 3D di quasi tutte le proteine conosciute — un risultato che sta accelerando la ricerca farmaceutica in tutto il mondo. Aidoc usa l'AI per identificare emorragie cerebrali nelle TAC, riducendo i tempi di intervento.
Ma anche qui le sfide sono reali. L'AI medica addestrata su dati di popolazioni ricche e bianche funziona peggio per le popolazioni del Sud globale. I sistemi diagnostici possono creare una falsa sensazione di certezza, portando medici e pazienti a fidarsi troppo dell'output algoritmico. E l'accesso a queste tecnologie è profondamente diseguale: chi beneficia per primo sono i paesi e le comunità che ne avrebbero meno bisogno.
Istruzione. L'AI può personalizzare l'apprendimento, adattando contenuti e ritmi alle esigenze di ogni studente. Khan Academy ha integrato un tutor AI (Khanmigo) che aiuta gli studenti a ragionare senza dare risposte dirette. Duolingo usa l'AI per adattare le lezioni di lingua al livello di ogni utente. Ma il rischio è la sostituzione del rapporto umano insegnante-studente con un'interazione algoritmica, e la raccolta massiva di dati su minori senza adeguate protezioni.