Intelligenza artificiale e automazione. Workshop internazionale con il Premio Nobel per l’Economia, Daron Acemoglu - Bnews Intelligenza artificiale e automazione. Workshop internazionale con il Premio Nobel per l’Economia, Daron Acemoglu

Intelligenza artificiale e automazione. Workshop internazionale con il Premio Nobel per l’Economia, Daron Acemoglu

Intelligenza artificiale e automazione. Workshop internazionale con il Premio Nobel per l’Economia, Daron Acemoglu
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Il premio Nobel per l’economia Daron Acemoglu sarà tra gli ospiti (in collegamento da remoto) al convegno del prossimo 25 ottobre organizzato dal Dipartimento di Economia, Metodi Quantitativi e Strategie d’Impresa dell’Università Bicocca.
Nato nel 1967 a Istanbul, Acemoglu ha un dottorato di ricerca conseguito nel 1992 presso la London School of Economics and Political Science, Regno Unito ed è professore al Massachusetts Institute of Technology di Cambridge, USA. Abbiamo incontrato il professor Gino Alessandro Gancia, docente di economia politica, per approfondire i temi al centro del workshop.

Professor Gancia, lei è stato coautore del recente Premio Nobel per l'Economia Daron Acemoglu. Quale è stato il suo contributo alla ricerca di Acemoglu?

Uno dei primi interessi di ricerca di Daron Acemoglu è stato lo studio del progresso tecnologico e i suoi effetti sulla disuguaglianza. Durante la nostra collaborazione, abbiamo sviluppato modelli che analizzano il processo di diffusione delle nuove tecnologie, sia all’interno di un paese che tra paesi diversi. In generale, mentre l’innovazione genera un aumento della disuguaglianza, la sua diffusione tende a ridurla. E’ quindi importante trovare il giusto equilibrio tra questi processi.

Gino Alessandro Gancia, professore ordinario di Economia Politica
Gino Alessandro Gancia, professore ordinario di Economia Politica

Quali saranno i temi principali affrontati durante il workshop sull'economia dell'AI e dell'automazione e, in particolare, quali sono i risultati del lavoro che presenterà durante il suo intervento?

L’evento tratterà sia di automazione, in particolare dell’uso di robot industriali, che degli ultimi sviluppi dell’intelligenza artificiale, come i recenti modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Verranno discussi gli effetti su produttività e occupazione ma ci si confronterà anche su come queste tecnologie influenzano le percezioni dei lavoratori e le loro preferenze politiche. Sebbene il campo dell’automazione stia facendo enormi progressi, meno del 2% delle imprese usano robot industriali. Il mio intervento si concentrerà quindi proprio sui fattori che possono facilitare la loro adozione.

I progressi dell’AI e dell’automazione hanno portato trasformazioni importanti in diversi settori dell’economia. Quali aspetti verranno affrontati dal contributo di Daron Acemoglu?

Daron Acemoglu parlerà di come quantificare gli effetti dell’AI su produttività e salari. È un tema importante e molto dibattuto. Da un lato infatti c’è chi sostiene che l’AI rivoluzionerà i sistemi produttivi, promettendo aumenti nella produttività ma anche mettendo a rischio molti posti di lavoro. Dall’altro c’è chi ritiene che, come in altri casi recenti, l’impatto sarà limitato, almeno nel breve periodo. Nel 1987 l'economista e premio Nobel Robert Solow affermò che "L'era dei computer è visibile ovunque, tranne che nelle statistiche sulla produttività".
Questo ci insegna quindi che ci vuole del tempo per vedere gli effetti delle nuove tecnologie.

Guardando al futuro, quali sono le prossime sfide legate all’economia digitale?

Ci aspettano sicuramente importanti sfide su molteplici fronti, che richiederanno le giuste risposte di politica economica. Prima di tutto c’è il tema della riqualificazione della manodopera, per assicurare che una larga parte della forza lavoro possa beneficiare delle nuove tecnologie ed evitare un aumento della disuguaglianza. In secondo luogo, per impedire che l’AI sia utilizzata per manipolare l’informazione, sarà necessario introdurre nuove normative e sviluppare sistemi di certificazione delle notizie.
Infine, lo sviluppo e l’addestramento di algoritmi di intelligenza artificiale richiede un’enorme quantità di dati e ingenti costi fissi, che solo le imprese più grandi possono sostenere. Questo può creare posizioni dominanti con una conseguente riduzione della concorrenza. Al tempo stesso però è importante che la regolamentazione non diventi un ostacolo al progresso, soprattutto in un settore dove la competizione per la supremazia tecnologica avviene su scala globale.