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L’Intelligenza Artificiale pone sfide etiche agli investitori, ecco come orientarsi
AllianceBernstein analizza sfide che vanno dai rischi etici e di reputazione all'incertezza normativa e indica di concentrarsi su trasparenza e chiarezza
di Stefano Caratelli 14 Giugno 2024 11:37
L'Intelligenza Artificiale suscita questioni etiche che possono comportare rischi per consumatori, imprese e investitori, in un quadro di incertezza a cui contribuisce anche la regolamentazione, che procede a un ritmo disomogeneo nelle diverse aree. La soluzione per gli investitori è concentrarsi su trasparenza e chiarezza. È l’indicazione di AllianceBernstein in un commento dal titolo “Etica e regolamentazione dell'IA: orientarsi nel labirinto” firmato da Saskia Kort-Chick, Director of Social Research and Engagement, Responsibility e da Jonathan Berkow, Director of Data Scienc, Equities, secondo cui questioni etiche e rischi dell'IA iniziano con gli sviluppatori che creano la tecnologia con un effetto a cascata.
Gli investitori sono esposti alle due estremità della catena del rischio mentre regolatori e legislatori in tutto il mondo fanno il possibile. Dai rischi reputazionali all'incertezza normativa, l'IA pone sfide agli investitori ma una strada da seguire esiste. Per capire e valutare come affrontarle serve una visione d'insieme dello scenario commerciale, etico e normativo. I rischi per i brand ad esempio possono scaturire dalle distorsioni nei dati su cui i meccanismi di apprendimento dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono addestrati e che hanno portato ad esempio a discriminazioni non volute nella concessione di mutui.
Distorsioni e discriminazioni sono solo due dei rischi, altri includono la proprietà intellettuale e la riservatezza dei dati. Secondo gli esperti di AllianceBernstein sarebbe opportuno esaminare anche le misure di mitigazione del rischio nell'implementazione di soluzioni di IA. Il quadro normativo registra un'evoluzione differente per tempi e modi nelle diverse giurisdizioni. Tra gli sviluppi più recenti la legge dell'UE che dovrebbe entrare in vigore intorno a metà 2024, e la risposta del governo britannico alla consultazione sul libro bianco sulla regolamentazione dell'IA, due iniziative che mettono in luce differenze di approccio normativo.
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Il Regno Unito infatti si basa su principi che le autorità possono applicare, mentre la UE introduce obblighi di conformità graduati in base al rischio per sviluppatori, aziende, importatori e distributori di IA. Secondo gli esperti di AllianceBernstein, gli investitori non dovrebbero limitarsi ad approfondire gli specifici dettami delle norme ma anche capire in che modo le autorità gestiscono le questioni relative all'IA avvalendosi di leggi esistenti e diverse dalle norme specifiche, come quelle sul copyright, per affrontare le violazioni dei dati e le norme in materia di occupazione quando l'IA ha un impatto sui mercati del lavoro.
In ogni caso, restano cruciali l'analisi fondamentale e l'engagement. Una buona regola empirica per gli investitori è che le aziende proattive nel rendere conto di strategie e politiche in materia di IA sono probabilmente ben preparate ad affrontare le nuove normative. Più in generale, l'analisi fondamentale e l'engagement degli emittenti sono essenziali: la prima dovrebbe soffermarsi sui fattori di rischio dell'IA non solo a livello aziendale, ma anche lungo la catena di fornitura, mentre il secondo può essere strutturato in modo da trattare le questioni dell'IA non solo per il loro effetto sulle operazioni aziendali, ma anche dal punto di vista ambientale, sociale e di governance.
AllianceBernstein propone anche alcune domande che gli investitori potrebbero porre ai Consigli di Amministrazione e ai team manageriali, che vanno dall’integrazione dell’IA nelle strategie, alla trasparenza proattiva, fino alle metriche e ai tipi di reporting adottati. In definitiva, sottolineano Kort-Chick e Berkow, il modo migliore di orientarsi nel labirinto è quello di rimanere con i piedi per terra ed esercitare un sano scetticismo. L'IA è una tecnologia complessa e in evoluzione e gli investitori dovrebbero insistere per avere risposte chiare e non lasciarsi abbagliare da spiegazioni elaborate o complicate.
I RISCHI A CUI SONO ESPOSTI GLI INVESTITORI
Gli investitori sono esposti alle due estremità della catena del rischio mentre regolatori e legislatori in tutto il mondo fanno il possibile. Dai rischi reputazionali all'incertezza normativa, l'IA pone sfide agli investitori ma una strada da seguire esiste. Per capire e valutare come affrontarle serve una visione d'insieme dello scenario commerciale, etico e normativo. I rischi per i brand ad esempio possono scaturire dalle distorsioni nei dati su cui i meccanismi di apprendimento dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono addestrati e che hanno portato ad esempio a discriminazioni non volute nella concessione di mutui.
SVILUPPI E DIFFERENZE DELLA NORMATIVA
Distorsioni e discriminazioni sono solo due dei rischi, altri includono la proprietà intellettuale e la riservatezza dei dati. Secondo gli esperti di AllianceBernstein sarebbe opportuno esaminare anche le misure di mitigazione del rischio nell'implementazione di soluzioni di IA. Il quadro normativo registra un'evoluzione differente per tempi e modi nelle diverse giurisdizioni. Tra gli sviluppi più recenti la legge dell'UE che dovrebbe entrare in vigore intorno a metà 2024, e la risposta del governo britannico alla consultazione sul libro bianco sulla regolamentazione dell'IA, due iniziative che mettono in luce differenze di approccio normativo.
RICEVI GRATIS LE NOTIZIE IN ANTEPRIMAATTENZIONE ANCHE ALLE IMPLICAZIONI DELLE REGOLE GIA’ ESISTENTI
Il Regno Unito infatti si basa su principi che le autorità possono applicare, mentre la UE introduce obblighi di conformità graduati in base al rischio per sviluppatori, aziende, importatori e distributori di IA. Secondo gli esperti di AllianceBernstein, gli investitori non dovrebbero limitarsi ad approfondire gli specifici dettami delle norme ma anche capire in che modo le autorità gestiscono le questioni relative all'IA avvalendosi di leggi esistenti e diverse dalle norme specifiche, come quelle sul copyright, per affrontare le violazioni dei dati e le norme in materia di occupazione quando l'IA ha un impatto sui mercati del lavoro.
SEMPRE CRUCIALI LE ATTIVITA’ DI ENGAGEMENT E L’ANALISI FONDAMENTALE
In ogni caso, restano cruciali l'analisi fondamentale e l'engagement. Una buona regola empirica per gli investitori è che le aziende proattive nel rendere conto di strategie e politiche in materia di IA sono probabilmente ben preparate ad affrontare le nuove normative. Più in generale, l'analisi fondamentale e l'engagement degli emittenti sono essenziali: la prima dovrebbe soffermarsi sui fattori di rischio dell'IA non solo a livello aziendale, ma anche lungo la catena di fornitura, mentre il secondo può essere strutturato in modo da trattare le questioni dell'IA non solo per il loro effetto sulle operazioni aziendali, ma anche dal punto di vista ambientale, sociale e di governance.
PIEDI PER TERRA SENZA FARSI ABBAGLIARE DA SPIEGAZIONI COMPLICATE
AllianceBernstein propone anche alcune domande che gli investitori potrebbero porre ai Consigli di Amministrazione e ai team manageriali, che vanno dall’integrazione dell’IA nelle strategie, alla trasparenza proattiva, fino alle metriche e ai tipi di reporting adottati. In definitiva, sottolineano Kort-Chick e Berkow, il modo migliore di orientarsi nel labirinto è quello di rimanere con i piedi per terra ed esercitare un sano scetticismo. L'IA è una tecnologia complessa e in evoluzione e gli investitori dovrebbero insistere per avere risposte chiare e non lasciarsi abbagliare da spiegazioni elaborate o complicate.
