A corredo del servizio dedicato alla 10 tecnologie che promettono di cambiare il modo di vivere e di convivere, stiamo pubblicando alcune testimonianze previsionali di illustri studiosi: oggi è la volta di Philip Tetlock, coautore con Dan Gardner di “Superforecasting: The Art and Science of Prediction” (2015) e professore della Università di Pennsylvania.
di Philip Tetlock
Al Good Judgment Project cerchiamo di verificare l’accuratezza delle valutazioni di commentatori ed esperti in settori in cui di solito si ritiene impossibile farlo. Prendi un grande dibattito e lo dividi in una serie di indicatori verificabili a breve termine. Potresti, quindi, trovarti a discutere se le forme predominanti di Intelligenza Artificiale causeranno grandi dislocazioni nel mercato del lavoro dei colletti bianchi entro il 2035, 2040, 2050.
Molti dibattiti si svolgono già a un rilevante livello di astrazione, ma dal nostro punto di vista è più utile scomporle e chiederci: se ci trovassimo su una traiettoria a lungo termine verso questo o quel risultato prevedibile, che tipo di fenomeni ci aspetteremmo di osservare a breve termine?
Tutto si è iniziato nel 2015 e già nel 2016 AlphaGo ha sconfitto gli umani nel gioco Go, in una incipiente battaglia tra Intelligenza Artificiale e umana. Ma poi non sono successe altre cose particolarmente significative: alla fine del 2017 i servizi dei veicoli Uber senza conducente ristagnavano a causa delle tariffe nelle principali città americane; Watson, il supercomputer IBM, non ha sconfitto i migliori oncologi del mondo in un confronto di diagnosi medica. Perciò non penso che siamo sulla buona strada di un cambiamento radicale, se così si può dire.
Le previsioni possono risultare auto-confermanti o auto-neganti: Y2K, cioè il paventato bug dell’anno 2000, era probabilmente una previsione auto-negante. Ma è possibile trasformare questa alternativa in un esercizio di previsione, ponendo domande previsionali condizionate: vale a dire, quanto è probabile che X sia condizionato dal fare una cosa o l’altra?
Quello che ho registrato negli ultimi 10 anni, e si tratta di una tendenza che mi aspetto continuerà, è una crescente apertura alla quantificazione dell’incertezza. Penso che ci sia un divisivo, contrastato, ma cumulativo movimento verso il pensiero dell’incertezza e che stiano emergendo modalità più circostanziali e sfumate per conseguire gli obiettivi prefissati.
(gv)
