Alcune industrie, come l'aviazione e le auto a guida autonoma, sono soggette a normative rigorose che potrebbero rallentare l'adozione dell'IA. Queste industrie devono soddisfare rigorosi standard di sicurezza e affidabilità stabiliti da organismi di regolamentazione come la FAA e l'EASA.

Nell'industria aeronautica, i sistemi di IA utilizzati negli aeromobili, nel controllo del traffico aereo e nei veicoli aerei senza pilota (UAV) devono essere sottoposti a estesi test, simulazioni e processi di certificazione per convalidarne le prestazioni in varie condizioni e scenari di volo. L'alto rischio coinvolto nella sicurezza aerea richiede un approccio cauto all'integrazione dell'IA, poiché un problema minore potrebbe far arretrare l'industria per anni.

Similmente, i veicoli autonomi devono soddisfare rigorosi standard di sicurezza stabiliti dalle autorità dei trasporti per garantire la sicurezza dei passeggeri e dei pedoni. I regolatori richiedono estesi test e convalide dei sistemi di guida autonoma prima di consentirne l'utilizzo su strade pubbliche. Le preoccupazioni relative a casi limite, come la gestione di ostacoli imprevisti e condizioni meteorologiche estreme, devono essere affrontate, insieme a problemi di responsabilità e sicurezza informatica.

Il panorama normativo per queste industrie sta evolvendo man mano che la tecnologia progredisce, ma i regolatori hanno il compito di trovare un equilibrio tra promuovere l'innovazione e garantire la sicurezza pubblica. Ciò significa che alcune industrie potrebbero essere riluttanti ad adottare rapidamente l'IA, poiché devono dare priorità alla sicurezza e all'affidabilità rispetto ai rapidi cambiamenti tecnologici.

La capacità di calcolo è una risorsa scarsa e si è sostenuto che in futuro sarà come l'oro o il petrolio - molto richiesta ma con offerta limitata. Se l'AGI (Intelligenza Artificiale Generale) è davvero trasformativa, sarà una tecnologia estremamente intensiva in termini di risorse e costosa da mantenere a causa dell'enorme quantità di risorse di calcolo richieste.

Le aziende e i governi probabilmente daranno priorità all'allocazione delle capacità di AGI a progetti con il maggiore impatto potenziale, come l'esplorazione spaziale, la modellazione dei cambiamenti climatici e la ricerca biomedica. Questi ambiziosi progetti ad alto impatto avranno probabilmente accesso prioritario all'AGI, lasciando meno capacità di calcolo disponibile per compiti più comuni e quotidiani.

Inoltre, l'AGI richiederà una solida supervisione umana, soprattutto in campi sensibili come l'assistenza sanitaria, l'applicazione della legge e la formulazione delle politiche. L'AGI funzionerà principalmente come consulente piuttosto che come decisore in queste aree, limitandone ulteriormente l'applicazione diffusa.

I centri dati specializzati, le reti ad alta velocità e i requisiti energetici per i sistemi AGI potrebbero anche rendere impraticabile l'implementazione in ogni ufficio. L'accesso all'AGI sarà probabilmente attentamente razionato per prevenire usi impropri e garantire che la potenza di calcolo non venga sprecata in compiti che possono essere gestiti da sistemi di IA meno intensivi in termini di risorse.

Inoltre, il problema della scarsità di energia rappresenta una sfida significativa per la diffusione capillare dell'AGI. I costi di inferenza e il consumo energetico di questi sistemi di IA avanzati sono stimati essere almeno 10 volte superiori ai costi di addestramento. Questa crescita esponenziale della domanda di calcolo potrebbe limitare l'applicazione pratica dell'AGI ai compiti quotidiani, poiché l'energia richiesta per alimentare questi sistemi potrebbe essere proibitivamente costosa o semplicemente non disponibile.

In sintesi, la scarsità di capacità di calcolo, la necessità di una solida supervisione umana e la natura energivora dei sistemi AGI suggeriscono che l'applicazione diffusa di questa tecnologia potrebbe essere limitata, almeno nel breve termine. I casi d'uso più trasformativi dell'AGI saranno probabilmente riservati a progetti specializzati ad alto impatto piuttosto che a compiti quotidiani.

Gli esseri umani sembrano sempre più apprezzare l'interazione umana e potrebbero ribellarsi contro l'adozione diffusa dell'IA. C'è una tendenza crescente di persone che esprimono preoccupazione e persino indignazione nei confronti delle nuove tecnologie IA. Ad esempio, quando è stato rilasciato il video generato dall'IA "Sora", ha ricevuto critiche significative, con molte persone che ne chiedevano l'illegalizzazione. Questo sentimento non è isolato, poiché ci sono numerosi esempi di persone che si oppongono fortemente all'uso dell'IA generativa, citando preoccupazioni sul suo potenziale uso improprio e sui suoi impatti negativi sulla società.

Inoltre, alcune industrie e lavori potrebbero essere esenti dalla disruption dell'IA a causa della preferenza umana per l'interazione con altri esseri umani. Ad esempio, nelle industrie creative, i contenuti creati dall'uomo sono spesso considerati più preziosi rispetto a quelli generati dall'IA. Allo stesso modo, nei ruoli di assistenza clienti, molte persone preferiscono parlare con un rappresentante umano piuttosto che con un chatbot IA.

Le piattaforme online stanno anche adottando misure per affrontare l'aumento dei contenuti generati dall'IA, con YouTube che ha implementato politiche che richiedono ai creatori di dichiarare l'uso dell'IA nei loro video. Google sta anche rimuovendo i contenuti SEO generati dall'IA dai risultati di ricerca per dare priorità ai contenuti organici scritti da esseri umani. Queste misure suggeriscono una crescente consapevolezza della necessità di mantenere un equilibrio tra le capacità dell'IA e le esperienze incentrate sull'uomo.

Inoltre, la scarsità delle risorse di calcolo necessarie per alimentare i sistemi di IA avanzati potrebbe limitarne la diffusione capillare, poiché governi e aziende probabilmente daranno priorità all'uso dell'IA per applicazioni ad alto impatto e trasformative piuttosto che per compiti quotidiani. Ciò potrebbe contribuire ulteriormente all'adozione più lenta del previsto dell'IA in alcune industrie e ruoli lavorativi.

Complessivamente, il potenziale di reazione umana contro l'adozione dell'IA, la preferenza per l'interazione umana in vari contesti e i vincoli sulle risorse di calcolo suggeriscono che l'IA potrebbe non sostituire i lavori così rapidamente come alcuni hanno previsto. L'integrazione dell'IA nella società sarà probabilmente un processo graduale e sfumato, plasmato sia dagli avanzamenti tecnologici che dai valori umani.

Le piattaforme online stanno adottando misure per affrontare i potenziali problemi posti dai contenuti generati dall'IA. Alcune delle principali misure includono:

1. Requisiti di divulgazione dei contenuti: Piattaforme come YouTube ora richiedono ai creatori di dichiarare se i loro contenuti contengono materiale generato dall'IA. Ciò consente agli spettatori di prendere decisioni informate sui contenuti che consumano.

2. Segnalazione degli utenti e moderazione: Gli spettatori possono segnalare i contenuti generati dall'IA che violano le linee guida della piattaforma, e le piattaforme utilizzano una combinazione di IA e moderazione umana per rilevare e affrontare tali violazioni.

3. Aggiustamenti algoritmici: Le piattaforme possono regolare i loro algoritmi per dare priorità ai contenuti creati dall'uomo rispetto ai contenuti generati dall'IA e considerati spam. Ciò potrebbe comportare il declassamento di canali o contenuti ritenuti prevalentemente generati dall'IA.

4. Divieti sui contenuti generati dall'IA: Alcune piattaforme potrebbero implementare divieti assoluti sull'uso di contenuti generati dall'IA, soprattutto nei casi in cui vengono utilizzati per manipolare i sistemi della piattaforma, come lo spam SEO.

5. Sistemi di verifica: I siti Web potrebbero sviluppare nuovi meccanismi per verificare che gli utenti siano umani e impedire agli agenti IA di eseguire il crawling e di influenzare le loro metriche, come i ricavi pubblicitari.

Queste misure suggeriscono che le piattaforme online stanno adottando un approccio proattivo per mitigare i potenziali impatti negativi dei contenuti generati dall'IA, dando priorità ai contenuti autentici creati dall'uomo e proteggendo l'integrità delle loro piattaforme.

Sebbene i progressi dell'IA siano senza dubbio impressionanti, ci sono diverse ragioni per cui l'IA potrebbe non sostituire il tuo lavoro così rapidamente come alcuni potrebbero aspettarsi:

1. Normative rigorose: Industrie come l'aviazione, le auto a guida autonoma e l'assistenza sanitaria hanno standard di sicurezza e affidabilità rigorosi che i sistemi IA devono soddisfare attraverso estesi processi di test e certificazione prima di essere integrati. Questo approccio cauto può rallentare l'adozione dell'IA in questi settori.

2. Scarsità di capacità di calcolo: Le risorse di calcolo richieste per i sistemi di IA avanzati come l'AGI (Intelligenza Artificiale Generale) dovrebbero essere estremamente scarse e costose. Governi e aziende probabilmente daranno priorità all'allocazione di queste risorse a progetti ad alto impatto, come l'esplorazione spaziale, la modellazione dei cambiamenti climatici e la ricerca biomedica, piuttosto che a compiti quotidiani.

3. Preferenza umana per l'interazione umana: C'è una tendenza crescente di persone che esprimono preoccupazione e persino ostilità nei confronti dell'IA, in particolare nelle industrie creative. Gli esseri umani potrebbero continuare a valorizzare le interazioni da uomo a uomo, portando a una resistenza contro l'adozione diffusa dell'IA in determinati ambiti.

4. Possibile reazione e regolamentazione: Le piattaforme online e i motori di ricerca stanno già adottando misure per limitare l'uso di contenuti generati dall'IA, come rimuoverli dai risultati di ricerca o richiedere una dichiarazione esplicita. Ciò potrebbe limitare l'impatto dell'IA su determinate industrie e lavori.

5. Vincoli energetici: Le enormi esigenze energetiche dei sistemi IA su larga scala, come quelli necessari per l'AGI, potrebbero rappresentare una sfida significativa per la loro diffusione capillare, poiché l'attuale infrastruttura energetica potrebbe non essere in grado di supportare tale domanda.

In conclusione, mentre i progressi dell'IA sono senza dubbio trasformativi, la combinazione di ostacoli normativi, scarsità di capacità di calcolo, preferenze umane e possibile reazione suggerisce che l'IA potrebbe non sostituire i lavori così rapidamente come alcuni potrebbero temere. L'impatto futuro dell'IA sul mercato del lavoro sarà probabilmente più sfumato e graduale rispetto alle previsioni catastrofiche spesso formulate.