È definita l’era degli zettabyte da Tim Barret (by CISCO): il 21° secolo è il luogo storico dei dati che vengono generati, in meno di tre anni quadruplicati, da innumerevoli dispositivi, quali satelliti, sensori, social media con oltre 3 miliardi di individui che hanno accesso a internet e, in meno di tre anni, Da analisi statistiche di stima che in You tube vengano caricati 300 ore di video, prodotti 350.000 Tweets e postati 4.200.00 posts su facebook, 1.700.00 foto su Instagram, 110.00 calls su Skype. Ma cosa sono i zettabyte? Un Zettabyte equivale a 1021 byte che equivale a un triliardo di byte, l’equivalente di 36 milioni di anni di video in alta definizione. Crescita di dati, quindi, diffusione del cloud computing che consente di accedere a grandi sistemi di calcolo a costi a dir poco contenuti, con uno sviluppo importante degli algoritmi dell’intelligenza artificiale (IA) e del machine learning ( ML) che danno libero accesso alla conoscenza dell’universo per ciascun individuo e, nello stesso tempo, consentono alle Big Tech, come Amazon, Apple, Microsoft; Google, Fb, di implementare algoritmi sempre più sofisticati grazie a dati che ciascun individuo, in forma consapevole o meno, mette a disposizione. Eppure, si tratta di comunicazione, con la complicità delle tecnologie dell’informazione, ma dovremmo, anzi, dobbiamo essere attenti e responsabili per tutto quello che tutto ciò comporta. A confermarlo, il matematico Alfio Quarteroni che sa bene quanto i modelli matematici, i Big Data e gli algoritmi siano in grado di costruire l’iperrealtà del Metaverso.
Nel corso dell’International Workshop dal titolo “Cyber Security, Strategy and Law”, organizzato dai membri del Comitato Scientifico Cybersecurity, sarà il luogo “reale”, dove si confronteranno importanti relatori internazionali su temi che, in un certo senso, hanno origine anche da questi aspetti in cui il mondo virtuale si trasforma in mondo reale nella nostra vita e nella nostra mente. Ambitelnews ha cercato di scoprire di più, attraverso le interviste realizzate a due componenti del Comitato Scientifico, la prof.ssa Annita Sciacovelli, International law University di Bari, advisor board ENISA, e Gabi Siboni, Jerusalem Institute for Strategy and Security, Israel. Il visitare da remoto un museo, per esempio, oppure essere trasportati in auto senza nessuno alla guida del mezzo, sono opportunità cui non possiamo più fare a meno, ma tutto questo ci porta ad avere sempre più algoritmi intrusivi che possono invadere ogni piccolo spazio della nostra vita e svelare le caratteristiche di ciascun individui, le nostre preferenze e tanto altro. Una guerra digitale che fa vittime. Ecco come la cybersecurity assume un ruolo determinante nella nostra storia e ne accresce sempre di più di importanza. Attraverso l’esposizione ai dati, gli algoritmi del Machine learning sono in grado di migliorare le performance di ciascun individuo, grazie alle reti neurali artificiali ( Artificial Neuronal Networks, ANN) dei sistemi matematici che emulano il comportamento dei processi decisionali umani. Di conseguenza, gli stessi computer aumentano la capacità di apprendimento grazie agli stessi dati, determinando, infiniti campi di applicazione, come “automazione alla visione artificiale (con applicazione all’autonomous driving), dal riconoscimento della voce a quello dei testi scritti (si pensi ai traduttori automatici), dal text mining ai data analytics”. Ma ancora, cosa sono i digital twins? Insiemi di costrutti di informazioni virtuali che simulano struttura, contesto, comportamento di una persona e grazie ai dati, viene aggiornato in modalità dinamica.
Ciò che caratterizza “il digital twin è il dialogo bidirezionale e continuativo con l’entità fisica rappresentata: da una parte, il gemello digitale fornisce informazioni per monitorare e controllare attivamente il gemello fisico, dall’altra le informazioni generate dal gemello reale alimentano gli algoritmi di simulazione del gemello digitale. Tecnologie abilitanti per l’affermazione dei gemelli digitali sono infatti l’Internet of Things (IoT), il cloud computing e i Big Data. Il paradigma del digital twin, concepito e sviluppato in ambito industriale (la prima volta dalla NASA negli anni ’70 per poter replicare a terra in modo virtuale funzionamento e possibile malfunzionamento dello space shuttle), viene sempre più’ adottato anche in ambito sanitario. Ricercare nuove tecnologie per migliorare la prevenzione e la cura diventa essenziale. Per mezzo di wearable devices, integrato alle ANN, si attiva i monitoraggio continuo delle persone, e tutto questo genera l’IoH (Internet of Health). Prevenzione, diagnosi e cura dei pazienti in modo totalmente personalizzato, possono essere di più facile accesso, grazie allo sviluppo di gemelli digitali di pazienti specifici (detti anche human avatars) che potrebbe rivoluzionare l’industria sanitaria, fornendo in tempo reale indicazioni.
Molte società private e istituzioni saranno sempre di più in grado di raccogliere i Big Data e questo aspetto solleva innumerevoli dubbi e preoccupazioni sociali. “Il divario digitale tra coloro che non solo possono accedere ai dati, ma possono anche usarli, si sta allargando, portando da uno stato di digital divide a una condizione di data divide”. Inoltre, i Big Data e gli algoritmi di IA abilitano un sistema cognitivo distribuito, che genera istanze in merito alla responsabilità. Molti individui, gruppi e istituzioni finiscono per condividere la responsabilità dell’interpretazione concettuale e dei risultati sociali di usi specifici dei dati. Ecco che è necessario, da parte della governance dei Big Data, trovare meccanismi per l’allocazione delle responsabilità, in questa rete complessa, in modo che le decisioni errate e ingiustificate – così come le azioni fraudolente vere e proprie, non etiche, abusive, discriminatorie o fuorvianti – possano essere individuate, corrette e adeguatamente sanzionate. Dal punto di vista sociologico, la preoccupazione è che gli algoritmi di machine learning possano finire per conoscerci meglio di quanto noi stessi ci conosciamo.
L’alternativa alla messa a punto di scudi a tutela della nostra privacy è quella della trasparenza algoritmica, ossia la pretesa che la struttura, le volontà e le decisioni nascoste in ciascun algoritmo siano chiare ed esplicite.
La si potrebbe ritenere una possibile soluzione e con quale probabilità potrebbe essere attuata?
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