Possiamo Affidare Tutto all'AGI?

In un contesto caratterizzato da circostanze volatili, informazioni incomplete e tempo limitato per la riflessione, qual è il peccato capitale nel processo decisionale? Oppure, quali ostacoli significativi impediscono un processo decisionale efficace? “Decision Time” fornisce un’analisi completa di queste domande da molteplici prospettive.

L’avvento dell’Artificial General Intelligence (AGI) è destinato a rivoluzionare numerosi settori e, nei prossimi anni, è concepibile che l’AGI possa soppiantare la maggior parte dei dipendenti dei call center, lasciando solo una forza lavoro scheletrica per affrontare i problemi idiosincratici che le macchine non possono risolvere. Nella fiorente era dell’AGI, questa previsione non sembra affatto radicale. Tuttavia, sorge una domanda più pertinente: l’AGI può sostituire efficacemente i centralinisti di emergenza o il personale del servizio medico di emergenza? Prima di rispondere, dobbiamo approfondire le complessità di tale proposta. I soccorritori di emergenza affrontano una miriade di situazioni uniche e in rapida evoluzione, che richiedono valutazioni e giudizi rapidi. Possiamo delegare con sicurezza tali decisioni critiche alle macchine?

Il Problema del Carrello e la Complessità delle Scelte Morali

Gli accademici spesso utilizzano il “problema del carrello” come metafora dei dilemmi etici inerenti ai problemi del mondo reale. La resa classica del problema del carrello coinvolge un carrello fuori controllo che si dirige verso un gruppo di persone. Deviando il carrello, il gruppo può essere salvato, ma uno spettatore innocente verrà colpito mortalmente. Quale linea d’azione dovrebbe intraprendere il conducente? L’antico adagio suggerisce di scegliere il male minore, eppure, quando ci si confronta con un simile dilemma nella realtà, la decisione è raramente semplice. In “Decision Time”, l’autore Laurence Alison postula che di fronte al problema del carrello, si dovrebbe sforzarsi di prendere la decisione meno dannosa. Quando vengono presentate più opzioni, ognuna delle quali produce risultati negativi, l’obiettivo dovrebbe essere quello di selezionare l’opzione che infligge la minor quantità di danni.

Il problema del carrello funge da rappresentazione semplificata delle sfide multiformi che gli esseri umani incontrano quotidianamente. Superare queste sfide implica non solo considerazioni morali, ma anche un profondo esame dei propri valori. Le scelte che facciamo riflettono i nostri giudizi di valore. Individui diversi faranno invariabilmente scelte diverse – ed è fondamentale riconoscere che anche l’inazione è una scelta – perché raramente ci sono risposte definitive.

Mentre ci meravigliamo dell’avanzamento esponenziale delle capacità dell’AI, “Decision Time” ci ricorda che molti individui lottano per prendere decisioni decisive quando si confrontano con questioni complesse e consequenziali. Di fronte ad ambienti dinamici, molti individui ordinari non hanno la capacità di valutare pro e contro, agire in modo decisivo e apportare correzioni tempestive. Come possiamo aspettarci che le macchine se la cavino meglio? Questo non vuol dire che le macchine non possano superare le capacità umane, ma piuttosto sottolineare che se le macchine si limitano a emulare le scelte umane, inevitabilmente incontreranno un’abbondanza di decisioni imperfette. Questa nozione di “imperfetto” o “corretto” non implica che esistano risposte universalmente applicabili alle decisioni significative della vita, ma piuttosto se impieghiamo un sano ragionamento nei nostri processi decisionali per evitare le comuni insidie psicologiche.

Barriere a un Processo Decisionale Efficace

In situazioni caratterizzate da volatilità, informazioni incomplete e vincoli di tempo, quali sono i principali impedimenti a un processo decisionale efficace? “Decision Time” identifica tre ostacoli principali:

• Paura della Responsabilità: Avversione ad assumersi la responsabilità, con conseguente inazione. Rimanendo passivi, si evita la responsabilità per eventuali conseguenze negative derivanti da una particolare scelta. Oltre alla paura della responsabilità, un’altra preoccupazione è il rimpianto post-decisionale – rimpiangere una decisione dopo aver ottenuto informazioni aggiuntive. Tali individui tendono a immaginare realtà alternative in cui scelte diverse avrebbero potuto produrre risultati più favorevoli.
• Paralisi della Scelta: Difficoltà nella selezione tra una moltitudine di opzioni, in particolare quando le scelte comportano il sacrificio. In tali casi, il principio fondamentale è quello di prendere la decisione meno dannosa – scegliere il male minore. Tuttavia, questo è più facile a dirsi che a farsi. Il processo decisionale umano è spesso intrecciato con fattori emotivi, il che spiega il fenomeno del disturbo da stress post-traumatico (PTSD) tra i veterani. Il conflitto psicologico è più acuto quando i valori contrastanti si scontrano, come esemplificato dal classico dilemma della scelta tra lealtà e pietà filiale. Lo scenario ideale è allineare le proprie azioni con valori profondamente radicati, ma spesso, gli individui sono costretti a prendere decisioni basate su giudizi di valore esterni, con conseguente grave disagio psicologico.
• Esecuzione Ritardata: Un ritardo eccessivo tra decisione e azione. I paracadutisti attesteranno che il momento di maggiore indecisione si verifica quando si è pronti a saltare ma si ha ancora la possibilità di ritirarsi. Questo fenomeno è pervasivo in molte decisioni che cambiano la vita. Una donna intrappolata in un matrimonio infelice può contemplare il divorzio dopo che i suoi figli sono cresciuti e hanno lasciato la casa. Può discutere all’infinito delle virtù e dei difetti di suo marito con le sue confidenti, assomigliando a un disco rotto, deliberando ripetutamente senza agire. L’antitesi di questo è la Fear of Missing Out (FOMO), che porta a decisioni affrettate guidate dall’ansia di essere lasciati indietro, spesso con conseguente fallimento.

Il Framework STAR per il Processo Decisionale Strategico

Quindi, cosa si può fare per superare questi ostacoli? “Decision Time” propone il framework STAR, un acronimo che comprende:

• Scenario: Coltivare la consapevolezza della situazione implica prima identificare ciò che è trascorso, quindi comprendere perché si è verificato e, infine, prevedere cosa è probabile che accada dopo. Perché i vigili del fuoco esperti possiedono una comprensione intuitiva delle situazioni di incendio? Perché hanno incontrato numerosi scenari e possono attingere rapidamente alla loro esperienza per prendere decisioni valide e intraprendere azioni immediate. Malcolm Gladwell esplora esempi simili in “Blink: The Power of Thinking Without Thinking”.
• Timing: L’elemento “timing” affronta l’importanza di agire entro un lasso di tempo ragionevole. Vale qui l’adagio secondo cui la deliberazione porta all’inazione. Un’analogia utile è il foxtrot, con il suo ritmo “lento, lento, veloce, veloce”. Nelle fasi iniziali del processo decisionale, è prudente procedere con cautela, evitare l’impulsività e resistere all’affidarsi esclusivamente all’intuizione. Invece, sforzati di acquisire ampie informazioni. Tuttavia, nelle fasi successive dell’esecuzione, un’azione rapida è fondamentale, poiché informazioni perfette sono irraggiungibili e i benefici marginali della raccolta prolungata di informazioni diminuiscono.
• Assumptions: Una chiara articolazione delle ipotesi è fondamentale. Spesso, gli individui tendono a percepire selettivamente le informazioni che si allineano con le loro nozioni preconcette, ignorando al contempo prove contraddittorie e possibilità alternative. L’attacco di Hamas a Israele del 2023 ha rivelato un fallimento nelle ipotesi strategiche. I leader israeliani, dal primo ministro Netanyahu ai funzionari militari e dell’intelligence, non sono riusciti ad anticipare l’attacco. Ciò non era dovuto a una mancanza di segnali di preallarme, ma piuttosto a un fallimento nel considerare adeguatamente la possibilità di un simile evento. Ciò che scegliamo di credere è spesso meno importante di ciò che scegliamo di immaginare.
• Revision: La capacità di adattarsi e aggiustarsi continuamente è essenziale. In alcuni casi, sono necessarie resilienza e perseveranza incrollabile: la paura del fallimento non dovrebbe scoraggiare dal tentare sforzi significativi. In altri casi, sono necessari aggiustamenti tempestivi e la capacità di tagliare le perdite per evitare che i costi irrecuperabili influenzino le scelte successive. Tuttavia, la sfida sta nel discernere come formulare tali giudizi in situazioni ambigue. Le insidie comuni includono una mancanza di persistenza, che porta a opportunità mancate, o un’eccessiva persistenza, con conseguente spreco di risorse.

Integrare l’AI nel Processo Decisionale

Dopo aver esaminato il framework STAR, è ora fondamentale considerare le sue implicazioni per l’AI e come le macchine possono migliorare le nostre capacità decisionali. Questo ci riporta alla domanda originale: possiamo affidare tutte le decisioni all’AGI?

Nei prossimi anni, l’AI modularizzerà sempre più il lavoro. Molti compiti saranno co-eseguiti da esseri umani e macchine, con ciascuno che sfrutta i rispettivi punti di forza in quattro aree chiave:

1. Complessità: Più alta è la complessità, maggiore è la capacità umana di adattarsi. La complessità si manifesta in due dimensioni: incertezza (informazioni incomplete) e l’assenza di scelte chiare o ottimali. Gli individui esperti possono prendere decisioni audaci anche quando le informazioni sono scarse. Gli esseri umani possiedono l’autonomia per valutare i compromessi e formulare giudizi di valore.
2. Frequenza: Più frequente è il verificarsi di compiti simili, meglio le macchine sono attrezzate per gestirli. Anche negli scenari di dispacciamento di emergenza, le macchine possono imparare dai soccorritori esperti e fare scelte valide, in particolare quando si tratta di eventi ad alta frequenza come gli incidenti automobilistici.
3. Coordination: I compiti del mondo reale sono raramente isolati. Implicano collaborazione e richiedono una comunicazione estesa. Ogni elemento del framework STAR si basa sulla comunicazione. La domanda è: le macchine possono migliorare l’efficacia e l’efficienza della comunicazione? Sebbene la comunicazione umana abbia i suoi difetti, le interazioni informali e non pianificate possono essere cruciali. Le macchine possono capire queste sfumature?
4. Cost of Failure: Qual è il costo del fallimento, soprattutto quando l’AI commette un errore? Nelle organizzazioni, la responsabilità è fondamentale. Anche quando promuovono applicazioni AI, i decisori devono considerare il potenziale costo del fallimento.

Come l’AI può migliorare il processo decisionale

L’AI può assistere in tre modi chiave:

1. Breaking Cognitive Bottlenecks: L’AI eccelle nell’elaborazione di vaste quantità di dati, alleviando le preoccupazioni sul sovraccarico cognitivo. L’AI può assistere nella danza del “foxtrot”, impedendo all’intuizione e ai pregiudizi di limitare la nostra comprensione del panorama generale.
2. Harnessing Collective Intelligence: L’AI può aggregare giudizi da diverse fonti, fornendo supporto decisionale per i principianti.
3. Mitigating Psychological Weaknesses: L’AI può fornire una guida all’azione e aiutare a definire regole e processi chiari, alleviando parte del peso psicologico. In situazioni in cui è richiesta un’azione decisiva, l’AI può prendere le redini.

Le macchine faticano ancora con situazioni complesse che mancano di risposte e scelte definitive basate sull’autonomia e sui giudizi di valore. Lottano anche con sfumature e compromessi. In definitiva, la decisione finale spetta agli umani. Possiamo imparare a fare scelte migliori, con le macchine che fungono da alleati indispensabili.