Milano (AsiaNews/Agenzie) - Il Dipartimento dell’Agricoltura delle Filippine e la Philippine Space Agency (PhilSA) avvieranno una collaborazione per promuovere l’impiego dell’intelligenza artificiale (AI) a sostegno dell’agricoltura e della sicurezza alimentare. Secondo quanto annunciato la scorsa settimana dai media filippini, nell’ambito di un accordo quinquennale i dati dei satelliti attraverso l'AI verranno utilizzati per monitorare le condizioni delle coltivazioni, stimare i raccolti e mappare le aree colpite da inondazioni e siccità, individuando le zone più vulnerabili.
Francisco Tiu Laurel Jr., ministro dell’Agricoltura, ha aggiunto che queste tecnologie potrebbero essere impiegate anche per individuare le aree in cui l’acqua in eccesso può essere raccolta e immagazzinata, così da renderla disponibile durante la stagione secca. "Parte dell’acqua che oggi consideriamo un pericolo potrebbe diventare una risorsa agricola", ha dichiarato.
Strumenti di questo tipo sono stati introdotti anche in Indonesia, Malaysia e Vietnam e mostrano come anche nel Sud-est asiatico l’impiego dell’AI stia passando da un utilizzo prevalentemente individuale ad applicazioni concrete in settori fondamentali. In questa regione del mondo, però, una delle questioni che suscitano maggiore preoccupazione è l’accessibilità. Il timore è che questa tecnologia possa rivelarsi meno disponibile o meno efficace per comunità che parlano lingue locali, per i partner commerciali considerati meno strategici e per i Paesi più poveri, che potrebbero non disporre delle risorse economiche necessarie per accedere a modelli efficienti.
L’interesse regionale - che coinvolge governi, servizi sanitari, università e cittadini - non riguarda quindi soltanto quale tra le grandi potenze svilupperà il modello più avanzato. Da un punto di vista pratico, infatti, anche il sistema più sofisticato rischia di non produrre risultati positivi se le persone non riescono a utilizzarlo, per esempio perché non è accessibile nelle lingue locali, come il tagalog nelle Filippine o il bahasa indonesiano. Il problema è particolarmente rilevante in una regione caratterizzata da una forte diversità linguistica, con molte lingue locali scarsamente rappresentate nei dati utilizzati per addestrare i modelli. Un sistema che funziona bene in inglese, ma restituisce risultati poco comprensibili in altre lingue, rischia di essere inutilizzabile in settori, come la sanità o la pubblica amministrazione, dove la precisione linguistica è fondamentale.
Secondo Zenobia Chan, professoressa associata alla Georgetown University, le principali preoccupazioni legate all’AI nel Sud-est asitico riguardano l’accessibilità, che si articola almeno su tre livelli. Il primo è - appunto - quello linguistico. Un secondo limite, invece, è economico: per molte amministrazioni pubbliche e piccole imprese, la possibilità di accedere a questi modelli dipende dal loro costo, con il rischio che un modello troppo sofisticato possa rivelarsi fuori dalla loro portata. Infine, vi sono i rischi di natura politica: gli approcci nazionali potrebbero influenzare sempre di più la distribuzione e l’accesso ai sistemi più avanzati e Stati che non sono considerati né minacce né mercati strategici prioritari potrebbero essere gli ultimi a ottenere le tecnologie più sofisticate, oppure ricevere versioni con funzionalità limitate.
Per rispondere a questi problemi diversi Paesi dell’ASEAN hanno sviluppato - o stanno cercando di sviluppare - propri modelli linguistici di intelligenza artificiale. Infatti, come sottolinea Chan, la posta in gioco nella “corsa all’AI” non consiste tanto nel tentativo di raggiungere una piena autonomia, obiettivo considerato irrealistico per la maggior parte di questi Paesi, e che probabilmente non costituirebbe nemmeno un uso efficiente delle risorse pubbliche. La sfida riguarda piuttosto la capacità della regione di assicurarsi un “accesso resiliente” a questi modelli, quindi disponibile a livello pratico sia ora che nel lungo periodo. Secondo Chan, anche in questo caso è fondamentale combinare tecnologie provenienti da ecosistemi diversi, così da preservare alternative credibili e mantenere un margine di manovra qualora le condizioni di accesso dovessero cambiare, evitando, tuttavia, di creare forme di dipendenza soltanto più complesse.
Il rischio legato all’aggravamento delle disuguaglianze globali, quindi, non riguarda semplicemente la possibilità di disporre o meno di un accesso formale all’AI. Riguarda anche la possibilità di poterla utilizzare in modo pratico e concreto secondo le specifiche esigenze di ogni singolo Paese e delle diverse comunità linguistiche che lo compongono. Un modello disponibile, ma incapace di comprendere adeguatamente la lingua dei suoi utenti, rischia infatti di ampliare - anziché ridurre - le distanze già esistenti.
