Era il 1982 quando la fantascientifica Kitt, dotata di un modulo logico cibernetico autoconsapevole che le permetteva di pensare, imparare, comunicare e interagire, diventava l’auto icona dell’avvenire. Con un salto nel futuro che conteneva qualche spunto di realismo, la Supercar dotata di intelligenza artificiale (in breve IA) guardava il mondo grazie al led scanner con la lucina rossa che oscillava da destra a sinistra: non era altro che un prototipo avveniristico di un’auto a guida autonoma di livello 5. Oggi dialoghiamo con le auto, telecamere e sensori le collegano con lo spazio circostante.
IA e Smart City: vantaggi e elementi di rischio
L’impiego dell’intelligenza artificiale sta diventando sempre più importante nella transizione digitale, e dunque anche nel contesto urbano delle cosiddette Smart City e della mobilità.
L’IA interviene per migliorare la mobilità, gestire il caos e l’inquinamento urbano, e fornire nuovi servizi ai cittadini. Combinata con altre tecnologie digitali come il Big Data, IoT e Cloud, può gestire in modo efficiente la grande quantità di dati prodotti dalla quotidianità cittadina.
L’impatto è di vasta portata e diversi sono gli ambiti di potenziale applicazione: efficienza, governance, sostenibilità ambientale, nuovi servizi ai cittadini.
Tuttavia, è importante considerare anche gli elementi di rischio che la IA introduce nella sfera della privacy, nel mondo del lavoro, nei costi di adeguamento di infrastrutture e tecnologie e, non da ultimo, nell’esposizione alla dipendenza tecnologica con le conseguenti vulnerabilità legate a malfunzionamenti e attacchi informatici.
Dal prodotto all’esperienza
L’intervento della IA nel settore della mobilità ha accelerato una rivoluzione copernicana già in atto da tempo: lo spostamento del focus dal prodotto auto a all’esperienza della mobilità.
La transizione verso veicoli definiti dai loro servizi digitali – tra cui sicurezza, comfort, funzionalità operative e di intrattenimento – rende il proprietario di un’auto più simile all’utente di una macchina software-defined.Evoluzione che contribuisce peraltro a distrarre i tradizionali margini dell’industria automobilistica dai materiali e i componenti, all’immateriale e il collegamento. Le proiezioni stimano che nei prossimi 20 anni i ricavi dei servizi digitali passeranno dall’odierno 3% a un 40% dei ricavi complessivi di filiera.
La IA per la mobilità sostenibile
Dalla ottimizzazione dei percorsi dei mezzi pubblici all’identificazione delle aree in cui è necessario aumentare la presenza di infrastrutture per la mobilità sostenibile, come le piste ciclabili, l’IA può essere un importante strumento per promuovere la sostenibilità ambientale all’interno delle Smart City.
Ottimizzare i percorsi dei mezzi pubblici significa ridurre i tempi di attesa e snellire l’affluenza dei passeggeri, con conseguente riduzione e semplificazione del traffico cittadino. Elaborare i dati relativi al traffico significa individuare e localizzare picchi e rallentamenti del traffico per prevenire le congestioni, creare mappe di percorsi per offrire in tempo reale deviazioni e percorsi alternativi, coordinare i flussi quotidiani con amministrazione e disponibilità coordinata dei parcheggi.
Modello MaaS
La MaaS – Mobility as a Service – è uno dei concetti alla base di questo approccio integrato dei sistemi di spostamento: un nuovo modo di pensare e progettare la mobilità, con una particolare attenzione alla sua sostenibilità. AI, sistemi di informazione e gestione dati in real time, reti connesse e tutto ciò che serve per garantire a tutti la mobilità desiderata (la più efficiente, la più veloce, la più comoda) al minor costo individuale e collettivo. In pratica, l’applicazione più immediata e diffusa delle Smart City. Ma perché la MaaS possa realmente concretizzarsi è necessario definire il perimetro dell’area di riferimento e che i diversi player della mobilità condividano le proprie informazioni con il soggetto che poi farà da integratore.
IA per le Infrastrutture
Ampio spazio di applicazione della IA anche per l’implementazione e la regolamentazione delle infrastrutture urbane, dunque.
L’IA offre un valido sostegno per promuovere la mobilità del futuro anche attraverso l’identificazione delle aree in cui è necessario aumentare la presenza di infrastrutture per la mobilità sostenibile e l’accessibilità, come piste ciclabili, colonnine di ricarica, parcheggi, marciapiedi, punti di carico e scarico o di sosta, servizi di sharing e micromobilità, stazioni dei trasporti pubblici e condivisi. Mentre l’utilizzo di sistemi di guida assistita, manutenzione predittiva e di rilevamento degli incidenti è fondamentale per migliorare la sicurezza stradale.
IA ed etica
Ma proprio l’intervento della IA nella sicurezza stradale introduce anche le sue più grandi criticità: le questioni di ordine etico. Innanzitutto, l’utilizzo di sistemi di guida assistita o di veicoli autonomi solleva la questione della responsabilità in caso di incidenti. Chi sarà ritenuto responsabile in caso di un incidente causato da un veicolo autonomo?
L’IA potrebbe introdurre dei pregiudizi (bias) e delle discriminazioni nella mobilità, ad esempio attraverso l’utilizzo di algoritmi che privilegiano certi tipi di utenti o che escludono altri?
E poi ovviamente, c’è la questione della Privacy: l’utilizzo dell’IA nella mobilità richiede la raccolta e l’analisi di grandi quantità di dati personali, come ad esempio la posizione degli utenti. È importante garantire la privacy dei dati degli utenti e prevenire eventuali abusi o violazioni della privacy.
Abbiamo aperto con un cult della tv anni 80, ma chiudiamo con uno dei padri della fantascienza e precursore indiscusso della robotica e dell’Intelligenza Artificiale. Era il 1942 quando Isaac Asimov nel racconto Runaround, incluso nella raccolta I Robot, formula le tre leggi della robotica:
– Un robot non può recare danno agli esseri umani, né può permettere che, a causa del suo mancato intervento, gli esseri umani ricevano danno;
– Un robot deve obbedire agli ordini impartiti dagli esseri umani, tranne nel caso che tali ordini contrastino con la Prima Legge.
– Un robot deve salvaguardare la propria esistenza, purché ciò non contrasti con la Prima e la Seconda Legge.
Se uomo e macchine convivono nella stessa infosfera, le opportunità si moltiplicano, ma serve dunque anche un nuovo processo di re-ontologizzazione del mondo e re-deontogizzazione della realtà. Studi, ricerche e approfondimenti già si moltiplicano, la questione è aperta.
