Intelligenza artificiale: ecco i nuovi lavori che sta creando

“Nulla si crea, nulla si distrugge, tutto si trasforma”. Il principio enunciato dal chimico francese Antoine-Laurent Lavoisier appare difficile da applicare alla rivoluzione che l’intelligenza artificiale generativa sta portando nel mondo del lavoro. Una rivoluzione che potrebbe distruggere migliaia di impieghi, sostituire il contributo di migliaia di persone con quello della macchina. Dunque nessuna trasformazione, apparentemente. In realtà già oggi l’intelligenza artificiale sta creando nuovi lavori.

Il World Economic Forum ha recentemente pubblicato uno studio “Jobs of tomorrow: large language models and jobs” in cui vengono presi in esame le aree principali di occupazione create dalla trasformazione dell’intelligenza artificiale generativa.

I lavori a maggior rischio di automazione

I lavori con il maggiore potenziale di automazione. Celeste: automazione; Azzurro: miglioramento; Blu: basso potenziale di automazione; Nero: Lavori non-language. Fonte: Jobs of tomorrow: large language models and job. World Economic Forum.

I nuovi lavori dell’intelligenza artificiale: trainers, explainers, sustainers

“L’adozione dell’intelligenza artificiale generativa, in particolare dei LLM (large language models) trasformerà il business e la natura del lavoro, sostituendo alcuni lavori esistenti nel processo, migliorandone altri e, in definitiva, creando molti nuovi ruoli” spiega il rapporto. “Spetterà alle imprese e ai governi adottare misure proattive nel preparare la forza lavoro alla vasta transizione che verrà, per garantire che tutti i membri della società traggano vantaggio dal potenziale dell’intelligenza artificiale generativa”.

Lo studio del World Economic Forum in particolare ha identificato tre aree principali nelle quali l’intelligenza artificiale generativa ha innescato un processo di creazione di nuovi lavori:

• Trainers
• Explainers
• Sustainers

Trainers

L’intelligenza artificiale ha bisogno dell’uomo per imparare. Non si tratta solo dei contenuti che ogni giorno vengono prodotti sul web e che costituiscono la base di dati sui quali i LLM imparano. I trainers sono persone che si occupano direttamente dello sviluppo dell’intelligenza artificiale generativa. Lavoratori con qualifiche elevate, come ingegneri, scienziati e programmatori. La loro opera si esplica in molteplici settori legati allo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Per esempio nella produzione di chip sempre più performanti e personalizzati. O nella fornitura di fonti energetiche sufficienti e, soprattutto, di generatori di emergenza che permettano al sistema di non fermarsi.

Explainers

Nei primi anni ’80, prima della comparsa di Windows, l’interazione con i pc era legata all’utilizzo del linguaggio informatico MS-DOS. Con lo sviluppo delle interfacce di programmazione tutto diventò più semplice e la diffusione dei personal computer registrò una accelerazione. Le interfacce esistono anche per l’intelligenza artificiale generativa e il loro sviluppo è un compito assegnato alla categoria di lavoratori che il Rapporto del WEF chiama “explainers”, coloro che devono spiegare e rendere di utilizzo comune il prodotto. Le interfacce per i LLM potranno essere di diversi tipi e con diverse funzionalità, più o meno personalizzate o dedicate a determinati gruppi di persone.

Sustainers

Secondo lo studio del WEF i sostenitori sono le persone che hanno la responsabilità di assicurarsi che i sistemi intelligenza artificiale vengano utilizzati nel miglior modo possibile. In questa categoria ricadono i creatori di contenuti, i curatori di dati e gli specialisti di etica e governance.

I primi si occupano di ottimizzazione dei suggerimenti secondo le indicazioni della disciplina del prompt engineering. In pratica la scrittura di prompt di testo per fare in modo che un LLM produca il contenuto desiderato dall’utente.

Il compito dei curatori di dati è fondamentale per il corretto funzionamento dell’intelligenza artificiale generativa. Questa, come detto, si nutre dei dati pubblicati su internet. I quali però vanno controllati per verificarne integrità e qualità.

Allo stesso modo i dati internet vanno ripuliti dalla presenza di distorsioni e affermazioni dannose o non etiche. Gli specialisti di etica e governance avranno la responsabilità di assicurarsi che i LLM non agiscano in modo corretto. Ciò comporterà test approfonditi del sistema prima che qualsiasi cosa venga rilasciata al pubblico.