La geografia emergente dell’intelligenza artificiale

IL 2023 È STATO L’ANNO della svolta per l’intelligenza artificiale (IA). Di IA si parla ovunque, dalle aziende alle scuole, da Hollywood alle campagne elettorali. Anche se alcuni investitori si lamentano della stanchezza da IA, è esploso un dramma avvincente sulla leadership di OpenAI – probabilmente il più importante tra gli attori alle frontiere della tecnologia – riportando la nostra attenzione sulle molte questioni irrisolte intorno all’IA. Nel frattempo, non si può sfuggire al suo enorme potenziale. Secondo alcuni analisti, la sola IA generativa potrebbe interessare 300 milioni di posti di lavoro e creare un nuovo valore economico di 4,4 trilioni di dollari all’anno in tutto il mondo. Non sono solo le potenze tecnologiche a competere per catturare il valore; c’è una gara globale tra le nazioni per la leadership in questo campo – una geografia emergente dell’IA.

Questa gara determinerà quali applicazioni avranno la priorità, dove si potranno concentrare la capacità innovativa e gli investimenti, quali regolamenti sull’IA emergeranno, quali rischi potrebbero sorgere, quali pregiudizi e carenze di dati saranno accentuati o attenuati e se l’innovazione competitiva avrà la priorità sulla sicurezza e sulla supervisione pubblica. La geografia dell’IA è fondamentale per il futuro della tecnologia.

Ci sono già alcuni assi chiari. Gli Stati Uniti e la Cina sono in lizza per diventare la prima economia mondiale dell’IA, in una “guerra fredda digitale”, ma l’insieme delle nazioni si sta evolvendo. L’UE ha guidato gli sforzi per regolamentare l’IA nelle società democratiche e ora gli Stati Uniti stanno recuperando terreno, mentre il Canada è il primo Paese con una strategia nazionale sull’IA. Mentre alcuni Paesi rendono più rigida la regolamentazione dell’IA, altri potrebbero attirare le aziende all’avanguardia promettendo ambienti “favorevoli all’innovazione” senza restrizioni. In alternativa, altri potrebbero attrarre coloro che preferiscono la sicurezza o l’apertura. I Paesi in via di sviluppo più popolosi, come l’India, puntano a diventare le nazioni più ricche di dati, disponendo di bacini di dati in rapida crescita. Nonostante le sanzioni, l’Iran ha dichiarato di aspirare a diventare uno dei primi 10 Paesi al mondo per l’IA. È probabile che ciò accresca le preoccupazioni sui rischi per la sicurezza nazionale dell’intelligenza artificiale e faccia pressione su altri attori della regione affinché puntino a un obiettivo simile.

Data l’alta posta in gioco di questa gara, quali Paesi sono in testa? Quali stanno guadagnando terreno sui leader? Come potrebbe questa gerarchia plasmare il futuro dell’IA? Individuare i Paesi leader non è semplice, poiché dati, conoscenze, algoritmi e modelli possono, in linea di principio, attraversare i confini. Anche la rivalità tra Stati Uniti e Cina è complicata dal fatto che i ricercatori di IA dei due Paesi collaborano, più di quelli di qualsiasi altra coppia di Paesi. I modelli open-source sono alla portata di tutti, con licenze accessibili anche per i modelli più avanzati. Tuttavia, lo sviluppo dell’IA beneficia di economie di scala e, di conseguenza, è geograficamente raggruppato, poiché molti input significativi sono concentrati e non attraversano facilmente i confini.

Utilizzando dati provenienti da oltre 20 fonti istituzionali diverse – tra cui database pubblici come l’ITU e la Banca Mondiale e partnership di dati proprietari come SeekOut e il Data Governance Hub della George Washington University – oltre ai nostri database e modelli di Digital Planet, abbiamo mappato la geografia emergente della leadership dell’IA, identificando dove – e come – si stanno allineando le forze che guidano lo sviluppo dell’IA.

I driver e l’indice di leadership dell’IA

Il rapido accumulo di dati nelle economie digitali di tutto il mondo è chiaramente uno dei fattori critici dello sviluppo dell’IA. Nel 2019 abbiamo introdotto l’idea del “prodotto lordo di dati” dei Paesi, determinato dal volume, dalla complessità e dall’accessibilità dei dati consumati insieme al numero di utenti internet attivi nel Paese. Per questa analisi, abbiamo riconosciuto che il prodotto lordo di dati è una risorsa essenziale per lo sviluppo dell’IA – in particolare per l’IA generativa, che richiede set di dati massicci e diversificati – e abbiamo aggiornato le analisi del 2019 come base, aggiungendo i driver che sono critici per lo sviluppo dell’IA in generale. Questo strato di dati essenziali rende l’indice qui presentato diverso da altri indicatori di “vivacità” dell’IA o da misure degli investimenti globali, delle innovazioni e dell’implementazione dell’IA.

Per confrontare l’IA tra i vari Paesi, abbiamo considerato quattro fattori:

Dati: il volume e la complessità della risorsa principale utilizzata per addestrare e migliorare gli algoritmi

- Consumo di banda larga, aggregato (fisso e mobile): il consumo complessivo di dati in un Paese.

- Consumo di banda larga, pro capite (fisso e mobile): consumo di dati per utente di Internet in un Paese, che funge da indicatore della complessità dei dati che rappresentano diversi tipi di utilizzo.

Regole: modalità di accesso ai dati

- Partecipazione agli open data: il grado in cui un’economia promuove l’uso e l’accesso alle fonti di dati pubblici.

- Politiche di governance dei dati: l’approccio normativo del Paese ai dati – personali, non personali, aperti, proprietari, pubblici e privati – in particolare per quanto riguarda la tutela della privacy.

- Flussi di dati transfrontalieri: il grado in cui un’economia promuove e si impegna in flussi di dati con altre economie, così come il grado in cui un’economia localizza attivamente i dati all’interno dei propri confini.

Capitale: le basi umane, finanziarie, di diversità e digitali per costruire l’IA

- Talento: la qualità e la quantità di talenti di IA disponibili.

- Investimenti: i flussi di investimento nell’IA e nelle tecnologie emergenti.

- Diversità: diversità dei talenti dell’IA.

- Evoluzione dell’economia digitale: l’evoluzione delle basi digitali di un Paese, comprese le capacità di calcolo.

Innovazione: progressi nei modelli di IA, nelle tecniche, nell’approvvigionamento creativo di dati e nelle nuove applicazioni

- Numero di domande di brevetto: il numero di domande di brevetto di ciascun Paese in tecnologie legate all’IA.

- Numero di citazioni per i 10 principali articoli sull’IA: il numero totale di citazioni accumulate dagli autori di ciascun Paese.

- Pubblicazioni aggregate sull’IA: il numero totale di pubblicazioni nel campo dell’IA in ogni Paese.

Mettendo insieme queste variabili, abbiamo ricavato una nuova misura – l’indice Top Ranked AI Nations (TRAIN) – per valutare la posizione dei 25 principali Paesi creatori di IA nella corsa alla leadership, come mostrato nella Figura 1. L’indice non è da intendersi come completo. Non si tratta di tutti i Paesi che stanno giocando un ruolo critico nel plasmare l’industria globale dell’IA. Paesi come Israele o gli Emirati Arabi Uniti, ad esempio, sono attori chiave che non hanno fatto parte della nostra valutazione, poiché sono ancora piccoli e i dati sui driver considerati erano limitati.

La geografia emergente dell’IA: Stati Uniti e Cina

Il fatto che gli Stati Uniti e la Cina occupino i primi due posti dell’indice TRAIN non è una sorpresa, poiché i Governi di entrambi i Paesi si sono impegnati a diventare leader mondiali dell’IA. Il consigliere per la sicurezza nazionale degli Stati Uniti, Jake Sullivan, ha dichiarato che l’obiettivo è quello di garantire “il vantaggio più ampio possibile” nella tecnologia IA di frontiera. Nel frattempo, la Cina mira a diventare il “principale” centro di innovazione dell’IA al mondo, con una produzione lorda legata all’IA superiore a 10.000 miliardi di RMB (1.500 miliardi di dollari) entro il 2030. La competizione si è ulteriormente intensificata a seguito del divieto imposto dalla Casa Bianca alle aziende statunitensi di esportare apparecchiature per la produzione di chip a partire dall’ottobre 2022, requisito che sarà ora esteso anche ai chip di IA.

Gli Stati Uniti sono storicamente in vantaggio nella maggior parte dei fattori chiave e le aziende americane di IA hanno modelli che superano in modo significativo i loro rivali cinesi. Per quanto riguarda la sola dimensione del capitale, le prime quattro città globali per talento nell’IA, investimenti, diversità di talenti ed evoluzione dell’economia digitale si trovano negli Stati Uniti, mentre la prima città cinese, Pechino, è all’ottavo posto. Inoltre, gli investimenti di venture capital hanno finanziato 524 start-up di IA negli Stati Uniti nel 2022, posizionandoli molto più avanti rispetto a tutti gli altri Paesi. Negli ultimi 10 anni, le aziende statunitensi di IA hanno attratto investimenti privati due volte e mezzo superiori a quelli della Cina.

Il settore privato è la forza trainante essenziale dell’IA negli Stati Uniti; la sua quota nei maggiori modelli di IA è passata dall’11% nel 2010 al 96% nel 2021 e il 70% dei dottori di ricerca in campi correlati all’IA è impiegato nel settore privato. L’intensa concorrenza tra gli operatori statunitensi nel campo dell’IA continuerà probabilmente ad alimentare la leadership degli Stati Uniti nella dimensione dell’innovazione.

In Cina, il Governo svolge un ruolo maggiore nello sviluppo dell’IA. Ha utilizzato sovvenzioni, sostegni e orientamenti politici significativi per indirizzarla verso applicazioni quali lo sviluppo di farmaci, la ricerca genetica e la biologia. Grazie alla protezione del Governo, l’industria cinese dell’IA opera in un mercato con elevate barriere all’ingresso per i concorrenti internazionali. La Cina ha la più grande popolazione al mondo abilitata all’uso di Internet e, di conseguenza, l’adozione può avvenire a ritmi notevoli. Ad esempio, l’IA generativa cinese Ernie Bot ha raggiunto 1 milione di utenti in 19 ore, mentre ChatGPT ha impiegato cinque giorni per raggiungere la stessa soglia.

La Cina ha alcuni importanti vantaggi che potrebbero permetterle di sfidare in futuro gli Stati Uniti. Innanzitutto, genera e consuma un’enorme quantità di dati. Di conseguenza, disporrà sempre più di pool di dati in rapida crescita, che sono tra i meno accessibili agli sviluppatori di IA al di fuori della Cina – un fattore che potrebbe sia ostacolare che potenziare le capacità di leadership della Cina in materia.

In secondo luogo, la Cina ospita la comunità di ricerca sull’IA in più rapida crescita al mondo, con autori cinesi che contribuiscono alle principali riviste sull’IA a un tasso circa 2,5 volte superiore a quello degli statunitensi.

In terzo luogo, la Cina è la prima a muoversi in materia di regolamentazione dell’IA e, anche con il recente e ambizioso ordine esecutivo della Casa Bianca sulla regolamentazione dell’IA, la Cina avrà un vantaggio esperienziale in questo settore. Finora la regolamentazione dell’IA è ancora in una fase nascente e non ha avuto un peso significativo nell’indice TRAIN, ma col tempo è probabile che le cose cambino. D’altra parte, la Cina deve affrontare molte sfide. La regolamentazione e le restrizioni statali potrebbero diminuire la sua capacità innovativa e la scarsità di chip è un limite critico nel breve termine. Le restrizioni sul flusso di dati in entrata e in uscita dalla Cina potrebbero limitare la sua capacità di sviluppare modelli di IA all’avanguardia.

La competizione tra Stati Uniti e Cina ha implicazioni per lo sviluppo dell’IA a livello globale. Un distacco della Cina dagli Stati Uniti e dagli altri principali centri di sviluppo dell’IA potrebbe rallentare il progresso dell’IA in generale. Inoltre, la ricerca da parte della Cina di propri chip e standard indipendenti potrebbe portare a una “biforcazione” dello sviluppo dell’IA e a una frammentazione delle iniziative e dei set di dati necessari per formare algoritmi robusti.

Come si posizionano gli altri Paesi

Naturalmente, la geografia dell’IA si estende oltre questi due Paesi e le posizioni sul TRAIN non sono stazionarie. Ci sono diversi Paesi da tenere d’occhio man mano che il panorama dell’IA si evolve, come l’India, l’Indonesia, il Regno Unito, i principali Paesi dell’Unione Europea, il Giappone e la Corea del Sud. Alcuni Paesi dispongono di pool di dati in rapida crescita, mentre altri rendono i dati più accessibili. Altri ancora hanno fattori demografici che influenzeranno la loro posizione nell’indice TRAIN.

Di tutti i fattori cruciali per la leadership dell’IA, i cambiamenti nei bacini di dati accessibili avranno probabilmente l’impatto maggiore sul posizionamento dei 25 Paesi nel breve e medio termine.

Per avere un’idea di alcuni cambiamenti chiave da tenere d’occhio, si consideri la Figura 2, in cui abbiamo giustapposto le dimensioni e lo slancio dei pool di dati aggregati sull’asse X e l’attuale punteggio TRAIN dei Paesi sull’asse Y; le dimensioni dei pool di dati aggregati sono rappresentate dalla dimensione della bolla e colorate per indicare l’accessibilità dei dati.

Mentre la dimensione del capitale fornisce l’impulso più forte alla classifica di leadership dell’IA di un Paese, la variazione del suo pool di dati è fondamentale per la sua capacità di salire nella classifica TRAIN. Come mostra la Figura 2, tuttavia, i Paesi con i pool di dati in più rapida crescita sono anche quelli con maggiori restrizioni all’accesso ai dati. Ciò significa che le aziende dovrebbero tenere d’occhio i cambiamenti nelle normative e nelle politiche relative ai dati in diverse parti del mondo, che potrebbero determinare l’opportunità di spostare l’attività di sviluppo dell’IA verso un determinato luogo. Inoltre, i responsabili politici di ciascuno dei Paesi interessati dai cambiamenti devono riconsiderare le proprie normative e priorità di investimento per mantenere e rafforzare la propria posizione di leadership nell’IA.

Oltre ai due leader, Paesi come India, Regno Unito, Francia, Canada, Germania e Australia sono forti nella dimensione del capitale. È per questo motivo che, nel medio termine, sono questi i Paesi destinati a compiere i progressi più significativi. Nel frattempo, poiché anche la crescita dei pool di dati è un fattore importante, paesi come l’Indonesia, il Sudafrica, la Nigeria e l’India dovrebbero essere osservati da vicino, poiché presentano i maggiori tassi di variazione dei volumi aggregati di consumo di dati. Tra questi, l’India e l’Indonesia sono i Paesi con i maggiori volumi assoluti di dati. Migliorare l’accesso ai loro dati potrebbe migliorare la posizione di TRAIN di questi Paesi in futuro.

Con punti di forza in molte dimensioni, l’India è quella con il maggior potenziale di crescita. Ha il maggior volume di consumo di dati mobili e si prevede che entro il 2028 sarà il primo Paese al mondo per consumo di dati. Gestisce già il maggior numero di pagamenti digitali rispetto a qualsiasi altro Paese al mondo e possiede il terzo più grande bacino di talenti nel campo dell’intelligenza artificiale. Sebbene ponga restrizioni all’accesso ai dati, le sue regole di regolamentazione dell’IA sono ancora fluide. A luglio, la Telecom Regulatory Authority of India ha pubblicato un nuovo documento di consultazione che chiedeva di istituire un’autorità legale per regolamentare l’IA in India attraverso un “quadro basato sul rischio”. Il documento suggerisce inoltre di collaborare con i Governi e le agenzie internazionali per far progredire l’”uso responsabile” dell’IA a livello globale, un processo che l’India potrebbe contribuire in modo significativo a plasmare.

Per quanto riguarda il Regno Unito, l’osservazione del modo in cui compete con i Paesi dell’UE – in particolare Francia e Germania – rivela i pro e i contro di due approcci nettamente diversi. L’industria britannica dell’IA è sostenuta da una strategia nazionale, ma si sta impegnando in un approccio normativo leggero che mira a essere “favorevole all’innovazione” man mano che il settore si sviluppa. In effetti, il Regno Unito è uno dei Paesi più innovativi in materia di IA, sede di aziende come DeepMind (acquisita da Alphabet), il cui lavoro sulla struttura delle proteine potrebbe avere implicazioni rivoluzionarie in settori che vanno dalla scoperta di farmaci alla sicurezza alimentare. Il Regno Unito ha cercato di bilanciare il suo tocco normativo leggero con gli sforzi pubblici per assumere un ruolo guida in materia di sicurezza dell’IA, tra cui il coordinamento di una dichiarazione che incoraggia la cooperazione globale su questo tema e il lancio di un Istituto britannico per la sicurezza dell’IA per condurre valutazioni sulla sicurezza dei sistemi di IA di frontiera.

Al contrario, i regolamenti dell’UE sull’IA potrebbero rallentare lo sviluppo dell’IA nei Paesi membri quando saranno applicati. Questo potrebbe aiutare il Regno Unito a mantenere l’attuale vantaggio su Paesi come Francia e Germania, che si sono impegnati a creare un ecosistema comune di IA per avviare nuovi progetti di collaborazione attraverso una dichiarazione di intenti congiunta e una “Rete di ricerca e innovazione nell’intelligenza artificiale”. Per compensare i potenziali attriti normativi, i pool di dati in Francia e Germania sono cresciuti più rapidamente di quelli del Regno Unito e c’è stato un intenso dibattito sulla riconsiderazione della severità del regolamento UE a causa delle pressioni dell’industria. Alla fine, la normativa si è assestata su un approccio di compromesso a due livelli che richiede “trasparenza” da parte di tutti i modelli di fondazione, tranne quelli più grandi. La crisi di OpenAI, dove l’amministratore delegato Sam Altman è stato licenziato e poi reintegrato con un ruolo ancora più forte previsto per il suo principale investitore, Microsoft, potrebbe creare un’opportunità per gli attori europei emergenti di posizionarsi come alternative più responsabili e aperte a quelle degli Stati Uniti. Aziende come Kyutai e Mistral AI potrebbero prepararsi per un ruolo di questo tipo, potenzialmente posizionando Parigi come un hub di “IA affidabile”.

Consideriamo poi il Giappone e la Corea del Sud, entrambi Paesi con una forte necessità di sviluppare l’IA a causa delle loro priorità demografiche e di crescita, che hanno investito molto in questo settore. Entrambi hanno investito in robotica e IA per integrare il lavoro umano. Entrambi si trovano di fronte a un ostacolo per quanto riguarda il futuro; i loro bacini di dati non crescono con la stessa velocità di altri Paesi asiatici con una demografia più giovane e un numero crescente di utenti di Internet. Ognuno di essi deve affrontare sfide diverse.

Il Giappone, ad esempio, dovrà far fronte a un deficit di 789.000 ingegneri informatici entro il 2030, secondo il Ministero dell’Economia, del Commercio e dell’Industria del Paese, che potrebbe a sua volta limitare la sua capacità di deep learning e di sviluppo software e rallentare i suoi progressi nell’IA generativa. Manca inoltre l’accesso ad adeguate capacità di supercalcolo, il che costituisce un ulteriore collo di bottiglia. La giapponese SoftBank intende contribuire a spostare la posizione del Paese dalla “modalità difensiva” a quella “offensiva”, ma resta da vedere in che misura potrà avere successo.

La Corea del Sud ha diversi punti di forza che le permettono di mantenere i suoi vantaggi per un po’ di tempo, ad esempio l’industria dei semiconduttori e la leadership nei brevetti e nella ricerca sull’intelligenza artificiale. Tuttavia, politici ed esperti sono preoccupati per la carenza di talenti e per l’inadeguatezza del sostegno pubblico. Secondo un legislatore, il budget governativo per la R&S sull’IA è stato tagliato del 43%; questo aumenterà le sfide che la Corea del Sud potrebbe affrontare in futuro, dato che gli investimenti cumulativi nell’IA dal 2013 al 2022 sono stati solo di 5,5 miliardi di dollari, molto inferiori ai 18,2 miliardi di dollari del Regno Unito, e le sue sei aziende quotate in borsa legate all’IA non reggono il confronto con le 26 del Giappone.

La corsa globale alla leadership dell’IA non sorprende, data la portata e l’impatto potenziale della tecnologia. Come ci ricorda l’ex CEO di Google Eric Schmidt, le tecnologie ampiamente utilizzate sono sempre state fondamentali per determinare quali nazioni diventano dominanti. La polvere da sparo ha fondato gli imperi ottomano, safavide e moghul; i moschetti hanno aiutato i conquistadores a sopraffare gli Inca; e la rivoluzione industriale ha messo Germania e Regno Unito davanti alla Russia. L’attuale presidente russo Vladimir Putin ha detto che chi sarà il leader dell’IA sarà il “dominatore del mondo”.

Man mano che i centri di potere dell’IA emergeranno e si sposteranno in tutto il mondo determineranno quali applicazioni dell’IA avranno la priorità, quali società e settori dell’economia otterranno i maggiori benefici, quali dati verranno utilizzati per addestrare gli algoritmi, quali pregiudizi verranno inclusi e quali neutralizzati – e come bilanciare l’accelerazione dell’innovazione dell’IA con la creazione di misure di salvaguardia. È essenziale che i leader delle aziende e delle politiche prestino attenzione, poiché la geografia dell’IA ne determinerà il futuro e l’utilità per le società di tutto il mondo.

Bhaskar Chakravorti è preside di Global Business alla Fletcher School della Tufts University e direttore esecutivo del Fletcher Institute for Business in the Global Context. È autore di The Slow Pace of Fast Change. Ajay Bhalla è presidente delle soluzioni Cyber & Intelligence (C&I) di Mastercard. Fa anche parte del Comitato di gestione dell’azienda ed è Senior Fellow presso il Council on Emerging Market Enterprises della Fletcher School. Ravi Shankar Chaturvedi è direttore della ricerca, dottorando di ricerca per l’Innovazione e il Cambiamento e docente di Economia internazionale presso l’Institute for Business in the Global Context della Fletcher School della Tufts University.

Gli autori ringraziano Paul Trueman di Mastercard e Christina Filipovic, Iris Xue Niu, Stella Henderson e Max Agigian del Digital Planet della Fletcher School.