I dati e la gestione informativa: l’etica (?) della digitalizzazione e l’ambiente costruito

Digitalizzazione e sostenibilità: i due poli della transizione del costruito

La digitalizzazione, assieme alla sostenibilità, vale a dire i due poli della doppia transizione, è ormai presente in qualunque discorso politico e in qualunque contributo scientifico destinato al settore dell’ambiente costruito, senza, però, che a essa Twin Transition si muovano obiezioni, laddove probabilmente, ad esempio, l'Artificial Intelligence Act della Unione Europea o la Trustworthy AI (TAI) o delle Ethics Guidelines for Trustworthy AI dovrebbero interessare anche solo indirettamente il settore.

As Jim Lynch, Senior Vice President & General Manager of Autodesk Construction Solutions points out in a recent episode of the Digital Builder podcast, “There is so much data and so much to learn from, and that is what artificial intelligence feeds off of. That’s how it delivers value.”
Jim continues, “10 years from now—maybe less—will we still need design teams to draw doors, walls, and windows? Or do we apply artificial intelligence to capture the requirements? That way, the design and construction teams are integrated further along, so they’re tweaking and quickly generating those construction drawings. There’s so much out there for us to apply artificial intelligence to.”
Autodesk

Gli studi più recenti mostrano, del resto, che i monopoli del capitalismo intellettuale ostacolano qualsiasi innovazione, per quanto dirompente e benefica, che non si adatti al loro modello di business, promuovendo principalmente un’innovazione tossica che estrae o distrugge valore, anziché produrlo.
Daniela Tafani

Cambio epistemologico nell'AI in edilizia

Oltre a essa, più di altro, come si ribadirà, il cambiamento epistemologico, il cambio di paradigma dettato da una intelligenza artificiale non più simbolica, quella dei cosiddetti pappagalli stocastici, che mette in causa l’esistenza della teoria, della spiegazione causale, deve concernere e riguardare anche gli attori del settore della costruzione e dell’immobiliare, allorché essi iniziano ad accettare di operare secondo modalità comprensibili dalle macchine, al fine di permettere loro di proporre soluzioni che, spesso, potrebbero risultare essere poco comprensibili agli esseri umani.

L’interrogativo, sottaciuto, che ci si potrebbe porre ora nel settore della costruzione e dell’immobiliare, riguarda l’eventualità che la digitalizzazione si mostri, alla fine, come un fenomeno meno inevitabile e pervasivo di quanto non si ritenga comunemente, secondo un determinismo tecnologico, o, al contrario, che sortisca esiti indesiderati e incontrollabili, perché ineludibile, ma mal compresa e gestita.

Si tratta di un quesito non più evadibile, laddove termini in questo periodo la saga dei campioni del BIM, delle sperimentazioni e delle adozioni avanzate di pochi, qualunque cosa l’acronimo significhi, per avviare quello della sua percolazione capillare: dei molti. 

Allo stesso tempo, per affrontare il tema, bisogna iniziare a riflettere più attentamente sulla nozione di dato e sugli impieghi che di esso si possano proporre, tanto più nell’evenienza per cui la ricezione della digitalizzazione non sia interiorizzata, ma, comunque, o forse proprio per ciò, permetta agli algoritmi dell’intelligenza artificiale di sfruttarne le risultanze senza controllo, così come già avviene in altri campi, a iniziare dal giornalismo.

Di fatto, la quantità, oltre alla qualità, dei dati messi a disposizione dei modelli matematici per l’addestramento e per l’apprendimento delle macchine conterà anche nel settore dell’ambiente costruito.
Nel momento in cui la digitalizzazione comincia a disseminarsi, sia pur lentamente, a onta della pubblicistica, nel settore dell’ambiente costruito non sono più consentite letture acritiche e superficiali, che si limitino a constatare gli accadimenti e ad accettarli, in luogo di orientarli e di governarli.

È questo il contesto in cui la gestione informativa digitale, anche supportata dal BIM, si colloca ed è per questo che, paradossalmente, allorché la fortuna di questo ultimo acronimo appare consolidata, almeno nelle discussioni e nelle opinioni, il suo ruolo necessita di essere ripensato.

La diffusione della gestione informativa digitale, supportata primariamente dal Codice dei Contratti Pubblici, non solo attraverso la modellazione informativa, nel settore della costruzione e dell’immobiliare farà sì, nei prossimi anni, che aumenti esponenzialmente la produzione di dati strutturati (oltre che semi strutturati), condivisi entro ecosistemi digitali.

Per questa ragione, stante anche la citazione di criteri di intelligenza artificiale nel Codice al fine dell’aggiudicazione dei contratti pubblici, si renderà necessario a breve un intervento giuridico specifico, anche alla luce di certi usi già in essere nel sistema giudiziario statunitense di dispositivi di apprendimento automatico affetti da pregiudizi.
Non si scordi, peraltro, che i grandi player dell’intelligenza artificiale sono, come fa presente Daniela Tafani, gli stessi che hanno alimentato il capitalismo della sorveglianza, disponendo di straordinarie infrastrutture computazionali e di grandi moli di dati, in una sorta di oligopolio.

Analogamente, la graduale trasformazione dei documenti (ad esempio, dei documenti di gara e di contratto nei lavori pubblici e privati) in metadati e dati, sempre più strutturati, rafforzerà ancor più della modellazione informativa, estendendosi ad altri contenitori informativi, la centralità del dato.

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Nella sua nota il professor Ciribini, rispetto al D.Lgs. 36/2023, sottolinea l'importanza di riconfigurare i processi gestionali pubblici in risposta alla trasformazione digitale, affrontando aspetti critici come l'interoperabilità, il contenzioso legato ai dati e le sfide nella gestione patrimoniale nell'ambito della strategia di investimento pubblico.

Ruolo critico dell'AI nel costruito: dal Simbolico al Predittivo

Le caratteristiche di tali dati consentiranno ad alcuni operatori di utilizzare le soluzioni dell’intelligenza artificiale, almeno nella forma debole o ristretta, ma non più simbolica, per predire e per governare i processi, oltre che per produrre contenuti inediti, nei limiti della natura storica dei dati che hanno utilizzato per l’apprendimento.

In particolare, una dei temi più delicati, trattati, tra le altre, da Viola Schiaffonati per il settore della sanità e della salute, riguarda l’uso dei modelli di apprendimento automatico per la personalizzazione: un argomento che potrebbe valere anche per il settore dell’ambiente costruito?

L’intelligenza artificiale generativa gode, infatti, attualmente di una notevole popolarità, grazie al ricorso ai modelli di reti neurali artificiali conosciuti quali i transformer, con una particolare attenzione per le abilità emergenti che essi dimostrano: è possibile pensare che algoritmi generativi configurino autonomamente, a titolo di esempio, in futuro documenti di gara, con riferimento ai requisiti contenutistici e informativi della committenza, dopo essere stati addestrati sia con tutti i testi che si trovano sul web sia con le nuove versioni de-documentizzate.

Si ricordi che l’intelligenza artificiale sub-simbolica non possiede generalmente il requisito della esplicabilità, non è possibile, cioè, ottenere da essa spiegazioni relative ai risultati conseguiti: il che, come ha osservato Nello Cristianini, conduce a un modo non umano di comprensione. La qual cosa, peraltro, dovrebbe suggerire di evitare interpretazioni tese all’antropomorfizzazione delle macchine. D’altra parte, gli algoritmi che pretendono di essere predittivi sono già embrionalmente utilizzati nel settore della costruzione e dell’immobiliare.

In termini di predizione, ad esempio, si utilizzano algoritmi predittivi per la previsione del verificarsi delle non conformità nei controlli svolti nei cantieri. A prescindere dalle tematiche della singolarità e della creatività dell’intelligenza artificiale, tipiche dell’intelligenza artificiale forte o generale, oggetto di un dibattito piuttosto acceso, non vi ha dubbio che il tema di maggiore rilievo consista oggi nella transizione dalla logica alla statistica e nel fatto che la spiegazione causale e la teoria sia messa in discussione per la comprensione e per la gestione di fenomeni complessi.

Si tratta di una opzione che non può essere accettata a cuor leggero, senza approfondimenti opportuni, tanto più nell’ambito della progettazione architettonica e ingegneristica, in cui il nesso causale ha sempre prevalso sinora sulla correlazione statistica, che determina il paradigma connessionista di cui parla Luciano Floridi.

Il ricorso alla statistica e l’esigenza, a questo proposito, di raccogliere e di elaborare grandi moli dati, dotati possibilmente di elevata qualità, spiega bene come, a partire dalla modellazione informativa, la posta in gioco risieda nella produzione e nell’acquisizione di quei dati entro le piattaforme tecnologiche e gli ecosistemi digitali settoriali. Di fatto, allorché gli attori della domanda e dell’offerta sono avvolti da ecosistemi digitali articolati, a iniziare dalle piattaforme di approvvigionamento digitale e dagli ambienti di condivisione dei dati, essi contribuiscono ad alimentare e ad addestrare algoritmi (macchine?) in grado di avanzare opzioni non sempre analoghe a quelle divisabili dagli esseri umani, algoritmi che agiscono per connessioni e per correlazioni.

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Naturalmente, al fine di incrementare l’efficienza dei processi e l’efficacia dei risultati, gli operatori dovrebbero (dovranno) seguire regole tese a normalizzare la produzione dei dati e, in definitiva, i comportamenti. Ciò vuol dire che si avvia la tendenza per cui tutto il quadro legislativo e normativo divenga interamente leggibile e interpretabile dagli algoritmi e che, addirittura, in parte si autoproduca, come ipotesi estrema.

In questo senso, il DIN, in Germania ha già compiuto i primi passi, così come lo IEC a livello internazionale.
Nell’ambito del controllo semi automatico dei processi autorizzativi, ad esempio, si ricorre a soluzioni di intelligenza artificiale per estrarre dai testi regolamentari redatti in linguaggio naturale elementi leggibili dalla macchina, per formulare requisiti informativi, per stabilire livelli di fabbisogno informativo nello stesso modo e per definire regole di verifica.

Non vi è chi non veda, perciò, l’urgenza di dibattere sulle modalità e sui vincoli entro cui si possano raccogliere ed acquisire queste serie di dati, anche se, ovviamente, non è immaginabile opporsi al fenomeno.
Si pensi, ad esempio, alle applicazioni per il riconoscimento automatico delle immagini al fine di valutare le condizioni di degrado degli edifici o delle infrastrutture. In ogni caso, le applicazioni della intelligenza artificiale in diversi settori, dal reclutamento delle risorse umane all’emanazione delle sentenze giudiziarie, hanno mostrato limiti oltre che pregiudiziali negative, che potrebbero verificarsi anche nel caso della costruzione e dell’immobiliare.

Parimenti, è palese che sia in atto uno sforzo incrementale di definire esigenze, requisiti e regole da parte della committenza e degli enti delegati a emettere autorizzazioni ovvero permessi nelle modalità comprensibili e interpretabili dagli algoritmi: il che dovrebbe indurre, tuttavia, a valutare sia le conseguenze di questo approccio sia il riduzionismo implicito in una dimensione strettamente numerica, rispetto alle potenzialità, non solo negative, dell’ambiguità ermeneutica.

Si è sempre certi che da regole che contengono interpretazioni ambigue derivino solo criticità e che il suo opposto contenga solo positività?

Per queste ragioni, è opportuno e urgente avviare una seria riflessione sull’etica della digitalizzazione nel settore dell’ambiente costruito, per ciò che la nozione di etica possa significare in questo contesto a fronte del quadro giuridico, di cui non può esercitare una supplenza, in assenza della quale ogni esito immaginabile potrebbe generare ricadute indesiderate, specie nel caso in cui soluzioni di intelligenza artificiale, quantunque non completamente autonome nell’innesco dei processi decisionali, potrebbero suggerire direzioni non comprensibili dall’essere umano nella loro razionalità, proprio in considerazione del passaggio menzionato poc’anzi dalla logica alla statistica e dalla fuoriuscita dalla sfera della teoria.

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