La robotica e i sistemi autonomi stanno rimodellando il mondo, cambiando l’assistenza sanitaria, la produzione alimentare e la gestione della biodiversità. Sebbene svolgeranno un ruolo fondamentale nel raggiungimento degli obiettivi di sviluppo sostenibile delle Nazioni Unite, le opportunità e le minacce associate devono ancora essere considerate sistematicamente. È probabile che la robotica e i sistemi autonomi trasformino il modo in cui vengono raggiunti gli obiettivi di sviluppo sostenibile, sostituendo e supportando le attività umane, promuovendo l’innovazione, migliorando l’accesso remoto e migliorando il monitoraggio. Le minacce emergenti riguardano il rafforzamento delle disuguaglianze, l’esacerbazione del cambiamento ambientale, distogliendo risorse da soluzioni collaudate e riducendo la libertà e la privacy attraverso una governance inadeguata. Sebbene sia difficile prevedere gli impatti futuri della robotica e dei sistemi autonomi sugli obiettivi di sviluppo sostenibile, è essenziale esaminare a fondo gli sviluppi tecnologici in anticipo per prevenire conseguenze dannose indesiderate. Inoltre, la robotica e i sistemi autonomi dovrebbero essere presi in considerazione esplicitamente quando si sviluppano future iterazioni degli obiettivi di sviluppo sostenibile per evitare di invertire i progressi o esacerbare le disuguaglianze.
Introduzione
Gli Obiettivi di sviluppo sostenibile (SDG) sono stati sviluppati come un “piano d’azione per le persone, il pianeta e la prosperità” concordato a livello internazionale e i 169 obiettivi coprono un’ampia gamma di ideali, dalla fine della povertà al miglioramento dei servizi igienici dell’acqua alla promozione della pace, della giustizia e di istituzioni forti. Molti degli obiettivi sono interconnessi con la possibilità di co-benefici, ma esiste anche la possibilità di compromessi, in cui il progresso verso un SDG potrebbe ostacolare il progresso verso un altro. Il raggiungimento degli SDG richiederà investimenti in tutta la società combinando azioni guidate dal governo, dalla società civile e dal settore privato. All’inizio del 2020 non si registravano progressi sufficienti verso il raggiungimento degli SDG entro il 2030. Ad esempio, erano ancora necessarie azioni per ridurre le disuguaglianze all’interno e tra i paesi, ridurre la fame o ridurre le emissioni di carbonio. La pandemia di coronavirus ha anche bloccato alcuni progressi precedenti, ad esempio spingendo 124 milioni di persone in più nella povertà e aggravando le disuguaglianze sanitarie.
I progressi tecnologici hanno alterato profondamente il modo in cui operano le economie e il modo in cui le persone, la società e gli ambienti si relazionano.
Un’innovazione fondamentale è l’emergere della robotica e dei sistemi automatici (RAS), con la capacità di percepire, analizzare, interagire e manipolare il proprio ambiente fisico con il minimo intervento umano. A livello globale, si prevede che le RAS saranno adottate dal 60% delle aziende entro il 2025 10 . Il loro dispiegamento dovrebbe cambiare i processi decisionali e il modo in cui gli esseri umani interagiscono tra loro, i governi e l’ambiente 11 , 12 .
La mobilitazione della tecnologia digitale, come la RAS, potrebbe facilitare notevolmente il raggiungimento degli SDG. Ad esempio, l’intelligenza artificiale ha il potenziale per consentire la realizzazione di 134 obiettivi SDG in tutti gli SDG, attraverso meccanismi quali il sostegno all’efficienza delle risorse nelle città intelligenti e il miglioramento della modellizzazione degli impatti dei cambiamenti climatici. Gli SDG possono anche essere inibiti dall’intelligenza artificiale, con l’impatto di 59 obiettivi, in particolare quelli incentrati su povertà, istruzione e disuguaglianze. Le informazioni limitate disponibili su come RAS possono influire sugli SDG tendono a concentrarsi sui singoli SDG. Gli impatti positivi includono il modo in cui la RAS può migliorare la salute attraverso il miglioramento delle procedure chirurgiche e l’assistenza infermieristica integrata, trasformare l’agricoltura attraverso cambiamenti nelle pratiche di controllo delle erbe infestanti, e contribuire alla conservazione della biodiversità attraverso il controllo delle specie invasive.
C’è anche qualche preoccupazione su come la RAS possa cambiare il mercato del lavoro, influenzare l’inquinamento e i rifiuti , essere dannosa per la conservazione della biodiversità sostituendo direttamente i componenti viventi della natura, come gli impollinatori e potrebbe aumentare le emissioni di carbonio da trasporti se implementata troppo ampiamente. Inoltre, non abbiamo una comprensione sistematica di come le RAS possano avere un impatto sulla società e sull’ambiente, né di come potrebbero facilitare o impedire la realizzazione degli SDG nel loro insieme. In effetti, i piani per affrontare gli SDG raramente tengono conto del potenziale dei RAS che, a loro volta, sono sviluppati con poca considerazione degli SDG.
Utilizzando un’indagine strutturata e iterativa progettata per coinvolgere un’ampia gamma di partecipanti e una varietà di prospettive, sono state raccolte e sintetizzate sistematicamente le conoscenze di 102 esperti che hanno sede in 23 paesi e con un’esperienza di ricerca di portata globale.
L’indagine si è articolata lungo un processo in tre fasi che includeva un questionario online, un esercizio di sintesi di gruppo e un workshop in Paesi ad alto reddito HIC, Paesi a reddito medio e basso LMIC.
Attraverso l’analisi del contenuto del questionario online (102 partecipanti), la sintesi di gruppo e il contenuto del workshop (44 partecipanti), si sono identificate cinque opportunità chiave e quattro minacce chiave, che devono essere considerate durante lo sviluppo, l’implementazione e il governo di RAS rispetto al raggiungimento o impedimento del raggiungimento degli SDGs. Attraverso una scala Likert è stato quindi quantificato l’impatto positivo e negativo di RAS su ciascun SDG, nonché le incertezze associate.
Opportunità
Due delle opportunità hanno sottolineato come RAS potrebbe sostituire o supportare le attività umane nel mondo del lavoro, privato e pubblico. Si ritiene inoltre che le RAS abbiano il potenziale per promuovere l’innovazione accelerando la ricerca e lo sviluppo, migliorare l’accesso trasformando i sistemi di trasporto e consentendo un accesso più sicuro alle aree remote e migliorare il monitoraggio per supportare e informare il processo decisionale .
Il 58% dei partecipanti ha notato che compiti autonomi che trasformano l’ambiente costruito e naturale potrebbero contribuire agli SDG coperti dalla loro esperienza, sottolineando l’importanza di questa opportunità. In quanto tale, RAS sostituirà gli esseri umani in attività non sicure, ripetitive o per le quali il reclutamento e il mantenimento della forza lavoro è difficile. Gli esempi forniti dai partecipanti riguardavano la produzione agricola, il bestiame e la gestione della pesca; lavorazione e confezionamento; gestione dei rifiuti e dell’ambiente; eradicazione delle specie invasive; trattamento dei pazienti in quarantena; disinfezione/pulizia spazi pubblici; lavoro di laboratorio; fabbricazione, costruzione o riparazione di infrastrutture costruite, compresi i sistemi di gestione delle acque. I principali vantaggi rispetto alle pratiche attuali previste dai partecipanti sono stati il miglioramento della manutenzione dell’infrastruttura, poiché “i principi dell’utilizzo di RAS nell’infrastruttura consistono nel ridurre la dimensione del difetto che deve essere riparato effettuando frequenti piccole riparazioni”, una maggiore produttività e un ridotto utilizzo delle risorse, potenzialmente rendere beni e servizi più sostenibili e/o meno costosi.
L’opportunità di supportare le attività umane è stata riconosciuta dal 31% dei partecipanti, evidenziando che questa opportunità era meno riconosciuta. I partecipanti hanno evidenziato che la RAS potrebbe ridurre i carichi di lavoro umani in caso di carenza di forza lavoro, ad esempio nell’assistenza agli anziani. In ambito sanitario, i partecipanti hanno suggerito che la RAS migliorerebbe le pratiche chirurgiche e il movimento fisico dei pazienti all’interno delle strutture sanitarie. Inoltre, ritenevano che la RAS potesse facilitare specifiche attività di screening sanitario, come la diagnostica della salute sessuale, allontanando la presenza umana e la paura del giudizio che solitamente le è associata. I partecipanti hanno sottolineato come la RAS potrebbe migliorare l’istruzione offrendo a tutti l’opportunità di un’istruzione e formazione professionale di qualità, personalizzata in base alle proprie esigenze.
I partecipanti hanno evidenziato che la RAS potrebbe anche contribuire a sostenere specifiche esigenze pubbliche e private, ad esempio fornendo aiuto per superare i limiti fisici o cognitivi. È particolarmente probabile che i robot di assistenza sociale come Nao, un robot umanoide destinato a interagire con gli esseri umani in ambito educativo e sanitario, aiutino l’inclusività creando “una grande quantità di possibilità per persone con disabilità fisiche, autistiche o vulnerabili” , compreso il miglioramento delle capacità di apprendimento e fornendo un ambiente sicuro e protetto in cui “Le RAS possono essere affidabili compagni abilitanti […] e sistemi di monitoraggio per chiunque (comprese donne, bambini, anziani e persone con disabilità) negli spazi pubblici” .
Le RAS sono state percepite dal 28% dei partecipanti come un aiuto per raggiungere gli SDG promuovendo l’innovazione. I RAS sono stati descritti come “l’avanguardia dello sviluppo tecnologico, […] basata sulle conoscenze scientifiche più avanzate e […] sviluppata per risolvere le sfide industriali” . I partecipanti ritenevano che la RAS avrebbe accelerato il processo di ricerca in tutti i settori ma, in particolare, l’efficienza nello sviluppo di farmaci/vaccini ed energie rinnovabili. I partecipanti hanno anche suggerito che l’imprenditorialità guidata da RAS potrebbe incoraggiare la creatività, stimolare la nascita di posti di lavoro altamente qualificati e ridurre le disuguaglianze tra i paesi attraverso il trasferimento di tecnologia RAS.
Il 46% dei partecipanti ha suggerito che la RAS potrebbe contribuire al progresso verso gli SDG migliorando l’accesso ad aree remote e/o pericolose, facilitando le interazioni a distanza e trasformando le attuali modalità di trasporto. I partecipanti hanno notato che il miglioramento dell’accesso potrebbe avere implicazioni per il miglioramento dei soccorsi in caso di calamità, ad esempio fornendo servizi di ambulanza. Il RAS potrebbe anche aiutare coloro che si trovano in aree remote ad accedere ai servizi di base, con esempi che vanno da come ” la diagnosi e la consultazione a distanza della prima infanzia possono ridurre la mortalità” alla fornitura di forniture mediche, sangue o vaccini o al miglioramento dell’istruzione. Inoltre, RAS potrebbe facilitare la conservazione ambientale e la ricerca in luoghi inaccessibili. Anche in luoghi apparentemente accessibili come le città, i partecipanti pensavano che RAS potesse gestire caratteristiche altrimenti costose, pericolose o di difficile accesso per gli esseri umani, come fattorie verticali o pareti/tetti verdi. L’adozione diffusa dei veicoli autonomi ha il potenziale per rendere le strade più sicure riducendo al contempo la perdita di tempo improduttivo durante la guida, il che avrà un impatto sulla pianificazione delle città, con implicazioni potenzialmente positive per il benessere umano e l’ambiente urbano.
I RAS sono già ampiamente utilizzati per il monitoraggio automatizzato e la raccolta di dati a supporto del processo decisionale e questa opportunità è stata menzionata dal 78% di tutti i partecipanti, evidenziandone l’importanza. I partecipanti hanno affermato che il monitoraggio autonomo avverrebbe in molti settori, tra cui le infrastrutture, la distribuzione delle risorse, le popolazioni di fauna selvatica, la qualità dell’acqua, i mercati finanziari globali e la pesca illegale. I partecipanti hanno descritto tali progressi come critici per “fornire […] un buon quadro per il processo decisionale, la pianificazione e la governance assistiti” . Inoltre, i partecipanti hanno suggerito che la raccolta di big data facilitata da RAS fornirebbe opportunità per ” rendere massiccia la partecipazione pubblica alla [pianificazione] facile ed economicamente vantaggiosa” . Il monitoraggio automatizzato è stato ritenuto più veloce, più reattivo ai cambiamenti, più trasparente e privo di errori umani rispetto ai metodi manuali. I partecipanti erano, tuttavia, preoccupati che “il monitoraggio di per sé non produrrà effettivamente [azioni verso gli SDG]”.
Minacce chiave al raggiungimento degli SDG a causa dell’implementazione di RAS
Sono state identificate quattro minacce che potrebbero ostacolare il raggiungimento degli SDG, con i partecipanti che hanno notato che l’implementazione di RAS potrebbe rafforzare le disuguaglianze dovute alla mancanza di accessibilità economica e alla trasformazione del mercato del lavoro e influenzare negativamente l’ambiente attraverso nuove forme di disturbo della biodiversità, nonché attraverso la produzione e lo smaltimento di RAS durante tutto il loro ciclo di vita. Abbiamo anche identificato le preoccupazioni sul fatto che RAS distoglierebbe le risorse da approcci collaudati per raggiungere gli SDG. Tutte e tre queste minacce potrebbero quindi essere aggravate attraverso la governance inadeguata di RAS, ponendo anche problemi etici sull’uso dei dati.
La minaccia principale e più saliente, sollevata dal 51% dei partecipanti, era che l’implementazione di RAS avrebbe rafforzato le disuguaglianze esistenti perché “nel corso della storia […] l’automazione ha sempre avuto la tendenza ad alleviare l’accumulo di ricchezza, a beneficio di coloro che sono già ricchi” . I partecipanti hanno immaginato scenari in cui le disuguaglianze potrebbero essere esacerbate da contesti culturali e percezioni negative che le comunità nutrono per RAS, rispetto alla produzione agricola delle popolazioni indigene o interazioni umane necessarie per alcune occupazioni come l’insegnamento o assistenza infermieristica. Le disuguaglianze potrebbero anche essere intensificate da un mercato del lavoro trasformato, poiché la necessità di lavoratori poco qualificati diminuirebbe man mano che “le attività poco qualificate, banali e di routine possono essere automatizzate. La riqualificazione dei dipendenti richiederà tempo; durante la quale i lavori più avanzati verranno probabilmente ‘rilevati’ dalla RAS” .
Sebbene l’impatto dell’automazione sui posti di lavoro sia incerto, la percezione che la RAS acquisisca posti di lavoro potrebbe essere sufficiente a rallentarne la diffusione in alcuni paesi. I partecipanti hanno quindi notato che le disuguaglianze potrebbero aumentare tra i paesi, poiché queste percezioni negative interagiscono con punti di partenza diversi per quanto riguarda l’accesso alla tecnologia e una maggiore dipendenza dalla produzione primaria e manifatturiera piuttosto che dai servizi nei paesi a basso e medio reddito. Tuttavia, i partecipanti hanno sottolineato come l’impatto negativo della RAS sul mercato del lavoro possa essere attenuato “ridefinire cosa intendiamo per ‘pieno e produttivo impiego’ […]. Prendere in considerazione obiettivi come la ‘piena disoccupazione’ e l’incoraggiamento del tempo libero invece che del lavoro” .
A meno che non vengano intraprese azioni, i partecipanti hanno ritenuto che la RAS potesse esacerbare le disuguaglianze esistenti rafforzando i pregiudizi strutturali preesistenti. In particolare, se l’intelligenza artificiale, che è fondamentale per molte tecnologie RAS, viene addestrata su set di dati distorti e le decisioni vengono prese senza l’intervento umano, tali pregiudizi e disuguaglianze associate saranno amplificati. Esistono modi promettenti per mitigare tali minacce garantendo che i pregiudizi nei set di dati siano adeguati per l’utilizzo di algoritmi più appropriati, tuttavia questi devono ancora essere testati nel mondo reale e si basano sul riconoscimento aperto dei pregiudizi nei set di dati di addestramento, il che non è ancora la norma. Inoltre, i partecipanti hanno identificato la necessità di responsabilizzare più donne e persone di diversa estrazione etnica per impegnarsi nello sviluppo della RAS. Attualmente la maggior parte dei ricercatori RAS sono maschi (84%) e bianchi (67%) 48 . Questa mancanza di diversità pone il rischio che eventuali disuguaglianze strutturali e pregiudizi preesistenti nei set di dati siano inconsciamente rafforzati dagli sviluppatori RAS che potrebbero non comprendere appieno i problemi che devono affrontare le minoranze e i gruppi sottorappresentati.
Il 20% dei partecipanti era preoccupato per i potenziali impatti ambientali negativi di RAS. In primo luogo, questi erano correlati al ciclo di vita delle RAS, compreso il tipo e la quantità di energia richiesta per l’implementazione su larga scala degli stessi RAS, l’impatto dell’estrazione di risorse per costruire RAS e l’inquinamento causato da RAS non recuperati o dal loro smaltimento. Inoltre, i partecipanti erano preoccupati che i miglioramenti della produttività catalizzati da RAS potessero andare a scapito dell’ambiente. La semplificazione del paesaggio è un importante motore del cambiamento ambientale e della perdita di biodiversità. I partecipanti hanno ritenuto che l’implementazione di RAS per la produzione alimentare potrebbe espandere la semplificazione del paesaggio favorendo pratiche come il controllo delle erbe infestanti basato su sensori e la raccolta robotica della frutta, che richiedono entrambi paesaggi relativamente semplificati. I partecipanti hanno notato come “la storia del sistema alimentare globale ha dimostrato che l’uso della tecnologia ha contribuito in misura sempre maggiore alla povertà del seme [e] alla devastazione ambientale” ed erano preoccupati che ciò si amplificasse. L’impatto negativo dei veicoli aerei senza equipaggio sugli uccelli è ben documentato. I partecipanti hanno previsto scenari in cui la distribuzione su larga scala di RAS avrebbe intensificato tali interruzioni e causato problemi comparabili con altri gruppi tassonomici, compresi alcuni attualmente poco conosciuti o isolati a causa dei loro habitat inaccessibili, come gli organismi di acque profonde.
Per molti degli SDG esistono già approcci collaudati che possono essere utilizzati per migliorarne la realizzazione. Una minaccia identificata dal 27% dei partecipanti era che gli investimenti in RAS avrebbero potuto distogliere risorse da approcci più diretti e meno basati sulla tecnologia. I partecipanti hanno evidenziato che molti degli SDG sono “ambizioni molto umane e guidate dalla politica e la RAS potrebbe non essere la soluzione migliore per raggiungerli” e l’allocazione delle risorse ai programmi sociali e politici era un’alternativa migliore (ad esempio per il raggiungimento dell’SDG10 o SDG16). I partecipanti hanno anche avvertito che investire in tecnologia senza investimenti simili nel contesto sociale potrebbe essere controproducente. Un esempio di questo è stato “WC pubblici high-tech installati in una città indiana come unità sicure e pulite per l’uso da parte delle donne. Nessuno, però, li ha usati perché mal posizionati e temevano che la porta automatica li intrappolasse all’interno”. Anche per quegli obiettivi che potrebbero trarre vantaggio dall’implementazione di RAS, i partecipanti erano preoccupati che l’implementazione dei sistemi RAS sarebbe stata troppo lenta, poiché ” l’attuale tecnologia non è del tutto pronta. La RAS non dovrebbe essere attuata a spese di attività collaudate come campagne di vaccinazione, istruzione o servizi di risposta alle emergenze.
Un’altra preoccupazione sollevata dal 27% dei partecipanti, che denota un minore riconoscimento della minaccia rispetto alla minaccia di rafforzare le disuguaglianze, è stata il rischio di una governance inadeguata della RAS. C’era consenso sul fatto che, “se usato con saggezza” e in modo equo, l’impatto del RAS sarebbe stato per lo più vantaggioso. Tuttavia, rimane incerto come sarà regolamentato l’uso di RAS e chi potrebbe possedere i dati risultanti. Ciò solleva un’importante questione etica, poiché “le soluzioni tecnologiche rischiano di creare una forma di determinismo tecnologico e di perdere la necessità di riforme più ampie, anche su chi possiede e controlla la tecnologia stessa”. I partecipanti hanno notato che la proprietà dei dati sul comportamento umano raccolti per il monitoraggio relativo alla salute, all’istruzione o alle istituzioni potrebbe essere sfruttata da società transnazionali, governi autoritari o hacker, con conseguenze per i diritti umani e la privacy. I partecipanti pensavano anche che una governance inadeguata della RAS potesse aumentare la probabilità di rafforzare le disuguaglianze o danneggiare l’ambiente. I partecipanti hanno ritenuto che solidi quadri legali e normativi internazionali sulle RAS dovrebbero promuovere la condivisione della proprietà intellettuale. Se la tecnologia e i brevetti RAS sono in gran parte di proprietà di società transnazionali in grado di aggirare i quadri normativi nazionali, ciò potrebbe comportare costi operativi più elevati, rendendo i RAS inaccessibili per la maggior parte della popolazione e rafforzando le disuguaglianze macroeconomiche. La proprietà delle società transnazionali potrebbe anche aumentare gli impatti ambientali negativi, con i partecipanti preoccupati per la “possibilità che una maggiore automazione possa rafforzare ulteriormente l’agrobusiness su larga scala che sta degradando gli ecosistemi a livello globale” .
Impatto complessivo netto di RAS sulla consegna degli SDG
Nonostante l’identificazione delle minacce emergenti, i partecipanti hanno indicato che l’impatto del RAS sui progressi verso gli SDG sarebbe stato probabilmente estremamente positivo. Nessun SDG è stato determinato per essere prevalentemente influenzato negativamente da RAS e c’erano sette SDG per i quali oltre il 75% dei partecipanti credeva che RAS avrebbe avuto solo un impatto positivo. Per i restanti dieci SDG sono stati individuati alcuni compromessi che richiedono un’attenta gestione. Tuttavia, il futuro impatto complessivo netto di RAS sul raggiungimento degli SDG è stato considerato difficile da prevedere dalla maggior parte dei cittadini, in particolare per gli SDG che si occupano delle disuguaglianze (SDG5 e SDG10). Questa incertezza potrebbe riflettere la mancanza di interazione, e quindi di comprensione, tra esperti di ingegneria, scienze naturali e scienze sociali. In effetti, ciò si è riflesso nei partecipanti, nessuno dei quali ha professato competenze RAS insieme alla conoscenza degli SDG che si occupano di questioni di povertà, uguaglianza, giustizia o istituzioni (SDG1, SDG5, SDG10, SDG16 o SDG17). I partecipanti hanno valutato la certezza degli impatti RAS solo come “molto facile” da valutare per tre SDG, relativi a innovazione e infrastrutture (SDG9), città (SDG11) e clima (SDG13).
Benefici collaterali e compromessi
I partecipanti hanno identificato diversi SDG, in particolare quelli associati alle questioni ambientali o alla povertà multidimensionale, che trarrebbero vantaggio dall’attuazione del RAS in linea con il raggiungimento di altri SDG. Ad esempio, l’implementazione della RAS per la decontaminazione del territorio, in linea con l’SDG15, contribuirebbe anche alla gestione dei rifiuti ecologicamente corretta necessaria per raggiungere l’SDG12. Anche la riduzione dei rifiuti prodotti piuttosto che la loro gestione in un secondo momento è fondamentale per raggiungere l’SDG12 e si lega strettamente all'”SDG2 […] in termini di sicurezza alimentare, in cui potresti effettivamente implementare RAS [per monitorare] i consumi e quindi ridurre gli sprechi alimentari “. Sono stati previsti probabili benefici collaterali delle implementazioni RAS nell’industria (SDG9) o nell’agricoltura (SDG2). Ad esempio, l’attuazione del RAS per sostituire i compiti non sicuri in agricoltura tradizionalmente svolti dalle donne potrebbe facilitare il miglioramento dell’uguaglianza di genere diminuendo il carico di lavoro a bassa retribuzione e liberando tempo per l’istruzione per le donne (SDG5). Esempi con l’industria includono casi in cui RAS potrebbe “essere implementato per ottenere una maggiore trasparenza attraverso le catene del valore globali e, attraverso questo, ridurre ulteriormente gli aspetti della schiavitù moderna a livello globale”. A causa delle forti interconnessioni tra salute, istruzione e povertà, i partecipanti hanno previsto scenari in cui il contributo della RAS all’istruzione (SDG4) sarebbe stato un “determinante del successo di altri obiettivi come l’uguaglianza di genere, […] la riduzione della povertà, […] la salute e simili”. Allo stesso modo, si pensava che i miglioramenti guidati da RAS nella fornitura di cibo (SDG2) o nella salute (SDG3) avrebbero fatto avanzare i progressi verso la riduzione multidimensionale della povertà (SDG1).
I partecipanti hanno sollevato preoccupazioni in merito ai compromessi tra i vantaggi ottenuti dall’implementazione di RAS per obiettivi specifici, in particolare laddove le soluzioni tecniche potrebbero inizialmente essere interessanti, ad esempio nell’aggiornamento di industrie e infrastrutture. Sono state individuate opportunità per l’implementazione di RAS per aumentare l’efficienza delle attività, ma una migliore efficienza e la riduzione dei costi associati potrebbero creare effetti di rimbalzo che amplificano i consumi, peggiorando così le crisi ambientali perché più materiali vergini verrebbero trasformati in prodotti ogni anno. Una maggiore efficienza potrebbe anche concentrare ulteriormente la ricchezza, rafforzando le disuguaglianze, come nel caso della gestione dell’acqua, dove “alcuni paesi […] stanno mettendo in pericolo l’acqua per altri, [quindi] aumentare l’efficienza per un paese potrebbe non essere necessariamente positivo per un altro in termini di monopolio della gestione dell’acqua”. All’interno degli obiettivi sono stati anche identificati i compromessi emersi dall’implementazione di RAS. Ad esempio, i partecipanti hanno ritenuto che l’opportunità di migliorare l’accesso e il monitoraggio fosse altrettanto probabile di aprire nuove vie per lo sfruttamento eccessivo quanto di migliorare gli sforzi di conservazione. Alcuni dei compromessi individuati sono inerenti agli SDG stessi, come il modo in cui l’SDG12, che promuove il consumo e la produzione, potrebbe portare a compromessi con gli SDG associati alla salute, alla riduzione della povertà e alla riduzione delle disuguaglianze. Allo stesso modo, l’SDG8 sulla crescita economica ha obiettivi multipli che possono ostacolarsi a vicenda.
I partecipanti hanno anche ritenuto che l’eccessivo affidamento sulla RAS per il monitoraggio a supporto del processo decisionale potrebbe minare i progressi verso il raggiungimento degli SDG associati all’inclusività e al miglioramento della governance, come l’SDG 11 su città e comunità sostenibili e l’SDG 16 su pace, giustizia e istituzioni forti, come ” le decisioni prese dai sistemi di pianificazione e gestione urbanistica basati su algoritmi di intelligenza artificiale escluderanno i cittadini comuni” . L’uso crescente di RAS per informare il processo decisionale potrebbe avere ripercussioni di ampia portata “inducendo gli esseri umani a delegare completamente il lavoro di pensiero del processo decisionale ai sistemi automatizzati, riducendo la nostra conoscenza e comprensione di questi sistemi complessi e […] il nostro controllo sull’interazione di questi fattori complessi che stanno influenzando questi sistemi” .
RAS e SDG, le vie da seguire
I RAS sono qui per restare e trasformeranno radicalmente il modo in cui interagiamo gli uni con gli altri, la tecnologia e l’ambiente. Questa trasformazione offre molti potenziali vantaggi. Tuttavia, realizzare tali vantaggi riducendo al minimo le conseguenze e i compromessi non intenzionali sarà complesso. Come punto di partenza, un’aspirazione dichiarata a contribuire positivamente all’intera gamma di SDG durante la progettazione e l’implementazione di RAS aumenterebbe probabilmente i vantaggi sociali e ambientali dell’adozione di RAS. La collaborazione tempestiva e il dialogo continuo tra le parti interessate durante l’attuazione della RAS contribuirebbero sia a stabilire aspettative realistiche sia ad aiutare le organizzazioni che lavorano per lo sviluppo sostenibile a cogliere le opportunità offerte da RAS evitando ogni insidia. Un maggiore coinvolgimento degli ingegneri con i professionisti dello sviluppo sostenibile assicurerebbe che le RAS siano sviluppate e implementate rispettando le esigenze di più gruppi diversi e mitigando eventuali minacce emergenti fin dall’inizio. In effetti, misure di mitigazione appropriate per contrastare i potenziali impatti negativi dei RAS contribuirebbero, per loro stessa natura, ad affrontare gli SDG. Ad esempio, il miglioramento dell’istruzione aiuterebbe a colmare le lacune tecnologiche, riducendo la disuguaglianza di accesso. Inoltre, il rafforzamento delle istituzioni ridurrebbe la probabilità di una cattiva governance della RAS. In effetti, solide strutture di governance sono fondamentali per mitigare eventuali minacce emergenti, poiché sarà essenziale garantire che sia in atto un’adeguata regolamentazione prima di un’adozione diffusa. La robotica è ora inclusa nelle strategie delle Nazioni Unite per la pace, ma le opportunità e le minacce poste da RAS finora non sono integrate in nessun’altra iniziativa globale, strategia o definizione di obiettivi sociali. In parte, ciò è probabilmente dovuto al ritmo relativamente lento di regolamentazione e definizione degli obiettivi rispetto allo sviluppo di RAS, che lascia la porta alla non regolamentazione o alla regolamentazione attraverso norme non vincolanti o linee guida volontarie. Questo approccio è, tuttavia, insufficiente in quanto non è in grado di garantire inclusività e rappresentanza, entrambi pilastri degli SDG. I processi di regolamentazione iterativi che possono essere adattati parallelamente alle nuove tecnologie emergenti sono necessari per garantire un’adeguata governance RAS. Sebbene tutti gli impatti di RAS nella suite di SDG siano difficili da prevedere, l’inclusione di RAS nelle future iterazioni degli SDG sarà essenziale per evitare conseguenze dannose e non intenzionali, realizzando al contempo le opportunità che offrono.
Metodi
Le scansioni Horizon mirano a “supportare l’identificazione precoce e l’esplorazione collettiva di problemi emergenti” attraverso un esame sistematico dei potenziali sviluppi futuri e delle relative minacce e opportunità. Possono essere svolte sia come analisi basata su documenti, incentrata sulla letteratura scientifica, sui brevetti o sui media, sia come processo di consultazione di esperti 70 . Le scansioni utilizzate per studiare una varietà di argomenti, tra cui la bioingegneria, la sicurezza, la medicina e la conservazione della biodiversità sono sempre più utilizzati da organizzazioni pubbliche e private in tutto il mondo per informare il processo decisionale. Qui, è stata condotta una scansione dell’orizzonte del futuro potenziale impatto positivo e negativo, opportunità e minacce che l’implementazione di RAS potrebbe avere sulla realizzazione degli SDG e i vantaggi collaterali dei compromessi tra l’implementazione di RAS per l’utilizzo di un esperto in tre fasi del processo di consultazione.
Partecipanti alla scansione Horizon
Per il reclutamento è stato adottato un approccio misto per ridurre al minimo la probabilità di pregiudizi associati al fare affidamento su un unico metodo. Sono stati reclutati esperti RAS e SDGs, contattando direttamente 1078 persone con profili di ricerca rilevanti. Ulteriori partecipanti sono stati reclutati attraverso il campionamento snowball (ossia i partecipanti hanno suggerito esperti aggiuntivi a partire dalle loro reti professionali), mailing list (ad esempio robotica dell’UE, pipebot) e social media. Un pool di 102 partecipanti ha risposto al questionario online, con competenze provenienti da tutto il mondo e tutti gli SDG.
Ai partecipanti è stato chiesto di descrivere le loro aree di competenza, il paese di impiego e i paesi in cui svolgono il loro lavoro (es. progetti di ricerca, contratti di consulenza). I paesi sono stati raggruppati in ad alto reddito e a basso e medio reddito secondo l’elenco del Comitato di assistenza allo sviluppo dell’assistenza ufficiale allo sviluppo dell’Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico. I partecipanti erano residenti in 23 paesi diversi, con 58 (57%) ad alto reddito e 44 (43%) in paesi a basso e medio reddito. La maggior parte dei partecipanti ha condotto una ricerca, con due che hanno lavorato con il settore privato, uno per un governo e uno per una ONG. Il nostro pool di partecipanti era composto da esperti la cui competenza principale era in ingegneria (25%) o principalmente allineata con i 17 SDG (76%) ed era composta per il 36% da donne.
Prima di partecipare, abbiamo chiesto ai partecipanti il loro consenso, informandoli che il loro coinvolgimento era volontario, potevano ritirarsi in qualsiasi momento e le loro risposte sarebbero state rese anonime. L’approvazione etica è stata concessa dal Comitato di ricerca etica dell’Università di Leeds. I dati quantitativi anonimizzati sono disponibili sul Repository istituzionale dell’Università di Leeds (https://doi.org/10.5518/1078).
a cura della Redazione
Linkografia
Repository istituzionale dell’Università di Leeds: https://doi.org/10.5518/1078
