L’intelligenza artificiale addestrata ad “ascoltare” le malattie: creerà questo un nuovo sistema di sorveglianza che penalizzerà le persone se il sistema “troverà” qualcosa nella tosse, nel naso che cola, negli starnuti o nel respiro? In ogni caso, Google sta addestrando l’intelligenza artificiale a “utilizzare segnali sonori per prevedere i primi segni di malattia, aprendo un mondo di possibilità”, ha riferito Bloomberg il 29 agosto 2024.

Il nuovo obiettivo è addestrare l’intelligenza artificiale a sentire quando qualcuno è malato. Presumibilmente, l’intelligenza artificiale può imparare a riconoscere come i rumori del corpo sono collegati alla malattia, il che renderebbe più facile individuare precocemente le malattie, anche senza sintomi visibili.

“I suoni del corpo sono pieni di informazioni sul nostro benessere e contengono indizi quasi inosservati che possono aiutare a rilevare, diagnosticare e curare le malattie”.

Ok, la premessa è che l'IA riuscirà a dare un senso a questi indizi quasi impercettibili. L’idea esisteva già da tempo, ma era semplicemente troppo costoso e difficile elaborare l’enorme quantità di informazioni. Google e altri ora affermano di aver apportato miglioramenti significativi utilizzando modelli di apprendimento automatico “auto-supervisionati” per eliminare tutti quei dati. Quindi la nuova promessa è: ciò che prima era invisibile ora può essere ascoltato attraverso l'analisi dell'intelligenza artificiale.

Ma come mai i “suoni del corpo” possono aiutare a “gestire” una malattia? Nella migliore delle ipotesi, si potrebbe immaginare che i cambiamenti nei modelli sonori indichino se una particolare misura è efficace o meno.

Tuttavia, non sono i suoni del corpo in sé a poterlo fare. Ma possono essere registrati per qualcos’altro, anche oltre la promozione di determinati farmaci e terapie. Considerata la censura globale e i tentativi delle grandi industrie di combattere la “disinformazione” a tutti i costi, non è difficile immaginare come questa tecnologia possa essere utilizzata in modo improprio in modi orribili.

Il piano è di “screening” e “diagnosi” in modo che gli “individui ad alto rischio” (ad esempio, coloro che resistono a una narrativa approvata e rifiutano determinati “interventi” medici) possano essere “gestiti”? Non ne ho prove. Ma non ci sono prove che varie malattie infettive e altre malattie possano essere diagnosticate con precisione dall’intelligenza artificiale, nemmeno da test di laboratorio e campioni clinici.

Piuttosto, ti ritroverai con un output del computer che potrebbe essere abbastanza arbitrario. L’espansione della “diagnosi” per includere il suono della voce umana, la tosse, il respiro o simili, si basa su modelli computerizzati e interpretazioni dell’intelligenza artificiale ancora più complicati. L'intelligenza artificiale può dirti quello che vuole!

"Il suono della tosse è l'equivalente di un campione di sangue, tranne per il fatto che questo particolare campione sonoro viene elaborato nel cloud anziché in un laboratorio."

Ciò solleva un grosso problema. Viene elaborato nel cloud. La decisione, nota anche come “diagnosi”, viene presa senza campioni fisici e si basa esclusivamente su dati digitali e modelli teorici. Questo tipo di astrazione è di per sé preoccupante perché non esiste alcuna stretta connessione con alcuna realtà fisica o biologica. In un mondo ideale, avremmo una varietà di analisi indipendenti su questo argomento.

Con l’intelligenza artificiale coinvolta grazie alle sue caratteristiche intrinseche di scatola nera, le cose sono ancora più opache. Infine, l’intelligenza artificiale viene utilizzata a causa degli “indizi quasi impercettibili” che non possono più essere verificati dagli esseri umani. Buona fortuna nei test, nell'analisi e nel monitoraggio imparziale! Ad esempio, Salcit Technologies, con sede a Hyderabad, che collabora con alcuni giganti tecnologici indiani, vanta il suo modello di intelligenza artificiale che analizza i campioni di tosse per individuare le malattie con una precisione del 94%.

Come è stato convalidato? Per quali malattie? È tutto disponibile al pubblico o si tratta di stime della società? Come sappiamo dalla pandemia di COVID-19, i dati sull’efficacia dei farmaci provenienti dagli studi condotti da Big Pharma sono fin troppo facilmente diffusi da MSN, ripetuti a pappagallo come fatti da alti funzionari della sanità pubblica e come verità dai politici considerati per eccellenza.

Certo, l’articolo di Blomberg riconosce alcune “sfide”:
“Ma ci sono sfide. Anche se la nuova tecnologia entusiasma i medici locali aprendo nuove possibilità, cambiare la pratica clinica di routine non è facile. Lo strumento di screening deve prima trovare accettazione."

Quindi la sfida è che ai medici indipendenti potrebbe non piacere quando l’intelligenza artificiale fa una diagnosi che non supportano. La “sfida” è convincerli a fare quello che dice loro l’IA!

Dimentica che i medici hanno seguito una formazione approfondita, hanno visto l’impatto su persone reali e hanno accumulato tonnellate di conoscenze che li distinguono da qualsiasi algoritmo o macchina! E dimenticate il valore dell’esperienza potenzialmente decennale che portano alcuni medici, o il valore dell’istinto puro e forte che può avere il paziente più giovane o più povero! Gli operatori sanitari farebbero meglio ad “accettare” che alcuni dati astratti valutati da qualche parte nel cloud, senza spiegazioni tangibili e probabilmente anche senza sintomi, debbano prevalere su tutto ciò che sanno!

Per quanto riguarda la sfida del “rumore di fondo”. Trovo scioccante che il vero problema non venga menzionato. I sistemi di intelligenza artificiale sono distorti e sono noti per “allucinare”. Spesso fanno dichiarazioni ingiustificate e errate e sono incredibilmente difficili da riqualificare. Alcuni sistemi di apprendimento automatico, quando interrogati ulteriormente, sostengono le loro affermazioni con “argomentazioni” contorte e prolisse. Ci vuole qualcuno con una conoscenza reale per vedere oltre le sciocchezze e riconoscere le conclusioni errate.

Secondo Bloomberg, un’altra “sfida” è “garantire che i campioni audio non siano accompagnati da un’abbondanza di rumore di fondo” e che “gli utenti rurali che non hanno familiarità con la tecnologia potrebbero non essere in grado di registrare i colpi di tosse con l’app”. Ma sembra esserci una “soluzione”, come dice la frase successiva: “Tuttavia, la tecnologia trova sostenitori, tra cui artisti del calibro di StopTB Partnership, un’organizzazione sostenuta dalle Nazioni Unite che mira a porre fine alla tubercolosi entro il 2030”.

Alcuni potrebbero chiedersi quanto costerà implementare queste tecnologie rispetto al costo di fornire acqua pulita e cibo sano alle persone nelle aree ad alto rischio che la tecnologia dovrebbe salvare.

In mezzo alla spinta globale a vaccinare e drogare ogni creatura vivente, il paragrafo seguente mi fa sprofondare il cuore.

“Ubenwa, con sede a Montreal, ha sviluppato un modello di base del pianto infantile e interpreta i bisogni e lo stato di salute dei bambini analizzando i biomarcatori nei loro pianti."

Vedo le nuove enormi opportunità di business! Se questi poveri bambini emettono strani rumori, probabilmente ci sarà un farmaco costoso per risolvere il problema non rilevabile (e forse inesistente)!

"E altri stanno lavorando su strumenti di intelligenza artificiale in grado di rilevare l’autismo in base a “oohs”, “ahhs” e “gorgoglii”."

E quale sarà il risultato di tale “individuazione precoce”? Classificare i bambini come autistici anche se non lo sono?! O diagnosticare adulti con vari problemi di salute mentale? Più ci penso, più diventa chiaro che ci sono enormi modi in cui si potrebbe abusare di tutto questo.

La tecnologia potrebbe scansionare le nostre voci, la nostra tosse o persino il nostro respiro alla ricerca di “schemi dannosi” e, a sua volta, far sì che le popolazioni ritenute particolarmente “a rischio” vengano messe in quarantena, imprigionate e tagliate fuori dalla società.

La tecnologia può “cavalcare uno smartphone” ed essere utilizzata in “aree geografiche sensibili”. È importante che i suoni del corpo possano essere analizzati anche a distanza e su larga scala!

Ciò che viene fatto oggi in nome della “individuazione precoce delle malattie” potrebbe essere utilizzato domani per identificare le persone considerate pericolose o inaccettabili a causa delle loro opinioni politiche, di salute pubblica o di altro tipo.

I confini sembrano infiniti. Non appena qualcuno afferma che la “bioacustica” dell’intelligenza artificiale può usare la nostra voce e altri segnali del corpo per scoprire chi è infetto da un agente patogeno pericoloso, chi non è sufficientemente “vaccinato”, chi “mentendo”, diffondendo “incitamento all’odio” o altre forme che diffondono disinformazione, disinformazione o disinformazione, tale "diagnosi" potrebbe essere creata a buon mercato, elaborata nel cloud e irreversibile da prove nel mondo reale.

Se si trattasse davvero della salute del singolo e del pubblico in generale, ce ne sarebbero i modi molto migliori per trovare una soluzione tangibile: i governi e le agenzie che vengono dirottati dalle industrie che dovrebbero regolamentare dovrebbero ripulire.

[Nota: Google sta già portando avanti l'integrazione dell'intelligenza artificiale nel proprio sistema operativo Android. Android System Intelligence, Feedback, Google Assistant, Digital Wellbeing sono solo alcune delle app e dei meccanismi che già monitorano e influenzano gli utenti di smartphone.]
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