L'economia della credibilità. Perché l'IA ridefinirà il modo in cui viene misurato il valore

      Un crescente senso di disagio sta plasmando il modo in cui i professionisti interagiscono con l'intelligenza artificiale, in particolare mentre le sue capacità si espandono nella creazione e nell'esecuzione di informazioni. Dan Pratl, fondatore di Quadron, crede che questa ansia rifletta un problema strutturale più profondo che si estende oltre l'automazione e nel modo in cui il valore stesso è riconosciuto.

      “Abbiamo raggiunto un punto in cui la maturazione dell'IA ha significato che quasi tutti si sentono insicuri,” afferma Pratl, sottolineando una disconnessione più ampia tra il progresso tecnologico e i sistemi progettati per premiare il contributo umano. A suo avviso, i framework esistenti per il riconoscimento e il ritorno finanziario non sono riusciti ad evolversi o sono degenerati in ciò che lui definisce ambienti speculativi o simili a giochi, facendo riferimento agli sviluppi nei mercati delle criptovalute e negli ecosistemi di trading guidati dal retail.

      L'argomento centrale di Pratl è che l'IA sta accelerando un cambiamento che è in corso da anni. “L'IA è molto brava a commodificare la conoscenza e l'esecuzione di quella conoscenza,” spiega. “La risorsa scarsa diventa l'ultimo miglio, l'esperienza, il giudizio, la capacità di applicare il giudizio.” Man mano che la conoscenza diventa sempre più abbondante e l'esecuzione più automatizzata, sostiene che distinguere il lavoro di alta qualità da quello di bassa qualità diventa significativamente più difficile, in particolare per i non esperti che lo valutano.

      Questa dinamica crea quello che Pratl definisce un “meta problema,” dove il volume di informazioni disponibili continua a crescere, ma i meccanismi per verificare la credibilità non sono stati in grado di tenere il passo. “Se non sei un esperto, tutto il lavoro di alta qualità sembra lo stesso,” osserva, sottolineando che i sistemi attuali offrono una capacità limitata di differenziare tra intuizioni accurate e affermazioni sicure ma non supportate.

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      In questo contesto, Pratl sostiene che la visibilità spesso sostituisce la credibilità. Le piattaforme social, a suo avviso, tendono a premiare l'attenzione invece di dare priorità all'accuratezza, consentendo a ciò che lui definisce “le voci più forti” di superare esperti più rigorosi ma meno visibili. “Non c'è un sistema per premiare chi ha ragione,” dice. “Nessun meccanismo per verificare rapidamente gli individui e consentire a voci non consensuali di avere un posto al tavolo.”

      Pratl suggerisce che, man mano che i contenuti generati dall'IA diventano più prevalenti, l'assenza di segnali di credibilità affidabili rischia di minare il processo decisionale in vari settori, dal business alla sanità. La ricerca ha dimostrato che la disinformazione e la disinformazione online costano all'economia globale circa 78 miliardi di dollari all'anno, evidenziando la gravità della situazione.

      In risposta, Pratl propone un'economia della credibilità, che sostanzialmente significa un sistema progettato per misurare, verificare e premiare l'esperienza in modo più strutturato e scalabile. Invece di concentrarsi solo sull'output, questo modello sposta l'enfasi verso il giudizio e la fiducia. In questo modo, aiuta a creare meccanismi che attribuiscono valore agli individui in base alla qualità e all'impatto delle loro decisioni.

      Quadron, l'azienda che ha fondato, è posizionata come un'iniziativa per costruire l'infrastruttura necessaria per un tale sistema. Secondo Pratl, questo comporta tre componenti fondamentali.

      La prima è uno strato aziendale che introduce uno strato finale e coeso per il lavoro all'interno delle organizzazioni. “Ho diverse piattaforme di produttività lavorativa, ma ciò che spesso trovo mancante è uno strato finale per l'uso finale e completo,” afferma. Questo strato, spiega Pratl, è destinato a garantire che gli individui siano riconosciuti per aver applicato un buon giudizio e per aver fornito risultati validati, invece di contribuire a flussi di lavoro in corso senza chiara attribuzione.

      Il secondo componente è uno strato di verifica volto a modernizzare il modo in cui la conoscenza è strutturata e condivisa. Pratl caratterizza i sistemi di proprietà intellettuale esistenti come obsoleti e insufficienti per il ritmo e la scala dello scambio di conoscenze contemporaneo. Al loro posto, Quadron sta sviluppando meccanismi che consentono di esporre e valutare intuizioni mantenendo livelli appropriati di sicurezza.

      Il terzo elemento consiste in quelli che Pratl definisce mercati della credibilità, che si differenziano dai tradizionali mercati delle previsioni concentrandosi sull'esperienza specifica del dominio. “Non è speculazione generalizzata. Non stai scommettendo su eventi esterni di cui non comprendi le probabilità,” spiega. Invece, questi mercati sono progettati per calibrare la credibilità in tempo reale, collegando individui con esperienza pertinente e consentendo che il loro giudizio venga valutato all'interno di contesti appropriati. Aggiunge: “Le organizzazioni hanno bisogno di contesto e struttura, il che richiede un approccio metodologico diverso. Gli individui hanno bisogno di incentivi e premi per organizzare le loro informazioni in quel modo. Stiamo costruendo i sistemi per fornire entrambi.”

      La prospettiva di Pratl è informata da una carriera che ha spaziato tra diritto, software open-source, crowdfunding e criptovalute, ognuno dei quali, sostiene, ha rivelato limitazioni nel modo in cui i sistemi incentivano e sostengono una partecipazione significativa. Riflettendo su queste esperienze, condivide: “Molti di questi sistemi non avevano l'integrità strutturale a livello di incentivi per esistere oltre i loro creatori originali, e spesso perdevano allineamento una volta che le motivazioni iniziali si indebolivano.”

      Un catalizzatore più personale è emerso durante una crisi medica che ha coinvolto sua madre, dove l'accesso a informazioni critiche si è rivelato incoerente nonostante fosse tecnicamente disponibile. “Le informazioni erano centralizzate, ma non erano veramente accessibili,” dice, notando un sistema in cui gli incentivi non si allineavano con la necessità di far emergere conoscenze azionabili.

      Il risultato finale, osserva, dipendeva da reti informali invece che da sistemi strutturati, una realtà che crede sia insostenibile date le strumenti ora disponibili.

      Negli anni a venire, Pratl sostiene che il continuo avanzamento dell'IA intensificherà solo queste sfide a meno che non vengano introdotti nuovi sistemi per affrontarle. Senza meccanismi che premiano l'accuratezza e fanno emergere esperienze credibili, suggerisce che i processi decisionali rischiano di diventare sempre più dipendenti dalla visibilità o dal caso piuttosto che da un giudizio informato.

      “Siamo tutti esperti,” dice. “La nostra esperienza è preziosa se è strutturata e presentata nel modo giusto.” A suo avviso, l'economia della credibilità rappresenta un'opportunità per riallineare il progresso tecnologico con il valore umano, garantendo che gli individui rimangano partecipanti attivi nei sistemi guidati dall'IA, pur essendo riconosciuti e premiati per la qualità dei loro contributi.