Martedì scorso il professor Paolo Savona, presidente della Consob, è intervenuto agli Stati Generali 2023 dell'Intelligenza Artificiale, promossi da ClassAgorà MilanoFinanza.

La finanza, dice il Professore, è molto in ritardo nell’uso dell’Intelligenza Artificiale. Le imprese l’hanno accolta da subito e hanno beneficiato di molti vantaggi. Anche la pubblica amministrazione, seppure in ritardo, in quest’ultimo anno e mezzo ha recuperato fortemente.

Per quanto riguarda la moneta, dice Savona, la creazione di base monetaria da parte delle Banche Centrali, la creazione di depositi da parte delle banche commerciali, e quindi la formazione di una moneta M2, continuerà a fornire le sue prestazioni in termini tradizionali. Da questo punto di vista non c’è nulla di nuovo.

Il problema della finanza oggi, dice Savona, è incentrato sul tipo di contabilità che verrà utilizzata e se questa contabilità sarà di tipo DLT (contabilità decentrata auto-certificantesi) che in termini tecnici si chiama tokenizzazione.

Nel Libro Mastro di tipo DLT gli assett di riferimento (fisici e virtuali) potranno essere contabilizzati non più su un libro tradizionale (oggi già digitalizzato), ma verranno tokenizzati mediante la creazione di Non Fungible Token.

La creazione e la gestione dei token comporterà una riduzione dei tempi di lavorazione e una conseguente riduzione dei costi di gestione, a fronte di una maggiore sicurezza del processo contabile. Nel nuovo Libro Mastro, come in quello tradizionale, dice Savona, si prenderà nota delle volontà di investimento e disinvestimento.

Nei termini della Ragioneria Generale nulla cambierà. La Scrittura Contabile rimarrà al centro del processo di creazione della moneta. Lo dimostra il fatto che non appena le procedure di scrittura sono sotto attacco, e la legittimità degli enti di emissione, più o meno sovrani, viene messa in discussione, la fuga (de-tokenizzazione) verso beni rifugio non fungibili (oro, opere d’arte, mattone, etc), ma a liquidità scarsa e scadente, è la scelta intrapresa dal pubblico.

Il Libro Mastro di tipo DLT, dice Savona, porta vantaggi aziendali e vantaggi di sistema, in termini di riduzione dei tempi di lavorazione delle operazioni e riduzione dei costi delle operazioni.

Più in generale, per quanto riguarda il processo amministrativo e le funzioni di controllo e di verifica, l'implementazione di questo nuovo tipo di Libro Mastro richiede apparati tecnologici che interagiscano tra loro in un linguaggio-macchina.

Il grande salto, dice Savona, consiste nel tramutare i linguaggi naturali (italiano, inglese, etc) in linguaggio-macchina. Uno dei problemi principali, ribadisce, è che tutti i documenti tradizionali devono essere tramutati dal linguaggio ordinario in linguaggio-macchina.
In soldoni, e contrariamente a quanto si sforzano di dimostrare i vari soloni in giro per l’infosfera, non è la macchina che deve parlare come l’uomo, ma è l’uomo che deve imparare a parlare come la macchina.

Lo stesso concetto è ribadito da Luca Foresti, Ceo del Centro Medico Santagostino, intervenuto il giorno dopo.

Che cosa del cervello umano può essere replicato da una macchina? Questa è stata la domanda, dice Foresti, che ha fatto fare enormi progressi alla tecnologia. Oggi la domanda che possa avere rilevanza è la seguente, dice Foresti: Cosa fanno le macchine (e che i nostri cervelli non fanno oggi) che possa essere replicato dal cervello umano adeguatamente allenato?

Chi sta sul campo, chi ha problemi di gestione delle strutture complesse, chi opera con miliardi di dati, ha necessità urgente di attrezzarsi di macchine più performanti. Chi rimane indietro, dice Savona, verrà spazzato via dal mercato.

Il risvolto tragicomico di questi Stati Generali, e il segno di quanto siamo intrisi di una visione Fantasy della tecnologia, è che l’intervento di Savona è stato introdotto da una Personificazione (una bellissima ragazza bionda – caucasica –, auto-parlante, creata da una macchina e proiettata su uno schermo), da un’antropomorfizzazione dell’IA, per mostrare, appunto, quanto la macchina sia capace di tradurre il linguaggio-macchina in linguaggio naturale.