Parla Teresa Scantamburlo, ricercatrice in Digital Ethics dell'Università Ca' Foscari di Venezia, che studia l'impatto dell'IA sul benessere sociale Da Rold
Può capitare di vedersi rimuovere un post da Facebook, da Twitter o da Instagram senza capirne l'esatto motivo. Per la maggior parte di noi, nulla di grave. Ma proviamo a pensare a che cosa accade quando da un post dipendono dei redditi. Può accadere ad esempio, che su YouTube l'utente non ottenga il budget dalla pubblicità perché l'algoritmo ha etichettato quel video come contenuto che non rispetta la policy o una regola interna.
Questi sistemi di apprendimento automatico sono pervasivi nella nostra quotidianità. Mole volte non ci rendiamo conto di quante dimensioni della nostra vita vengono gestite in questo modo, né siamo consapevoli dei “rischi” che un etichettamento erroneo possa avere nella nostra società. Se il dato viene classificato male, genererà output sbagliati e dunque previsioni errate.
Un primo rischio concreto dovuto ad algoritmi che “etichettano male” è la discriminazione. Le procedure di selezione di varie Università americane, ad esempio, vengono processate non da persone fisiche, ma da algoritmi che analizzano una serie di parametri, come i voti, la partecipazione ad attività extrascolastiche, e via dicendo.
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