[entropia massima] Estrattivismo dei dati
Puntata 31 di EM, settima del ciclo Estrattivismo dei Dati. Affrontiamo il tema
dell'intelligenza artificiale da due prospettive diverse e complementari.
Nella prima parte abbiamo ospitato Martina Ullasci, ricercatrice del Politecnico
di Torino, che ci ha raccontato i risultati di tre esperimenti sui bias nei
modelli di IA generativa. Dall'analisi di annunci di lavoro reali sono emersi
stereotipi di genere nella costruzione del "candidato ideale"; altri studi hanno
mostrato discriminazioni legate alle varietà linguistiche, sia nel caso
dell'afroamericano negli Stati Uniti sia dei dialetti italiani, con una
particolare penalizzazione delle varietà meridionali. Un'occasione per
riflettere sul fatto che questi sistemi non sono neutri, ma tendono a riprodurre
e amplificare le disuguaglianze presenti nella società.
Nella seconda parte abbiamo dialogato con Giulio De Petra, a partire dal suo
intervento Disarmare l'intelligenza artificiale e dalle riflessioni contenute
nella recente enciclica di Papa Prevost. Un testo che invita a non considerare
l'innovazione tecnologica come inevitabile e che mette al centro temi come il
potere, la responsabilità politica e il controllo democratico delle tecnologie.
Un intervento che segna una discontinuità nel dibattito interno alla Chiesa e
che, allo stesso tempo, lancia una sfida alla narrazione dominante della Silicon
Valley: il futuro dell'intelligenza artificiale non può essere lasciato
esclusivamente nelle mani dei mercati e delle grandi imprese tecnologiche.