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.
