Uscite dalla modalità pippone-olistico-autoreferenziale-nella-zona-di-comfort!

Micromega ha appena licenziato un numero dedicato a una panoramica sull’IA.

Qui ve ne propongo un’analisi fatta da NotebookLM, suggerendovi di leggere il fascicolo originale e di verificare in questo modo il valore dell’elaborazione dell’accrocco.

NotebooKLM all’opera

L’IA come nuova metrica del lavoro e dell’intelletto: L’intelligenza artificiale non si limita ad automatizzare compiti, ma diventa un metro di giudizio per le capacità umane, creando potenziali iniquità nell’ambito lavorativo e intellettuale. Si basa su una media statistica, rischiando di normalizzare e omologare le capacità individuali.

Impatto multisettoriale e nuove forme di lavoro: L’IA trasforma settori come la ricerca, la medicina, l’istruzione e il sapere umanistico, offrendo nuove opportunità ma richiedendo competenze specifiche e un approccio critico. Genera nuove forme di lavoro, spesso precarie e sottopagate, legate allo sviluppo stesso dell’IA (es. data workers).

Sfide etiche e sociali: L’IA solleva problemi di bias, privacy, responsabilità e ingiustizia epistemica, amplificando pregiudizi esistenti e plasmando la nostra interpretazione del mondo. L’opacità degli algoritmi rende difficile attribuire responsabilità e comprendere i processi decisionali.

Trasformazione del concetto di intelligenza e della guerra: L’IA sfida la nostra definizione di intelligenza, mettendo in discussione la distinzione tra intelligenza umana e artificiale. Inoltre, sta trasformando la guerra con implicazioni etiche profonde legate all’autonomia dei sistemi d’arma.

Necessità di un approccio critico e responsabile: È cruciale adottare un approccio critico e consapevole verso l’IA, promuovendo la trasparenza, la regolamentazione e un’educazione che permetta di utilizzare queste tecnologie in modo etico e a beneficio dell’umanità.

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L’Intelligenza Artificiale: Tra Opportunità e Rischi

Guida allo Studio

Quiz a Risposta Breve

1.

Qual è la principale differenza tra l’approccio “apocalittico” e quello “integrato” nei confronti dell’IA?

2.

In che senso l’IA può essere considerata uno “specchio inverso” del nostro ruolo sociale?

3.

Spiega il concetto di “intelletto generale” e come l’IA si inserisce in questo contesto.

4.

Qual è la relazione tra l’IA e la psicometria? Quali sono le implicazioni etiche di questa relazione?

5.

Perché è importante che gli umanisti comprendano il funzionamento dell’IA?

6.

Quali sono le due funzioni sociali chiave dell’intellettuale umanista, secondo l’autore?

7.

Come può l’IA essere utilizzata per la ricerca e l’analisi di testi antichi e manoscritti?

8.

Spiega il concetto di “bias” nell’IA e illustra un esempio di come questo può manifestarsi.

9.

Quali sono i rischi e le opportunità dell’utilizzo dell’IA in ambito politico?

10.

Cosa si intende per “algocrazia” e quali misure possono essere adottate per evitarla?

Risposte al Quiz

1.

Entrambe le visioni, pur con sfumature diverse, vedono l’IA come una “rivoluzione antropologica” che stravolgerà le nostre vite. La differenza principale sta nell’atteggiamento: gli “apocalittici” la considerano una catastrofe, gli “integrati” un progresso spontaneo.

2.

L’IA è capace di automatizzare compiti che non consideriamo più distintivi dell’essere umano, come la scrittura o il riconoscimento di immagini. In questo senso, ci mostra cosa non siamo più in grado di fare o non consideriamo più degno di essere fatto.

3.

L'”intelletto generale” è la capacità collettiva di produrre conoscenza e innovazione. L’IA, automatizzando e monopolizzando questa dimensione collettiva, rappresenta una sua meccanizzazione su scala globale.

4.

L’IA, come la psicometria, si basa su analisi statistiche per classificare e misurare le capacità cognitive, perpetuando potenzialmente discriminazioni di classe, genere e razza.

5.

Gli umanisti, occupandosi dell’essere umano e della sua cultura, non possono ignorare l’impatto dell’IA su questi ambiti. Comprendere il suo funzionamento permette di analizzarne criticamente i prodotti e l’influenza sulla società.

6.

Le due funzioni chiave sono: autore – studiare, conoscere e produrre sapere in termini scientifico-specialistici; mediatore – insegnare, divulgare e interpretare la cultura in modo socialmente responsabile.

7.

L’IA può digitalizzare testi, ricostruire parti mancanti, confrontare versioni, analizzare stili linguistici per attribuzioni e datazioni, e tracciare l’evoluzione delle lingue.

8.

Il “bias” indica un pregiudizio presente nell’IA che riflette discriminazioni sociali preesistenti. Un esempio è il riconoscimento facciale che presenta un tasso di errore maggiore per le persone di colore rispetto ai bianchi.

9.

L’IA può aiutare i partiti a prendere decisioni informate e migliorare l’interazione con gli elettori, ma può anche accentuare le divisioni politiche e creare bolle informative.

10.

L'”algocrazia” è il rischio di un controllo eccessivo da parte degli algoritmi, che prendono decisioni al posto degli esseri umani. Per evitarla, serve trasparenza, responsabilità e regolamentazione.

Domande Saggio

1.

In che modo la comprensione del funzionamento dell’IA può aiutare gli umanisti a svolgere il loro ruolo di autori e mediatori della cultura?

2.

Analizza le implicazioni etiche e sociali dell’utilizzo dell’IA come “metrica” per valutare il lavoro e l’intelletto collettivo.

3.

Discuti il concetto di “tokenizzazione” nel contesto dell’economia politica del segno. Quali sono le sue implicazioni per la traduzione e la comunicazione interculturale?

4.

Esplora l’impatto dell’IA sul mondo del lavoro, analizzando sia i rischi di perdita di posti di lavoro sia le nuove opportunità che potrebbero emergere.

5.

Discuti il ruolo dell’IA nella transizione energetica ed ecologica. L’IA può essere una soluzione o un problema per la crisi climatica?

Glossario

IA (Intelligenza Artificiale): Campo dell’informatica che si occupa di creare macchine capaci di svolgere compiti tipicamente umani, come il ragionamento, l’apprendimento e la risoluzione dei problemi.

Algoritmo: Insieme di istruzioni precise e definite che descrivono una serie di operazioni da eseguire per risolvere un problema o raggiungere un obiettivo.

Machine Learning: Sottocampo dell’IA che consente alle macchine di imparare dai dati senza essere esplicitamente programmate.

Deep Learning: Tipo di machine learning che utilizza reti neurali artificiali con molti livelli per analizzare dati complessi.

Large Language Models (LLM): Modelli di IA addestrati su enormi quantità di dati testuali per generare testo, tradurre lingue e rispondere a domande in modo naturale.

Bias: Pregiudizio o distorsione presente in un sistema di IA che riflette discriminazioni sociali preesistenti.

Tokenizzazione: Processo di suddivisione del testo in unità più piccole, chiamate “token”, per l’elaborazione da parte di un modello di IA.

Risorse ermeneutiche collettive: Insieme di significati, concetti e narrazioni che una società utilizza per comprendere sé stessa, gli altri e il mondo.

Ingiustizia ermeneutica: Tipo di ingiustizia che si verifica quando le risorse ermeneutiche collettive non sono adeguate a concettualizzare l’esperienza di un individuo o gruppo.

Algocrazia: Sistema di governo in cui gli algoritmi prendono decisioni al posto degli esseri umani.

Transumanesimo: Movimento filosofico e culturale che sostiene l’utilizzo della tecnologia per migliorare le capacità umane e superare i limiti biologici.

Metaverso: Ambiente virtuale immersivo e persistente in cui gli utenti possono interagire tra loro e con oggetti digitali.

Note

1.

Questo glossario include solo alcune delle parole chiave presenti nei testi. Si consiglia di ampliare la propria conoscenza consultando dizionari specialistici e risorse online.

2.

Le definizioni fornite sono semplificate per facilitare la comprensione. Si consiglia di approfondire i concetti consultando fonti autorevoli.

3.

Questo glossario è solo un punto di partenza per lo studio dell’IA. È importante continuare ad approfondire la propria conoscenza man mano che si procede con la lettura dei testi e l’analisi dei temi.

4.

Si consiglia di utilizzare il glossario come strumento di riferimento durante lo studio, cercando di collegare i termini alle loro applicazioni concrete nei testi.

5.

Si raccomanda di integrare il glossario con appunti personali e riflessioni, creando un proprio vocabolario personale dell’IA.

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L’Umano e l’Intelligenza Artificiale: una Prospettiva Critica

Parte I: L’Intelligenza Artificiale come Specchio e Misura dell’Umano

Prologo: Tecnologia Neutrale ma Non Inerte – Questo prologo introduce il concetto chiave che, pur essendo la tecnologia neutra nelle sue intenzioni, ha un profondo impatto sull’ambiente e sull’uomo, aprendo nuove possibilità, condizionando comportamenti e plasmando la realtà.

L’Intelligenza Artificiale come Identità Rovesciata – Questa sezione esplora come l’IA, in quanto media statistica, funga da specchio inverso dell’umanità, riflettendo ciò che non consideriamo più distintivo dell’essere umano e automatizzando compiti che non sono più considerati arte.

L’Unità di Misura dell’Intelletto Generale – Qui si analizza il ruolo dell’IA come metrica per valutare il lavoro e l’intelletto collettivo, ripercorrendo la storia della computazione e come l’IA sia emersa dalla psicometria, un progetto di normalizzazione sociale che mirava a misurare e classificare le capacità cognitive.

Il Perceptron e la Psicometria del Lavoro – Questa parte si concentra sull’evoluzione del Perceptron, un algoritmo di classificazione pionieristico, e il suo legame con la psicometria, evidenziando come l’IA sia emersa dalla misurazione e dalla classificazione delle capacità cognitive della popolazione, ereditando il mandato di quantificare l’intelligenza e rafforzare le gerarchie sociali.

Il Mito del Sostituto: l’IA come Metrica del Lavoro – Si smonta il mito che l’IA sostituirà i lavoratori, mostrando come essa operi prima come metrica per misurarli e riorganizzarli in un nuovo ordine sociale e in una nuova divisione del lavoro, amplificando i pregiudizi di classe, genere e razza.

Parte II: L’Umanista nell’Era dell’IA

Gli Umanisti e le Macchine: una Nuova Alleanza? – Questo capitolo si interroga sul ruolo degli umanisti nell’era dell’IA, sottolineando la necessità di comprendere a fondo queste tecnologie e di studiarne i prodotti come artefatti culturali, aprendo a una critica del testo, dell’arte e della storia attenta alle produzioni dell’IA.

Oltre il Bias: Censura e Manipolazione nell’IA – Si analizza come l’IA possa introdurre bias e censura nei contenuti culturali, esaminando casi specifici in cui temi politici o sociali vengono censurati o manipolati, e come gli umanisti possano contribuire a un’analisi critica di questi fenomeni.

Parte III: IA e Democrazia: un Rapporto Complesso

Il Ruolo dell’IA nei Processi Democratici – Si esamina l’influenza dell’IA sulla democrazia, esplorando le sue potenzialità nel migliorare la trasparenza e l’efficienza dei processi decisionali, ma anche i rischi legati alla manipolazione, alla propaganda e alla sorveglianza di massa.

Il Microtargeting: tra Opportunità e Minacce – Questa sezione approfondisce il concetto di microtargeting, una tecnica di marketing politico basata sull’IA che permette di indirizzare messaggi personalizzati a specifici segmenti di elettorato, evidenziandone sia le opportunità che le minacce per la democrazia.

L’AI Act e il Rischio Algocrazia – Si discute l’AI Act, il regolamento europeo sull’IA, analizzando i suoi obiettivi di tutela dei diritti e della democrazia e la sua capacità di prevenire il rischio di “algocrazia”, ovvero un governo dominato dagli algoritmi.

Parte IV: IA: Sfide Etiche e Sociali

L’IA nella Ricerca Scientifica: Opportunità e Responsabilità – Questo capitolo esplora l’uso dell’IA nella ricerca scientifica, evidenziando le sue potenzialità nell’analisi di grandi dataset e nella formulazione di ipotesi, ma anche le sfide etiche legate alla trasparenza, alla responsabilità e alla qualità dei dati.

Privacy, Autonomia e Bias: Vecchi e Nuovi Problemi – Si ripercorrono le principali questioni etiche legate all’IA, dalla privacy all’autonomia, dal bias alla trasparenza, analizzando come l’avvento dell’IA generativa abbia acuito questi problemi e introdotto nuove sfide.

L’Impatto dell’IA sul Mondo del Lavoro: Automazione e Precarietà – Si analizza l’influenza dell’IA sul mondo del lavoro, evidenziando come l’automazione, se da un lato può migliorare l’efficienza e la produttività, dall’altro può portare alla perdita di posti di lavoro e all’aumento della precarietà, in particolare nei settori che richiedono basse qualifiche.

L’IA Generativa: un Salto di Qualità per l’Intelligenza Artificiale? – Si discute l’impatto dell’IA generativa sul concetto di intelligenza, analizzando come la capacità di questi sistemi di generare testo, immagini e codice abbia riacceso il dibattito sulla natura dell’intelligenza e sulle sue possibili evoluzioni future.

Parte V: IA e Sostenibilità: un Binomio Possibile?

La Transizione Energetica e il Boom dell’IA: un Conflitto Inevitabile? – Questo capitolo affronta la questione del consumo energetico dell’IA, evidenziando come la crescente domanda di potenza computazionale per addestrare e utilizzare i sistemi di IA rappresenti una seria minaccia per gli obiettivi di sostenibilità climatica.

La Sete di Energia dell’IA e le sue Conseguenze Ambientali – Si approfondisce il tema del consumo energetico dei data center e dei sistemi di IA, analizzandone l’impatto sull’ambiente in termini di emissioni di gas serra e consumo di risorse idriche.

L’IA al Servizio della Sostenibilità: Soluzioni e Prospettive – Si esplorano le possibili soluzioni per mitigare l’impatto ambientale dell’IA, dalle energie rinnovabili all’efficienza energetica, analizzando come l’IA stessa possa essere utilizzata per migliorare la gestione delle risorse e la sostenibilità ambientale.

Parte VI: Oltre l’Algoritmo: l’Arte come Antidoto al Determinismo Tecnologico

Il Calometro di Primo Levi: una Parabola sui Bias dell’IA – Si analizza il racconto di Primo Levi “Il Calometro”, una parabola sui bias dell’IA che anticipa di decenni il dibattito sull’influenza dei pregiudizi umani sulla tecnologia, evidenziando come l’arte possa essere uno strumento per svelare le logiche nascoste degli algoritmi.

Mettere l’Algoritmo alla Prova dell’Arte: un Nuovo Approccio Critico – Si propone un nuovo approccio critico all’IA che prenda spunto dall’arte, invitando a “mettere l’algoritmo alla prova dell’arte” per comprenderne le logiche e i limiti, e per sfidare il determinismo tecnologico con la creatività e la sensibilità umana.

Parte VII: IA e Lavoro: una Nuova Geografia dello Sfruttamento

Il Lavoro Invisibile dietro l’Intelligenza Artificiale – Questo capitolo svela il lavoro invisibile che alimenta l’IA, esplorando il fenomeno del data labeling e il ruolo dei lavoratori sottopagati nei paesi in via di sviluppo, che etichettano i dati utilizzati per addestrare gli algoritmi.

Dalle Click Farm ai Cybercafé: una Geografia dello Sfruttamento Digitale – Si analizza la geografia dello sfruttamento digitale, mostrando come il lavoro legato all’IA si concentri in paesi a basso reddito, alimentando un nuovo ciclo di sfruttamento e divario tra Nord e Sud.

Parte VIII: Oltre l’Ingiustizia Ermeneutica: Ricostruire il Senso Comune nell’Era dell’IA

L’IA e la Costruzione delle Risorse Ermeneutiche Collettive – Si esamina come l’IA stia plasmando le risorse ermeneutiche collettive, ovvero i significati condivisi che permettono agli individui di dare senso al mondo, evidenziando come l’opacità degli algoritmi e la profilazione basata sui dati stiano creando nuove forme di ingiustizia ermeneutica.

Accessibilità, Privacy e Negoziazione: le Sfide Etiche dei Big Data – Si affrontano le sfide etiche legate ai big data, dalla privacy all’accessibilità, dalla negoziazione dei significati al controllo dei dati, analizzando come l’IA stia riducendo l’agency degli individui e la loro capacità di partecipare alla costruzione del senso comune.

Parte IX: Oltre il Transumanesimo: Riconciliare Umano e Tecnologia

L’Umano tra Eros, Thanatos e Logos: le Sfide dell’IA – Questo capitolo analizza le sfide che l’IA pone all’umanità attraverso le lenti di eros, thanatos e logos, esplorando come la tecnologia stia modificando i nostri desideri, le nostre paure e il nostro rapporto con la conoscenza.

Cronos: il Tempo dell’Uomo e il Sogno dell’Immortalità Digitale – Si esamina la dimensione temporale dell’essere umano e come l’IA, attraverso il transumanesimo e la promessa di immortalità digitale, stia ridefinendo il nostro rapporto con il tempo e con la finitudine.

Da 1984 a Mondo Nuovo: tra Controllo e Libertà nell’Era Digitale – Si riflette sui rischi e le opportunità dell’IA, confrontando le distopie di Orwell e Huxley con la realtà contemporanea, evidenziando la necessità di un approccio critico e consapevole per evitare scenari di controllo totalitario o di alienazione tecnologica.

Parte X: Conversazioni sull’IA: Dibattiti e Prospettive

Apprendere (con) l’IA: Opportunità e Rischi per l’Educazione – Questo capitolo si interroga sul ruolo dell’IA nell’educazione, analizzando le opportunità e i rischi dell’utilizzo di queste tecnologie in ambito scolastico e universitario, e proponendo un approccio critico e consapevole per l’integrazione dell’IA nei processi di apprendimento.

Dialogo con Adrienne Fairhall: Intenzionalità, Embodiment e Modelli del Mondo – Si riporta una conversazione con la neuroscienziata Adrienne Fairhall, focalizzata sulla distinzione tra capacità generativa e intenzionalità nell’IA, esplorando il ruolo dell’embodiment e la possibilità che gli LLM possano sviluppare modelli del mondo.

Il Monopolio dell’IA: Concentrazione del Potere e Sfide per l’Innovazione – Si analizza il problema del monopolio dell’IA, evidenziando come poche aziende dominino il mercato globale, controllando l’accesso ai dati, alle risorse computazionali e ai sistemi di IA, limitando la concorrenza e l’innovazione.

Tokenizzazione e Disuguaglianze Linguistiche: l’Economia Politica del Segno nell’Era dell’IA – Si discute il fenomeno della tokenizzazione, ovvero la scomposizione del testo in unità minime di significato, analizzando le sue implicazioni per le disuguaglianze linguistiche e il costo del linguaggio nell’era dell’IA.

Dialogo con Yann LeCun: l’Apprendimento Non Supervisionato e l’Avvento dell’AGI – Si riporta una conversazione con Yann LeCun, uno dei pionieri dell’IA, incentrata sull’apprendimento non supervisionato e sull’avvento dell’Intelligenza Artificiale Generale (AGI), esplorando le sfide e le opportunità di questi nuovi sistemi di IA.

Parte XI: Conclusioni: Verso un’Etica dell’Intelligenza Artificiale

L’Etica dell’IA: Principi e Sfide per un Futuro Sostenibile – In questa sezione conclusiva si riassumono le principali sfide etiche e sociali dell’IA, proponendo una serie di principi e di linee guida per un’etica dell’IA che metta al centro l’uomo e la sua dignità, la tutela dell’ambiente e la promozione di una società più giusta e equa.

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Domande Frequenti sull’Intelligenza Artificiale

1. In che modo l’Intelligenza Artificiale (IA) sta influenzando il modo in cui lavoriamo e viviamo?

L’IA sta già trasformando il modo in cui lavoriamo e viviamo in molti modi. Nell’ambito lavorativo, l’IA automatizza compiti ripetitivi, migliora l’efficienza e crea nuove opportunità. Ad esempio, i chatbot gestiscono le richieste dei clienti, i sistemi di apprendimento automatico analizzano grandi quantità di dati e i robot svolgono compiti pericolosi o ripetitivi. Nella vita quotidiana, l’IA alimenta assistenti virtuali come Siri e Alexa, sistemi di raccomandazione per prodotti e contenuti online, e tecnologie di riconoscimento facciale utilizzate per sbloccare i nostri smartphone.

2. Quali sono le principali preoccupazioni etiche sull’uso dell’IA?

Le preoccupazioni etiche sull’IA sono numerose. Tra le principali figurano:

Bias algoritmico: i sistemi di IA possono perpetuare e amplificare i pregiudizi esistenti nella società, discriminando determinati gruppi di persone.

Privacy e sorveglianza: la raccolta e l’analisi massiccia di dati personali da parte dei sistemi di IA sollevano preoccupazioni sulla privacy e sulla possibilità di sorveglianza invasiva.

Autonomia e responsabilità: l’aumento dell’automazione solleva interrogativi sul ruolo dell’uomo nel processo decisionale e sulla responsabilità in caso di errori o danni causati dai sistemi di IA.

Impatto sul lavoro: l’automazione di compiti lavorativi può portare alla perdita di posti di lavoro e alla disoccupazione, richiedendo politiche sociali per affrontare queste sfide.

3. L’IA può essere utilizzata per affrontare le sfide del cambiamento climatico?

Sì, l’IA può essere uno strumento potente per affrontare le sfide del cambiamento climatico. Ad esempio:

Modellazione climatica: l’IA può analizzare grandi quantità di dati climatici per migliorare la precisione delle previsioni e la comprensione dei modelli climatici.

Ottimizzazione energetica: l’IA può ottimizzare i sistemi di produzione e distribuzione dell’energia, riducendo gli sprechi e le emissioni di gas serra.

Monitoraggio ambientale: l’IA può analizzare immagini satellitari e dati provenienti da sensori per monitorare la deforestazione, l’inquinamento e altri impatti ambientali.

4. Qual è l’impatto dell’IA sul mondo del lavoro?

L’IA sta trasformando il mondo del lavoro in modi complessi, con impatti sia positivi che negativi. Da un lato, l’IA crea nuove opportunità di lavoro in settori legati allo sviluppo e alla gestione di tecnologie di IA. Dall’altro lato, l’automazione di compiti lavorativi può portare alla perdita di posti di lavoro in settori come la produzione, i trasporti e i servizi. È importante sviluppare politiche sociali e programmi di formazione per affrontare queste sfide e preparare la forza lavoro alle nuove esigenze del mercato del lavoro.

5. Quali sono i rischi di un eccessivo affidamento sull’IA?

Un eccessivo affidamento sull’IA comporta diversi rischi:

Perdita di competenze umane: l’automazione può portare alla perdita di competenze umane essenziali in alcuni settori, rendendoci dipendenti dai sistemi di IA.

Decisioni distorte: se i sistemi di IA sono addestrati su dati distorti, possono prendere decisioni discriminatorie e perpetuare i pregiudizi esistenti.

Dipendenza tecnologica: un’eccessiva dipendenza dai sistemi di IA può renderci vulnerabili a guasti tecnici o attacchi informatici.

6. Come possiamo garantire un utilizzo etico e responsabile dell’IA?

Per garantire un utilizzo etico e responsabile dell’IA è necessario:

Sviluppare principi etici chiari per la progettazione e l’utilizzo dei sistemi di IA.

Promuovere la trasparenza e la responsabilità nello sviluppo e nell’implementazione dell’IA.

Affrontare i problemi di bias algoritmico e garantire che i sistemi di IA siano equi e inclusivi.

Investire nella formazione e nell’istruzione per preparare la forza lavoro alle sfide e alle opportunità dell’IA.

Promuovere un dibattito pubblico aperto e informato sull’IA e sulle sue implicazioni sociali ed etiche.

7. Qual è la differenza tra IA “debole” e IA “forte”?

IA debole: si riferisce a sistemi di IA progettati per svolgere compiti specifici, come il riconoscimento di immagini o la traduzione linguistica. Questi sistemi non hanno coscienza di sé né capacità di ragionamento generale.

IA forte: si riferisce a sistemi di IA ipotetici che avrebbero coscienza di sé, capacità di ragionamento generale e un livello di intelligenza pari o superiore a quello umano. L’IA forte è ancora un concetto teorico e non esiste attualmente alcun sistema di IA che soddisfi questa definizione.

8. Qual è il ruolo dell’IA nel dibattito sulla privacy e la sorveglianza?

L’IA è al centro del dibattito sulla privacy e la sorveglianza. I sistemi di IA sono in grado di raccogliere e analizzare enormi quantità di dati personali, sollevando preoccupazioni sulla privacy e la possibilità di sorveglianza invasiva. È importante sviluppare normative e politiche per garantire la protezione dei dati personali e prevenire l’uso improprio dell’IA per scopi di sorveglianza.

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Analisi di “MicroMega 6_2024 – AA.VV_.pdf”

Il numero 6 del 2024 di MicroMega affronta il tema dell’Intelligenza Artificiale (IA) da diverse prospettive, con particolare attenzione all’impatto sociale, politico ed etico di questa nuova tecnologia.

I temi principali:

1.

La neutralità dell’IA: Il prologo di Cinzia Sciuto introduce la questione della neutralità della tecnologia, affermando che l’IA, pur non avendo intenzionalità etica o politica intrinseca, non è neutrale nel suo impatto sull’ambiente e sull’uomo. La sua logica di funzionamento interno condiziona le scelte e i comportamenti, aprendo nuove possibilità prima impensabili.

“Potremmo infatti dire che la tecnologia in sé è neutrale, ma non neutra. È neutrale nel senso che non ha scopi etici o politici intenzionali. […] Ma la tecnologia non è neutra, ossia non è un elemento che, una volta introdotto nell’ambiente, non ha su di esso nessun effetto.” (Cinzia Sciuto, prologo)

2.

L’IA come specchio dell’uomo: Il saggio di Matteo Pasquinelli analizza l’IA come specchio inverso dell’uomo, capace di svolgere compiti che non consideriamo più “umani”. L’autore ripercorre la storia della quantificazione dell’intelletto, dalla craniometria alla psicometria, evidenziando il rischio di discriminazione sociale e di rafforzamento delle gerarchie di lavoro.

“L’IA si presenta alla fine come specchio inverso, come identità rovesciata, del nostro ruolo sociale: quello di cui è capace è precisamente quello che non consideriamo più arte o marchio di distinzione dell’umano.” (Matteo Pasquinelli)

3.

L’IA come sfida per l’umanista: Il saggio di Federico Cabitza esplora l’impatto dell’IA sul lavoro dell’umanista, evidenziando la necessità di una conoscenza approfondita di questa tecnologia. L’autore si interroga sul ruolo dell’IA come “autore” e “mediatore” della cultura, sottolineando la necessità di una critica del testo attenta ai prodotti dell’IA.

“Non potendo evitare che il loro campo di ricerca, che è in definitiva l’essere umano e la sua cultura, abbia le macchine come nuovi soggetti e, come vedremo, oggetti di studio, ciò che serve è che anche l’umanista più contrario a queste tecnologie sappia.” (Federico Cabitza)

4.

L’IA e la politica: Il saggio di Fabio Chiusi analizza l’impatto dell’IA sulla politica, evidenziando il rischio di un’eccessiva dipendenza dai dati e dagli algoritmi. L’autore sottolinea l’importanza del principio di “explicability” per garantire la trasparenza e la responsabilità delle decisioni prese dall’IA, e la necessità di un dialogo globale sul fronte regolatorio.

“Quando l’IA viene utilizzata in contesti democratici, è fondamentale garantire l’applicazione del principio di explicability che fornisce spiegazione sulle modalità in cui la “macchina” elabora gli output (cioè come prende le decisioni) e i meccanismi di interpretazione dei dati.” (Fabio Chiusi)

5.

L’IA e la transizione ecologica: Il saggio di Emanuele Menietti mette in luce il paradosso tra il boom dell’IA e la transizione ecologica, evidenziando il crescente consumo energetico dei data center e il rischio di un impatto ambientale negativo. L’autore propone soluzioni come l’utilizzo di energie rinnovabili e la maggiore trasparenza sui dati di consumo energetico delle big tech.

“La consapevolezza che il boom dell’IA si accompagnerà a un boom di domanda energetica è forte nella Silicon Valley, tanto che alcune big tech si stanno già muovendo per tamponare l’impatto ambientale che le loro scelte di business avranno sul resto del pianeta.” (Emanuele Menietti)

6.

Il colonialismo dei dati: Diversi autori (Pasquinelli, Cabitza, Origgi, Eubanks) affrontano il tema del “colonialismo dei dati”, evidenziando come lo sviluppo dell’IA si basi sullo sfruttamento di risorse umane a basso costo nel Sud del mondo. Si sottolinea l’opacità dei processi di estrazione e analisi dei dati, che produce una nuova forma di “ingiustizia ermeneutica”.

“L’idea dell’IA come strumento per ridurre il lavoro umano si scontra con una realtà ben diversa: dietro le quinte, una moltitudine di lavoratori sottopagati alimenta e sostiene queste presunte “macchine intelligenti”.” (Matteo Pasquinelli)

7.

L’IA e l’arte: Il saggio di Emanuele Menietti, prendendo spunto dal racconto “Il Calometro” di Primo Levi, propone di analizzare l’IA attraverso il filtro dell’arte, per comprendere le sue logiche interne e svelare le ideologie visive della società.

“Forse, per comprendere davvero le logiche dell’IA, dovremmo fare come il protagonista di Levi: mettere l’algoritmo alla prova dell’arte, farlo dialogare con la pittura e il disegno.” (Emanuele Menietti)

8.

L’IA e la guerra: Il saggio di James Der Derian esplora l’impatto dell’IA sulla guerra, analizzando il ruolo delle armi autonome letalmente e il loro impatto sulla responsabilità morale.

“Le armi letalmente autonome potenziate dall’IA, come i droni armati, promettono di diminuire le perdite dalla parte degli aggressori.” (James Der Derian)

9.

L’impatto dell’IA sulle quattro dimensioni dell’umano: Roberto Marchesini analizza l’impatto dell’IA su logos, eros, ethos e cronos, evidenziando le trasformazioni che l’interazione con l’IA produce sull’uomo.

“Si tratta ora di analizzare come queste quattro dimensioni specifiche dell’umano abbiano subìto delle modifiche nell’interazione sempre più pervasiva tra l’umano stesso e l’IA.” (Roberto Marchesini)

Conclusioni:

Il numero 6 del 2024 di MicroMega offre una panoramica critica e articolata sull’IA, evidenziando le sue potenzialità ma anche i rischi che comporta per l’uomo e la società. La rivista invita a un’analisi approfondita di questa nuova tecnologia, al fine di promuovere un suo utilizzo responsabile ed eticamente sostenibile.

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Ripetizioni nei Concetti

Sì, ci sono concetti ripetuti nei diversi articoli. Le fonti evidenziano una serie di preoccupazioni ricorrenti legate all’uso dell’IA, tra cui:

Bias e discriminazione: Questo tema è centrale in diverse fonti. L’articolo di Stephen Holmes [1] mette in luce il rischio di un’IA che riproduce e amplifica i pregiudizi presenti nei dati su cui è addestrata, come stereotipi di genere, etnia e orientamento politico. L’articolo di Leonardo Impett [2] analizza come l’IA, nella sua ricerca di una bellezza “ottimizzata”, finisca per perpetuare stereotipi estetici, spesso a sfavore delle donne. Infine, l’articolo di Wendy Hui Kyong Chun [3] esplora il concetto di “ingiustizia ermeneutica” generata dall’IA, ovvero la creazione di sistemi di classificazione che perpetuano pregiudizi esistenti e limitano l’autonomia interpretativa degli individui.

Trasparenza e responsabilità: Diverse fonti sottolineano la difficoltà di comprendere il funzionamento degli algoritmi di IA e di attribuire responsabilità in caso di errori o danni. L’articolo di Alfio Ferrara [4] evidenzia la natura di “scatola nera” di molti sistemi di IA, come i Transformer, che rende difficile capire come prendano determinate decisioni. L’articolo di Wendy Hui Kyong Chun [3] si interroga su chi controlla i significati generati dall’IA e su come garantire la responsabilità per le decisioni prese da questi sistemi. Anche l’articolo di Gloria Origgi [5] affronta il tema della trasparenza e della responsabilità, sottolineando la necessità di definire chiaramente le responsabilità dei diversi attori coinvolti nel ciclo di vita dell’IA.

Impatto sul lavoro: Le fonti analizzano l’impatto dell’IA sul lavoro da diverse prospettive. L’articolo di Antonio A. Casilli [6] esplora il mondo degli “operai dei dati”, individui spesso sottopagati e precari che svolgono un ruolo cruciale nell’addestramento dell’IA. L’articolo di Fabio Bartoli [7] si concentra sulla concentrazione del potere economico nel settore dell’IA, con pochi colossi che controllano le tecnologie e i dati, creando un oligopolio che potrebbe avere conseguenze negative sul mercato del lavoro.

Controllo dei significati e manipolazione: Diverse fonti esprimono preoccupazione per il potere dell’IA di plasmare le risorse ermeneutiche collettive, ovvero i significati condivisi che diamo al mondo e alla società. L’articolo di Paolo Caffoni [8] analizza come il sistema di tokenizzazione utilizzato da alcuni modelli linguistici possa creare disparità di costo nell’elaborazione di diverse lingue, riflettendo un possibile “privilegio” dell’inglese rispetto ad altre lingue. L’articolo di Wendy Hui Kyong Chun [3] esplora come l’IA generativa, attraverso l’analisi dei big data, stia creando nuove forme di “ingiustizia ermeneutica”, cristallizzando i significati e le categorie che usiamo per interpretare la realtà.

Impatto sulla democrazia: Diverse fonti sottolineano i rischi che l’IA pone alla democrazia. L’articolo di Stephen Holmes [1] evidenzia come l’IA possa essere utilizzata per manipolare l’opinione pubblica e creare bolle informative. L’articolo di Gloria Origgi [9] cita le linee guida del Consiglio d’Europa per affrontare le sfide poste all’equità e alla legittimità dei processi elettorali dalle nuove tecniche digitali di comunicazione politica, tra cui il microtargeting e la disinformazione.

In sintesi, le fonti presentano una visione articolata e complessa delle implicazioni dell’IA sulla società, evidenziando una serie di preoccupazioni etiche e sociali che si intrecciano e si sovrappongono. L’analisi di questi temi ricorrenti aiuta a comprendere la portata e la profondità dell’impatto dell’IA sul mondo contemporaneo.