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Intelligenze artificiali, decisioni algoritmiche e politiche pubbliche: la terza giornata di lezione di Impact Torino

Di Sara Riccobaldi

Il corso IMPACT Torino è entrato nel vivo con la sua terza giornata, intitolata Intelligenze artificiali, decisioni algoritmiche e politiche pubbliche, tenutasi nuovamente nell’auditorium dell’innovativa sede dell’Energy Center, dove si concilia accademia e industria.

In una fase storica nella quale le AI si avviano a dominare il modo in cui osserviamo ed esperiamo il mondo che ci circonda, la prima lezione della giornata ci ha illustrato le sfide che ci sono ancora da affrontare.

La lezione della Prof.ssa Tania Cerquitelli, professoressa ordinaria del Dipartimento di Automatica e Informatica del Politecnico di Torino, infatti, ci ha dato uno spaccato del rapporto e dell’interazione tra Intelligenze Artificiali e Big Data. Ormai siamo profilati in qualunque aspetto della nostra vita, con i dati personali che vengono utilizzati nelle situazioni più variegate. Le AI utilizzano le informazioni impresse da cui originano abitudini su cui si baseranno gli algoritmi: il processo dominante rimane oscuro ai più, con un processo da input ad output non comprensibile all’utente. Questa mancanza di trasparenza non è accettabile da un punto di vista sociale, soprattutto visti i grandi rischi di discriminazione che le decisioni algoritmiche hanno dimostrato di incontrare spesso.

Questo tema è stato trasversale all’interno dell’intera giornata e centrale nella lezione del Prof. Antonio Vetrò. Questi infatti ci ha esposto le applicazioni delle Intelligenze Artificiali alle politiche pubbliche: esistono dei casi in cui, nel tentativo di ridurre i costi e gli sprechi, è stato affidato alle AI il compito di decidere a chi affidare determinati benefici. Un esempio molto interessante è quello del SyRI (System Risk Indicator) implementato in Danimarca, algoritmo che aveva il compito di provare a predire quali fossero gli individui proni alla frode.

Gli sviluppi di questo caso hanno dimostrato l’invalidità del sistema di raccolta dei dati e della mancata possibilità pratica di poter contestare i risultati, istituzionalizzando la sfiducia dei cittadini verso le proprie istituzioni. Ma soprattutto, l’identificazione e la punizione della frode non va ad interagire con le sue cause profonde, nonché l’elemento principale da affrontare per agire davvero per contrastarla. È proprio per evitare questo che è importante ribadire quando la tecnologia vada utilizzata con coscienza, ponendosi le necessarie domande sulla legittima acquisizione dei dati e se questi possono generare discriminazioni.

La giornata si è conclusa con la lezione del Prof. Gianluca Scarano, che ci ha illustrato il processo di digitalizzazione delle politiche del lavoro. Queste riguardano un’insieme di interventi orientati alla riduzione della disoccupazione e alla protezione sociale dei disoccupati, alla promozione e al mantenimento di un elevato e stabile livello di occupazione (Beveridge, 1944). La grande quantità di dati che circolano ha alimentato l’interesse per la loro raccolta e analisi anche all’interno del mercato del lavoro, originando un dibattito sulla digitalizzazione delle politiche.

Infatti, le intelligenze artificiali possono trasformare ed elaborare dei dati per fornire una conoscenza nuova; queste informazioni, che diventano intelligenza, devono essere orientate a supportare i processi delle politiche pubbliche. Da un lato, la digitalizzazione delle politiche del lavoro ha visto un boom dopo la crisi economica e finanziaria del 2008, inserendosi all’interno della traiettoria neo-liberale della politica economica mondiale. Dall’altro, questo si è ripercosso sulle risorse di determinati uffici, riducendone il personale e provocando una crisi lavorativa all’interno dei settori attinenti.

Interessante è stato osservare il caso italiano, che si è sempre ritrovato in una posizione decisamente arretrata sia per le politiche attive del lavoro, sia per la digitalizzazione. Recentemente, nell’ambito delle risorse del PNRR si può individuare il programma “Garanzia di Occupabilità dei Lavoratori” (GOL), cui vengono destinati 4.4 miliardi di euro e all’interno del quale sono previsti diversi percorsi ad intensità crescente e ponendosi tra gli obiettivi quelli di rafforzare le capacità analitiche e la digitalizzazione dei servizi per l’impiego. Non possiamo che attendere e confidare che le preziose risorse concesse vengano utilizzate al meglio.

 

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