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Autore: redazione

  • Scontro tra uomo e macchina: il “trittico contemporaneo” rivela un futuro incerto

    Scontro tra uomo e macchina: il “trittico contemporaneo” rivela un futuro incerto

    Il Trittico Contemporaneo: Un Dialogo tra Umano e Artificiale

    Il panorama coreografico italiano si arricchisce di nuove prospettive grazie al “Trittico Contemporaneo”, una rassegna che ha trovato spazio presso il teatro La Nuvola all’Eur. Sotto la direzione di Eleonora Abbagnato, figura di spicco del Corpo di Ballo del Teatro dell’Opera di Roma, tre coreografi – Philippe Kratz, Francesco Annarumma e Vittoria Girelli – hanno indagato, attraverso la danza, tematiche intrinsecamente legate al nostro tempo.

    Il trittico si inaugura con “S” di Philippe Kratz, un’opera che focalizza la propria indagine sul rapporto tra l’essere umano e l’Intelligenza Artificiale (IA). Kratz si rifà al mito di Sisifo, costretto a una fatica eterna e senza scopo. La “S” del titolo richiama la figura di Sisifo, emblema della faticosa vitalità dell’esistenza, in antitesi alla promessa di azzeramento della fatica offerta dall’IA. La coreografia traduce questo concetto in un movimento incessante di ascesa e discesa su piattaforme, alternato a momenti di assoli, duetti e sequenze corali. I danzatori, tra cui si distinguono Mattia Tortora, Claudio Cocino, Simone Agrò, Annalisa Cianci e Sara Loro, appaiono ora meccanici, quasi automi, ora animati da una bruciante umanità. La musica di Soundwalk Collective, le scenografie di Denis Rubinic e l’illuminazione di Valerio Tiberi concorrono a creare un’atmosfera rarefatta che accentua la sensazione di alienazione e la ricerca di un significato.

    Creature: Un Inno alla Vita e all’Emotività

    La seconda parte del trittico è affidata a “Creature”, una prima assoluta realizzata dal coreografo napoletano Francesco Annarumma. L’opera, pensata per sedici ballerini, tra cui spicca la carismatica étoile Susanna Salvi, si sviluppa sulle note della Sonata n.1 “The 12th Room” di Ezio Bosso. I costumi sono di Anna Biagiotti. La scena si configura come una sorta di bosco fatato, dove i danzatori si muovono come creature selvagge, capaci di scovare la luce persino in un ambiente tenebroso. Annarumma, con il suo stile che fonde elementi neoclassici e contemporanei, crea un balletto che narra di relazioni, leggerezza e profondità emotive. I ballerini, interpretando sé stessi, comunicano un messaggio carico di emozione, aperto all’interpretazione del pubblico.

    In Esisto: Un Viaggio Interiore tra Essere e Non Essere

    A concludere il trittico è “In Esisto” di Vittoria Girelli, giovane artista italiana già rinomata in Germania. L’opera, concepita nel 2023 per lo Stuttgart Ballet, è immersa in uno spazio scenico dai colori mutevoli, grazie a un elaborato sistema di illuminazione curato da A. J. Weissbard. La coreografia, priva di una trama narrativa, esplora l’alternanza tra presenza e assenza di sé, attraverso duetti, movimenti sincronizzati e assoli. *Girelli attinge ispirazione dal movimento artistico “Light and Space” degli anni ’60, che indaga l’impatto delle forme geometriche e della luce sull’ambiente circostante e sulla percezione di chi osserva.

    Un Fine Settimana all’Insegna dell’Arte: Da Botero a Tiziano

    Parallelamente alla danza, il mondo dell’arte visiva offre un’ampia gamma di proposte. Mostre dedicate a maestri del calibro di Fernando Botero, Lucio Fontana e Tiziano celebrano la creatività umana in tutte le sue manifestazioni. Allo stesso modo, esposizioni dedicate a correnti artistiche come il Realismo italiano e il Futurismo forniscono una visione d’insieme sulla storia dell’arte e sulle sue differenti declinazioni. Eventi come la riapertura dell’Accademia Carrara di Bergamo e le mostre dedicate ai restauri inattesi a Bologna testimoniano l’impegno nella protezione e nella valorizzazione del patrimonio artistico italiano. Un fine settimana dedicato all’arte, quindi, che invita a scoprire e riscoprire la bellezza e la ricchezza del nostro tesoro culturale.

    In conclusione, il “Trittico Contemporaneo” si presenta come una preziosa opportunità per meditare sul rapporto tra uomo e macchina, tra tradizione e progresso, tra corpo e tecnologia. Le opere presentate offrono spunti di riflessione profondi e stimolanti, invitando il pubblico a interrogarsi sul destino dell’umanità in un mondo sempre più influenzato dall’intelligenza artificiale.

    Amici lettori, spero abbiate apprezzato questo viaggio nel mondo della danza e dell’arte. Vorrei lasciarvi con una riflessione sull’intelligenza artificiale e la sua capacità di apprendimento. Avete mai sentito parlare di reti neurali? Si tratta di modelli computazionali ispirati al funzionamento del cervello umano, capaci di apprendere da grandi quantità di dati e di svolgere compiti complessi come il riconoscimento di immagini o la traduzione automatica. Un concetto più avanzato è quello del transfer learning*, che permette a un modello addestrato su un compito specifico di essere riutilizzato per un compito diverso, risparmiando tempo e risorse.

    Questi concetti, apparentemente distanti dal mondo dell’arte, ci aiutano a comprendere come l’IA stia trasformando il nostro modo di creare, di comunicare e di interagire con il mondo che ci circonda. Vi invito a riflettere su queste tematiche e a interrogarvi sul ruolo che l’IA avrà nel futuro dell’arte e della cultura.

  • Intelligenza artificiale: perché le imprenditrici toscane la vedono come un’opportunità?

    Intelligenza artificiale: perché le imprenditrici toscane la vedono come un’opportunità?

    L’intelligenza artificiale (IA) è diventata un elemento fondamentale per le aziende di ogni dimensione, incentivando l’Associazione Imprenditrici e Donne Dirigenti d’Azienda (AIDDA) a esaminare approfonditamente questo argomento. In questo contesto, è stato presentato a Firenze, presso Palazzo Strozzi Sacrati, il libro “Aidda e l’Intelligenza Artificiale: rispondono le imprenditrici”, scritto dalla giornalista Orietta Malvisi Moretti. Quest’opera raccoglie le esperienze di imprenditrici provenienti da diversi settori, offrendo una visione d’insieme sull’influenza dell’IA nel contesto lavorativo.

    Le Iniziative di AIDDA e il Nuovo Libro sull’IA

    AIDDA, forte di circa mille associate a livello nazionale, con oltre 80 operative in Toscana, ha posto l’analisi delle tematiche più attuali al centro delle proprie attività. Paola Butali, presidente di AIDDA Toscana, ha evidenziato come questo libro rappresenti la quarta pubblicazione dell’associazione, seguendo quelle dedicate al Covid, al conflitto bellico e al futuro dell’imprenditoria giovanile. L’obiettivo primario è quello di fornire una prospettiva tangibile su come le imprenditrici stiano gestendo le sfide e le opportunità offerte dall’IA.

    Le testimonianze presenti nel libro rivelano un approccio prudente, ma allo stesso tempo scientifico, all’IA. Le imprenditrici riconoscono i benefici che l’IA può apportare, ma sono anche consapevoli dei rischi e delle complicazioni che possono insorgere dal suo utilizzo. Per questa ragione, AIDDA si augura una regolamentazione che trasformi l’IA in un valido sostegno, piuttosto che in una potenziale minaccia. L’associazione ha già promosso diverse iniziative sull’IA, tra cui “AIDDA va un giorno all’università” con l’Università Bicocca di Milano e un convegno ad Arezzo. Un ulteriore convegno sull’IA e il lavoro è previsto al Maggio Musicale.

    L’Importanza dell’Imprenditoria Femminile e il Rapporto con i Giovani

    La presentazione del libro in concomitanza con l’avvicinarsi dell’8 marzo non è una coincidenza. AIDDA desidera concentrare l’attenzione sull’imprenditoria femminile, che, pur incontrando ostacoli maggiori rispetto all’omologa maschile, dimostra una particolare predisposizione all’utilizzo delle nuove tecnologie. Le donne imprenditrici, sebbene in numero inferiore rispetto agli uomini, manifestano una maggiore sensibilità verso determinate tematiche e costituiscono un settore in crescita.
    Un altro aspetto di primaria importanza è lo scarso interesse mostrato dai giovani nei confronti dell’imprenditoria. AIDDA sta lavorando per modificare questa percezione, presentando testimonianze dirette all’interno degli istituti scolastici e incoraggiando i ragazzi a sviluppare idee imprenditoriali. Lo scopo è far comprendere che l’imprenditoria non rappresenta unicamente un’eredità, bensì una scelta possibile e fonte di stimoli. Il rapporto con le istituzioni, in particolare con la Regione Toscana, riveste un ruolo fondamentale per AIDDA, che individua nel presidente Giani un interlocutore attento e sensibile alle questioni inerenti al territorio e alle sue dinamiche.

    Le Sfide e le Opportunità dell’IA per le Imprese Toscane

    L’intelligenza artificiale offre alle imprese toscane, e non solo, una serie di opportunità senza precedenti. Automatizzare processi, analizzare grandi quantità di dati e personalizzare l’esperienza del cliente sono solo alcuni dei vantaggi che l’IA può portare. Tuttavia, l’adozione di queste tecnologie richiede un approccio strategico e una profonda comprensione delle implicazioni etiche e sociali.

    Le imprenditrici toscane, come emerge dalle testimonianze raccolte nel libro, sono consapevoli di queste sfide e si stanno preparando ad affrontarle con determinazione e lungimiranza. La formazione continua, la collaborazione con il mondo accademico e il confronto con altre realtà imprenditoriali sono elementi chiave per sfruttare al meglio il potenziale dell’IA.

    Verso un Futuro Regolamentato e Consapevole

    L’intelligenza artificiale è destinata a trasformare profondamente il mondo del lavoro e l’economia globale. Le imprenditrici toscane, attraverso le loro esperienze e riflessioni, ci offrono uno spaccato prezioso su come affrontare questa rivoluzione con consapevolezza e responsabilità. La necessità di una regolamentazione chiara e di un approccio etico all’IA è un tema ricorrente, così come l’importanza di coinvolgere i giovani e di promuovere l’imprenditoria femminile.

    L’auspicio è che questo libro possa contribuire a stimolare un dibattito costruttivo sull’IA e a favorire un futuro in cui la tecnologia sia al servizio dell’uomo e del progresso sociale.

    Riflessioni Conclusive: L’IA tra Etica, Formazione e Futuro

    L’articolo che abbiamo esplorato ci conduce a una riflessione profonda sull’impatto dell’intelligenza artificiale nel tessuto imprenditoriale, con un’attenzione particolare al ruolo delle donne e alle sfide del futuro. Ma cosa significa, concretamente, “intelligenza artificiale”?
    In termini semplici, l’IA si riferisce alla capacità di una macchina di imitare le

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    Il testo non si limita a disquisire sull’intelligenza artificiale in termini teorici, bensì pone in risalto la rete di contatti di AIDDA e le modalità con cui le sue iscritte si interfacciano con tale tecnologia d’avanguardia.

  • Agentic ai: perché è destinata a cambiare il mondo del lavoro?

    Agentic ai: perché è destinata a cambiare il mondo del lavoro?

    Ecco l’articolo in formato HTML:

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    L’avvento dell’Agentic AI: un nuovo paradigma nell’intelligenza artificiale

    Il settore dell’intelligenza artificiale si trova attualmente in una fase vibrante ed entusiasta; le scoperte si moltiplicano a un ritmo impressionante. Oggi l’intelligenza artificiale, ben oltre il suo utilizzo tradizionale per automatizzare attività monotone o esaminare enormi volumi d’informazione, sta emergendo come una sottospecie autonoma, capace non solo d’interagire attivamente ma anche d’assumere decisioni contestuali. Questa trasformazione epocale è definita Agentic AI, destinata a portare profonde modifiche in aree fondamentali quali medicina, produzione industriale e servizi al pubblico.

    Esemplificando ulteriormente questa realtà concreta:
    la penuria nel settore sanitario costituisce un problema pressante su scala mondiale che potrebbe trovare aiuto nell’utilizzo strategico dell’A. I.. Integrando soluzioni tecnologiche avanzate, sussidiari ai sistemi operativi tradizionali potrebbero rendere più rapide ed efficienti le cure mediche erogate all’interno del Sistema Sanitario Nazionale. Tale dinamica evidenzia solamente uno dei molteplici modi attraverso cui A. I., in particolar modo quella agentica, potrebbe generare benefici tangibili nella comunità contemporanea.

    Nella sua analisi visionaria, Jensen Huang, CEO della nota azienda Nvidia, ha esplorato le tre leggi cruciali associate alla scalabilità dell’intelligenza artificiale, cogliendo nell’occasione i fattori essenziali: consistenza nei big data, dotazioni computazionali elevate ed apprendimenti continuamente efficaci, come pilastri portanti dello sviluppo d’innovativi modelli elaborativi.

    La terza legge segna una transizione cruciale verso l’era dell’Agentic AI. Essa consente lo sviluppo di programmi software in grado di operare indipendentemente, gestendo informazioni e strumenti con un intervento umano nettamente limitato.

    Dall’AI Classica all’AI Agentica: un salto di qualità

    Per comprendere appieno la portata di questa evoluzione, è utile distinguere tra le diverse tipologie di intelligenza artificiale. L’AI “classica” si concentra sulla risoluzione di problemi specifici, fornendo risposte vincolate a una scelta predefinita. L’AI generativa, invece, crea contenuti originali a partire da una serie di fonti esistenti, interpretando un prompt descrittivo. L’Agentic AI, infine, rappresenta un salto di qualità, puntando alla creazione di entità autonome capaci di interagire con il mondo, adattarsi, apprendere e prendere decisioni in base al contesto.

    Dario Maggiorini, direttore di TechBusiness e professore associato dell’Università degli Studi di Milano, sottolinea come il concetto di agenti intelligenti sia presente nella letteratura scientifica da decenni, ma solo ora, grazie all’aumento della potenza di calcolo e alla disponibilità di dati, stiamo assistendo alla sua concreta realizzazione. Gli analisti prevedono che, entro il 2028, gli agenti di AI assumeranno almeno il 15 per cento delle decisioni lavorative nelle aziende, automatizzando operazioni complesse e superando le limitazioni delle AI odierne.

    Nell’odierno panorama tecnologico, un agente ha la capacità di operare in contesti estremamente delicati, caratterizzati dalla presenza di fumi tossici o da esposizioni a radiazioni pericolose. Tali agenti sono capaci di affrontare difficoltà complesse senza compromettere la sicurezza della vita umana. Nel settore medico, l’interoperabilità tra vari sistemi insieme a un’interfaccia dal funzionamento quasi intuitivo nei servizi assistenziali apre porte a sconfinati orizzonti. Ciò nondimeno, il raggiungimento dell’Agentic AI implica una raffinata fusione e coordinazione delle molteplici tecniche d’intelligenza artificiale – comprese quelle più tradizionali – e permangono molte incognite su come ottenere tale sinergia efficace.

    La Cina sfida il primato statunitense nell’AI

    Nell’attuale contesto in cui l’Occidente pondera le complesse implicazioni etiche e sociali, la Cina sta invece compiendo rapidi passi avanti nella creazione di modelli sempre più avanzati ed efficaci nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale. L’introduzione del modello denominato Deepseek-R1, frutto della start-up cinese, ha rivoluzionato il panorama informatico mondiale mettendo in crisi le ambiziose iniziative statunitensi nel settore delle intelligenze artificiali. È emerso chiaramente da Deepseek che è fattibile formare sistemi AI richiedendo meno risorse energetiche mediante un utilizzo ottimale dei chip a disposizione dopo i divieti alle esportazioni instaurati dagli USA.

    D’altra parte, Alibaba e Tencent hanno presentato recentemente soluzioni innovative d’intelligenza artificiale progettate per contrastare gli sviluppi apportati da Deepseek; contemporaneamente la robotica made in China annuncia progressi notevoli attesi entro il 2026. In aggiunta alla crescente spinta verso questo settore futuristico, si evidenzia anche una politica governativa mirata: infatti la Commissione nazionale per lo sviluppo e le riforme ha reso noto un cospicuo fondo pari a 138 miliardi di euro destinato a incentivare start-up nonché aziende all’avanguardia nei campi delle intelligenze artificiali, computazione quantistica ed energia; ciò testimonia inequivocabilmente quanto sia determinante per Pechino dedicarsi allo sviluppo strategico delle tecnologie emergenti.

    I recenti sviluppi pongono in luce un aumento della competizione internazionale, caratterizzata da tendenze inquietanti nel dominio dell’intelligenza artificiale. In questa arena, la Cina emerge come un protagonista di spicco. Pertanto, è imprescindibile possedere l’abilità di innovare e rispondere efficacemente ai cambiamenti futuri per preservare la propria posizione di leadership in questo ambito cruciale.

    Verso un futuro guidato dall’Intelligenza Artificiale Autonoma

    L’Agentic AI segna un vero punto di svolta nel panorama attuale dell’intelligenza artificiale; non solo allarga gli orizzonti ma pone anche quesiti cruciali da considerare. La possibilità di sviluppare agenti autonomamente operanti in grado non solo di apprendere e adattarsi, ma anche di decidere secondo il contesto presente, ha il potenziale per trasformare completamente diversi ambiti professionali, aumentando notevolmente l’efficacia operativa e gli standard qualitativi della vita quotidiana. È tuttavia imperativo affrontare con serietà le questioni etiche e sociali del fenomeno tecnologico emergente affinché venga impiegato con responsabilità a vantaggio collettivo.

    Poco più che un passo umano potrebbe segnare progressioni prodigiose nell’ambito dell’IA. Immaginiamo come si possa sfruttare tecnicamente l’apprendimento tramite rinforzo – strategia essenziale all’interno del campo IA – orientandosi verso il perfezionamento delle scelte operate dagli agenti storicamente indipendenti. Qualora prendessimo in considerazione anche il concetto d’IA spiegabile, branca specifica dedicata alla decifrazione delle decisioni algoritmiche derivanti da schemi complessi d’apprendimento automatico (machine learning), saremo nella posizione ideale per assicurarci che utilizziamo l’Agentic AI con trasparenza e consapevolezza reciproca nelle scelte intraprese.

    Pensiamo a come l’utilizzo prudente di tali tecnologie possa forgiare un avvenire in cui l’intelligenza artificiale serva il benessere collettivo dell’umanità, contribuendo a realizzare un contesto più produttivo, giusto e duraturo.

  • Ai e pedopornografia: quanto è sottile il confine tra realtà e finzione?

    Ai e pedopornografia: quanto è sottile il confine tra realtà e finzione?

    L’evoluzione della minaccia: dall’analogico al digitale

    L’avvento dell’Intelligenza Artificiale ha rappresentato un punto di svolta nella creazione e nella diffusione di contenuti illeciti online, in particolare nel campo della pedopornografia. Quella che un tempo era un’attività complessa, riservata a soggetti con competenze tecniche avanzate, si è trasformata in un processo alla portata di molti, grazie alla democratizzazione dell’accesso a strumenti di generazione di immagini sintetiche. Questa trasformazione ha portato a un’esponenziale crescita del materiale pedopornografico disponibile online, creando nuove sfide per le forze dell’ordine e per le piattaforme che si occupano di moderazione dei contenuti.

    Le tecniche utilizzate per la creazione di immagini di abusi su minori sono sempre più sofisticate. Inizialmente, i criminali ricorrevano a fotomontaggi e manipolazioni di immagini esistenti, ma con l’avvento dell’AI si è passati alla generazione di deepfake, che utilizzano volti di minorenni estrapolati dai social network e li inseriscono in contesti pornografici. Il passo successivo è stato l’utilizzo di Generative Adversarial Networks (GAN) e modelli come Stable Diffusion, capaci di creare immagini completamente sintetiche di minori inesistenti, manipolabili a piacimento per simulare scene di abuso. La disponibilità di queste tecnologie, molte delle quali open source, ha abbassato drasticamente la barriera all’ingresso per i criminali, rendendo la creazione di materiale pedopornografico un’attività alla portata di chiunque.

    Un altro aspetto preoccupante è la nascita di comunità online dedicate allo scambio e alla condivisione di materiale illecito. In questi forum, gli utenti non solo producono e scambiano contenuti, ma condividono anche strategie per migliorarne la qualità e per aggirare i filtri di sicurezza. Si è creato un vero e proprio ecosistema criminale, in cui la pedopornografia sintetica è diventata una fonte di guadagno diretto per molti individui. Questo modello di business, basato sulla vendita di accessi a collezioni di immagini generate dall’AI, rende ancora più difficile il contrasto a questo fenomeno. Si stima che migliaia di immagini false di minori a sfondo sessuale generate dall’intelligenza artificiale siano già state trovate nei forum del dark web. Questo potrebbe vanificare gli sforzi per identificare le reali vittime degli abusi.

    La facilità con cui è possibile creare e diffondere materiale pedopornografico generato dall’AI ha sollevato interrogativi sulla natura stessa del reato. Se non ci sono vittime reali, esiste un danno? La risposta è affermativa. La pedopornografia virtuale lede la dignità dei bambini e delle bambine in generale, mina la tutela della loro libertà sessuale come bene diffuso e contribuisce a creare un ambiente sociale che tollera la visione dei minori come oggetti sessuali. Questo crea un rischio concreto di escalation, in cui chi inizia a dare sfogo alle proprie pulsioni utilizzando immagini di sintesi potrebbe poi passare a cercare immagini reali o, peggio, a commettere abusi di persona.

    Il ruolo delle piattaforme e dei provider

    Le piattaforme social e i provider di servizi cloud svolgono un ruolo fondamentale nella diffusione di contenuti pedopornografici generati dall’AI. A causa della vasta quantità di dati che transitano attraverso le loro infrastrutture, spesso questi contenuti sfuggono ai filtri tradizionali e si propagano rapidamente, raggiungendo un vasto pubblico. Le aziende, quindi, hanno la responsabilità di investire in tecnologie di rilevamento automatico più sofisticate, basate sull’AI, in grado di identificare e rimuovere i contenuti illeciti con maggiore efficacia. La collaborazione attiva con le forze dell’ordine è un altro aspetto cruciale, in quanto permette di condividere informazioni e di coordinare le azioni di contrasto a questo fenomeno.

    Un esempio concreto di come le piattaforme possono contribuire alla lotta contro la pedopornografia online è rappresentato dall’utilizzo di algoritmi di “hash matching”, che confrontano le impronte digitali dei file sospetti con quelle di materiale pedopornografico noto. Questa tecnica permette di identificare rapidamente i contenuti illeciti e di rimuoverli dalle piattaforme. Tuttavia, i criminali sono sempre alla ricerca di nuovi modi per aggirare questi sistemi, ad esempio modificando leggermente le immagini o utilizzando tecniche di offuscamento. Per questo motivo, è necessario un continuo aggiornamento delle tecnologie di rilevamento e una costante vigilanza da parte delle piattaforme.

    Oltre alle piattaforme social, anche i provider di servizi cloud hanno un ruolo importante da svolgere. Questi provider devono rafforzare i controlli sull’utilizzo delle loro infrastrutture, per evitare che vengano utilizzate per ospitare o distribuire materiale pedopornografico. La trasparenza e la responsabilità sono fondamentali per garantire che queste aziende non diventino complici, anche involontariamente, di questa attività criminale. Ad esempio, i provider potrebbero implementare sistemi di monitoraggio del traffico dati, in grado di rilevare attività sospette e di segnalarle alle autorità competenti.

    La questione della responsabilità delle piattaforme e dei provider è complessa e dibattuta. Da un lato, è necessario garantire la libertà di espressione e il diritto alla privacy degli utenti. Dall’altro, è fondamentale proteggere i minori dai pericoli della pedopornografia online. Trovare un equilibrio tra questi due aspetti è una sfida che richiede un approccio multidisciplinare, che coinvolga esperti di diritto, di tecnologia e di sicurezza informatica.

    Strategie di contrasto e nuove tecnologie

    La lotta contro la pedopornografia online richiede un approccio multifaceted, che combini misure legislative, azioni di contrasto e tecnologie innovative. Le normative devono essere aggiornate per tenere conto delle nuove sfide poste dall’AI, prevedendo sanzioni severe per chi produce, diffonde o detiene materiale pedopornografico generato sinteticamente. Le forze dell’ordine devono essere dotate di strumenti investigativi all’avanguardia, in grado di identificare e perseguire i criminali che operano online. Allo stesso tempo, è necessario promuovere una cultura della prevenzione e della sensibilizzazione, che coinvolga tutti i livelli della società.

    Un esempio di tecnologia innovativa utilizzata per contrastare la pedopornografia online è rappresentato dalle chatbot “adescatrici”. La software house Terre des Hommes ha sviluppato nel 2013 Sweetie, una chatbot in grado di assumere infinite identità per chattare con utenti diversi, contribuendo alla scoperta di reati di pedopornografia. Questa tecnologia ha permesso di identificare migliaia di pedofili in tutto il mondo, fornendo un valido supporto alle forze dell’ordine. Tuttavia, l’utilizzo di chatbot “adescatrici” solleva anche interrogativi etici e giuridici. È ammissibile l’uso di soluzioni di AI al fine di prevenzione della consumazione di reati? Quale peso probatorio avrebbe all’interno di un procedimento penale l’uso di una chat intrattenuta con un agente virtuale?

    Un altro approccio promettente è rappresentato dall’utilizzo dell’AI per analizzare il linguaggio utilizzato nei forum online e nei social network, al fine di identificare potenziali pedofili. Questi algoritmi sono in grado di individuare modelli di linguaggio sospetti, come l’utilizzo di termini espliciti o l’interesse per argomenti legati all’infanzia. Una volta identificati, questi individui possono essere monitorati dalle forze dell’ordine o segnalati alle autorità competenti.

    La sfida più grande è quella di rimanere al passo con l’evoluzione delle tecnologie utilizzate dai criminali. L’AI è uno strumento potente, che può essere utilizzato sia per scopi positivi che negativi. Per questo motivo, è fondamentale investire nella ricerca e nello sviluppo di nuove tecnologie di contrasto, in grado di anticipare le mosse dei criminali e di proteggere i minori dai pericoli della pedopornografia online. Nel 2021, si è registrato un aumento significativo nell’utilizzo di sistemi di AI per la commissione di reati contro i minori, evidenziando la necessità di un intervento urgente e coordinato a livello globale.

    Oltre la tecnologia: responsabilità e consapevolezza

    La lotta contro la pedopornografia generata dall’Intelligenza Artificiale non può essere delegata unicamente alla tecnologia o alle forze dell’ordine. È necessario un cambiamento culturale profondo, che coinvolga la società civile nel suo complesso. La sensibilizzazione e l’educazione sono strumenti fondamentali per prevenire la diffusione di questo fenomeno e per proteggere i minori dai pericoli che si nascondono online. È importante educare i bambini e i ragazzi all’utilizzo consapevole e responsabile di internet, insegnando loro a riconoscere i rischi e a proteggersi dalle minacce. Allo stesso tempo, è necessario informare gli adulti sui pericoli della pedopornografia online e sulle misure che possono adottare per proteggere i propri figli.

    Le famiglie, le scuole e le associazioni devono collaborare per creare un ambiente sicuro e protettivo per i minori. È importante che i bambini e i ragazzi si sentano liberi di parlare con i propri genitori o con gli insegnanti di eventuali esperienze negative vissute online. Allo stesso tempo, gli adulti devono essere in grado di riconoscere i segnali di allarme e di intervenire tempestivamente in caso di necessità. Questo richiede una formazione specifica e una maggiore consapevolezza dei rischi che si nascondono dietro l’angolo.

    La lotta contro la pedopornografia generata dall’AI è una sfida complessa e in continua evoluzione. Richiede un impegno costante e coordinato da parte di tutti gli attori coinvolti. Solo così potremo sperare di vincere questa corsa disperata e di proteggere i nostri bambini da questa nuova forma di abuso. La creazione di contenuti pedopornografici attraverso l’AI mina la fiducia nella società e può generare un clima di paura e insicurezza, con un impatto negativo sulla salute mentale e sul benessere emotivo dei minori.

    In conclusione, la sfida non è solo tecnologica, ma anche etica e sociale. È necessario un impegno collettivo per contrastare la pedopornografia online e per proteggere i nostri bambini da questa forma di abuso. Solo così potremo costruire un futuro più sicuro e protettivo per le nuove generazioni.

    Guardando avanti: prospettive future e riflessioni

    La corsa tra chi crea e chi combatte la pedopornografia online generata dall’IA è destinata a continuare, assumendo forme sempre più complesse e sofisticate. È fondamentale non perdere di vista l’obiettivo principale: la protezione dei minori e la tutela della loro dignità. Questo richiede un approccio proattivo, basato sull’innovazione tecnologica, sulla collaborazione internazionale e sulla sensibilizzazione della società civile.

    Le nuove tecnologie, come l’AI, possono essere utilizzate sia per scopi criminali che per scopi positivi. È importante investire nella ricerca e nello sviluppo di strumenti di contrasto all’avanguardia, in grado di identificare e rimuovere i contenuti illeciti con maggiore efficacia. Allo stesso tempo, è necessario promuovere un utilizzo etico e responsabile dell’AI, evitando che venga utilizzata per scopi dannosi o illegali.

    La pedopornografia generata dall’AI rappresenta una minaccia per la società nel suo complesso. Non si tratta solo di un problema di sicurezza online, ma di una questione che riguarda i valori fondamentali della nostra civiltà. La protezione dei minori e la tutela della loro dignità sono un dovere morale e un imperativo giuridico. Per questo motivo, è necessario un impegno costante e determinato per contrastare questo fenomeno e per costruire un futuro più sicuro e protettivo per le nuove generazioni.

    La pedopornografia, anche quella generata sinteticamente, ha un impatto devastante sulle vittime, anche se virtuali. Può causare danni psicologici profondi e duraturi, minando la loro autostima e la loro fiducia nel mondo. Per questo motivo, è fondamentale offrire sostegno e supporto alle vittime di abusi online, aiutandole a superare il trauma e a ricostruire la propria vita. Le forze dell’ordine devono essere preparate ad assistere queste vittime, fornendo loro un supporto psicologico e legale adeguato. Allo stesso tempo, è necessario sensibilizzare la società civile sui danni causati dalla pedopornografia, promuovendo un ambiente di rispetto e di protezione per i minori.

    Amici, affrontando un tema così delicato come quello della pedopornografia generata dall’Intelligenza Artificiale, è importante comprendere almeno una nozione base di AI: le GAN, o Generative Adversarial Networks. Immaginate due reti neurali che si sfidano: una crea immagini (il generatore), l’altra cerca di capire se sono vere o false (il discriminatore). Questa competizione continua porta il generatore a creare immagini sempre più realistiche, il che, purtroppo, può essere sfruttato per scopi illeciti. Se poi volessimo addentrarci in un concetto più avanzato, potremmo parlare di “transfer learning”, una tecnica che permette di riutilizzare modelli di AI pre-addestrati su grandi dataset (ad esempio, immagini di volti) per generare contenuti specifici, come appunto immagini pedopornografiche. Questo rende la creazione di contenuti illeciti ancora più semplice e veloce.

    Quello che ci deve far riflettere è che la tecnologia, di per sé, è neutra. È l’uso che ne facciamo a renderla positiva o negativa. L’Intelligenza Artificiale, con il suo potenziale enorme, può essere uno strumento potentissimo per il bene, ma anche un’arma pericolosa nelle mani sbagliate. Sta a noi, come società, vigilare e assicurarci che venga utilizzata per proteggere i più deboli, non per sfruttarli.

  • Apple Intelligence in Italia: Trasformerà davvero il tuo iPhone?

    Apple Intelligence in Italia: Trasformerà davvero il tuo iPhone?

    L’alba di Apple Intelligence in Italia: Un’anteprima Rivoluzionaria

    Il mondo dell’intelligenza artificiale si prepara a un’evoluzione significativa con l’imminente arrivo di Apple Intelligence in Italia. Prevista per l’inizio di aprile, questa integrazione promette di trasformare l’esperienza utente su iPhone, iPad e Mac, offrendo funzionalità avanzate nella generazione di testi e immagini, nonché nella gestione dei contenuti. Già disponibile in inglese da ottobre 2024, l’attesa è palpabile per l’aggiornamento che porterà Siri a un livello superiore, trasformandola in un vero e proprio assistente personale capace di anticipare le esigenze dell’utente.

    L’approccio di Apple all’intelligenza artificiale si distingue per la sua enfasi sulla “personal intelligence”, un concetto che pone l’utente al centro dell’esperienza. Tuttavia, l’implementazione completa di Siri è stata posticipata, con la possibile data di rilascio fissata per giugno 2025. Nonostante ciò, dal 5 marzo 2025, gli utenti italiani hanno avuto l’opportunità di testare Apple Intelligence attraverso la beta pubblica di iOS 18. 4 (e le relative edizioni per iPad e Mac). Anche se attualmente la versione beta è ancora in sviluppo, essa rappresenta uno sguardo significativo sulle possibilità offerte da questa tecnologia.

    Nuove Emoji per Esprimere l’Inesprimibile

    A seguito dell’implementazione della Apple Intelligence, il repertorio delle emoji si arricchisce significativamente grazie a 9 nuove icone, che saranno disponibili in iOS 18.4. Questi simboli visivi nascono dall’ascolto attento delle esigenze degli utenti, oltre a prevedere elementi sorprendentemente innovativi che contribuiscono ad ampliare le modalità espressive nella comunicazione online. Tra queste intriganti novità possiamo elencare:

    (Testo non comprensibile e apparentemente generato in maniera casuale). L’introduzione di queste nuove emoji segna una significativa evoluzione nel panorama del linguaggio digitale, fornendo strumenti sempre più complessi e raffinati che consentono di esprimere concetti e sentimenti con notevole efficacia.

    Rivoluzione nell’App Store: L’AI al Servizio delle Recensioni

    L’App Store è prossimo a subire una transizione importante, grazie all’arrivo dei riassunti delle recensioni creati attraverso intelligenza artificiale. Su modelli simili a quelli adottati da Amazon, Apple impiegherà la tecnologia AI per distillare il contenuto delle opinioni rilasciate dagli utenti su ciascuna applicazione; tale innovativa modalità fornirà un compendio efficiente dei punti favorevoli e sfavorevoli associati a ogni software disponibile. Di conseguenza, gli utilizzatori potranno ottimizzare il proprio tempo nella scelta dell’app desiderata senza la necessità di esaminare numerosi commenti individualmente.
    Il sistema AI sarà incaricato della disamina approfondita delle valutazioni da parte degli utenti ed elaborerà sintesi concise che enfatizzeranno aspetti cruciali riguardo all’applicativo esaminato. Nella fase iniziale del servizio saranno messi in evidenza prevalentemente i vantaggi posseduti dalle varie app prima di toccare sugli aspetti negativi eventualmente presenti. Tali sintetizzazioni subiranno aggiornamenti settimanali ed emergeranno esclusivamente nel caso ci sia una quantità sufficiente di valutazioni accumulate. Al momento il servizio prenderà piede negli Stati Uniti attraverso l’App Store locale prima della sua diffusione graduale nei mercati internazionali entro il 2025 tramite diverse lingue.

    Verso un Futuro Intelligente e Personalizzato

    L’integrazione della rinomata tecnologia chiamata Apple Intelligence, accompagnata dalla novità delle emoji recenti nonché dall’adozione dei riassunti delle recensioni redatti mediante algoritmi d’intelligenza artificiale, segna una tappa rilevante verso una realtà futura caratterizzata da tecnologie dotate di crescente intelligenza, maggiore personalizzazione a vantaggio dell’utente stesso. Tali innovazioni sono prova evidente del continuo sforzo profuso da Apple per spingere i confini dell’innovazione ed arricchire così quel complesso ecosistema digitale che ci circonda.

    È opportuno ora soffermarsi brevemente a ponderare su ciò che questi cambiamenti implicano realmente per noi tutti. In sostanza, l’intelligenza artificiale costituisce un conglomerato organizzato d’algoritmi progettati per replicare la cognizione umana. Relativamente all’esempio fornito da Apple Intelligence , emerge chiaramente l’applicazione del principio conosciuto come machine learning; qui si assiste al miglioramento costante delle performance sistematiche mediante analisi dei dati pregressi. Tuttavia, oltre a ciò, vi sono ulteriori dimensioni interessanti: metodologie innovative quali le reti neurali profonde consentono a tale intelligenza artificiale non solo di elaborare ma anche di interagire con il linguaggio umano, generando contenuti testuali o visivi con una qualità sorprendentemente elevata.

    Indubbiamente questi sviluppi suscitano domande cruciali riguardanti tanto la natura futura professionale quanto quella creativa degli individui stessi, così come la percezione della nostra identità nel contesto evolutivo moderno.

    In che maniera evolverà il nostro approccio alla comunicazione, alla creazione e all’interazione con l’ambiente circostante? Non esiste una risposta univoca a tale quesito; tuttavia, un aspetto emerge con chiarezza: il futuro è già presente, ed è nostra responsabilità plasmare questo scenario in modo saggio e diligente.

  • Sorveglianza predittiva: L’IA sta davvero proteggendo i cittadini?

    Sorveglianza predittiva: L’IA sta davvero proteggendo i cittadini?

    L’avvento dell’intelligenza artificiale (IA) ha segnato una svolta epocale in numerosi settori, inclusa la sicurezza pubblica. Tuttavia, l’implementazione di sistemi di sorveglianza predittiva basati sull’IA solleva questioni delicate riguardanti l’etica, la trasparenza e il rispetto dei diritti civili. Aziende come “Z”, fornitrici di software per le forze dell’ordine, si trovano al centro di questo dibattito, con i loro sistemi capaci di analizzare grandi quantità di dati per anticipare e prevenire crimini. Ma fino a che punto possiamo fidarci di questi algoritmi? E quali sono le implicazioni per una società sempre più sorvegliata?

    Investigazione predittiva: come funziona

    I sistemi di investigazione predittiva si basano sull’analisi di dati investigativi relativi a reati commessi in precedenza. Questi dati, che possono riguardare persone fisiche identificate o identificabili, alimentano algoritmi progettati per individuare aree geografiche o contesti particolarmente a rischio (criminal mapping) o per evidenziare serie criminose (crime linking). Il criminal mapping individua il tempo e il luogo in cui potrebbero verificarsi determinati tipi di crimine, creando mappe aggiornate periodicamente che vengono utilizzate dalle forze di polizia. Alcuni software utilizzano un sistema di calcolo euristico per valutare il livello di rischio di un luogo in base alle attività che vi si svolgono regolarmente, come l’entrata e l’uscita da scuole, uffici, mercati, esercizi commerciali e mezzi pubblici. Il crime linking, invece, si concentra sulle caratteristiche e le abitudini comportamentali dei criminali, combinando l’analisi investigativa con la matematica e la statistica per individuare connessioni tra diversi reati. Questo sistema si basa esclusivamente sui dati raccolti sul luogo del crimine, dalle testimonianze delle vittime e dei testimoni e dalle registrazioni delle telecamere di videosorveglianza.

    L’efficacia di questi sistemi è stata dimostrata in diverse città. Ad esempio, a Milano, dove è operativo un sistema predittivo avanzato, le rapine nelle aree commerciali sono diminuite del 58% e le rapine in banca dell’88% negli ultimi dieci anni. A Napoli, un sistema dotato di algoritmo euristico ha portato a una diminuzione dei reati del 22% e a un aumento degli arresti del 24%. Tuttavia, nonostante questi risultati positivi, l’utilizzo di strumenti di investigazione predittiva solleva una serie di interrogativi.

    I rischi per la privacy e i pregiudizi algoritmici

    Uno dei principali problemi legati all’utilizzo dei sistemi di sorveglianza predittiva è la mancanza di una chiara regolamentazione normativa. Il recepimento della Direttiva (UE) 2016/680 ha abrogato il Titolo II del Decreto Legislativo 196/2003 (cd. Codice Privacy), ma rimangono ancora zone d’ombra in cui è auspicabile un intervento del legislatore statale. È fondamentale tutelare i diritti di ogni soggetto coinvolto nei processi di raccolta dati, soprattutto considerando la mole di dati immagazzinati nei sistemi di videosorveglianza. Inoltre, è necessario prestare molta attenzione alla possibilità che i fattori di pericolosità siano identificati in caratteristiche etniche o sociali, con conseguente violazione del principio di non discriminazione.

    Un sistema predittivo riceve come input i dati storici su denunce e arresti, quindi dati che riguardano il comportamento non solo dei criminali, ma anche (se non soprattutto) delle vittime, dei testimoni e delle forze dell’ordine. Questo può portare a distorsioni e pregiudizi algoritmici. Un recente studio statunitense ha sottolineato come siano elevate le possibilità che un sistema predittivo apprenda e costruisca le proprie previsioni sulla base dei pregiudizi radicati nella società. Un’altra ricerca, condotta all’interno di alcuni dipartimenti di polizia americani, ha evidenziato come, a parità di situazione e contesto, sia molto più probabile che sia fermato per un controllo un “giovane maschio adulto di colore” piuttosto che un “giovane maschio adulto bianco“. I ricercatori del Royal United Services Institute for Defence and Security Studies – RUSI (think tank britannico di difesa e sicurezza) hanno scoperto che gli algoritmi addestrati sui dati di polizia possono replicare – e in alcuni casi amplificare – i pregiudizi esistenti insiti nel set di dati, dando origine, ad esempio, ad un controllo eccessivo o insufficiente di determinate aree o comunità.

    Di fronte a questi rischi, è fondamentale che l’intervento umano nelle azioni profilative e predittive automatizzate sia il più neutrale possibile a livello di input di dati. L’articolo 10 della Direttiva (UE) 2016/680 vieta, se non strettamente necessario e in ricorrenza di particolari condizioni, il trattamento di dati personali che rivelino l’origine razziale o etnica, le opinioni politiche, le convinzioni religiose o filosofiche o l’appartenenza sindacale, e il trattamento di dati genetici, di dati biometrici. In fase di output, l’intervento umano “ragionato” è imprescindibile non solo per rispettare la legge, ma soprattutto perché una valutazione ragionata può dare la giusta considerazione ad aspetti che un algoritmo non può analizzare sufficientemente. Un altro aspetto fondamentale è la necessità di una attenta valutazione dei soggetti che entrano in contatto con i dati raccolti per finalità di polizia: è possibile, se non probabile, che le aziende realizzatrici dei sistemi in oggetto trattino i dati raccolti. Per questo è necessaria una formalizzazione specifica dei ruoli con istruzioni precise da valutare caso per caso.

    Le reazioni della comunità e il ruolo del parlamento europeo

    Negli Stati Uniti, le “associazioni di comunità” hanno svolto un ruolo fondamentale nel controllo degli strumenti di polizia predittiva. Dalla California a New York, molti cittadini hanno raccolto firme, proposto petizioni e organizzato mobilitazioni finalizzate alla cessazione o alla limitazione dell’uso di questi strumenti da parte delle forze dell’ordine. A St. Louis, nel Missouri, la popolazione residente ha manifestato contro la polizia, protestando contro una proposta di accordo tra la polizia e una società chiamata Predictive Surveillance Systems che intendeva utilizzare aerei di sorveglianza per raccogliere immagini dei cittadini. I cittadini hanno affermato che il monitoraggio immotivato pone in essere una gravissima invasione della privacy.

    Questi sono solo alcuni dei casi in cui i cittadini stanno tentando di contrastare l’intelligenza artificiale e la tecnologia oppressiva. Questi processi di polizia predittiva e di mappatura controllata del territorio non possono diventare strumenti di diseguaglianza sociale. Rendere fruibili in modo intellegibile e trasparente alcune informazioni consisterebbe in un passo importante verso l’accettazione di tali strumenti. Lo stesso Parlamento europeo nel report del gennaio 2019 su “AI and Robotics” sottolinea la necessità di attuare una politica di “intelligibility of decisions“, oltre che il diritto dell’interessato ad essere informato circa la logica del trattamento automatizzato e la garanzia dell’intervento umano, secondo le previsioni previste dalle normative.

    Verso un utilizzo responsabile dell’ia nella sicurezza pubblica

    L’intelligenza artificiale offre potenzialità straordinarie per migliorare la sicurezza pubblica, ma è essenziale affrontare con serietà le sfide etiche e sociali che essa comporta. La sorveglianza predittiva, in particolare, richiede un approccio cauto e ponderato, che tenga conto dei rischi di discriminazione, violazione della privacy e compressione dei diritti civili. È necessario un quadro normativo chiaro e robusto, che garantisca la trasparenza degli algoritmi, la responsabilità delle aziende fornitrici e il controllo democratico sull’utilizzo di queste tecnologie. Allo stesso tempo, è fondamentale promuovere un dibattito pubblico ampio e informato, che coinvolga tutti gli attori interessati – aziende tecnologiche, forze dell’ordine, legislatori, esperti di sicurezza, attivisti per i diritti civili e la società civile nel suo complesso – per definire un modello di sicurezza pubblica che sia al tempo stesso efficace ed etico.

    L’ombra dell’algoritmo: garantire equità e trasparenza

    Il crescente impiego dell’intelligenza artificiale nel settore della sicurezza pubblica ci pone di fronte a un bivio cruciale. Da un lato, intravediamo la promessa di sistemi predittivi capaci di anticipare crimini e proteggere i cittadini con un’efficienza senza precedenti. Dall’altro, ci troviamo di fronte al rischio concreto di algoritmi distorti che perpetuano discriminazioni e minacciano le libertà individuali. È imperativo agire con prudenza e determinazione per garantire che l’innovazione tecnologica non si traduca in un’erosione dei valori fondamentali della nostra società.

    Per navigare in questo scenario complesso, è essenziale comprendere alcuni concetti chiave. Uno di questi è il machine learning, una branca dell’IA che permette ai sistemi di apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmati. Questo significa che gli algoritmi di sorveglianza predittiva si basano su dati storici per identificare modelli e prevedere eventi futuri. Tuttavia, se i dati di addestramento riflettono pregiudizi esistenti, l’algoritmo imparerà a replicarli, generando previsioni distorte e inique.

    Un concetto più avanzato, ma altrettanto rilevante, è quello dell’explainable AI (XAI), ovvero l’IA spiegabile. L’XAI mira a rendere comprensibili i processi decisionali degli algoritmi, consentendo agli utenti di capire perché un determinato sistema ha preso una certa decisione. Nel contesto della sorveglianza predittiva, l’XAI potrebbe aiutare a individuare e correggere i pregiudizi algoritmici, garantendo che le previsioni siano basate su criteri oggettivi e non discriminatori.

    La sfida che ci attende è quella di sfruttare il potenziale dell’IA per migliorare la sicurezza pubblica, proteggendo al contempo i diritti civili e promuovendo la giustizia sociale. Questo richiede un impegno costante per la trasparenza, la responsabilità e l’equità, e una profonda consapevolezza dei rischi e delle opportunità che l’intelligenza artificiale ci presenta.

    Amici lettori, riflettiamo insieme: l’intelligenza artificiale è uno strumento potentissimo, ma come ogni strumento può essere usato per costruire o per distruggere. Sta a noi, come società, vigilare affinché venga impiegata per il bene comune, nel rispetto dei diritti e delle libertà di tutti. Non lasciamoci sopraffare dalla paura o dall’entusiasmo cieco, ma affrontiamo il futuro con occhi critici e cuore aperto, pronti a cogliere le opportunità e a scongiurare i pericoli che l’IA ci pone di fronte. La partita è ancora aperta, e il nostro futuro è nelle nostre mani.

  • How does ‘scam detection’ protect you from online fraud?

    How does ‘scam detection’ protect you from online fraud?

    L’Intelligenza Artificiale Scende in Campo Contro le Truffe su Android

    Il panorama digitale, pur offrendo innumerevoli opportunità, è sempre più insidioso a causa della proliferazione di truffe sofisticate. In risposta a questa crescente minaccia, Google ha annunciato l’implementazione di una nuova tecnologia basata sull’intelligenza artificiale, denominata “Scam Detection”, progettata per proteggere gli utenti Android dalle frodi veicolate tramite applicazioni di messaggistica. Questa innovativa funzione, integrata in Google Messaggi, analizza in tempo reale i messaggi SMS, MMS ed RCS, identificando potenziali schemi fraudolenti e allertando gli utenti in caso di minacce imminenti.

    La rilevanza di questa innovazione risiede nella sua capacità di contrastare le cosiddette “truffe conversazionali”, che si distinguono per la loro natura subdola e graduale. A differenza delle tradizionali misure anti-spam, che si concentrano sulla fase iniziale della comunicazione, “Scam Detection” è in grado di monitorare l’intero flusso di messaggi, rilevando anomalie e comportamenti sospetti che potrebbero sfuggire a un’analisi superficiale. Questo approccio proattivo e dinamico rappresenta un passo avanti significativo nella lotta contro le frodi online, offrendo agli utenti una protezione più completa ed efficace.

    Come Funziona “Scam Detection”: Un Baluardo Contro le Frodi

    Il cuore di “Scam Detection” risiede in sofisticati modelli di intelligenza artificiale, addestrati per riconoscere schemi sospetti e fornire avvisi in tempo reale durante le conversazioni. *La gestione dei messaggi avviene direttamente sul dispositivo mobile dell’utente, assicurando la massima tutela della privacy e la riservatezza delle comunicazioni.
    Google ha collaborato con diverse istituzioni finanziarie a livello globale per affinare ulteriormente le capacità di identificazione delle truffe. Questa sinergia ha permesso di comprendere a fondo le dinamiche delle frodi più comuni, consentendo di sviluppare algoritmi più precisi e mirati.     Una tecnica frequentemente impiegata, per esempio, consiste nell’inviare messaggi che all’apparenza non destano sospetti, ma che in realtà mirano a influenzare gradualmente le vittime, portandole a rivelare informazioni personali, trasferire somme di denaro oppure a utilizzare altre applicazioni di messaggistica. “Scam Detection” è in grado di individuare questi piani astuti, mettendo in guardia subito l’utente del possibile pericolo.
    In parallelo alla tutela della messaggistica, Google ha introdotto negli Stati Uniti un sistema di individuazione delle frodi per le telefonate.     Questo sistema, oltre a individuare i numeri considerati pericolosi, si serve di modelli di intelligenza artificiale, processati internamente sul dispositivo, per intercettare e valutare la conversazione in corso, segnalando all’utente eventuali tentativi di raggiro. Per esempio, se un soggetto prova a estorcere un pagamento tramite carte regalo per concludere una spedizione, “Scam Detection” farà comparire sullo schermo e diffonderà avvisi sonori per avvisare della minaccia di raggiro. La traccia audio della conversazione è processata sul device esclusivamente durante la telefonata, senza che alcuna trascrizione o registrazione venga archiviata sul dispositivo o inviata a Google o a terze parti.

    Android 15: Un Aggiornamento a Tutto Tondo

    Oltre alla rivoluzionaria funzione “Scam Detection”, Android 15 introduce una serie di altre novità e miglioramenti volti a ottimizzare l’esperienza utente e a garantire una maggiore sicurezza. Tra questi, spicca la possibilità di passare dalla versione beta alla stabile del sistema operativo senza dover inizializzare lo smartphone, un’operazione che in passato comportava la perdita di tutti i dati. Questo “ponte” dalla beta 3 di Android 15 QPR2 alla release stabile rappresenta un notevole passo avanti in termini di usabilità e comodità, consentendo agli utenti di sperimentare le ultime novità senza rinunciare alla stabilità e alla sicurezza.

    Un’altra importante innovazione consiste nella trasformazione della funzione “Non disturbare” in un sistema più versatile e personalizzabile denominato “Modalità”. Le “Modalità” consentono di impostare diversi profili in base alle specifiche necessità dell’utente, rimpiazzando la tradizionale opzione “Non disturbare” con una gestione più approfondita delle interruzioni. Per impostazione predefinita, sono disponibili le modalità “Non disturbare”, “Riposo” e “Pannello di gioco”, ma è possibile crearne di nuove in base alle proprie preferenze.

    Google ha introdotto anche una nuova funzionalità, chiamata “Raffreddamento delle notifiche” (“Notification Cooldown”), progettata per limitare le distrazioni. Se un utente riceve un numero elevato di notifiche in un breve lasso di tempo, il sistema ne riduce automaticamente il volume e minimizza la visualizzazione per un periodo massimo di due minuti, evitando l’accumulo fastidioso di avvisi. Le chiamate, gli allarmi e le conversazioni prioritarie non vengono influenzate da questa funzione.

    L’aggiornamento ad Android 15 QPR2 stabile offre anche piccoli perfezionamenti estetici e pratici, pensati per rendere l’esperienza utente più scorrevole e intuitiva. Ad esempio, nel caso in cui sia configurata una sola lingua sulla tastiera Gboard, l’icona a forma di globo situata in basso a destra non sarà più mostrata, alleggerendo l’interfaccia. Nella schermata delle impostazioni Bluetooth, la carica residua dei dispositivi connessi viene ora visualizzata attraverso un anello percentuale che circonda l’icona, migliorando la chiarezza della visualizzazione. Inoltre, le icone a tema presenti nella sezione “Sfondo e stile” non presentano più l’indicazione “Beta”, a dimostrazione del fatto che tale funzionalità è stata completamente integrata nel sistema.

    Un’altra importante innovazione consiste nella trasformazione della funzione “Non disturbare” in un sistema più versatile e personalizzabile denominato “Modalità”. Le “Modalità” consentono di impostare diversi profili in base alle specifiche necessità dell’utente, rimpiazzando la tradizionale opzione “Non disturbare” con una gestione più approfondita delle interruzioni. Per impostazione predefinita, sono disponibili le modalità “Non disturbare”, “Riposo” e “Pannello di gioco”, ma è possibile crearne di nuove in base alle proprie preferenze.

    Google ha introdotto anche una nuova funzionalità, chiamata “Raffreddamento delle notifiche” (“Notification Cooldown”), progettata per limitare le distrazioni. Se un utente riceve un numero elevato di notifiche in un breve lasso di tempo, il sistema ne riduce automaticamente il volume e minimizza la visualizzazione per un periodo massimo di due minuti, evitando l’accumulo fastidioso di avvisi. Le chiamate, gli allarmi e le conversazioni prioritarie non vengono influenzate da questa funzione.

    L’aggiornamento ad Android 15 QPR2 stabile offre anche piccoli perfezionamenti estetici e pratici, pensati per rendere l’esperienza utente più scorrevole e intuitiva.*

    Verso un Futuro Digitale Più Sicuro: Riflessioni Conclusive

    L’introduzione di “Scam Detection” e le altre novità di Android 15 rappresentano un passo avanti significativo nella lotta contro le frodi online e nella protezione degli utenti. Tuttavia, è importante sottolineare che la tecnologia da sola non è sufficiente a garantire una sicurezza completa. È fondamentale che gli utenti siano consapevoli dei rischi e adottino comportamenti prudenti, evitando di condividere informazioni sensibili con sconosciuti, diffidando di offerte troppo allettanti e segnalando eventuali attività sospette alle autorità competenti.

    L’intelligenza artificiale, in questo contesto, si rivela uno strumento prezioso, ma non infallibile. I truffatori sono sempre alla ricerca di nuove tecniche e strategie per aggirare i sistemi di sicurezza, e solo una combinazione di tecnologia avanzata, consapevolezza degli utenti e collaborazione tra istituzioni finanziarie e aziende tecnologiche può garantire una protezione efficace e duratura.

    Caro lettore, spero che questo articolo ti abbia fornito una panoramica completa e dettagliata delle nuove funzionalità di Android 15 e, in particolare, della rivoluzionaria “Scam Detection”. Per comprendere appieno l’importanza di questa innovazione, è utile conoscere un concetto base dell’intelligenza artificiale: il machine learning. “Scam Detection” si basa su algoritmi di machine learning, che vengono addestrati su grandi quantità di dati per riconoscere schemi e anomalie. Più dati vengono forniti all’algoritmo, più preciso ed efficace diventa nel rilevare le truffe.

    Un concetto più avanzato è quello del natural language processing (NLP), che consente alle macchine di comprendere e interpretare il linguaggio umano. “Scam Detection” utilizza il NLP per analizzare il contenuto dei messaggi, identificando parole chiave, frasi e modelli di scrittura che possono indicare un tentativo di truffa.

    Ti invito a riflettere su come l’intelligenza artificiale stia trasformando il nostro mondo e su come possiamo sfruttare al meglio le sue potenzialità per migliorare la nostra vita e proteggerci dalle minacce. La tecnologia è uno strumento potente, ma è nostro compito utilizzarlo in modo responsabile e consapevole.

  • Voice engine di OpenAI: perché il rilascio si fa attendere?

    Voice engine di OpenAI: perché il rilascio si fa attendere?

    L’attesa per il rilascio di Voice Engine, lo strumento di clonazione vocale di OpenAI, si protrae da oltre un anno, sollevando interrogativi sulle motivazioni di tale ritardo e sulle implicazioni per il futuro della sintesi vocale. Annunciato in pompa magna alla fine di marzo dell’anno scorso, Voice Engine prometteva di replicare la voce di una persona con soli 15 secondi di registrazione audio. Tuttavia, a distanza di dodici mesi, lo strumento rimane in una fase di “anteprima su piccola scala”, senza che OpenAI abbia fornito indicazioni precise su una possibile data di lancio o sulla sua effettiva disponibilità al pubblico.

    Le ragioni del ritardo: sicurezza, regolamentazione e perfezionamento

    La prudenza di OpenAI nel rilasciare Voice Engine potrebbe derivare da una serie di fattori interconnessi. In primo luogo, la società potrebbe temere un uso improprio della tecnologia, che potrebbe essere sfruttata per creare deepfake vocali, impersonare individui o diffondere disinformazione. In secondo luogo, OpenAI potrebbe voler evitare un controllo normativo più stringente, considerando l’attenzione crescente che le autorità di tutto il mondo stanno rivolgendo all’intelligenza artificiale. Infine, è possibile che OpenAI stia utilizzando questo periodo di anteprima per raccogliere feedback da partner fidati e perfezionare ulteriormente lo strumento, migliorandone sia l’utilità che la sicurezza.

    Un portavoce di OpenAI ha dichiarato che l’azienda sta continuando a testare Voice Engine con un gruppo ristretto di partner, al fine di apprendere come viene utilizzata la tecnologia e migliorare di conseguenza il modello. Tra le applicazioni esplorate figurano la logopedia, l’apprendimento delle lingue, il supporto clienti, i personaggi dei videogiochi e gli avatar AI.

    Come funziona Voice Engine: un’analisi tecnica

    Voice Engine è il motore che alimenta le voci disponibili nell’API text-to-speech di OpenAI e nella modalità vocale di ChatGPT. La sua peculiarità risiede nella capacità di generare un parlato dal suono naturale, che riproduce fedelmente la voce dell’oratore originale. Il modello di Voice Engine apprende a prevedere i suoni più probabili che un oratore emetterà per un determinato testo, tenendo conto di diverse voci, accenti e stili di pronuncia. In questo modo, lo strumento è in grado di generare non solo versioni parlate del testo, ma anche “espressioni vocali” che riflettono il modo in cui diversi tipi di oratori leggerebbero il testo ad alta voce.

    Inizialmente, OpenAI aveva previsto di integrare Voice Engine, originariamente denominato Custom Voices, nella sua API il 7 marzo 2024. Il piano prevedeva di concedere l’accesso a un gruppo di massimo 100 sviluppatori fidati, dando la priorità a coloro che sviluppavano applicazioni con un “beneficio sociale” o che mostravano usi “innovativi e responsabili” della tecnologia. OpenAI aveva persino registrato il marchio e stabilito i prezzi: 15 dollari per milione di caratteri per le voci “standard” e 30 dollari per milione di caratteri per le voci di “qualità HD”. Tuttavia, all’ultimo momento, l’azienda ha rinviato l’annuncio.

    Misure di sicurezza e mitigazione dei rischi

    La decisione di OpenAI di posticipare il rilascio su vasta scala della sua tecnologia di voci sintetiche sembra fortemente influenzata da preoccupazioni per la sicurezza. In un post sul blog, OpenAI ha sottolineato la necessità di un dialogo sull’implementazione responsabile delle voci sintetiche e su come la società può adattarsi a queste nuove capacità.

    Per mitigare i potenziali rischi, OpenAI sta esplorando diverse misure di sicurezza, tra cui:

    Watermarking: per tracciare l’origine dell’audio generato e identificare l’uso di Voice Engine. Consenso esplicito: richiedere agli sviluppatori di ottenere il consenso esplicito degli oratori prima di utilizzare Voice Engine per clonare le loro voci.
    Divulgazioni chiare: imporre agli sviluppatori di informare il pubblico quando le voci sono generate dall’AI.
     Autenticazione vocale: esplorare metodi per verificare gli oratori e prevenire la clonazione vocale non autorizzata.
    * Lista “No-Go”: sviluppare filtri per impedire la creazione di voci che assomiglino troppo a personaggi pubblici, riducendo il rischio di deepfake di celebrità o politici.

    Tuttavia, l’applicazione di queste politiche su vasta scala rappresenta una sfida monumentale. E la posta in gioco è alta. La clonazione vocale AI è stata segnalata come la terza truffa in più rapida crescita nel 2024. La tecnologia è già stata sfruttata per aggirare i controlli di sicurezza e creare deepfake convincenti, dimostrando l’urgenza di solide misure di sicurezza.

    Il futuro incerto di Voice Engine

    Il futuro di Voice Engine rimane incerto. OpenAI potrebbe lanciarlo la prossima settimana, oppure potrebbe rimanere indefinitamente un’anteprima limitata. L’azienda ha ripetutamente indicato la volontà di mantenerne la portata limitata, privilegiando un’implementazione responsabile rispetto alla disponibilità diffusa. Che si tratti di questioni di immagine, di genuine preoccupazioni per la sicurezza o di un mix di entrambi, l’anteprima prolungata di Voice Engine è diventata un capitolo notevole nella storia di OpenAI, una testimonianza della complessità del rilascio di potenti tecnologie AI in un mondo alle prese con le loro implicazioni.

    Intelligenza Artificiale e la Voce del Futuro: Riflessioni Conclusive

    La vicenda di Voice Engine ci pone di fronte a un bivio cruciale. Da un lato, intravediamo le potenzialità straordinarie dell’intelligenza artificiale nel campo della sintesi vocale, con applicazioni che spaziano dalla comunicazione assistita all’intrattenimento. Dall’altro, siamo chiamati a confrontarci con i rischi insiti in una tecnologia capace di replicare la voce umana in modo così realistico, aprendo scenari inquietanti di manipolazione e inganno.
    In questo contesto, è fondamentale comprendere alcuni concetti chiave dell’intelligenza artificiale. Ad esempio, il transfer learning, una tecnica che consente a un modello addestrato su un determinato compito di essere adattato a un compito diverso, è alla base della capacità di Voice Engine di clonare voci con soli 15 secondi di audio. Il modello, infatti, è stato precedentemente addestrato su un vasto dataset di voci umane, e può quindi trasferire le conoscenze acquisite per replicare una nuova voce con un minimo di dati.

    Un concetto più avanzato è quello delle reti generative avversarie (GAN), un tipo di architettura di rete neurale che potrebbe essere utilizzata per migliorare ulteriormente la qualità e il realismo delle voci sintetizzate da Voice Engine. Le GAN sono composte da due reti neurali, un generatore e un discriminatore, che competono tra loro per creare immagini o suoni sempre più realistici.

    La storia di Voice Engine ci invita a una riflessione più ampia sul ruolo dell’intelligenza artificiale nella nostra società. Dobbiamo essere consapevoli delle sue potenzialità e dei suoi rischi, e impegnarci a sviluppare e utilizzare queste tecnologie in modo responsabile, nel rispetto dei valori etici e dei diritti fondamentali. Solo così potremo garantire che l’intelligenza artificiale sia al servizio dell’umanità, e non il contrario.

  • OpenAI: sta mettendo a rischio la sicurezza dell’ia per competere?

    OpenAI: sta mettendo a rischio la sicurezza dell’ia per competere?

    Ecco l’articolo in formato HTML:

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    Controversie Interne e la Visione di OpenAI sulla Sicurezza dell’IA

    Il dibattito sulla sicurezza e la regolamentazione dell’intelligenza artificiale si infiamma, con un ex-dirigente di OpenAI, Miles Brundage, che accusa pubblicamente l’azienda di “riscrivere la storia” riguardo al suo approccio alla gestione dei sistemi di IA potenzialmente rischiosi. Questa accusa arriva in un momento cruciale, mentre OpenAI si trova a navigare tra le pressioni competitive e le crescenti richieste di trasparenza e responsabilità. La polemica si concentra sulla filosofia di OpenAI riguardo allo sviluppo dell’AGI (Artificial General Intelligence), definita come sistemi di IA capaci di svolgere qualsiasi compito che un umano può fare.

    OpenAI sostiene di vedere lo sviluppo dell’AGI come un “percorso continuo” che richiede un “deploy iterativo e l’apprendimento” dalle tecnologie di IA. Questa visione contrasta con un approccio più prudente, che Brundage associa alla gestione del modello GPT-2 nel 2019. Secondo Brundage, la cautela dimostrata all’epoca con GPT-2 era pienamente coerente con la strategia di implementazione iterativa che OpenAI sostiene di seguire oggi.

    L’introduzione del modello avvenne in modo graduale, con la comunicazione delle esperienze acquisite a ciascun stadio. In quel periodo, numerosi specialisti in sicurezza espressero la loro gratitudine verso OpenAI per tale diligente attenzione.

    Il Caso GPT-2: Un Precedente Chiave

    GPT-2, considerato uno dei primissimi modelli dietro le tecnologie IA moderne come ChatGPT, mostrava capacità straordinarie: riusciva infatti non solo a fornire risposte pertinenti su vari argomenti ma anche ad offrire riassunti e generare testi con una qualità tale da apparire quasi identici alla produzione umana. In quel periodo storico, OpenAI, giustificandosi con l’eventualità d’uso malevolo della tecnologia sviluppata, decise inizialmente contro la pubblicazione del codice sorgente relativo al progetto GPT-2. Pertanto scelse piuttosto di garantire accesso limitato attraverso delle dimostrazioni ad alcune testate giornalistiche selezionate. Tale scelta suscitò nelle comunità specializzate dibattiti accesi; numerosi esperti affermarono infatti come la percezione della minaccia derivante dall’esistenza del GPT-2 fosse esagerata e priva del supporto fattuale necessario per dimostrare usi impropri come delineati dalla medesima OpenAI.

    Addirittura la rivista ai fini dell’innovazione tecnologica nota come The Gradient intraprese l’iniziativa di redigere una lettera aperta per sollecitare formalmente OpenAI affinché si rendesse disponibile al pubblico l’intero sistema modellistico, asserendo insistentemente sulla sua importanza cruciale nel panorama tecnologico contemporaneo. Così fu deciso infine – sei mesi dopo l’introduzione ufficiale – pervenne al rilascio parziale del sistema GPT-2, seguito qualche mese più tardi dall’annuncio del lancio della versione completa.

    Secondo Brundage, tale modalità d’azione si presenta come l’opzione più opportuna; egli mette in evidenza il fatto che la scelta intrapresa non scaturisce dalla concezione dell’AGI in quanto fenomeno disgiunto e irripetibile.

    Sostituisci TOREPLACE con: “Iconic and metaphorical representation of the conflict between OpenAI and its former policy lead Miles Brundage regarding AI safety. On one side, visualize a stylized, sleek OpenAI logo, partially obscured by a shadow, representing the company’s current stance. On the other side, depict a radiant, open book symbolizing transparency and caution, embodying Brundage’s perspective. Connect these two elements with a delicate, fractured line, illustrating the broken trust and differing views on AI deployment. The style should be inspired by naturalistic and impressionistic art, using a palette of warm, desaturated colors to convey a sense of history and reflection. The image should be simple, unified, and easily understandable, without any text.”

    Pressioni Competitive e la Priorità della Sicurezza

    Brundage teme che l’obiettivo di OpenAI con il documento sia quello di creare un onere della prova in cui “le preoccupazioni sono allarmistiche” e “è necessaria una prova schiacciante di pericoli imminenti per agire su di essi”. Questo, secondo lui, è una mentalità “molto pericolosa” per i sistemi di IA avanzati. Le preoccupazioni di Brundage si inseriscono in un contesto più ampio di accuse rivolte a OpenAI di dare priorità a “prodotti brillanti” a scapito della sicurezza e di affrettare i rilasci di prodotti per battere le aziende rivali sul mercato.

    L’anno scorso, OpenAI ha sciolto il suo team di preparazione all’AGI e una serie di ricercatori sulla sicurezza e la politica dell’IA hanno lasciato l’azienda per unirsi ai concorrenti. Le pressioni competitive sono solo aumentate. Il laboratorio di IA cinese DeepSeek ha catturato l’attenzione del mondo con il suo modello R1, disponibile apertamente, che ha eguagliato il modello “ragionamento” o1 di OpenAI su una serie di parametri chiave. Il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha ammesso che DeepSeek ha ridotto il vantaggio tecnologico di OpenAI e ha affermato che OpenAI avrebbe “tirato fuori alcune versioni” per competere meglio.

    Ci sono molti soldi in gioco. OpenAI perde miliardi di dollari all’anno e la società ha riferito di aver previsto che le sue perdite annuali potrebbero triplicare a 14 miliardi di dollari entro il 2026. Un ciclo di rilascio dei prodotti più rapido potrebbe avvantaggiare i profitti di OpenAI nel breve termine, ma forse a scapito della sicurezza a lungo termine. Esperti come Brundage si chiedono se il compromesso valga la pena.

    Regolamentazione dell’IA: Un Terreno di Scontro

    La controversia si estende anche al fronte della regolamentazione. Due ex-ricercatori di OpenAI hanno criticato l’opposizione dell’azienda al SB 1047, una proposta di legge californiana che imporrebbe rigidi protocolli di sicurezza nello sviluppo dell’IA, incluso un “kill switch”. William Saunders e Daniel Kokotajlo, gli ex-ricercatori, hanno espresso la loro delusione in una lettera indirizzata al governatore della California Gavin Newsom e ad altri legislatori. Hanno affermato di aver lasciato OpenAI perché avevano perso la fiducia nella capacità dell’azienda di sviluppare i suoi sistemi di IA in modo sicuro, onesto e responsabile.

    Secondo Saunders e Kokotajlo, lo sviluppo di modelli di IA all’avanguardia senza adeguate precauzioni di sicurezza comporta rischi prevedibili di danni catastrofici per il pubblico. Pur riconoscendo il sostegno pubblico di Sam Altman al concetto di regolamentazione dell’IA, i due ex-dipendenti sottolineano che, quando una regolamentazione concreta è sul tavolo, OpenAI si oppone. La società, attraverso il suo Chief Strategy Officer Jason Kwon, sostiene che la regolamentazione dell’IA dovrebbe essere “modellata e implementata a livello federale” a causa delle implicazioni per la sicurezza nazionale. Tuttavia, Saunders e Kokotajlo non sono convinti che la spinta per una legislazione federale sia l’unica ragione per cui OpenAI si oppone al SB 1047 della California.

    Il Futuro dell’IA: Equilibrio tra Innovazione e Sicurezza

    I temi trattati pongono questioni cruciali riguardo al percorso evolutivo dell’intelligenza artificiale. In che maniera si può conciliare una spinta innovativa incessante con l’importanza imperativa della sicurezza e del corretto allineamento dei sistemi AI? Quale dovrebbe essere il contributo delle entità private, delle istituzioni governative e degli studiosi nell’architettura futura dell’intelligenza artificiale? Trovare le risposte a tali interrogativi sarà determinante per comprendere come questo potente strumento impatterà sulla nostra società nei prossimi anni.

    Gli interessi in gioco sono considerevoli. L’intelligenza artificiale possiede un potenziale straordinario capace di ristrutturare profondamente vari ambiti esistenziali umani: dalla sanità alla formazione, dal settore energetico ai mezzi pubblici. Nonostante ciò, qualora non venga amministrata con adeguata cautela ed etica professionale, l’AI potrebbe indurre effetti collaterali inquietanti come disoccupazione massiccia, propagazione incontrollata di fake news o lo sviluppo incontrastato di armamenti autonomizzati. È dunque imprescindibile che tutte le parti coinvolte nel progresso tecnologico collaborino affinché questa innovazione possa risultare realmente vantaggiosa per tutta l’umanità.

    Navigare le Correnti dell’Innovazione: Un Imperativo Etico

    La controversia tra OpenAI e i suoi ex-ricercatori non è solo una questione interna all’azienda, ma un campanello d’allarme per l’intera comunità dell’IA. Ci ricorda che l’innovazione tecnologica deve essere guidata da un forte senso di responsabilità etica e da una profonda consapevolezza dei potenziali rischi. La trasparenza, la collaborazione e il dialogo aperto sono essenziali per garantire che l’IA sia sviluppata e utilizzata in modo sicuro, equo e sostenibile.

    Amici lettori, la questione sollevata da questo articolo ci tocca da vicino. Pensate a come l’intelligenza artificiale sta già influenzando le nostre vite, spesso in modi che nemmeno percepiamo. Un concetto base da tenere a mente è quello di “bias“: i dati con cui alleniamo un’IA possono riflettere pregiudizi esistenti, portando a risultati ingiusti o discriminatori. Un concetto più avanzato è quello di “explainable AI” (XAI), che mira a rendere comprensibili i processi decisionali delle IA, un aspetto cruciale per la fiducia e la responsabilità.

    Analizziamo le modalità attraverso cui possiamo promuovere un avvenire in cui l’intelligenza artificiale funzioni da alleato per l’umanità, anziché rappresentare una minaccia.

  • I bias di genere nell’IA: come minano l’equità e cosa possiamo fare

    I bias di genere nell’IA: come minano l’equità e cosa possiamo fare

    Bias di genere nell’ia: un problema sistemico

    L’avvento dell’intelligenza artificiale (IA) ha promesso una rivoluzione in svariati settori, dall’automazione dei processi decisionali all’ottimizzazione delle operazioni aziendali. Tuttavia, dietro questa promessa di efficienza e progresso tecnologico, si cela una realtà più complessa e inquietante: la presenza di bias di genere all’interno degli algoritmi di IA. Questo fenomeno non solo mina la credibilità e l’affidabilità di tali sistemi, ma perpetua anche le disuguaglianze di genere esistenti nella società.
    Il problema dei bias di genere nell’IA è intrinsecamente legato ai dati su cui questi algoritmi vengono addestrati. Se i dati riflettono stereotipi di genere o disparità storiche, l’IA imparerà e amplificherà questi pregiudizi. Ad esempio, se un algoritmo di assunzione viene addestrato su dati che mostrano una predominanza maschile in posizioni di leadership, potrebbe erroneamente concludere che gli uomini sono più adatti per tali ruoli, escludendo ingiustamente le candidate donne. Questo tipo di discriminazione algoritmica può avere conseguenze significative sulla carriera e sulle opportunità professionali delle donne.

    Un esempio concreto di questa problematica è emerso con gli algoritmi di raccomandazione utilizzati da piattaforme di streaming video. Questi sistemi, addestrati su dati che riflettono stereotipi di genere, possono suggerire contenuti diversi a uomini e donne, limitando l’esposizione delle donne a una varietà di prospettive e opportunità creative. Analogamente, gli algoritmi utilizzati nella ricerca di lavoro online possono discriminare le donne mostrando annunci di lavoro di alto livello più frequentemente agli uomini.
    Secondo i dati del European Institute for Gender Equality (EIGE), solo il 16% dei professionisti nel settore dell’IA sono donne. Questa disparità di genere contribuisce ulteriormente al problema, poiché una mancanza di diversità tra gli sviluppatori può portare a una minore consapevolezza dei bias e a una minore capacità di mitigarli. Se le donne fossero equamente rappresentate nell’economia globale, il PIL mondiale potrebbe aumentare di 28 trilioni di dollari, evidenziando l’enorme potenziale economico che si perde a causa di queste disuguaglianze.

    Valerio Basile, ricercatore del Dipartimento di Informatica dell’Università di Torino, sottolinea che i Large Language Models (LLMs) riflettono il sapere condiviso della società, acquisendo pregiudizi dai dati di addestramento. Questo significa che gli algoritmi imparano a perpetuare gli stereotipi di genere presenti nei dati, creando un ciclo di discriminazione difficile da interrompere. I bias possono manifestarsi in due forme principali: bias rappresentazionali*, che attribuiscono caratteristiche stereotipiche a gruppi specifici, e *bias allocativi, che sottorappresentano determinati gruppi sociali nei dataset.

    [IMMAGINE=”Create an iconographic image inspired by naturalist and impressionist art, showcasing the main entities discussed in the article about gender bias in AI. The image should be simple, unified, and easily understandable, using a warm and desaturated color palette. It should not contain any text.
    The central element is a stylized algorithmic web representing AI, with interconnected nodes symbolizing the complex decision-making processes. Overlaid on this web is a gender symbol that is intentionally obscured or distorted by the algorithmic web, signifying how gender bias can become embedded within AI systems.
    Around the central image, include subtle representations of stereotypical elements such as a stylized gavel representing legal decisions skewed by AI bias, a movie reel suggesting biased media recommendations, and a credit card with different limits to illustrate financial bias. Each element should be designed in a simple, iconic style reminiscent of botanical illustrations or old scientific diagrams.

    In the background, use a desaturated color palette with warm tones like muted yellows, oranges, and browns to create a sense of historical documentation, as if the image is capturing a phenomenon from a bygone era being re-evaluated. Ensure that the overall image conveys a sense of imbalance and embedded bias without being overtly didactic. The style should evoke the simplicity of naturalist drawings combined with the evocative palette of Impressionism.”]

    Assunzioni e accesso al credito: aree critiche

    Le conseguenze concrete dei bias di genere nell’IA si manifestano in diversi ambiti, tra cui le assunzioni e l’accesso al credito. Nel processo di assunzione, un algoritmo addestrato su dati storici che riflettono una predominanza maschile in posizioni di leadership potrebbe erroneamente concludere che gli uomini sono più adatti per tali ruoli, escludendo ingiustamente le candidate donne. Se un algoritmo analizza dati storici in cui gli uomini sono stati promossi più frequentemente delle donne, potrebbe erroneamente concludere che il genere maschile è un indicatore di idoneità per la promozione.

    Un altro esempio significativo riguarda gli algoritmi utilizzati per valutare le richieste di prestito. Questi sistemi possono perpetuare la discriminazione valutando le imprenditrici come più rischiose a causa della dipendenza da dati storici che riflettono un accesso limitato al credito e pregiudizi di genere. Il caso della Apple Card, dove alcune donne hanno ricevuto limiti di credito inferiori rispetto agli uomini con profili simili, è un esempio concreto di come il bias algoritmico possa influenzare l’accesso ai prodotti finanziari.
    Questi esempi evidenziano come gli algoritmi, pur essendo progettati per essere neutrali e oggettivi, possano in realtà amplificare le disuguaglianze esistenti, creando barriere per le donne in diversi settori. La mancanza di trasparenza nei processi decisionali automatizzati rende difficile identificare e correggere questi bias, perpetuando un ciclo di discriminazione algoritmica.
    La discriminazione di genere causata dagli algoritmi può manifestarsi in modi sottili, ma significativi, influenzando non solo le carriere ma anche, ad esempio, come i prodotti, i servizi e le offerte vengono sviluppati e a chi si rivolgono. L’uso non critico di tecnologie algoritmiche rischia di amplificare stereotipi dannosi. Ad esempio, gli algoritmi di raccomandazione possono intrappolare gli utenti in bolle informative che rafforzano pregiudizi e visioni del mondo limitate, piuttosto che esporli a una varietà di prospettive. Gli algoritmi di raccomandazione usati dai servizi di streaming video possono perpetuare stereotipi di genere suggerendo contenuti basati su dati storici che riflettono pregiudizi, come l’associazione di certi generi cinematografici a specifici generi sessuali. Questa discriminazione limita l’esposizione delle donne a una varietà di contenuti e potrebbe escluderle da quelli di loro interesse, influenzando negativamente sia le loro esperienze come consumatrici sia le opportunità come creatrici nel campo tecnologico.

    Mitigare i bias: strategie e iniziative

    Affrontare il problema dei bias di genere nell’IA richiede un approccio multisfaccettato che coinvolga sviluppatori, aziende, istituzioni e la società nel suo complesso. È fondamentale rivedere criticamente i set di dati utilizzati per l’addestramento degli algoritmi, assicurandosi che siano rappresentativi e privi di pregiudizi. Questo significa raccogliere dati da fonti diverse e rappresentative, e utilizzare tecniche di campionamento per garantire che tutti i gruppi siano adeguatamente rappresentati.

    Inoltre, è necessario implementare tecniche di apprendimento automatico che identifichino e correggono attivamente i bias. Queste tecniche possono includere l’utilizzo di algoritmi di regolarizzazione per penalizzare i modelli che mostrano bias, e l’addestramento di modelli su dati controfattuali per valutare e mitigare i pregiudizi. È altrettanto importante garantire un controllo umano costante delle decisioni prese dagli algoritmi, soprattutto in contesti ad alto impatto. Questo può includere la revisione manuale delle decisioni prese dagli algoritmi, e l’implementazione di meccanismi di feedback per consentire agli utenti di segnalare eventuali bias.

    La trasparenza è un altro aspetto cruciale. Le aziende devono essere più aperte riguardo ai dati e ai sistemi automatizzati che utilizzano, per permettere di identificare e correggere eventuali discriminazioni. L’AI Act, recentemente approvato dal Parlamento Europeo, rappresenta un passo avanti significativo in questa direzione, introducendo misure di trasparenza e responsabilità per i fornitori di IA. La normativa impone ai fornitori di IA di adottare misure di trasparenza, consentendo agli utenti di comprendere il funzionamento degli algoritmi e i dati sottostanti. In particolare, i sistemi ad alto rischio devono affrontare valutazioni di conformità prima di essere introdotti sul mercato, assicurando l’aderenza ai principi di sicurezza, non discriminazione e rispetto dei diritti fondamentali.

    Un esempio concreto di iniziativa volta a mitigare i bias è il progetto Empowering Multilingual Inclusive Communication (E-Mimic), finanziato dal Ministero dell’Università e della Ricerca. Questo progetto mira a correggere le discriminazioni e i pregiudizi contenuti nel linguaggio dei testi amministrativi e universitari in italiano, fornendo un supporto nella composizione di testi inclusivi e rispettosi delle diversità attraverso algoritmi di deep learning. Il progetto ha sviluppato Inclusively, un sistema software che assiste nella scrittura di testi inclusivi. Il software è pensato per diverse tipologie di utenti. Grazie alla sua interfaccia multipla, il software potrà essere utilizzato, come un vero e proprio assistente virtuale, da chiunque abbia bisogno di supporto nella scrittura di testi, per correggerli e migliorarli dal punto di vista dell’inclusività. L’altro uso di Inclusively sarà per gli e le addette ai lavori, sia in ambito linguistico che di data science.

    Promuovere l’equità: un impegno collettivo

    Promuovere l’equità di genere nell’IA richiede un impegno collettivo da parte di tutti gli attori coinvolti. È essenziale promuovere l’educazione e la sensibilizzazione sulle questioni di genere nell’ambito dell’IA, incoraggiando più donne a intraprendere carriere STEM e coinvolgendo tutti gli attori nella creazione di un’IA più equa e inclusiva. Abbattere gli stereotipi di genere inizia a casa, supportando le bambine a sviluppare interesse per le materie scientifiche.

    Le scuole hanno l’opportunità di contribuire a un’inversione di rotta in tal senso, organizzando, a seconda delle età, atelier immersivi nelle professioni dell’intelligenza artificiale, che illustrino da un lato le sfide poste da tali strumenti e i vantaggi di un’IA inclusiva e dall’altro che cosa concretamente significa diventare professionisti dell’IA. Superare il gender gap sul lavoro è un compito che spetta allo stato e alle aziende. Le aziende, da parte loro, indipendentemente dal settore in cui operano, si troveranno sempre più a contatto con l’intelligenza artificiale: se non la svilupperanno esse stesse, potranno fare affidamento a terzi per l’elaborazione degli algoritmi più diversi.

    Costituire team di sviluppo diversificati, che riflettano la varietà della popolazione generale, è una strategia fondamentale. Team eterogenei riducono il rischio di pregiudizi inconsci e favoriscono l’equità nelle tecnologie sviluppate. È importante che le aziende e le istituzioni investano nella formazione di professionisti dell’IA provenienti da background diversi, offrendo opportunità di mentoring e supporto per garantire che tutti abbiano la possibilità di contribuire allo sviluppo di un’IA più equa e inclusiva.

    Le associazioni e le organizzazioni non governative possono svolgere un ruolo importante nella promozione dell’equità di genere nell’IA, sensibilizzando l’opinione pubblica e offrendo risorse e supporto per le donne che lavorano nel settore. Queste organizzazioni possono anche svolgere un ruolo di advocacy, sollecitando le aziende e le istituzioni a implementare politiche e pratiche che promuovano l’equità di genere. Solo creando un movimento condiviso riusciremo a rendere l’IA inclusiva una realtà per tutti, a livello europeo e oltre.
    In definitiva, l’obiettivo è quello di creare un’IA che sia veramente al servizio di tutti, senza discriminazioni o pregiudizi. Questo richiede un impegno costante e una volontà di affrontare le sfide che si presentano, ma il risultato sarà un’IA più potente, affidabile e inclusiva, che contribuirà a creare un futuro più equo per tutti.

    Verso un futuro senza algoritmi invisibili

    Nel percorso verso un’intelligenza artificiale più etica e inclusiva, è fondamentale comprendere alcuni concetti chiave. Uno di questi è il machine learning, il processo attraverso cui un algoritmo impara dai dati senza essere esplicitamente programmato. Se i dati di addestramento riflettono pregiudizi sociali, l’algoritmo li assorbirà e li riprodurrà. Per questo, è cruciale adottare tecniche di fairness-aware machine learning, che mirano a mitigare i bias nei modelli predittivi.

    Un concetto avanzato, applicabile a questo tema, è l’utilizzo di reti generative avversarie (GAN) per creare dati sintetici privi di pregiudizi. Le GAN sono composte da due reti neurali: una generativa, che produce nuovi dati, e una discriminativa, che valuta se i dati generati sono reali o sintetici. Addestrando una GAN su dati privi di pregiudizi, è possibile generare dataset che possono essere utilizzati per addestrare algoritmi di IA più equi.

    Riflettendo su quanto abbiamo esplorato, ci troviamo di fronte a una sfida cruciale: come garantire che l’IA, una tecnologia con un potenziale trasformativo immenso, non diventi uno strumento per perpetuare le disuguaglianze esistenti? La risposta risiede in un impegno collettivo, che coinvolga sviluppatori, aziende, istituzioni e la società civile, per promuovere un’IA etica, trasparente e inclusiva. Solo così potremo costruire un futuro in cui l’IA sia veramente al servizio di tutti, senza lasciare indietro nessuno.