Introduzione
L’avvento dell’intelligenza artificiale (IA) ha rivoluzionato il nostro modo di interagire con i social media. Algoritmi di raccomandazione, sistemi di moderazione dei contenuti e pubblicità personalizzate plasmano i contenuti che visualizziamo, le opinioni che formiamo e le azioni che intraprendiamo online. Con l’utente medio di Internet che trascorre 2,5 ore al giorno sui social media, non dobbiamo cercare lontano per comprendere dove risiede l’attenzione delle persone. Sebbene l’IA offra un immenso potenziale per migliorare le esperienze degli utenti, solleva anche critiche questioni etiche che richiedono soluzioni tangibili.
Trasparenza e Responsabilità
Prima di tutto, dobbiamo esigere trasparenza dalle aziende dei social media riguardo ai loro sistemi di IA. Gli utenti meritano di sapere come gli algoritmi prendono decisioni, influenzano la distribuzione dei contenuti e impattano le loro vite online. Inoltre, le aziende devono essere ritenute responsabili delle conseguenze delle azioni dei loro algoritmi, dall’amplificazione della disinformazione ai pregiudizi algoritmici. Gli impatti sulla salute mentale sono diventati un problema così grave che il Surgeon General ha emesso un avviso sui social media e il loro impatto sulla salute mentale dei giovani. Un’IA etica richiede un dialogo aperto tra giganti della tecnologia, regolatori e utenti per stabilire linee guida chiare e responsabilizzare chi causa danni con l’IA.
Pregiudizi e Imparzialità Algoritmica
Il pregiudizio algoritmico nei social media è una pressante questione etica. I modelli di IA addestrati su dati distorti possono perpetuare stereotipi, discriminazione e disuguaglianza. Le aziende devono progettare l’IA per riconoscere e mitigare questi pregiudizi, sia nelle raccomandazioni di contenuti, nel targeting pubblicitario discriminatorio o nella moderazione dei contenuti di parte. Costruire sistemi di IA equi e imparziali è un imperativo etico che richiede dati diversificati, test robusti e monitoraggio continuo per rettificare eventuali discrepanze.
Privacy e Proprietà dei Dati
Le profonde intuizioni dell’IA sul comportamento degli utenti richiedono rigorose salvaguardie sulla privacy e la proprietà dei dati. Le piattaforme social devono dare priorità al consenso dell’utente, fornire opzioni complete di gestione dei dati e limitare la conservazione dei dati. Il rispetto della privacy dell’utente non è solo un requisito legale, ma un principio etico fondamentale che assicura agli individui il controllo sulle loro informazioni personali.
Combattere la Disinformazione
La proliferazione della disinformazione e della falsa informazione sui social media rappresenta una grave minaccia per la società. Le informazioni viaggiano oggi alla velocità della luce, e non ci vuole molto perché qualcosa di falso diventi virale. Un’IA etica può svolgere un ruolo cruciale nell’identificare e mitigare la diffusione di informazioni false. Implementare algoritmi di fact-checking, promuovere l’alfabetizzazione mediatica e incoraggiare la condivisione responsabile dei contenuti sono tutti passi cruciali verso un panorama social più etico.
Potenziare l’Autonomia degli Utenti
Dare potere agli utenti di prendere decisioni informate è fondamentale. L’IA dei social media dovrebbe dare la priorità al controllo degli utenti sui loro feed, preferenze e contenuti visualizzati, non alle piattaforme. Un’IA etica dà potere agli utenti di curare le loro esperienze online, riducendo il rischio di filter bubble ed eco-camere che possono contribuire alla polarizzazione.
Supervisione Etica e Soluzioni Collaborative
Garantire l’uso etico dell’IA nei social media richiede la collaborazione tra governi, leader di settore, ricercatori e società civile. Comitati etici multidisciplinari, audit esterni e partnership tra aziende tecnologiche e organizzazioni indipendenti possono fornire la necessaria supervisione per allineare lo sviluppo dell’IA ai valori della società. Dobbiamo avere voci diverse al tavolo affinché questo funzioni.
Privacy e Sorveglianza
La maggior parte delle applicazioni di social media raccoglie dati personali identificabili con la giustificazione che sono necessari affinché l’IA impari a personalizzare le esperienze degli utenti sulle piattaforme. Tuttavia, il livello di dettaglio della raccolta dati non è esplicito e gli utenti sono manipolati a lasciare più dati del previsto. Come evidenziato da Müller, la sorveglianza è il modello di business di Internet. Inoltre, mentre le nostre vite diventano sempre più digitali, ci sono più tecnologie di rilevamento per apprendere le nostre vite non digitali, il che va contro “il diritto di essere lasciati soli” e il diritto alla segretezza.
Manipolazione del Comportamento
I dati personali raccolti attraverso il suddetto “modello di business del capitalismo di sorveglianza” vengono spesso utilizzati contro gli stessi utenti. L’attività digitale fornisce una profonda conoscenza delle preferenze e dei tratti personali; questo, a sua volta, rende gli utenti facili bersagli non solo per la pubblicità, ma anche per opinioni politiche e scientifiche infondate, teorie del complotto e disinformazione. Le fake news sono state utilizzate per manipolare intere fasce di persone, e possono essere comodamente fabbricate con la tecnologia moderna. Esistono tecniche di IA che possono generare interi pezzi di testo, e potenti algoritmi di machine learning sono stati anche utilizzati per manipolare contenuti audiovisivi. Il deepfake, ad esempio, è un’immagine o un video sintetico in cui il contenuto originale è sostituito con qualcosa di simile. L’audio può essere manipolato per creare “voci sintetiche” o “cloni vocali” di personaggi pubblici. Fake news e contenuti deepfake sono il carburante per bot nocivi. Questi agenti sono efficaci nel diffondere fatti pesantemente alterati, amplificare messaggi e manipolare l’opinione pubblica grazie alla loro capacità di generare grandi quantità di contenuti in breve tempo. L’aspetto manipolatorio dei social media danneggia non solo l’autonomia degli individui, ma può anche minare il pensiero critico, poiché gli esseri umani spesso danno priorità alle informazioni già allineate con le loro opinioni e valori preesistenti. In altre parole, c’è il rischio che gli utenti diventino suscettibili alle bolle informative e sviluppino opinioni fortemente polarizzate se raramente esposti a opinioni divergenti.
L’Opacità dei Sistemi di IA
Nel contesto dei social media, c’è una mancanza di coinvolgimento della comunità e di audit sulle decisioni algoritmiche. È praticamente impossibile per gli utenti sapere come un’applicazione sia arrivata a una conclusione perché gli algoritmi non sono sempre trasparenti, nel senso che il ragionamento dietro le raccomandazioni non è chiaro agli utenti finali. Su YouTube, ad esempio, gli utenti possono scegliere di non ricevere specifiche raccomandazioni video, ma non hanno la possibilità di specificare il motivo. Inoltre, gli utenti non possono scegliere di ricevere né di smettere di ricevere raccomandazioni su argomenti specifici, poiché i video sono suggeriti principalmente in base alla cronologia delle attività.
Pregiudizi nei Sistemi Decisionali
Il pregiudizio emerge tipicamente quando chi prende una decisione è influenzato da una caratteristica irrilevante che di solito è un preconcetto discriminatorio sui membri di un gruppo, portando a giudizi iniqui. Gli algoritmi non hanno la capacità di distinguere gli stereotipi dai pregiudizi; queste cose sono incorporate dagli esseri umani, e molti algoritmi semplicemente replicano e amplificano i pregiudizi umani, che colpiscono principalmente i gruppi minoritari. Recentemente, Facebook e Instagram sono stati criticati per aver “ombreggiato” gli utenti neri. Ciò significa che gli algoritmi hanno mostrato una tendenza a limitare i luoghi in cui appaiono i contenuti delle persone di colore su entrambe le piattaforme, senza che gli utenti se ne rendessero conto.
Come gli Sviluppatori Possono Contrastare le Questioni Etiche dell’IA sui Social Media
Come accennato in precedenza, l’IA può essere dannosa per la società se non vengono imposte regole etiche. Le aziende dietro le applicazioni di social media stanno cercando di essere più etiche tecnologicamente, il che purtroppo non è ancora abbastanza; soldi, potere e influenza politica motivano ancora diversi gruppi e aziende a continuare a creare mezzi informatici per la manipolazione e il controllo umano. Pertanto, il quadro dell’etica dell’IA deve implicare che gli sviluppatori saranno penalizzati se scelgono di non conformarsi ai regolamenti.
Per quanto riguarda l’aumento della privacy e la mitigazione della sorveglianza, il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) è un esempio di una serie di direttive che mira a concedere ai cittadini un maggiore controllo sui propri dati, aiutando le aziende a costruire relazioni più fiduciose con i clienti e il pubblico in generale. Fin dall’inizio, dovrebbe essere chiaro quali tipi di dati un’azienda raccoglierà sui suoi utenti e per quali scopi.
Per quanto riguarda la diffusione della disinformazione e la manipolazione del comportamento, l’audit è un modo per arginare i contenuti nocivi. YouTube, ad esempio, ha bandito circa 200.000 video fuorvianti sul COVID-19 dalla piattaforma. Un approccio promettente e automatizzato per combattere le fake news è quello di utilizzare l’elaborazione del linguaggio naturale per classificare automaticamente i pezzi di testo come errati o meno, nonché fare affidamento su tecniche come l’estrazione di caratteristiche, la modellazione del contesto sociale e l’analisi del sentiment. Google e Facebook hanno adottato approcci per rilevare e segnalare le fake news, ma non esiste ancora un mezzo proattivo per sradicare completamente la disinformazione. Sebbene affrontare le fake news sia uno sforzo prezioso, applicare tecniche di fact-checking nel momento esatto in cui un utente tenta di caricare contenuti su Internet potrebbe essere un modo per sradicare sul nascere le fake news e i contenuti deepfake. Inoltre, imporre agli utenti di riconoscere la veridicità dei contenuti che stanno condividendo potrebbe potenzialmente dissuaderli dal diffondere informazioni imprecise.
La formazione di bolle social media e la conseguente polarizzazione politica sono effetti negativi di come funzionano gli algoritmi dei social media. YouTube, ad esempio, ha involontariamente spinto gli utenti verso contenuti video di estrema destra nel tentativo di tenere gli utenti in un ciclo di visione di video, poiché è nell’interesse del sito che gli utenti continuino a consumare contenuti che trovano coinvolgenti. La piattaforma tende a rafforzare i pregiudizi individuali poiché facilita l’esposizione selettiva. Tuttavia, raccomandazioni video personalizzate che sfidano le proprie convinzioni invece di rassicurarle potrebbero essere un sano mezzo per rompere le bolle dei social media, oltre a incoraggiare il dibattito e il pensiero critico negli utenti. Uno studio condotto da Melodie e Gruzd suggerisce di sintonizzare gli algoritmi di sistemi di raccomandazione per ridurre la centralità dei video anti-vaccino. I video popolari su YouTube sono solitamente accattivanti, a differenza dei video educativi. Strategie di marketing e comunicazione potrebbero anche aiutare a creare contenuti veritieri più coinvolgenti per rompere le bolle di disinformazione.
Allo stesso modo, la mancanza di trasparenza sperimentata sui social media potrebbe essere mitigata coinvolgendo gli utenti nelle decisioni importanti fin dall’inizio. Dovrebbe essere possibile per gli utenti trovare risposte a domande che potrebbero avere, ad es.: “Perché questo video mi è stato consigliato?”, “Chi ha visto i post che ho condiviso?”, “Voglio ancora che vedano i miei contenuti?”. Inoltre, gli algoritmi dei social media tendono a riflettere i pregiudizi umani esistenti, quindi è necessario che tali piattaforme facciano genuini sforzi per controbilanciare i pregiudizi umani incorporati. Per aggiungere equità ed evitare di prendere potenzialmente decisioni di parte, è sensato lavorare con set di dati di addestramento più diversificati e un team di sviluppatori più diversificato in modo che l’algoritmo non riproduca gli stereotipi che stiamo cercando di mitigare mentre costruiamo una società più inclusiva.
Come gli Utenti Finali Possono Proteggersi dalle Questioni Etiche dell’IA
Müller sostiene che abbiamo perso la proprietà e il controllo dei nostri dati. Anche se c’è del vero in questa affermazione, ci sono diverse azioni che gli utenti finali possono intraprendere per proteggersi online.
Innanzitutto, è importante controllare regolarmente quali applicazioni sono installate sui dispositivi dell’utente e se raccolgono dati personali. In tal caso, e se tali applicazioni forniscono valore, vale la pena assicurarsi che vengano condivise solo informazioni cruciali con queste applicazioni per ridurre al minimo l’esposizione. Le aziende soggette al regolamento europeo GDPR sono obbligate a notificare agli utenti ogni volta che si è verificata una violazione dei dati – in quel caso, gli utenti dovrebbero essere consapevoli del fatto che hanno il diritto di chiedere la cancellazione dei loro dati dalle piattaforme. I singoli possono richiedere la cancellazione dei dati e le aziende hanno circa un mese di tempo per cancellarli.
Un altro modo per gli utenti per evitare la manipolazione del comportamento è consumare intenzionalmente contenuti che di solito non vengono loro serviti; nuovi contenuti potrebbero essere incorporati nelle loro bolle social media, al fine di ridurre i pregiudizi. Inoltre, gli utenti dovrebbero essere scettici sulle informazioni ricevute sui social media e verificare i contenuti confrontandoli con fonti affidabili e rispettabili. Il tono emotivo dei contenuti audiovisivi, il numero di annunci, la coerenza dell’argomentazione e l’uso (o l’assenza) di fallacie logiche sono alcuni degli indicatori che dovrebbero essere considerati quando si valuta la veridicità dei contenuti online. Ultimo ma non meno importante, è importante che gli utenti si facciano sentire ed espongano pubblicamente le aziende ogni volta che si sentono colpiti da pregiudizi algoritmici e/o mancanza di trasparenza.
Conclusione
Una delle maggiori problematiche dei social media alimentati dall’IA è la manipolazione del comportamento, che porta all’ascesa della polarizzazione politica e alla minaccia per la democrazia; fortunatamente, esistono modi per sviluppatori e utenti finali di mitigare tali danni. Per rompere le bolle dei social media, le piattaforme dovrebbero controbilanciare le raccomandazioni di parte con punti di vista alternativi, mentre gli utenti potrebbero impegnarsi intenzionalmente in tali contenuti per ampliare la loro visione del mondo, diventando più saggi e scettici riguardo a ciò a cui sono esposti online.
Importanza della Formazione Continua sull’Etica dell’IA
Mentre l’IA continua a evolversi e a integrarsi più profondamente nelle nostre vite, è fondamentale che le organizzazioni investano nella formazione continua dei propri team sulle pratiche etiche dell’IA. La rapida evoluzione dell’IA richiede un costante aggiornamento delle conoscenze e delle competenze per garantire che le soluzioni di IA vengano sviluppate e implementate in modo responsabile ed etico.
Le sessioni di formazione dovrebbero coprire una vasta gamma di argomenti, tra cui:
- Principi etici fondamentali dell’IA
- Impatto sociale e ambientale dell’IA
- Pregiudizi e discriminazione algoritmica
- Privacy e sicurezza dei dati
- Trasparenza e spiegabilità dei sistemi di IA
- Quadri normativi e linee guida etiche
Inoltre, è importante coinvolgere esperti etici, accademici e rappresentanti della società civile in questi sforzi di formazione per garantire una prospettiva equilibrata e inclusiva.
Collaborazione Intersettoriale per Promuovere l’Etica dell’IA
L’etica dell’IA non è una sfida che può essere affrontata da un singolo settore o organizzazione. È necessaria una collaborazione intersettoriale tra governi, aziende, accademici e organizzazioni non profit per sviluppare standard etici coerenti e pratiche migliori.
Le partnership intersettoriali possono assumere diverse forme, come:
- Gruppi di lavoro congiunti per lo sviluppo di linee guida etiche
- Condivisione di risorse e best practice
- Progetti di ricerca collaborativi
- Iniziative di sensibilizzazione pubblica
Queste collaborazioni possono aiutare a garantire che le soluzioni di IA vengano sviluppate in modo responsabile e con il contributo di diverse prospettive e competenze.
Considerazioni Etiche per Specifici Casi d’Uso dell’IA
Mentre le questioni etiche generali dell’IA sono applicabili a diversi settori e casi d’uso, è importante anche considerare le sfide etiche specifiche legate a particolari applicazioni dell’IA. Ad esempio:
IA nella Sanità
- Precisione e affidabilità dei sistemi di diagnosi assistiti dall’IA
- Privacy e sicurezza dei dati sanitari sensibili
- Equità nell’accesso alle cure assistite dall’IA
IA nei Sistemi Giudiziari
- Pregiudizi e discriminazione nei sistemi di valutazione del rischio
- Trasparenza e spiegabilità delle decisioni algoritmiche
- Rispetto dei diritti umani e dello stato di diritto
IA nella Finanza
- Prevenzione delle pratiche discriminatorie nell’erogazione di prestiti o servizi finanziari
- Trasparenza e responsabilità degli algoritmi di trading automatico
- Protezione dei dati finanziari sensibili
Affrontare queste sfide etiche specifiche richiede un approccio su misura, con il coinvolgimento di esperti di dominio e stakeholder rilevanti.
Ruolo dei Governi e delle Normative
Mentre le aziende e le organizzazioni lavorano per sviluppare pratiche etiche interne, i governi svolgono un ruolo cruciale nell’istituire un quadro normativo solido per l’etica dell’IA. Le normative possono aiutare a garantire che tutte le organizzazioni aderiscano agli stessi standard etici e che vengano introdotte sanzioni per le violazioni.
Alcuni esempi di normative sull’etica dell’IA includono:
- Il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) dell’Unione Europea, che stabilisce rigorose norme sulla privacy e la protezione dei dati personali.
- La proposta di regolamento sull’IA dell’UE, che mira a garantire che i sistemi di IA siano sicuri, etici e rispettosi dei diritti umani.
- Le linee guida etiche sull’IA del Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti, che stabiliscono principi per l’uso responsabile dell’IA nei sistemi militari.
Mentre le normative possono variare tra paesi e regioni, è fondamentale che i governi collaborino per sviluppare standard etici globali coerenti per l’IA.
In conclusione, affrontare le sfide etiche poste dall’IA nei social media richiede uno sforzo coordinato da parte di sviluppatori, aziende, utenti finali, governi e organizzazioni della società civile. Attraverso la trasparenza, l’equità, il rispetto della privacy e l’empowerment degli utenti, possiamo plasmare un futuro in cui l’IA è una forza positiva che migliora le nostre vite online e offline, anziché manipolarle. È una responsabilità condivisa garantire che l’IA venga sviluppata e implementata in modo etico e responsabile.
