Diventare macchine

I computer un tempo erano esseri umani. Non è la sinossi di un film di fantascienza, ma ciò che è avvenuto a partire dal 1600 e fino a metà del XX secolo, quando chi faceva calcoli si chiamava come le macchine che oggi lavorano per noi.

Che fosse per mandare astronauti nello spazio o calcolare le traiettorie dei corpi celesti, queste persone passavano la loro giornata lavorativa a eseguire un pacchetto preciso di istruzioni.

A ricordare questo aspetto sono Bruno Codenotti e Mauro Leoncini nel loro libro “La rivoluzione silenziosa”, appena uscito per Codice Edizioni. Nel volume, i due esperti ripercorrono le basi matematiche dell’informatica, perché “per capire la complessità della rivoluzione tecnologica e digitale che ci circonda, è fondamentale conoscere quella scientifica che l’ha resa possibile”, sintetizza Codenotti. Per l’informatico, direttore di ricerca all’Iit del Cnr di Pisa, questo è un obiettivo raggiungibile per tutti – a livelli diversi – e necessario per compiere una riflessione più matura sulla realtà che ci circonda.

Obiettivo: catturare l’attenzione

Nelle ultime settimane si è parlato molto di “The social dilemma”, il documentario prodotto da Netflix a partire da interviste a persone che hanno avuto un ruolo di primo piano nelle piattaforme più blasonate (Facebook, Instagram, Pinterest, Twitter, Google…). Questi esperti hanno deciso di lasciare il proprio posto di lavoro a causa di dilemmi etici che non erano più in grado di sopportare. La maggior parte di questi scaturiscono dai sistemi utilizzati dai big tecnologici per catturare la nostra attenzione.

Proprio quest’ultima è al centro anche della riflessione di Codenotti e Leoncini: “Prima di essere colleghi, siamo stati studenti di Informatica a Pisa – racconta il primo – Erano gli anni ‘40 e gli algoritmi servivano per risolvere problemi scientifici. Con internet e i social network, il mondo è cambiato e oggi gli algoritmi sono costruiti per catturare l’attenzione delle persone. Per ottenere un profitto da una certa operazione, è fondamentale mantenere focalizzati gli utenti”.

Per i due esperti è quindi importante che le persone acquisiscano una maggiore consapevolezza del funzionamento di questi strumenti, anche a livello base. Inutile, invece, riprendere chi ci circonda ricordandogli di passare meno tempo sulle varie piattaforme. “In questo caso andiamo a toccare una sfera molto intima delle persone e questo comportamento può infastidire. Meglio piuttosto agire sulla conoscenza, permettendo a tutti di scegliere in modo più maturo”.

Se i ruoli si confondono…

Se conoscere a fondo le leggi che regolano l’informatica può essere un percorso molto lungo e complicato, gettare un’infarinatura è fattibile, secondo l’esperto: “Solo quando una certa consapevolezza raggiunge un certo numero di persone, allora è possibile avviare un discorso che abbia un impatto sociale significativo – chiosa Codenotti – Non dobbiamo infatti dimenticare che è difficile sganciare il discorso specifico sui software di apprendimento dall’impostazione generale della società, sempre più finalizzata al profitto”.

L’intelligenza artificiale si basa su due pilastri: gli algoritmi e l’enorme quantità di dati che oggi possediamo su qualunque aspetto della nostra vita. Da una parte abbiamo quindi il problema dell’opacità dei software che controllano o influenzano il nostro quotidiano e che con il machine learning sfuggono al controllo degli stessi programmatori (ne avevamo parlato qui). Dall’altra per Codenotti esiste un tema altrettanto pressante e forse più subdolo: il rischio che le persone assomiglino sempre più alle macchine (e viceversa, naturalmente): “Mentre ci sforziamo di rendere sempre più umani gli algoritmi, a nostra volta siamo sempre più influenzati dal dato quantitativo, che è qualcosa di tipico delle macchine. L’uomo, per come si è evoluto, è sempre stato in grado di effettuare valutazioni qualitative, abilità che oggi sta perdendo. Acquisire consapevolezza significa anche cercare di governare questo trend”.

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