IGNORANZA ARTIFICIALE – DOPO LA CENSURA DI INSTAGRAM ALLA LOCANDINA DEL FILM DI ALMODOVAR È TORNATO IN VOGA L'HASHTAG #FREETHENIPPLE. IL PROBLEMA NON SONO SOLO TETTE E CAPEZZOLI (E NEMMENO INSTAGRAM), MA SEMPLICEMENTE CHE ALL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE MANCA IL BUON SENSO: NEL 2019 IL SOFTWARE DI RICONOSCIMENTO FACCIALE DI AMAZON HA ERRONEAMENTE ABBINATO 27 ATLETI ALLE FOTO SEGNALETICHE IN UN DATABASE DELLE FORZE DELL'ORDINE, SCAMBIANDOLI PER CRIMINALI. ED È SOLO UN ESEMPIO...
la locandinda di madres paralelas
Raffaele d'Ettorre per “il Messaggero”
Il paradigma delle aziende hi-tech per il futuro prossimo è un mondo virtuoso dove l'intelligenza artificiale si integri con la realtà per migliorare la nostra vita quotidiana. Quanto è lontano però quel futuro se ancora oggi basta un capezzolo a mandare in confusione le macchine? È quello che è successo nei giorni scorsi al regista premio Oscar spagnolo Pedro Almodóvar, che da sempre si appoggia al nudo per veicolare la sua arte.
Le locandine del suo ultimo lavoro, Madres Paralelas, sono state censurate dall'algoritmo di Instagram perché il seno ritratto avrebbe violato le regole della piattaforma sui contenuti sensibili. «Dobbiamo stare attenti prima che le macchine decidano cosa possiamo e cosa non possiamo fare», ha dichiarato Almodóvar. «Non importa quante informazioni abbia l'algoritmo, non avrà mai cuore o buon senso».
Il caso è subito esploso sul web, appoggiandosi al noto hashtag #FreetheNipple di lunga data su Instagram e ideato per spingere l'azienda a smussare le sue linee guida in materia di nudo artistico. In seguito alle proteste, i responsabili della piattaforma social sono subito intervenuti per ripristinare i poster di Madres Paralelas, intervenendo manualmente laddove l'algoritmo aveva invece fallito.
Il caso accende nuovamente i riflettori su quanto sia ancora oggi rischioso delegare alle macchine la gestione dei compiti più delicati, almeno finché non saremo riusciti a insegnar loro il buon senso.
LA CRESCITA
Quello dell'Intelligenza Artificiale è un settore in forte espansione, che solo in Italia ha visto lo scorso anno una crescita del 15% rispetto al 2019, per un valore pari a 300 milioni di euro. Oggi le aziende italiane si appoggiano all'IA principalmente per le sue funzioni di assistenza vocale nelle richieste telefoniche e per aiutare gli utenti nella navigazione sui siti di e-commerce (i famosi chatbot).
All'estero, le grandi aziende hi-tech la usano già come surrogato dell'intervento umano in moltissimi settori, dalla domotica alla traduzione di siti web, tanto che alcune professioni sono già a rischio estinzione. Trattandosi però di un'industria ancora nascente, dove gli algoritmi si adattano costantemente per modellarsi intorno all'uomo, l'errore è sempre in agguato.
Ed è così che il ricercatore di Losanna Bogdan Kulynyc ha da poco scoperto che l'algoritmo adibito a ridimensionare le foto di Twitter preferisce i volti più magri, giovani e con una carnagione chiara. Era stata la stessa azienda di San Francisco a lanciare il concorso per trovare difetti all'interno del proprio software, che già qualche mese fa aveva mostrato problemi di razzismo.
Ed è sempre così che nel 2019 il software di riconoscimento facciale di Amazon ha erroneamente abbinato 27 atleti professionisti alle foto segnaletiche presenti in un database delle Forze dell'Ordine, scambiandoli per criminali incalliti. Famoso poi il caso del chatbot Tay, lanciato in pompa magna nel 2016 da Microsoft sui maggiori social e chiuso in fretta e furia dopo sole 16 ore.
Il programma era stato progettato per imparare da ciò che gli veniva scritto, con l'obiettivo di simulare poi una normale conversazione. Gli utenti della rete se ne sono subito approfittati, insegnando a Tay frasi xenofobe, sessiste e cospirazioniste («Bush ha causato l'11 settembre», «Hitler aveva ragione»), decretandone così il fallimento pressoché immediato.
LE SFUMATURE
L'ostacolo più grande che si trova ad affrontare oggi il settore dell'IA è proprio quello dell'apprendimento: un algoritmo è tanto più preciso quanto migliore più specifica è la qualità dei dati che gli vengono forniti. Più dati uguale maggiore efficienza, ma questo significa insegnare alle macchine (e quindi alle aziende che le posseggono) tutto, ma proprio tutto di noi, della nostra vita, del nostro modo di pensare.
Questi algoritmi sono già oggi in grado di svolgere dei compiti di base ma - come dimostrato dal drammatico incidente della Tesla Model S a guida automatica che ha portato alla morte di due persone lo scorso aprile - non riescono ancora ad imitare tutte le sfumature e le complesse imperfezioni del ragionamento umano. Ed è forse ancora prematuro delegargli compiti che richiederebbero invece una robusta e umana dose di buon senso.
