WOW - WOMEN ON WEB

L’algoritmo è maschilista: il rapporto tra AI e uguaglianza di genere

Intervista a Francesca Alessandra Lisi, docente e ricercatrice in Intelligenza Artificiale all’Università degli Studi di Bari Aldo Moro

 

In questa nuovissima puntata di WoW – Women on Web, le nostre speaker Federica Meta e Francesca Pucci hanno acceso i riflettori sul rapporto tra donne e intelligenza artificiale. Parleremo di uguaglianza di genere, emancipazione femminile (che, ricordiamo, sono tra gli obiettivi dell’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile promossa dall’Onu) e di nuove tecnologie che, se da un lato sono uno strumento straordinario per raggiungere questi obiettivi, dall’altro stanno anche introducendo nuove forme di esclusione.

Una criticità riportata anche dal Global Gender Gap Report del World Economics Forum. I dati raccolti evidenziano come il divario di genere coinvolge anche le tecnologie più all’avanguardia, solo il 22% dei professionisti del settore su base mondiale è di genere femminile, in Italia il gap è del 28%. Questi numeri non possono essere ignorati, ma anzi devono farci riflettere.

 

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“L’algoritmo non è autonomo, l’algoritmo siamo noi, quindi tutti noi abbiamo una responsabilità quando andiamo a inserire dei contenuti sul web perché l’algoritmo fotografa una realtà che già esiste”, ci ricorda Francesca. Ne parliamo con l’ospite di questa puntata, la prof.ssa Francesca Alessandra Lisi, docente e ricercatrice in AI presso il Dipartimento di Informatica dell’Università degli Studi di Bari “Aldo Moro” e Membro del Direttivo dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale.

L’AI è guidata da software che ragionano come uomini, perché otto programmatori su 10 sono uomini. Gli algoritmi, seppur “maschilisti” – poiché sono spesso viziati da stereotipi e pregiudizi di genere tipici di una cultura maschilista – , ci stanno tuttavia offrendo un’opportunità unica: conoscere noi stessi e la società in cui viviamo. Invero, secondo la prof.ssa Lisi “oltre che puntare il dito, sarebbe opportuno considerare gli algoritmi uno strumento straordinario di conoscenza del mondo in cui viviamo”.

Il caso dei sistemi di selezione del personale di Amazon è uno dei tanti esempi. Bisogna distinguere tra l’algoritmo e i dati. Le tecniche di machine learning apprendono dai dati. Gli algoritmi non fanno altro che amplificare delle storture già presenti dei dati. Ma cosa si può fare per rendere un’intelligenza artificiale più equa e paritaria?

 

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La Prof.ssa Lisi ci mostra due strade: si può operare sull’algoritmo per correggere i Bias (termine tecnico “ombrello” che raggruppa stereotipi, pregiudizi e discriminazioni) oppure contemporaneamente si può procedere a una vera e propria cura dei dati che devono essere forniti agli algoritmi: “i dati vanno ripuliti per poter eliminare questi stereotipi che magari inconsapevolmente sono presenti perché riflettono la storia della società da secoli. Ecco perché questi algoritmi sono strumenti straordinari di conoscenza della nostra storia, perché riflettono le stratificazioni che nel corso dei secoli sono avvenute nella nostra struttura sociale”.

Il problema è, innanzitutto, un problema culturale. E richiede quindi un’analisi interdisciplinare. Non può essere una questione solo degli informatici, ma necessita uno sforzo collettivo; servono competenze di tipo umanistico, dalla sociologia alla filosofia, dalla linguistica a tutte le altre discipline letterarie. Più complessa è la questione del metodo scientifico che viene utilizzato nell’ai. Sarebbe auspicabile tener conto della dimensione di genere nel modo stesso in cui si fa scienza e si produce tecnologia. In questo caso si parla di innovazione di genere che, in alcuni ambiti, è già una realtà; ma ormai è evidente che nessuna disciplina può permettersi di essere miope di fronte al genere.

T. Sharon Vani

 

 

Ospite

Francesca Alessandra Lisi

Francesca Alessandra Lisi, dottore di ricerca in Informatica (curriculum in Intelligenza Artificiale), è attualmente Professore Aggregato presso il Dipartimento di Informatica dell’Università degli Studi di Bari “Aldo Moro” dove insegna “Progettazione di Basi di Dati” agli studenti del Corso di Studi in Informatica e Tecnologie per la Produzione del Software e “Information Systems” agli studenti della laurea magistrale in Computer Science. Fin dagli anni del suo dottorato, la ricerca della Prof.ssa Lisi è stata caratterizzata dalla contaminazione di risultati ottenuti in aree diverse sia all’interno che all’esterno dell’IA, principalmente nel campo delle basi dei dati. Ha investigato vari metodi basati sulla logica per Machine Learning e Data Mining, con applicazioni all’Ingegneria della Conoscenza ed al Web Semantico. In riferimento a questa ricerca, Francesca ha ricevuto il Premio Cyc nel 2006 per la miglior proposta progettuale ed è stata invitata spesso come relatore in seminari presso istituzioni estere prestigiose (fra cui il Politecnico di Dresda ed Imperial College a Londra) ed in tutoriali per conferenze internazionali (fra cui ESWC 2007, ECMl/PKDD 2007, AAAI 2010, ed ICLP 2015). E’ (co-)autrice di circa un centinaio di articoli scientifici pubblicati in riviste ed atti di conferenze peer-reviewed. Presta servizio come membro del Comitato di Programma nelle principali conferenze internazionali di IA come IJCAI, AAAI ed ECAI. Ha anche organizzato diversi eventi scientifici, anche a livello internazionale. In particolare, fu co-organizzatrice e co-presidente del PC di 16th International Conference of the Italian Association for Artificial Intelligence (Bari, 14-17 Nov. 2017). Dal 2013 è membro eletto del Direttivo dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (AI*IA) con delega a persona di contatto per i premi banditi annualmente dall’associazione. Parzialmente con il patrocinio di AIxIA, è attiva nella divulgazione di conoscenza scientifica relativa all’IA, organizzando o partecipando ad eventi pubblici.

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