Numero della rivista 22 2022

La rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale: sfide e linee di ricerca future verso un’intelligenza aumentata

• Scritto da Sofia Dal Lago & Alessandro Gabbiadini

Un secondo aspetto da considerare è il ruolo giocato dalle categorie sociali attivate durante l’interazione con una IA. La letteratura precedente suggerisce che quando a una IA viene assegnata una connotazione femminile (si pensi ad esempio agli smart speaker come Alexa) questo favorisca l’attivazione automatica di tratti stereotipicamente associati al genere femminile (Habler et al., 2019), a cui viene comunemente attribuito alto calore. Analogamente, tratti tipicamente maschili sono invece associati a maggiore competenza (Fiske et al., 2002; Ko et al., 2009). L’attivazione di specifiche categorie sociali potrebbe moderare la percezione da parte degli individui delle IA in diverse direzioni: ad esempio, essa potrebbe abbassare la percezione di minaccia quando il software è percepito come femminile ed accentuarla di fronte a un agente automatico di genere maschile.

Conclusioni

L'Intelligenza Artificiale rappresenta quindi una rivoluzione sia tecnologica sia sociale che ha ricevuto di recente un forte impulso nell’ambito della ricerca, in quello organizzativo ma anche nella vita quotidiana, basti pensare ai diversi assistenti vocali diffusi in molte delle nostre case. Per questo motivo, è necessario approfondire le conoscenze circa le conseguenze psicologiche derivanti dall’interazione con i nuovi strumenti digitali “intelligenti”.

Il successo o fallimento degli investimenti messi in campo da aziende e organismi di governo per favorire i processi di digitalizzazione e automazione, dipendono da un’attenta pianificazione dei processi di transizione tecnologica, che non possono prescindere dalla considerazione dei fattori umani implicati nell’interazione con la tecnologia stessa. Uno degli errori più comunemente commessi dal management consiste infatti nel preoccuparsi esclusivamente di valutare il ritorno economico che la nuova tecnologica può favorire, dimenticandosi dell’impatto psicologico che la sua introduzione può avere sugli individui, ma questo fattore rappresenta di fatto l’ago della bilancia per un impiego di successo delle tecnologie. È quindi importante sviluppare strumenti tecnologici utili per il progresso del genere umano, favorendone il benessere e limitando tutti quei fattori che possono generare stress e paura. Alla luce di ciò, invece di concentrarsi sull’Intelligenza Artificiale in quanto tale, ricercatori/ricercatrici, imprese e policy maker dovrebbero guardare a quella che alcuni/e esperti/e hanno iniziato a definire “intelligenza aumentata”, ossia l’integrazione delle tecnologie di Intelligenza Artificiale a supporto del pensiero, del lavoro e delle attività umane, mantenendo al centro della progettazione e dell’interazione uomo-macchina l’essere umano.

Mentre inauguriamo la nuova era guidata dall’Intelligenza Artificiale, l’idea di un’intelligenza aumentata descrive appieno come l’Intelligenza Artificiale dovrà interagire con le persone: non sostituendole, ma migliorando ciò che già sono.

Glossario

Middle management: manager che in una gerarchia aziendale si trovano al di sotto di manager di più alto livello: i primi sono responsabili del controllo e della gestione di un'organizzazione, mentre i secondi prendono decisioni a livello più operativo.

Job matching: incontro tra domanda e offerta di lavoro.

Motori di ricerca knowledge-based (o semantici): motori di ricerca in grado di riconoscere il significato semantico dei contenuti ricercati  dagli utenti e, sulla base di questo, eseguono una ricerca sul web per adattare il profilo del/la candidato/a ai contenuti semantici degli annunci di lavoro pubblicati online dalle organizzazioni.

Chatbot (o talkbot): programma per computer che intrattiene conversazioni umane con gli utenti tramite formati testo o audio. Il chatbot è in grado di capire cosa sta provando a fare l’utente e, di conseguenza, di inviare risposte appropriate che soddisfino le sue esigenze attraverso l’utilizzo del Natural Language Processing.

Natural Language Processing: branca appartenente alla grande famiglia delle Intelligenze Artificiali e definibile come la capacità di una macchina di analizzare, comprendere e generare il linguaggio umano.

Text mining: tecnica di Intelligenza Artificiale che offre funzionalità differenti relativamente a documenti di testo non strutturati. Tra queste, attraverso le attività di rilevamento e monitoraggio degli argomenti, identifica i temi trattati nei vari documenti, raggruppa i documenti di testo correlati allo stesso tema e associa nuovi documenti a temi già precedentemente evidenziati; la funzione di riepilogo testuale consente di riassumere il contenuto di un documento, mentre la classificazione suddivide i documenti considerati in categorie predefinite.

Sentiment analysis o opinion mining: mira all'estrazione di sentimenti e opinioni espressi in documenti di testo non strutturati e, di conseguenza, classifica i documenti consideranti identificandoli come contenenti sentimenti positivi o negativi.

Bibliografia

Ashleigh, M. J., & Nandhakumar, J. (2007). Trust and technologies: Implications for organizational work practices. Decision support systems, 43(2), 607-617.