Dove va (a scuola) l’Intelligenza Artificiale – 2

Non basta progettare macchine intelligenti perfette. Perché bisogna fare i conti anche con i maestri e soprattutto con i loro istituti (e i loro magazzini). Seconda e ultima  puntata

Secondo capitolo in cui affrontiamo il tema dell’intelligenza artificiale. Giganteschi sistemi hardware e software che consentono operazioni impossibili anche all’informatica tradizionale.Dove stanno andando e dove ci portano?

di  Stefano Bocconetti 

Colossi che continuano ad elaborare algoritmi sempre più sofisticati. Resta però – quasi a fare da contraltare – l’analisi realizzata da una importante società di ricerca economica, Cognilityca, secondo la quale l’ottanta per cento dei nuovi investimenti nel settore sarà comunque solo destinato all’immagazzinamento dei dati. Già, ma chi li raccoglie? Anche qui i nomi sono quasi tutti statunitensi ed occidentali: Amazon Mechanical, Samasource, Scale AI, Mighty AI e qualche altra. Sono occidentali, hanno sede negli States ma utilizzano il crowdsourcing, come lo chiamano elegantemente. Per la raccolta e l’etichettatura dei dati, insomma, utilizzano il lavoro esterno. Nel sud del mondo. In India soprattutto ma anche nell’Africa sub sahariana, Kenya, Sud Africa, ecc.

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Di che lavoro si tratta? Decine di ore passate davanti ad uno schermo a mettere migliaia di etichette ad ogni immagine, ad ogni frase, ad ogni filmato che altri hanno prelevato – o rubato? – in altre parti del Mondo. Pagati quanto? Si dice che uno dei grandi del settore – collegato anche nel nome ad uno dei colossi della distribuzione – avendo per statuto l’obbligo di pagare le prestazioni solo su un conto bancario statunitense, ricorra addirittura ai buoni acquisto per remunerare i lavoratori stranieri. Ma non ci sono prove. Le uniche cifre verificabili e verificate sono quelle della Samasource. Il gruppo paga otto dollari al giorno, per giornate lavorative che ovviamente non hanno limiti di tempo.

Meno di un dollaro l’ora

Otto dollari che – visti da Roma – potrebbero sembrare un salario dignitoso in alcune città del terzo mondo, dove più di mezzo miliardo di persone provano a sopravvivere con meno di due dollari. Ma non è così. Perché per poter etichettare dati occorre avere un computer e soprattutto una connessione alla rete. Una connessione stabile che in molti paesi viene sì fornita ma a tariffe superiori. E degli otto dollari resta ben poco. Otto dollari, comunque. E Samasource, nel 2019, ha fatto profitti per diciannove milioni di dollari.

Ma il problema non è solo questo. Per dirla con i quattro studiosi della ricerca dell’università di Montreal (in collaborazione con l’istituto di statistica canadese e con l’ateneo di Princeton gia’ citata nella prima puntata) questi lavoratori “collaborano alla costruzione di intelligenze artificiali che saranno prevenute nei loro confronti, nei confronti delle loro comunità”. E che anzi, con ogni certezza “li danneggeranno”.

Perché quei dati sono sistemati – lasciando per un attimo da parte la drammatica questione sul consenso che chiunque dovrebbe dare all’eventuale raccolta -, sono “lavorati”, si diceva, da algoritmi incapaci di comprendere contesti diversi. Impossibilitati – proprio perché progettati così – a cogliere le sfumature, le differenze di linguaggio. Di cultura, di religione. Di genere. Che vanno in tilt – lo testimonia uno studio indiano dell’anno scorso – perché non riescono a capire come sia possibile che in alcune zone di Nuova Delhi, un cellulare sia usato da un’intera famiglia.

Un nuovo colonialismo

Quei dati, allora, serviranno solo ad aggravare la condizione delle loro comunità. Perché chi nei paesi del terzo mondo passa ore davanti al computer non avrà la minima possibilità di progredire nella gerarchia aziendale. E soprattutto non avrà alcuna chance di sapere come saranno utilizzati i dati che immagazzina: per dirne una, la Amazon Mechanical proibisce – con penali pesanti – qualsiasi rapporto fra chi compra i “dati sistemati” e le società che li etichetta. Nessun rapporto, nessuno deve sapere nulla dell’altro. Non solo ma da quel che si è capito, il committente – il richiedente i dati, insomma – ha il potere di “rifiutare il lavoro se non lo considera soddisfacente”.

Ce n’è quanto basta, insomma, perché anche nello studio canadese di parli di un nuovo “sfruttamento coloniale”. Esattamente simile a quello antico, dove una piccola parte del mondo “saccheggiava lavoro, culture, paesi a beneficio delle metropoli europee”. Non si tratta più di metropoli solo europee, ma la supremazia bianca sembra la stessa. (2- fine. La puntata precedente e’ uscita sabato 6 marzo)

In copertina foto di Gertrūda Valasevičiūtė (unsplash)

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