{"id":74410,"date":"2022-09-14T09:06:40","date_gmt":"2022-09-14T07:06:40","guid":{"rendered":"https:\/\/appelloalpopolo.it\/?p=74410"},"modified":"2022-09-13T21:08:33","modified_gmt":"2022-09-13T19:08:33","slug":"il-colonialismo-dellintelligenza-artificiale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/appelloalpopolo.it\/?p=74410","title":{"rendered":"Il colonialismo dell’intelligenza artificiale"},"content":{"rendered":"

da SCIENZA IN RETE<\/strong> (Davide Lovisolo)<\/p>\n

<\/p>\n

Lo scorso aprile la \u00a0rivista online\u00a0MIT Technology Review<\/em>\u00a0ha dedicato una sua Serie a quello che ha coraggiosamente definito “colonialismo dell’Intelligenza artificiale” (AI Colonialism).\u00a0L\u2019articolo introduttivo, dal titolo abbastanza significativo (Artificial intelligence is creating a new colonial world order<\/em><\/a>), a firma Karen Hao (la curatrice della serie), ha come sottotitolo\u00a0A MIT Technology Review series investigates how AI is enriching a powerful few by dispossessing communities that have been dispossessed before<\/em>, indicando una continuit\u00e0 fra vecchie e nuove forme di sfruttamento, piuttosto imbarazzante per i paladini dell\u2019innovazione.<\/p>\n

Curiosamente, il racconto inizia durante il viaggio di nozze dell\u2019autrice nel Sud della Spagna, dove i ricordi dello sfruttamento coloniale che rese ricche le citt\u00e0 oggi considerate gioielli d\u2019arte sono ancora evidenti, a chi li voglia vedere (l’esempio \u00e8 il modernismo catalano che ebbe il massimo esponente in Gaud\u00ec, che costru\u00ec fastose magioni per le famiglie arricchite con lo sfruttamento delle piantagioni di zucchero delle colonie americane). Hao vede un parallelo fra questi simboli dell\u2019estrazione di valore del colonialismo e lo sviluppo globalizzante dell\u2019industria dell\u2019AI. Che non si appropria della terra come facevano i conquistadores ma, mossa dalla stessa ricerca di profitto, tende a espandere la sua area di influenza: pi\u00f9 acquirenti per i propri prodotti, pi\u00f9 esseri umani controllati dai propri algoritmi, significano maggiori risorse che si possono estrarre dalle loro attivit\u00e0.<\/p>\n

Non \u00e8 lo sfruttamento del lavoro basato sullo schiavismo di massa, ma lo sviluppo di nuove forme di sfruttamento di un lavoro a buon prezzo e precario, spesso nel Sud del mondo, basato sull\u2019idea implicita che queste persone non meritano (o non hanno bisogno di) salari decorosi e stabilit\u00e0 economica. Le comunit\u00e0 cos\u00ec impoverite e sfruttate sono in molti casi le stesse che hanno subito l\u2019oppressione coloniale.<\/p>\n

La serie si propone di affrontare l\u2019impatto sociale dell\u2019AI, ma anche di prefigurare come le cose potrebbero andare diversamente: una \u201cdecolonial AI\u201d che riporti il potere dal Nord al Sud del mondo\u2026Mica una cattiva idea, ma neanche roba da poco. In quest\u2019ottica i quattro articoli che seguono presentano i due aspetti: i primi due parlano di due casi di sfruttamento basato sulle nuove tecnologie, gli altri due raccontano esempi di organizzazione e di lotta per rimpadronirsi di questi strumenti. Vale la pena leggerli\u00a0in extenso<\/em>, perch\u00e9 contengono un sacco di informazioni interessanti. Qui li riassumeremo brevemente.<\/p>\n

La sorveglianza digitale in Sudafrica<\/h2>\n

Il primo (South Africa’s private surveillance machine is fueling a digital apartheid<\/em><\/a>) racconta di come un sobborgo di Soweto (Johannesburg, Sudafrica) sia il terreno per una sperimentazione dei modelli di sorveglianza digitale che potranno servire all\u2019industria globale della sorveglianza per esportarla altrove. Il cocktail \u00e8 stato uno sviluppo del cablaggio in fibra (prima era impossibile elaborare e codificare le enormi montagne di dati necessarie) e un alto tasso di criminalit\u00e0: le industrie hanno fiutato l\u2019affare, sono arrivate con le ultime tecnologie di AI (di origine principalmente cinese ed europea) e hanno rapidamente creato un sistema centralizzato e totalmente privato di sorveglianza di massa: l\u2019azienda Vumacan, che gestisce la rete nazionale di videocamere, ne ha pi\u00f9 di 5000 a Johannesburg. Le telecamere non sono installate nell\u2019abitato di Soweto (sono poveri e nessuno paga per l\u2019istallazione, e poi la criminalit\u00e0 \u201cinterna\u201d non interessa), ma compaiono al confine fra il ghetto e le zone pi\u00f9 affluenti, e aumentano mano a mano che si va verso i quartieri centrali.<\/p>\n

Anche se l\u2019azienda dichiara di non avere al momento in opera sistemi di riconoscimento facciale, molte telecamere sono gi\u00e0 di tipo sofisticato compatibili con questo uso. Per ora, l\u2019impiego principale dichiarato \u00e8 quello del riconoscimento delle targhe delle auto, in seguito a segnalazioni di furti o di utilizzo in rapine, ma vista la dipendenza dall\u2019auto per gli spostamenti nella zona di Johannesburg, questo vuol dire poter seguire e identificare praticamente chiunque (in realt\u00e0 il riconoscimento facciale \u00e8 in pieno sviluppo anche in Sudafrica, ed \u00e8 stato utilizzato, con tecniche pi\u00f9 rudimentali, da compagnie private, per esempio nel caso delle proteste degli studenti neri in alcune universit\u00e0). I servizi di Vumacan sono acquistati dalle imprese di sicurezza private, che dominano la situazione come retaggio dei tempi dell\u2019apartheid e come conseguenza della limitatissima presenza di forze di polizia pubbliche (in Sudafrica ci sono 1.100 stazioni di polizia con poco pi\u00f9 di 180.000 agenti, contro 11.372 compagnie di sicurezza accreditate con 564.540 guardie private). La polizia, in alcuni casi almeno, si appoggia a questi servizi privati nella ricerca di presunti criminali.<\/p>\n

In un certo senso, la rete di telecamere sta ricreando l\u2019equivalente digitale dei\u00a0passbooks<\/em>\u00a0o passaporti interni, il sistema che nell\u2019epoca dell\u2019apartheid limitava i movimenti dei neri nelle\u00a0enclaves<\/em>\u00a0bianche. E parlare di continuit\u00e0 con il vecchio colonialismo ha un senso a Soweto, che sorge sulle macerie di rifiuti tossici delle miniere d\u2019oro.<\/p>\n

Il Sudafrica rappresenta un terreno di sperimentazione e alcune compagnie stanno gi\u00e0 tentando di vendere i loro prodotti, soprattutto nell\u2019analisi dati, a clienti negli USA: i bassi salari consentono di offrire servizi a prezzi competitivi, e cos\u00ec lo sfruttamento \u00e8 doppio.<\/p>\n

Qualcuno ha posto il problema se questi soldi non sarebbero meglio utilizzati per fornire servizi agli abitanti dei ghetti, alleviando cos\u00ec la povert\u00e0 che alimenta la criminalit\u00e0: ma per le compagnie questa \u00e8 un’opportunit\u00e0 per fare profitti.<\/p>\n

L’AI che sfrutta la manodopera dov’\u00e8 pi\u00f9 debole<\/h2>\n

Il secondo articolo (How the AI industry profits from catastrophe<\/em><\/a>) \u00e8 ancora pi\u00f9 centrale rispetto al tema proposto.<\/p>\n

Il mercato del\u00a0data labeling<\/em>, cio\u00e8 l\u2019annotazione d’immagini o sequenze vocali da immettere in sistemi di\u00a0deep learning<\/em>\u00a0per consentire il loro riconoscimento, \u00e8 in continua crescita. Sono compiti da eseguire manualmente, e lo sviluppo vorticoso del settore ha creato la richiesta di grandi quantit\u00e0 di lavoro a basso costo. Si stima che i valore di mercato di questo \u201clavoro fantasma\u201d raggiunger\u00e0 i 13.7 miliardi di dollari entro il 2030. E allora le aziende vanno a caccia nei posti giusti. Un esempio \u00e8 il Venezuela. L\u2019articolo \u00e8 la storia di una giovane venezuelana, ora emigrata in Colombia. Studiava per diventare ingegnera, con la prospettiva di un buon posto nell\u2019industria petrolifera. Aveva cominciato a fare questi lavoretti \u201cgig\u201d per una piattaforma; poi la crisi ha devastato il paese, e il lavoretto temporaneo \u00e8 diventata l\u2019unica possibilit\u00e0 di avere un reddito. Ma il prezzo \u00e8 salato: le piattaforme si sono buttate su paesi come il Venezuela perch\u00e9 sanno che possono prendere la gente per la gola: hanno ridotto i compensi, bloccano gli account, chiudono i programmi in una gara frenetica a offrire servizi sempre pi\u00f9 a basso costo alle aziende di Silicon Valley (e non solo, vedi sotto). E il Venezuela pu\u00f2 diventare il primo passo nella ricerca di paesi ancora pi\u00f9 deboli, per verificare fin dove si pu\u00f2 scendere nei compensi per questi servizi.<\/p>\n

Anche qui, il paragone \u00e8 con il colonialismo storico: come un tempo, gli imperi (questa volta non Stati, ma\u00a0megacompanies<\/em>) estraggono profitto dallo sfruttamento del lavoro di paesi vulnerabili, depredandoli delle risorse che potrebbero garantire il loro sviluppo.<\/p>\n

L\u2019articolo \u00e8 molto lungo, pieno di dati interessanti e va letto per intero. Qui riassumer\u00f2 solo uno degli aspetti della questione, che mi pare particolarmente istruttivo.<\/p>\n

Uno dei fattori che ha contribuito all\u2019esplosione di questo fenomeno \u00e8 la corsa all\u2019auto a guida autonoma, e i responsabili pare siano i costruttori di auto europei che, spaventati dall\u2019attivismo delle aziende americane, hanno deciso di investire miliardi in questo settore, spingendo per raggiungere nuovi livelli nell\u2019affidabilit\u00e0 delle annotazioni. Come tutti i modelli di AI basati sul\u00a0deep learning<\/em>, le auto a guida autonoma richiedono milioni, anzi miliardi di esempi annotati per imparare. Si tratta di ore di registrazioni video che devono essere analizzate e annotate fotogramma per fotogramma, per riconoscere auto, segnali, alberi, pedoni, bidoni della spazzatura e ogni cosa che l\u2019auto pu\u00f2 incontrare. Il problema rispetto agli usi abituali dell\u2019AI in campo commerciale \u00e8 che qui la precisone deve essere altissima. Qualche errore di troppo pu\u00f2 decidere fra vita o morte. Mechanical Turk (MTurk), la piattaforma di Amazon, \u00e8 stata per circa dieci anni la protagonista nel campo dei piccoli lavori pagati una miseria. Ma MTurk era una piattaforma generalista, e non garantiva una elevata qualit\u00e0 di base.<\/p>\n

Una nuova generazione di piattaforme \u00e8 entrata nel gioco, in grado di promettere accuratezza nel\u00a0labelling<\/em>\u00a0al 99%. Una delle pi\u00f9 potenti \u00e8 ScaleAI. Fondata nel 2016 da uno studente diciannovenne del MIT, ha raccolto rapidamente decine di migliaia di \u201clavoratori dell\u2019annotazione\u201d ed \u00e8 riuscita a stipulare contratti con importanti multinazionali. Ora \u00e8 valutata 7.3 miliardi di dollari e ha ottenuto un grosso appalto dal Ministero della Difesa USA. Per garantire altissima affidabilit\u00e0 (e anche velocit\u00e0) a prezzi stracciati, ovviamente il segreto \u00e8 di cercare, a livello globale, la manodopera dove \u00e8 pi\u00f9 debole. Inizialmente si \u00e8 rivolta a Filippine e Kenia, ma poi, seguendo la spinta di altre aziende, ha trovato nel Venezuela quella che \u00e8 la miscela giusta: un costo del lavoro fra i pi\u00f9 bassi e un buon livello di istruzione e di infrastrutture. Nel 2019 ha lanciato una campagna sui social promettendo grossi guadagni, formazione e avanzamenti retributivi.<\/p>\n

In realt\u00e0, l\u2019articolo documenta molto bene i soprusi a cui sono sottoposti i lavoratori: riduzioni arbitrarie dei compensi, disfunzioni delle piattaforme scaricate sugli operatori, ritardi o omissioni dei pagamenti, punizioni arbitrarie. In ogni caso, un portavoce di Scale ha dichiarato che il compenso orario medio per il Venezuela \u00e8 di 0.90 \u20ac\u2026.<\/p>\n

Indonesia, la lotta agli algoritmi<\/h2>\n

Gli altri due articoli descrivono due esempi di risposta e di auto-organizzazione dei lavoratori. Il primo dei due (The gig workers fighting back against the algorithms<\/em><\/a>) racconta la storia dei guidatori di mototaxi di Jakarta della societ\u00e0 Gojek, che portano i passeggeri sul sellino posteriore o consegnano pacchi e cibo. Poich\u00e9 la societ\u00e0 non mette a loro disposizione spazi per le pause, servizi igienici e ricarica dei telefoni, si sono creati un loro posto di ristoro e di aggregazione. Questi posti si collegano a una tradizione indonesiana dove, anche prima dell\u2019arrivo dei lavori controllati dagli algoritmi, i guidatori informali di mototaxi avevano punti di raduno per scambiarsi informazioni e consigli. Tutto era informale, un po\u2019 caotico \u2013 come il caos del traffico di Jakarta – e non sempre efficiente per chi aveva bisogno di un passaggio (per esempio, molti tassisti rifiutavano gli spostamenti troppo lunghi), finch\u00e9 \u00e8 arrivata la piattaforma che ha organizzato il servizio \u2013 e imposto le sue regole.<\/p>\n

La nuova organizzazione del servizio (chiamate via App, prezzi predeterminati), piacque molto agli utilizzatori e anche gli investitori internazionali, che vedevano un\u2019opportunit\u00e0 di crescita in un paese che non presentava, almeno in prima istanza, problemi di conflitti di lavoro organizzati. All\u2019inizio piacque anche ai\u00a0drivers<\/em>. Ojek spinse nella direzione di accettare il lavoro a tempo pieno con lei o di andarsene, con una politica di attraenti bonus e la promessa di triplicare il loro precedente guadagno. Ma in cambio di un po\u2019 di guadagni, i\u00a0drivers<\/em>\u00a0persero la loro autonomia e si trovarono in balia dell\u2019algoritmo e obbligati all\u2019obbedienza. L\u2019aumento del numero dei lavoratori port\u00f2 alla riduzione delle paghe; la competizione con altri fornitori port\u00f2 all\u2019aumento delle ore lavorate a parit\u00e0 di compenso. Un intervistato paragona la situazione alla dipendenza delle droghe: \u201cla paga cala, ma non hai altre opzioni, e diventi sempre pi\u00f9 dipendente\u201d. Gli arbitrii sono numerosi, e se sei malato rischi di essere messo da parte. In risposta,\u00a0alcuni<\/em>\u00a0drivers hanno creato una comunit\u00e0 online che connette i lavoratori, passa le informazioni, avvisa di possibili truffe, informa su come \u00e8 possibile migliorare i guadagni, aiuta in caso di incidenti. In realt\u00e0 di reti di questo tipo ce ne sono moltissime in Indonesia. Durante la pandemia, queste organizzazioni informali hanno svolto funzioni di mutuo soccorso, distribuendo aiuti e pacchi alimentari fra i lavoratori in maggiore difficolt\u00e0. Queste comunit\u00e0 sono anche importanti per le guidatrici donne (una minoranza), che possono segnalare quando sono in zone a rischio. La solidariet\u00e0 si estende al territorio: i campi base sono accettati dalle comunit\u00e0 locali, diventano punti di riferimento per tutti. Ed \u00e8 su questa estesa e stratificata rete di connessioni sociali, su questo senso di comunit\u00e0, che i drivers sono riusciti ad impostare una vera e propria battaglia di resistenza all\u2019algoritmo.<\/p>\n

Si \u00e8 cominciato con piccoli trucchi, largamente condivisi, per rendere il lavoro pi\u00f9 facile, come \u201cpersuadere\u201d l\u2019algoritmo a comportarsi meglio: un\u00a0driver<\/em>\u00a0aveva un account che gli mandava principalmente ordini di consegna cibo, pi\u00f9 pesanti nella stagione delle piogge: avendo capito che l\u2019algoritmo impara le preferenze del\u00a0driver<\/em>, ha tenuto duro per una settimana rifiutando tutte le commesse di consegna cibo e accettando solo quelli di servizio taxi, e alla fine l\u2019algoritmo si \u00e8 adeguato.<\/p>\n

I pi\u00f9 esperti tecnicamente hanno sviluppato un intero ecosistema di app non autorizzate che aiutano i\u00a0drivers<\/em>\u00a0a modificare i loro account. A volte sono molto semplici, ma riducono la dipendenza dagli ingegneri di Gojek, come modificare l\u2019interfaccia perch\u00e9 sia pi\u00f9 leggibile o accettare i lavori automaticamente. Ma il pi\u00f9 popolare (ha 1 milione di download) \u00e8 un\u2019app che \u201cfrega\u201d il GPS del telefono, e fa risultare che il driver sta lavorando anche quando si riposa, eliminando le punizioni o consentendo di essere promossi a lavori pi\u00f9 remunerativi. Se Gojek pesca un\u00a0driver<\/em>\u00a0che usa queste app lo sospende, e questo ha scatenato una \u201cguerra delle app\u201d, dove ciascuna delle due parti sviluppa sistemi sempre pi\u00f9 complessi per combattere l\u2019altra. Gojek ora manda suoi rappresentanti ai campi base per discutere con i\u00a0drivers<\/em>.<\/p>\n

Questa capacit\u00e0 del movimento dei\u00a0drivers<\/em>\u00a0di crescere e di accumulare consensi e spazio politico li ha spinti a puntare su cambiamenti pi\u00f9 radicali. Diffondono le loro proteste quando le app vengono modificate in maniera sfavorevole e avanzano richieste pi\u00f9 incisive. Recentemente, dopo una campagna publica, hanno ottenuto di non dover pagare il parcheggio quando consegnano cibo.<\/p>\n

Un\u2019intervistatrice ha scritto: \u201cI\u00a0drivers<\/em>\u00a0si sentono molto pi\u00f9 forti, attraverso la loro struttura comunitaria, in grado di contrattare con l\u2019azienda in una maniera sconosciuta ai guidatori di Uber e Lyft negli USA\u201d. Ed \u00e8 questo senso di comunit\u00e0 che distingue i\u00a0drivers<\/em>\u00a0di Jakarta da molti\u00a0gig workers<\/em>\u00a0nel mondo. La gestione algoritmica mette i lavoratori l\u2019uno contro l\u2019altro, impedendo i rapporti personali e la costruzione delle basi per una mobilitazione. Questo, a parere di molti studiosi, indica come le societ\u00e0 delle piattaforme riproducono il comportamento degli imperi coloniali usando strumenti di gestione delle risorse umane per sorvegliare e sfruttare ampie fasce di lavoro a buon mercato. L\u2019esperienza dei\u00a0drivers<\/em>\u00a0di Jakarta potrebbe indicare una inversione di tendenza.<\/p>\n

Anche perch\u00e9, per concludere, i lavoratori del settore sono stati in grado di usare eventi internazionali, che attiravano sull\u2019Indonesia l\u2019attenzione internazionale, per minacciare scioperi e ottenere dal Governo un riconoscimento legale, con la prospettiva di ottenere una regolamentazione seria delle loro condizioni di lavoro. Una capacit\u00e0 quindi di unire l\u2019agitazione di base ad una prospettiva di incidere sul piano istituzionale. Alcune organizzazioni formali puntano ad una legge nazionale, che stabilisca standard minimi e garanzie per questi lavoratori.<\/p>\n

La controffensiva padronale non \u00e8 tardata, con sanzioni pi\u00f9 severe sulle app non autorizzate e con il tentativo di \u201ccomprare\u201d alcuni esponenti del movimento con facilitazioni e lavori extra. La battaglia non \u00e8 finita; ma la capacit\u00e0 di usare una forte infrastruttura sociale contro la frammentazione indotta dall\u2019uso autoritario della tecnologia \u00e8 la base del successo di questa esperienza: \u201cNoi comunque continueremo a ridurre il peso del nostro lavoro, a distribuire cibo, ad aiutare chi fora una gomma, a raccogliere fondi per chi va in ospedale. La solidariet\u00e0 \u00e8 molto, molto forte\u201d dice un lavoratore.<\/p>\n

Un’AI al di fuori dei meccanismi di profitto<\/h2>\n

Il quarto articolo (A new vision of artificial intelligence for the people<\/em><\/a>) descrive un\u2019esperienza di sviluppo di AI \u201calternativa\u201d, partita dalla base, per difendere le culture locali.<\/p>\n

In un paesino della Nuova Zelanda, una coppia che gestisce una radio maori, Te Hiku, ha acquistato a met\u00e0 prezzo un computer di ultima generazione e ha iniziato un esperimento di rivitalizzazione della lingua maori, il te reo. Il progetto tocca un tasto sensibile del rapporto fra AI e raccolta dei dati. Sulla spinta del principio \u201csempre di pi\u00f9\u201d, i modelli ottenuti dal mettere insieme dati da intere popolazioni hanno penalizzato le comunit\u00e0 marginalizzate, anche se queste sono sovente le pi\u00f9 soggette all\u2019impatto dei cambiamenti tecnologici.<\/p>\n

E questo ha fatto dire a molti studiosi che siamo di fronte a un altro esempio di approccio colonialistico: lo sviluppo dell\u2019AI depriva le comunit\u00e0 che non hanno alcun potere di orientare le sue scelte, le stesse gi\u00e0 impoverite dagli imperi coloniali. Ci\u00f2 \u00e8 particolarmente vero per quanto riguarda il linguaggio. I modelli usati in tutti i servizi, dai motori di ricerca, alla posta, ai social, basati su enormi montagne di dati, rischiano di accelerare l\u2019uniformazione del linguaggio e di causare la perdita delle lingue delle minoranze e delle popolazioni emarginate, con processi di assimilazione forzata.<\/p>\n

Per capovolgere questa logica i promotori del progetto hanno sviluppato i loro strumenti di AI per l\u2019analisi del linguaggio e creato un sistema di raccolta, gestione e protezione di dati relativi ai Maori da usare sempre con il consenso della comunit\u00e0.<\/p>\n

Come in molti altri casi, il declino della lingua maori inizia con la colonizzazione: gli inglesi, oltre a imporre la loro lingua come ufficiale, proibirono nell\u2019800 l\u2019insegnamento della lingua nativa. L\u2019inurbamento fece il resto, e la percentuale di maori che parlavano il te reo scese dal 90% al 12%. Solo nel 1987, dopo anni di mobilitazioni e battaglie, il governo riconobbe il te reo come una delle lingue ufficiali, e finanzi\u00f2 la nascita di radio locali che diffondevano la lingua nativa.<\/p>\n

La lingua non \u00e8 solo uno strumento, e preservare una lingua vuol dire preservare una storia culturale: cosa sempre pi\u00f9 difficile nell\u2019era digitale. In vent’anni di trasmissioni, la radio aveva accumulato un grosso archivio di registrazioni in te reo, e i proponenti decisero di digitalizzare l\u2019archivio, dopo aver chiesto l\u2019autorizzazione alle comunit\u00e0 maori. Questo voleva dire creare una piattaforma ad hoc, per non mettere i dati sulle piattaforme commerciali. Mano a mano che il progetto andava avanti, si \u00e8 complicato e arricchito, sempre alla ricerca di soluzioni efficaci e condivise da tutta la comunit\u00e0: da interviste ai parlanti nativi sopra i novant’anni, alla soluzione dei problemi legati alla trascrizione delle interviste, che ha portato a creare un assistente vocale che insegnasse al computer a parlare te reo, partendo da un’estesa base di frasi lette da nativi. \u00c8 stato anche lanciato un concorso a premi, per incitare la gente a partecipare: grande successo. A parte i premi, \u00e8 stata la grande fiducia di tutta la comunit\u00e0 a fare il risultato: in dieci giorni, Te Hiku ha raccolto 310 ore di accoppiamenti discorso-testo da circa 200.000 registrazioni da pi\u00f9 o meno 2500 persone. Un\u2019impresa eccezionale. Il sistema di riconoscimento del linguaggio cos\u00ec creato ha un\u2019accuratezza dell\u201986%; successivamente sono stati sviluppati altri algoritmi per il riconoscimento automatico di frasi in te reo e per dare un feedback in tempo reale sull\u2019accuratezza della pronuncia a chi sta imparando.<\/p>\n

Il problema \u00e8 nella prospettiva: per poter produrre uno strumento utilizzabile da tutti su un telefono cellulare, sar\u00e0 necessario fare i conti con qualche azienda big tech. Per prepararsi a questa inevitabile sfida, i creatori stanno creando licenze che concedano l\u2019accesso solo a organizzazioni che garantiscano di rispettare le regole della comunit\u00e0 maori, a chiedere il loro consenso e a trasferire alla comunit\u00e0 stessa gli eventuali benefici derivati dall\u2019utilizzo dei prodotti.<\/p>\n

Te Hiku ha cominciato anche a lavorare con comunit\u00e0 pi\u00f9 piccole del Pacifico, che hanno radici comuni con la lingua maori, ma che rappresentano realt\u00e0 molto pi\u00f9 piccole, con masse di dati molto pi\u00f9 limitate. L\u2019obiettivo \u00e8 \u201ccostruire una Fondazione per le lingue del Pacifico\u201d.<\/p>\n

L\u2019esempio sta gi\u00e0 incoraggiando altri tentativi. In conclusione, si tratta di una dimostrazione che l\u2019AI pu\u00f2 essere sviluppata fuori dai meccanismi del profitto, da e per le persone che la potranno utilizzare.<\/p>\n

 <\/p>\n

FONTE:\u00a0 https:\/\/www.scienzainrete.it\/articolo\/colonialismo-dellintelligenza-artificiale\/davide-lovisolo\/2022-09-11<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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