L'intelligenza artificiale sta diventando inestricabilmente intrecciata nel tessuto della nostra esistenza, intraprendendo compiti un tempo di esclusiva competenza dell'intelletto umano. Dalla diagnosi sfumata delle malattie alla previsione delle tendenze di mercato, i sistemi di intelligenza artificiale vengono sempre più impiegati come strumenti formidabili per decodificare e navigare le complessità del nostro mondo. Tuttavia, mentre l'influenza dell'intelligenza artificiale cresce, cresce anche l'ansia per la propagazione dei pregiudizi. L'assioma spesso citato, "garbage in, garbage out", implica che l'intelligenza artificiale rispecchi semplicemente i pregiudizi sociali incorporati nei suoi dati di addestramento. Sebbene questa osservazione contenga un briciolo di verità, non fa che scalfire la superficie di una narrazione molto più profonda e presumibilmente più inquietante.

La questione fondamentale si estende oltre il riflesso del pregiudizio dell'IA. È il ruolo trasformativo dell'IA come architetto dei nostri sistemi di conoscenza e credenza collettivi. Nella sua capacità emergente sia come creatore di conoscenza che come arbitro delle informazioni, l'IA ci costringe a trascendere il semplicistico paradigma "dati in, pregiudizio fuori". Invece, dobbiamo confrontarci con l'epistemologia del pregiudizio dell'IA, i modi in cui tale pregiudizio distorce fondamentalmente il nostro accesso alla conoscenza, distorce l'indagine scientifica e perpetua una profonda ingiustizia epistemica.

Si considerino i sistemi di intelligenza artificiale che sono diventati il perno del nostro ecosistema informativo del XXI secolo. Motori di ricerca, algoritmi di raccomandazione sui social media e sulle piattaforme di streaming e sofisticati strumenti di ricerca progettati per setacciare voluminosi set di dati sono tutti emblematici di questa rivoluzione tecnologica. Non più semplici canali passivi di conoscenze preesistenti, questi sistemi si sono evoluti in curatori e interpreti attivi. Di conseguenza, quando i pregiudizi si infiltrano in questi sistemi, le ripercussioni si estendono ben oltre lo spostamento di alcune pubblicità; hanno il potere di deformare in modo sottile o palese la nostra comprensione del mondo.

Immagina un motore di ricerca algoritmicamente condizionato per elevare i risultati che riecheggiano le narrazioni culturali dominanti. Per le comunità emarginate, questo potrebbe manifestarsi come una presentazione implacabile di informazioni filtrate attraverso una lente aliena o, peggio, come sistematiche false rappresentazioni della loro storia e delle loro esperienze vissute. Allo stesso modo, i sistemi di raccomandazione distorti sui social media possono generare camere di risonanza digitali che rafforzano stereotipi preesistenti e riducono l'esposizione a prospettive diverse. Se gli algoritmi associano persistentemente determinati dati demografici a tropi negativi, gli individui di questi gruppi potrebbero essere bombardati in modo sproporzionato da contenuti che rafforzano narrazioni dannose, aggravando così le disuguaglianze sociali.

Tali risultati trascendono il regno della mera riflessione. Quando l'IA scolpisce attivamente il panorama informativo, diventa un potente agente di ingiustizia epistemica. La nozione di ingiustizia epistemica della filosofa Miranda Fricker racchiude i danni inflitti agli individui quando sono ingiustamente ostacolati nella loro capacità di conoscere, comprendere e contribuire al nostro deposito collettivo di conoscenza. I sistemi di IA distorti possono esacerbare l'ingiustizia epistemica in diversi modi critici:

• Silenziare le voci emarginate: le piattaforme basate sull'intelligenza artificiale che privilegiano le prospettive dominanti svalutano e oscurano sistematicamente le intuizioni che emergono dalle comunità emarginate. Non si tratta semplicemente di una questione di rappresentanza; impedisce attivamente la coltivazione e la diffusione di conoscenze arricchite da esperienze diverse.
• Distorcere l'indagine scientifica: poiché l'intelligenza artificiale informa sempre di più le metodologie di ricerca, analizzando i dati, identificando modelli e persino formulando ipotesi, i pregiudizi incorporati in questi strumenti rischiano di produrre conclusioni errate. Ciò, a sua volta, perpetua paradigmi distorti all'interno delle comunità scientifiche e indirizza male la ricerca futura, in particolare in campi come la medicina e le scienze sociali.
• Erosione della fiducia nei sistemi di conoscenza: la persistente esposizione di gruppi emarginati a informazioni distorte può corrodere la fiducia in questi sistemi mediati dall'intelligenza artificiale come arbitri affidabili della verità. Questa erosione della credibilità può portare al disimpegno da fonti vitali di conoscenza, consolidando ulteriormente le disparità sociali.

Mentre il discorso etico contemporaneo sul pregiudizio dell'IA si concentra spesso sulla rilevazione e la mitigazione, questi sforzi sono, sebbene indispensabili, insufficienti se presi singolarmente. Dobbiamo ampliare la conversazione per interrogare le profonde ramificazioni epistemiche dell'IA distorta. Affrontare il pregiudizio non può essere relegato a un esercizio tecnico di "de-biasing" di set di dati o algoritmi. Piuttosto, richiede un esame critico di come i sistemi di IA perpetuino e amplifichino strutture di potere radicate nel regno della produzione e della diffusione della conoscenza.

Storicamente, la creazione e la diffusione della conoscenza sono state governate da dinamiche di potere che privilegiano certe istituzioni, voci e prospettive, mentre ne emarginano altre. Se i sistemi di intelligenza artificiale vengono sviluppati e implementati senza una profonda consapevolezza di queste dinamiche, rischiano di automatizzare ed esacerbare queste disuguaglianze. Ad esempio, se i set di dati impiegati nella formazione derivano prevalentemente da fonti occidentali incentrate sugli uomini, i sistemi di intelligenza artificiale risultanti probabilmente rispecchieranno e amplificheranno questi pregiudizi, emarginando ulteriormente le prospettive non occidentali e femminili.

Come possiamo, allora, garantire che l'IA emerga come uno strumento di giustizia epistemica piuttosto che come un vettore di danno epistemico? La risposta sta nel trascendere le soluzioni strettamente tecniche e nell'abbracciare un paradigma olistico e socialmente consapevole che includa:

• Audit epistemici: oltre agli audit algoritmici convenzionali incentrati su parametri di equità, dobbiamo intraprendere “audit epistemici” che valutino criticamente il modo in cui i sistemi di intelligenza artificiale influenzano la produzione e la diffusione della conoscenza, con particolare attenzione alle voci emarginate.
• Progettazione e sviluppo partecipativi: coinvolgere attivamente diverse comunità nella progettazione e nello sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale, in particolare quelli integrati nella cura delle informazioni, è fondamentale. Tale inclusività garantisce che molteplici prospettive siano intrecciate fin dall'inizio, mitigando il rischio di rafforzare i pregiudizi esistenti.
• Trasparenza e spiegabilità con una lente epistemica: le iniziative di trasparenza dovrebbero estendersi oltre la mera spiegazione della meccanica algoritmica per rivelare esplicitamente le ipotesi epistemiche e i potenziali pregiudizi incorporati nei sistemi di intelligenza artificiale. La spiegabilità deve essere orientata a decifrare il modo in cui questi sistemi modellano la conoscenza e le cui prospettive elevano o sopprimono.
• Promuovere il pluralismo epistemico: è fondamentale coltivare sistemi di intelligenza artificiale che valorizzino e promuovano una molteplicità di paradigmi di conoscenza. Abbracciare il pluralismo epistemico implica riconoscere e convalidare diversi modi di conoscere, piuttosto che soccombere a un quadro epistemologico monolitico e dominante.

In sintesi, affrontare l'epistemologia del pregiudizio dell'IA richiede un cambio di paradigma nella nostra concettualizzazione di queste tecnologie. L'IA non è uno strumento neutrale, ma una forza potente che può plasmare profondamente la nostra comprensione del mondo e il nostro accesso alla conoscenza. Mettendo in primo piano la giustizia epistemica e smantellando diligentemente i meccanismi con cui l'IA distorta perpetua il danno epistemico, possiamo sforzarci di costruire sistemi che fungano da veri canali per la conoscenza, l'emancipazione e il progresso di una società più equa.