Opinioni e prospettive diverse sull'IA nel settore dei servizi sociali
In uno studio innovativo pubblicato su Nature Communications, i ricercatori Dong, Bonnefon e Rahwan hanno gettato luce sulle diverse opinioni riguardo all'implementazione dell'IA tra i richiedenti il welfare e i non richiedenti. Lo studio, intitolato "Preferenze eterogenee e asimmetrie di conoscenza per l'uso dell'IA tra i richiedenti il welfare e i non richiedenti", esplora le complesse sfumature che emergono quando l'IA si interseca con i sistemi di welfare sociale.
La ricerca si concentra sugli strumenti AI nei servizi pubblici, specificamente nei sistemi di welfare. Gli autori argomentano che ignorare le asimmetrie di conoscenza può distorcere non solo le percezioni, ma anche le prestazioni effettive e la giustizia dell'IA. I richiedenti il welfare, hanno trovato, mantengono generalmente opinioni più caute o scettiche riguardo all'IA, a differenza delle prospettive relativamente più favorevoli o neutrali dei non richiedenti.
La lente multidisciplinare degli autori, che combina scienze comportamentali, etica dell'IA e politica pubblica, offre un modello per esaminare altri domini in cui l'IA si interseca con le popolazioni vulnerabili. Hanno fatto progressi significativi nel modellare l'eterogeneità delle preferenze e la conoscenza asimmetrica all'interno delle popolazioni, utilizzando una combinazione di modellazione statistica e dati comportamentali.
Lo studio si addentra ulteriormente nelle dimensioni psicologiche e sociali che plasmano le percezioni dell'IA. Lo scetticismo dei richiedenti il welfare, gli autori rivelano, è spesso radicato nelle esperienze di vita di opacità burocratica, stigmatizzazione e precedenti incontri con programmi sociali difettosi. Questo scetticismo, gli autori argomentano, è un fattore critico che i decisori politici e gli sviluppatori di IA devono considerare per evitare di perpetuare pregiudizi sistemici o addirittura di rinsaldare le disuguaglianze sociali sotto la parvenza di obiettività o neutralità tecnica.
Lo studio fornisce prove preziose per guidare la decisione nell'ambito della regolamentazione e dei quadri dei diritti dell'IA. Gli autori sottolineano l'urgenza dell'inclusività nei quadri di governance dell'IA, argomentando che i decisori politici e gli sviluppatori di IA devono attivamente coinvolgere i gruppi rappresentati o vulnerabili come i richiedenti il welfare. Il documento funge da mappa per progettare sistemi IA che non solo sono tecnicamente competenti, ma sono anche giusti socialmente e responsabilmente democratici.
La ricerca sottolinea che il futuro dell'IA nei servizi sociali deve essere co-creato, trasparente e responsabile nei confronti di tutti i stakeholder. Lo studio evidenzia il concetto di "asimmetrie di conoscenza", suggerendo che i richiedenti il welfare spesso posseggono una comprensione più ricca e sfumata delle implicazioni degli strumenti AI rispetto ai non richiedenti. Il documento esplora leve politiche che potrebbero aiutare a colmare il divario di empatia e conoscenza tra richiedenti e non richiedenti, come processi di progettazione partecipativa, protocolli di trasparenza migliorati e monitoraggio continuo per rilevare e correggere dinamicamente i pregiudizi.
Lo studio dimostra che ignorare l'eterogeneità delle preferenze non è solo una questione accademica, ma un rischio pratico con conseguenze umane. Gli errori prodotti da algoritmi opachi possono portare a negazioni ingiuste dei benefici, aggravando la difficoltà per i più vulnerabili. La ricerca funge da richiamo alle tecnologie, ai decisori politici e alla società nel suo insieme, sottolineando l'importanza di ascoltare attentamente le voci diverse, in particolare quelle sulla linea del fronte della vulnerabilità sociale.
Despite the wealth of information provided by the study, no information about the authors or the publication year of the study was found in the provided search results. Regardless, the findings compel a rethinking of AI governance that centers inclusivity, transparency, and ethical responsiveness. The study provides a valuable blueprint for ensuring that AI tools in public services, particularly in welfare systems, are designed and implemented with the needs and perspectives of all users in mind.
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