In un mondo sempre più dominato dalla tecnologia, il termine intelligenza artificiale è diventato una sorta di parola magica capace di attrarre finanziamenti e attenzione. Tuttavia, un recente studio pubblicato sull’International Journal of Research and Innovation in Social Science ha sollevato questioni importanti sull’uso distorto di questo termine nel settore dello sviluppo.
Lo studio, condotto su 200 donne microimprenditrici a Bengaluru ha rivelato che il 32,5% di loro utilizza attivamente almeno uno strumento abilitato all’AI. Tra questi strumenti figurano KhataBook le risposte automatiche di WhatsApp BusinessCanva e le suggerimenti di Facebook sul miglior momento per pubblicare.
La confusione tra strumenti digitali e intelligenza artificiale
Il problema principale emerso dallo studio è la confusione tra strumenti digitali e veri e propri sistemi di intelligenza artificiale. Le donne intervistate utilizzano questi strumenti per attività di base come la contabilità digitale, le risposte automatiche ai messaggi e la pianificazione dei post sui social media. Tuttavia, questi strumenti non utilizzano tecnologie avanzate di AI come promesso.
Ad esempio, KhataBook utilizza il machine learning solo per il rilevamento delle frodi e la profilazione degli utenti, funzionalità che non sono direttamente accessibili alle utenti finali. Le risposte automatiche di WhatsApp Business sono basate su modelli predefiniti, mentre le suggerimenti di Canva sono basate su euristiche di raccomandazione che precedono l’attuale onda di AI.
L’inflazione del termine AI
Questo fenomeno, noto come AI washing è stato recentemente condannato dalla SEC (Securities and Exchange Commission) degli Stati Uniti. Nel, la SEC ha multato due società, Delphia e Global Predictions per aver ingannato gli investitori affermando di utilizzare modelli di AI e machine learning quando in realtà non lo facevano. Il presidente della SEC, Gary Gensler ha definito questo comportamento come AI washing e ha sottolineato che gli investitori non dovrebbero essere ingannati con false affermazioni sull’uso di modelli di AI.
Le conseguenze dell’AI washing nel settore dello sviluppo
L’uso improprio del termine AI nel settore dello sviluppo ha diverse conseguenze negative. Innanzitutto, può portare a una inflazione del termine, rendendo difficile distinguere tra veri sistemi di AI e semplici strumenti digitali. Questo può portare a una perdita di fiducia nel settore e a una mancanza di trasparenza nei progetti finanziati.
In secondo luogo, l’AI washing può portare a una mancanza di evidenze sull’efficacia dei veri sistemi di AI nel settore dello sviluppo. Se i progetti vengono finanziati sulla base di false affermazioni sull’uso di AI, è difficile valutare l’impatto reale di queste tecnologie.
Infine, l’AI washing può portare a una mancanza di responsabilità nel settore. Se nessuno è tenuto a definire chiaramente cosa si intende per AI, è difficile tenere conto delle promesse fatte e valutare l’efficacia dei progetti.
Le soluzioni possibili
Per affrontare il problema dell’AI washing nel settore dello sviluppo, è necessario un approccio multidisciplinare. I ricercatori dovrebbero definire chiaramente i termini utilizzati e giustificare le loro affermazioni con prove concrete. Le riviste accademiche dovrebbero rallentare il processo di revisione per garantire una valutazione accurata dei manoscritti. I donatori dovrebbero richiedere specifiche dettagliate sui modelli di AI utilizzati e sui dati di addestramento. Infine, gli implementatori dovrebbero resistere alla tentazione di utilizzare termini alla moda per attrarre finanziamenti.
Solo attraverso un approccio trasparente e responsabile sarà possibile sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale nel settore dello sviluppo, garantendo al contempo che i benefici arrivino a coloro che ne hanno più bisogno.
