In un mondo sempre più dominato dalla tecnologia, il termine intelligenza artificiale è diventato un vero e proprio passepartout per attrarre finanziamenti e attenzione. Tuttavia, un recente studio pubblicato sull’International Journal of Research and Innovation in Social Science ha sollevato un problema cruciale: l’uso ambiguo di questo termine nel settore delle microimprese.
L’indagine, condotta su 200 donne microimprenditrici a Bengaluru ha rivelato che il 32,5% di loro utilizza attivamente almeno uno strumento abilitato all’AI nelle loro attività. Tra questi strumenti figurano KhataBook un registro digitale, le risposte automatiche di WhatsApp BusinessCanva e le suggerimenti di Facebook sul miglior momento per pubblicare.
L’equivoco sulla definizione di AI
Tuttavia, come sottolineato dallo studio, molti di questi strumenti non possono essere considerati veri e propri esempi di intelligenza artificiale. Ad esempio, KhataBook utilizza il machine learning solo per la rilevazione delle frodi e la profilazione degli utenti, funzionalità che non sono direttamente accessibili alle utenti. Le donne intervistate utilizzano principalmente il registro digitale per annotare crediti e debiti, un’attività che non richiede alcuna forma di AI.
Allo stesso modo, le risposte automatiche di WhatsApp Business sono basate su modelli predefiniti, mentre le suggerimenti di Canva sono semplici euristiche di raccomandazione che precedono l’attuale ondata di AI. Questo uso improprio del termine AI rischia di gonfiare le capacità di questi strumenti, creando un’illusione che potrebbe avere conseguenze negative sul settore.
Le conseguenze dell’AI washing
Il fenomeno dell’AI washing ovvero l’esagerazione o la falsificazione delle capacità di intelligenza artificiale, non è nuovo. Già nel, la SEC ha multato Delphia e Global Predictions per aver dichiarato falsamente di utilizzare modelli di AI e machine learning. Le due aziende hanno pagato un totale di 400.000 dollari in sanzioni civili. Gary Gensler, presidente della SEC, ha definito questo comportamento come un tentativo di ingannare il pubblico.
Nel settore dello sviluppo, tuttavia, non esiste un meccanismo di controllo simile a quello della SEC. Questo ha portato a un’accelerazione dell’inflazione del termine AI, con conseguenze potenzialmente gravi. Quando il prossimo ciclo di finanziamenti chiederà programmi di AI per l’empowerment delle donne è probabile che:
- Lo stesso lavoro verrà ripacchettato con un nuovo etichetta.
- Verranno implementati strumenti AI basati su prove gonfiate.
- Il vero risultato dello studio verrà perso.
Le responsabilità di ricercatori, editori e donatori
Per evitare queste conseguenze, è necessario che tutti gli attori coinvolti assumano le loro responsabilità. I ricercatori dovrebbero definire chiaramente i loro termini, giustificando l’uso del termine AI o utilizzando etichette più accurate. Gli editori dovrebbero rallentare i tempi di revisione per evitare errori definitori, mentre i donatori dovrebbero richiedere specifiche dettagliate sugli strumenti proposti.
Infine, gli implementatori dovrebbero resistere al marketing aggressivo e chiedere chiarimenti su cosa sia effettivamente AI in uno strumento. Solo attraverso un uso preciso e trasparente del termine intelligenza artificiale sarà possibile costruire un’evidenza solida e utile per il settore.
