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Matt armi di distruzione

Armi di distruzione matematica
Forfatter: Cathy O’Neil
Forlag: Penguin Books Ltd (UK)

Nel suo inquietante resoconto dell'imminente modellizzazione dei dati, la scienziata informatica Cathy O'Neil mostra come i numeri stessi allarghino il divario tra quelli che hanno e quelli che non lo fanno.

(Tradotto automaticamente da Norsk di Gtranslate (esteso Google))

Le differenze economiche stanno aumentando in tutto il mondo. Uno dei più significativi studiosi di disuguaglianza, Thomas Piketty, divenne famoso nel mondo per il suo libro La capitale del 21 ° secolo. Grazie a lui, ora sappiamo per certo che la distribuzione distorta sta crescendo. Secondo Piketty, ciò è dovuto a un'economia di mercato basata sulla proprietà privata, che avvantaggia le persone che possiedono capitali. Piketty scrive che “la ricchezza accumulata in passato sta crescendo più velocemente della produzione e dei salari. […] L'imprenditore tende inevitabilmente a diventare un lavoratore dei tassi di interesse, e sempre di più mette in ombra chi non possiede altro che il proprio lavoro ". O, come afferma: "Il passato consuma il futuro". Probabilmente hai familiarità con questa visione a causa di tutta l'attenzione che Piketty ha ricevuto negli ultimi due anni. Ma probabilmente hai meno familiarità con la concezione molto diversa dello stato delle cose, che viene spiegata in Armi di distruzione matematica.

Imparare facendo o no. Il libro è stato scritto da prima Cathy O'Neil, professore di matematica e informatica, e ci aprirà gli occhi sui difetti dell'analisi dei big data. Dopotutto, sono gli algoritmi creati dall'uomo che forniscono i modelli di allarme utilizzati dai big data. O'Neil sottolinea immediatamente la differenza tra Google – che ha milioni e milioni di utenti che possono testare e migliorare gli algoritmi del gigante dei dati – e, ad esempio, un modello di dati per una singola scuola a Washington DC con poche migliaia di studenti. Secondo l'autore, ciò ha gravi conseguenze. "Promettendo efficienza e giustizia, distorcono l'istruzione superiore, aumentano il debito, stimolano la prigione di massa, picchiano i poveri, per così dire, quasi in qualsiasi momento e minano la democrazia". I modelli matematici prevedono la probabilità che qualcuno tradisca, inadempisca un prestito studentesco o commetta un crimine. A volte il modello crea una profezia che si autoavvera quando è sbagliato in primo luogo e ha difficoltà a imparare dai suoi errori se va in un ciclo di feedback. In alcuni casi, i modelli difettosi causano danni reali. "Gli effetti dannosi sono molti. Si presentano quando una madre single non è in grado di fornire assistenza all'infanzia abbastanza rapidamente per adattarsi al suo programma di lavoro o quando un giovane in difficoltà viene inserito nella lista nera da un lavoro part-time a causa di un test di personalità relativo al posto di lavoro. "Li vediamo quando un ragazzo di minoranza povera viene fermato, picchiato e avvertito dalla polizia locale, o quando qualcuno che lavora in una stazione di servizio e vive in una zona povera viene colpito da un premio assicurativo più elevato", secondo O'Neil.

Gli algoritmi deformano l'istruzione superiore, aumentano il debito, stimolano la prigione di massa.

Mantenere la concorrenza. La disuguaglianza qui sembra creare più disuguaglianza in una spirale infinitamente discendente, dove i ricchi diventano più ricchi e i poveri diventano più poveri, proprio come nel libro di Piketty. Le conseguenze della crescente disuguaglianza sono grandi, scrive Piketty: "Le dinamiche a lungo termine della distribuzione della ricchezza sono [potenzialmente] spaventose, specialmente quando si aggiunge che il ritorno sul capitale varia direttamente con la dimensione della proprietà originale e che la differenza nella distribuzione della ricchezza avviene a livello globale ". Continua: “La crescita può ovviamente essere stimolata da investimenti nell'istruzione, nella costruzione di conoscenze e nelle tecnologie non inquinanti. Ma nessuna di queste misure aumenterà il tasso di crescita al 4 o 5 percento all'anno ". Secondo Piketty, è necessario un tasso di crescita del 4 o 5 percento per migliorare l'economia per tutti e non solo per i ricchi. Raggiungere questo livello di crescita non è facile. Piketty sottolinea che solo i paesi che stanno raggiungendo economie più avanzate, come la Cina, hanno visto tali cifre. Una crescita annuale dall'1 all'1,5 per cento è più probabile a lungo termine, "indipendentemente dalla politica economica perseguita". Quindi la crescita economica non ci aiuterà a lungo termine. Cosa può quindi cambiare lo sviluppo? Piketty propone un'imposta annuale progressiva sul capitale. "Ciò consentirà di evitare una spirale infinita di disuguaglianze, preservando al contempo la concorrenza e gli incentivi per nuovi casi di accumulazione primitiva".

Anticipare l'abuso. Per quanto riguarda i modelli di dati, ci sono anche altre misure che possono essere implementate per evitare una spirale discendente di disuguaglianza. Prima di tutto: non tutti i modelli di big data sono malvagi. Secondo: i big data sono qui per restare. Con questo in mente, cosa possiamo fare per impedire ai modelli di funzionare selvaggiamente? I modelli devono essere trasparenti e mostrare i dati utilizzati, allo stesso modo in cui mostrano i risultati dell'uso dei modelli. Devono anche essere riviste e migliorate quando compaiono debolezze. O come dice O'Neil: "Dopotutto, si tratta di macchine potenti. Dobbiamo tenerli d'occhio ". O'Neil continua sottolineando che alcuni modelli possono avere un impatto incredibilmente positivo sulla società. Un esempio riguarda un'organizzazione che impedisce l'abuso di minori in Florida, negli Stati Uniti; Il modello è stato sviluppato nel 2013 nella contea di Hillsborough in Florida, dopo che nove bambini erano morti a causa di abusi nella zona nei due anni precedenti. I ricercatori hanno identificato diversi indicatori che sembravano prevedere un abuso. Questi erano fattori come l'abuso di droghe e la violenza domestica, il fatto di convivere un ragazzo maschio e un genitore che era stato lui stesso un figlio adottivo. Alle famiglie contrassegnate da questo modello sono state assegnate risorse extra e per i due anni successivi non sono stati uccisi bambini nell'area a rischio. Con queste precauzioni possiamo proteggere i modelli di computer prima che sfuggano al controllo ed è troppo tardi per fare qualcosa per le differenze.

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