Pillole
L'identificazione e il controllo biometrico di massa sono incompatibili con una democrazia rispettosa dei diritti umani?
Il Progetto Winston Smith e l'Hermes Center for Transparency and Digital Human Rights stanno organizzando l'edizione primaverile di e-privacy, che si terrà (solo in videoconferenza) il 21 e il 22 maggio 2021, con streaming pubblico su Youtube.
Si parlerà di una società in cui una sorveglianza di massa viene considerata "accettabile" da una maggioranza della popolazione, spaventata da criminalità e pandemia. Siamo nelle migliori condizioni per riscrivere le più fosche pagine dei libri di storia e della letteratura distopica.
Puntata dedicata a 3 casi piuttosto diversi, di interazione tra grandi aziende teconogiche e lavoratori:
- nel primo caso Google licenzia (o accompagna alle dimissioni...) una sua ricercatrice, Timnit Gebru, perché un suo articolo sul bias algoritmico non rispettava gli standard aziendali
- nel secondo Amazon assolda la Pinkerton, azienda famosa nella storia delle relazioni tra aziende e lavoratori, per indagini di intelligence sui suoi stessi lavoratori;
- nel terzo troviamo la Microsoft impegnata a studiare software per rendere più efficienti i lavoratori ("Productivity Score") o le riunioni in base ai comportamenti registrati, confrontati con l'"ideale" da una AI e aggregati in punteggi ipersemplificati.
Ascolta il podcast sul sito di Radio Onda Rossa
“All’inizio c’era l’idea che la tecnologia potesse risolvere i problemi”, dice nel video Andrew G. Ferguson, saggista e docente di diritto statunitense. “Offriva alle forze dell’ordine la possibilità di fare di più con meno risorse”.
Le attività di polizia predittiva si basano sull’uso di metodi statistici per anticipare e quindi evitare la commissione di reati, come nel film di Steven Spielberg Minority Report. Negli ultimi anni questa tecnologia è diventata sempre più sofisticata e in varie città statunitensi sono stati sperimentati dei software che, attraverso la combinazione di diversi tipi di dati, avrebbero dovuto individuare i soggetti più inclini a commettere un crimine violento. Il loro uso ha scatenato polemiche e preoccupazioni per la tutela dei diritti umani.
I sostenitori di questi sistemi sostengono che questi software, escludendo la valutazione umana con i suoi pregiudizi, permetterebbero alle forze di polizia di agire in maniera più equa. Ma anche su questo sono stati sollevati dei dubbi: “Se nei dati inseriti è presente un pregiudizio razziale, anche i risultati conterranno lo stesso pregiudizio”, spiega Ferguson.
Guarda il video della Thomson Reuters Foundation sul sito di Internazionale.
Tempi presenti. Un percorso di letture sull’azienda di Bezos e il suo potere contrattuale. Il dietro le quinte di Angioni, «country manager» per l’Italia e la resistenza dello scrittore Carrión. Un’impresa nata sfruttando la quantità enorme di dati che i clienti sono pronti a consegnare in tutte le forme possibili e la debolezza dei governi di fronte alla sua volontà di dettare regole
Articolo di Maria Teresa Carbone. Leggi tutto
«Il tuo capo è un algoritmo» di Antonio Aloisi e Valerio De Stefano (Laterza). Gli autori intervistati da il manifesto descrivono le strategie politiche per non finire «schiavi» delle piattaforme. Districarsi tra obblighi di cura, isolamento e lavoro è una prova ardua per le categorie vulnerabili. La tecnologia non è neutra. Il suo impiego è spesso fonte di abusi. Con l’irrompere della pandemia, i fanatici del «soluzionismo tech» sostengono che le «macchine non si ammalano». Lo smart working ha aumentato produttività e soddisfazione, malgrado i disagi. Anche se pensato per le professioni impiegatizie, estende i suoi benefici agli altri
Da Internazionale: Dana Mackenzie, Knowable, Stati Uniti
L’edonometro è un sistema informatizzato per valutare la nostra felicità e la nostra disperazione.
L’edonometro è uno strumento relativamente recente in un campo in cui ormai da cinquant’anni gli informatici cercano di valutare lo stato emotivo del mondo usando i computer. Per costruirlo, l’informatico dell’Uvm Chris Danforth ha dovuto insegnare a una macchina a capire le emozioni dietro i tweet analizzati (nessun essere umano potrebbe mai leggerli tutti). Questo processo, chiamato analisi del sentimento, ha fatto grandi progressi negli ultimi anni, trovando molteplici applicazioni.
