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Intelligenza Artificiale e Sociologia: alla Federico II la VI Conferenza internazionale dell’Ilis

di Francesca Menna

Oltre 200 iscritti, 130 paper presentati e partecipazione internazionale

Come cambia la produzione della conoscenza nell’epoca dell’intelligenza artificiale generativa? E quale ruolo possono ancora avere sociologi e ricercatori in scienze sociali in un panorama dominato da algoritmi e automazione? Sono queste le domande al centro della VI Conferenza internazionale dell’International lab for innovative cultural and social research (Ilis), ospitata al Dipartimento di Scienze Sociali dell’Università degli Studi di Napoli Federico II. Il convegno nasce dall’esperienza dell’Ilis, rete internazionale di ricerca attiva sui temi della sociologia digitale e delle evoluzioni metodologiche. Quest’anno i panel sono dedicati a riflettere su come cambia il sapere quando i sistemi artificiali entrano nei processi di produzione della conoscenza. «L’intelligenza artificiale entra ormai in tutti i campi», spiega Gabriella Punziano, coordinatrice scientifica dell’evento e docente della Federico II. «Nella dimensione metodologica e analitica, così come nella produzione teorica e nella lettura dei risultati. Questo può facilitare alcuni processi, ma richiede una gestione adeguata. L’importante è accompagnare questo processo e governarlo».

La risposta del pubblico conferma l’interesse e l’urgenza del tema: 250 iscritti complessivi nelle due giornate di oggi e domani, oltre 130 paper presentati e partecipazione internazionale. «I numeri ci hanno sorpreso», aggiunge Punziano. «Questo dimostra quanto sia importante costruire spazi di confronto interdisciplinare». A sottolineare il taglio del convegno è anche Angela Delli Paoli, docente associata di Sociologia generale all’Università di Salerno e tra le promotrici dell’iniziativa. «L’approccio che vogliamo portare rispetto all’intelligenza artificiale è critico», spiega la professoressa. «L’obiettivo è mettere in dialogo le competenze della ricerca sociale per analizzare anche le discriminazioni che l’Ia può perpetuare, spesso in modo indiretto».

Tra gli esempi citati, i sistemi di riconoscimento facciale addestrati su database che riproducono stereotipi di genere o altre forme di profilazione. «Il contributo dei ricercatori è fondamentale per evitare che queste distorsioni vengano reificate e per contribuire invece a costruire un’intelligenza artificiale meno diseguale», sottolinea. L’intelligenza artificiale, però, non è stata presa in considerazione solo come rischio. Diversi sono stati gli interventi che ne hanno sottolineato anche il potenziale come strumento metodologico per la ricerca sociale digitale. «Può essere un supporto importante soprattutto nella gestione e analisi di grandi quantità di dati, narrazioni individuali e rappresentazioni identitarie», osserva Delli Paoli. «Pensiamo allo studio di popolazioni vulnerabili o identità non normative, ambiti in cui dati sintetici e tracce digitali possono offrire nuove opportunità di ricerca».

Nella tavola rotonda dedicata alle Evoluzioni paradigmatiche nell'era post-digitale si è discusso di open data e produzione della conoscenza. Sonia Stefanizzi, presidente dell’Associazione italiana di Sociologia e docente all’Università di Milano-Bicocca, ha evidenziato come l’accesso ai dati non coincida automaticamente con la democratizzazione della conoscenza: «Gli open data – ha spiegato la studiosa - sono ecosistemi socio-tecnici che richiedono infrastrutture, competenze e mediazione». Anche quando i dati sono formalmente accessibili, restano forti squilibri dovuti al fatto che alcuni soggetti ne controllano la produzione, mentre altri come comuni cittadini o associazioni non dispongono delle competenze necessarie per trasformare dati in conoscenza e capacità di intervento. Sul tema delle disuguaglianze si è incentrato anche l’intervento di Muhammad Awais dell’University of Sharjah degli Emirati arabi uniti. Il ricercatore ha analizzato l’impatto dell’Ia generativa sugli equilibri globali della produzione scientifica, sostenendo che strumenti come ChatGpt stanno riducendo alcune barriere linguistiche e tecniche che per anni hanno favorito università e ricercatori del Nord globale. Secondo il relatore, questo potrebbe favorire una maggiore partecipazione di Asia e paesi emergenti. Tra il 2019 e il 2024, ad esempio, la crescita delle pubblicazioni in Cina appare particolarmente marcata. Ma, avvisa Awais, ciò non coincide automaticamente con una maggiore qualità della ricerca.

Il sociologo Mariano Longo ha poi sottolineato il rischio di una scienza guidata dalla disponibilità dei dati anziché dalle domande teoriche. Il problema, secondo Longo, è che i big data sono oggi concepiti come fatti oggettivi e indiscutibili. «Ci si dimentica che i dati sono prodotti, selezionati, classificati e resi disponibili attraverso processi sociali; non sono mai neutri. Per questo devono essere interpretati e lo studio teorico resta fondamentale».