Spesso ci è capitato di leggere, osservare, analizzare e valutare circostanze temporali e spaziali ad alto impatto sociale e trasformativo. Papa Francesco, nella Laudato si’, ricordava che “il tempo è superiore allo spazio”.
Nel sociale quotidiano, fortemente caratterizzato dall’avvento delle tecnologie – dalle chatbox al metaverso, dai digital human agli umanoidi di ogni natura – non ci siamo ancora soffermati a valutare l’impatto derivante dalle reti neurali artificiali sulla nostra dimensione umana e relazionale.
Verso nuove metriche di impatto sociale
È il tempo di identificare indicatori di impatto sociale come metriche specifiche per misurare gli effetti dei dispositivi socio-tecnologici: il numero di persone raggiunte, i cambiamenti nei comportamenti o nelle attitudini, i miglioramenti nella qualità della vita.
Occorre integrare dati quantitativi e qualitativi per valutare i modelli sociali e organizzativi che plasmano l’umano.
Si tratta di intercettare la complessità come framework di valutazione delle reti neurali cognitive da un lato e artificiali dall’altro, per monitorarne le prestazioni e identificare eventuali “malfunzionamenti” o “disconnessioni”.
Ma anche di valorizzare, con attenzione algoretica, le loro capacità di apprendere e adattarsi in modo dinamico. Dentro questa visione prospettica – tra umanesimo digitale e reti organizzate della società umana – si fa strada una nuova ricerca di uguaglianza sociale: l’equità nella valutazione di impatto per tutti e per tutte le età.
Metodi e sfide
Metodi possibili: implementare tecniche di debiasing per ridurre l’impatto dei pregiudizi presenti nei vettori algoritmici e coinvolgere stakeholder plurifattoriali nella valutazione dell’impatto sociale, per garantire prospettive ed esigenze della persona.
La valutazione di impatto da reti neurali artificiali (Neural Artificial Network Impact Assessment, abbreviato NanIA) si orienta verso sfide che superano la soglia di quanto la psicologia della cognizione definisce “perceptron”.
Comprendere le decisioni delle reti
La principale sfida è la complessità delle reti neurali e la difficoltà di comprendere come prendano decisioni. Un’altra sfida riguarda la necessità di dati di alta qualità e rappresentativi per addestrare le reti e valutare l’impatto sociale.
Per superare queste criticità può essere utile:
- sviluppare framework di valutazione flessibili e adattabili alle diverse esigenze delle organizzazioni sociali;
- fornire alfabetizzazione e supporto per un uso efficace e responsabile delle reti neurali;
- promuovere la collaborazione e lo scambio di conoscenze tra società civile, ricerca e sviluppatori di tecnologia.
L’output derivativo potrebbe essere un modello di sviluppo umano integrale, capace di andare oltre le comuni frontiere della multigenerazionalità e di connettersi con il significato più profondo dell’esistere, dell’inclusione e del senso.
