Un articolo scientifico di daniela tafani, prezioso ricco di spunti di riflessioni e di verità tanto evidenti quanto nascoste. Il testo demistifica le "credenze" relative alla presunta intelligenza dei software probabilistici e ristabilisce dei punti fermi sulla non neutralità del software, anche quando si tratta di cosidetta Intelligenza Artificiale. L'articolo dimostra perché l'introduzione dell'intelligenza artificiale nella scuola e nelle univeristà sia un problema per i processi di apprendimento e insegnamento. Tuttavia si tratta di una tendenza già presente: la trasformazione dell'insegnamento in addestramento degli studenti per andare incontro alle esigenze del mondo aziendale. Indice 1. Macchine per scrivere frasi probabili 2. La bolla dell’“intelligenza artificiale generativa” 3. Il valore dell’istruzione: le aziende e le narrazioni Edtech 3.a. L’idea che la sorveglianza sia una forma di cura 3.b. Il mito della personalizzazione dell’apprendimento 3.c. Il soluzionismo tecnologico 3.d. L’idea della neutralità delle piattaforme “educative” 4. Girelli, stampelle e ciuchini: gli omini di burro nei sistemi neoliberali Nota bibliografica Leggi l'articolo

Nella famiglia di tecnologie denominata, per ragioni di marketing, «intelligenza artificiale», alcuni genuini progressi sono stati ottenuti, a partire dal 2010, con sistemi di natura statistica, antropomorficamente definiti di «apprendimento automatico» (machine learning). Si tratta di sistemi che, anziché procedere secondo le istruzioni scritte da un programmatore, costruiscono modelli a partire da esempi. Sono statistiche automatizzate, prive, in quanto tali, di intelligenza: «sistemi probabilistici che riconoscono modelli statistici in enormi quantità di dati» (Whittaker 2024). Dovrebbero perciò essere utilizzati solo per compiti con una elevata tolleranza al rischio. La costruzione dei sistemi di apprendimento automatico richiede, tra gli altri, un’elevata potenza di calcolo e enormi quantità di dati: queste sono oggi nella disponibilità dei soli monopoli della tecnologia (le cosiddette Big Tech), che detengono l’accesso al mercato necessario per l’intercettazione di grandi flussi di dati e metadati individuali e le potenti infrastrutture di calcolo per la raccolta e l’elaborazione di tali dati (Lynn, von Thun, Montoya 2023). Su tali aziende si concentrano gli investimenti del capitale di rischio. Leggi l'articolo completo di Daniela Tafani