Algoritmi umani alla francese

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 21 marzo 2018]

Le rivelazioni di Chrstopher Wylie, data scientist canadese di 28 anni ex dipendente della società di consulenza Cambridge Analytica, confermano ancora una volta l’importanza degli algoritmi, in particolare quelli di machine learning (che basano cioè parte del loro funzionamento sui dati), nell’influenzare i processi sociali e, in ultima battuta, la vita dei singoli individui.

Quanto affermato da Wylie promette infatti di avere conseguenze su due diverse inchieste parlamentari: quella sulle interferenze russe nelle elezioni presidenziali americane del 2016 e quella riguardo il referendum britannico sull’uscita dall’Unione Europea. Wylie ha reso pubblici una serie di documenti che testimoniano come Cambridge Analytica sviluppò il suo algoritmo di microtargeting psicologico basandosi sui dati Facebook di decine di milioni di elettori americani, ottenuti illegalmente tramite la società Global Science Research, del ricercatore dell’Università di Cambridge Aleksandr Kogan. Kogan riuscì a raccogliere i dati dichiarando che sarebbero stati usati per scopi accademici, salvo poi venderli a Cambridge Analytica per un milione di dollari.

I rischi connessi all’utilizzo degli algoritmi come sistemi di assistenza alla decisione stanno emergendo in diversi ambiti: finanza, assicurazioni, accesso al credito, giustizia, sicurezza, gestione del personale e, appunto, informazione e propaganda politica. Li racconta bene Cathy O’Neil nel suo libro Weapons of math destruction (che abbiamo recensito qui), in cui si capisce chiaramente qual è il problema: gli algoritmi apprendono dai dati prodotti dai nostri comportamenti e in questi sono incorporati anche i nostri pregiudizi.

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Polizia predittiva: possono gli algoritmi prevedere i reati?

[pubblicato originariamente su Il Messaggero l’11 dicembre 2017 con il titolo “Scacco alla malavita: arriva l’algoritmo che prevede i reati”]

All’inizio degli anni ’60 tre ragazzi di Angera, vicino Varese, misero a segno 17 rapine in banca tra Milano, Torino e Varese. Colpivano sempre di lunedì, e fu proprio lunedì 15 marzo 1965 che vennero arrestati dalla squadra mobile di Milano, guidata dal commissario Mario Nardone. I tre banditi vennero ribattezzati “banda del lunedì”. Cinquanta anni dopo le cose non sono cambiate: delle 2000 rapine a danno di esercizi commerciali e istituti bancari avvenute a Milano tra il 2008 e il 2011, il 70% può essere collegato a un’altra tra quelle commesse. Insomma: il reato di rapina tende a essere seriale. Questa caratteristica ha spinto Mario Venturi, assistente capo della Polizia di Stato presso la questura di Milano, a sviluppare il software di polizia predittiva KeyCrime, collaudato nel 2007 e regolarmente utilizzato a partire dal 2008. Analizzando i dati relativi alle rapine passate, KeyCrime raggruppa gli eventi simili in una serie e prevede dove e quando è più probabile che avvenga la prossima rapina. Le previsioni indirizzano le operazioni degli agenti sul territorio per permettergli di cogliere i colpevoli in flagrante.

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Algoritmi per difenderci

[da Il Sole 24 Ore pagina 12, 24 Luglio 2016, Nòva24 Tech]

I nostri comportamenti, che siano telefonate al cellulare, acquisti online, o il modo di muoversi all’interno di un aeroporto, possono essere registrati e trasformati in dati. Sofisticati algoritmi, detti di machine learning, analizzano questi dati per costruire i nostri “profili”. Ma quanto sono affidabili? E che tipo di decisioni supportano?

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I meta dati che uccidono

Se il governo cinese pianifica di intensificare il controllo sui cittadini impugnando l’arma dei big data, gli Stati Uniti lo fanno già da molto tempo. In particolare ha avuto risonanza la notizia che la NSA, l’agenzia di intelligence statunitense, avrebbe basato una parte degli attacchi con droni condotti in Pakistan, responsabili di migliaia di vittime, sull’analisi del traffico telefonico mobile dei cittadini di quel paese.

Se quest’affermazione può destare in voi inquietudine, i dettagli su come questi dati siano stati utilizzati vi sconvolgeranno.

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Cina: big data per prevenire il crimine

Ricordate il film Minority Report in cui il sistema Precrimine permetteva di sventare gli omicidi prima che venissero commessi nella Washington del 2054? Ecco, la Cina si prepara a un’operazione simile sfruttando i dati sull’attività online, le telefonate, i conti correnti bancari, il livello dei consumi dei suoi cittadini. L’obiettivo è quello di stanare i sovversivi prima che compiano attività di sabotaggio verso il partito comunista cinese. A realizzare questa impresa, che comporterà l’archiviazione e l’analisi di un’enorme quantità di dati, sarà la società di telecomunicazioni China Technology. Il parlamento ha già preparato il campo a questo programma di sorveglianza, promulgando, il primo gennaio scorso, una legge che priva di qualsiasi diritto di privacy.

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Fisica per cittadini

Ormai molte delle scelte politiche e sociali che siamo chiamati a compiere si basano su dati di natura scientifica. Perché siamo così disperatamente attaccati al petrolio? Sappiamo che le polveri sottili sono dannose per la nostra salute, ma che differenza c’è tra PM 2.5 e PM 10? Quando dicono che il PIL è cresciuto dello 0.75%, stanno dicendo la verità? Se non sapete rispondere a queste domande non preoccupatevi. Il 29 febbraio avrà inizio, nelle aule del dipartimento “Cultura, politica e società” dell’Università di Torino, il corso “Fisica per cittadini”. È destinato principalmente agli studenti delle lauree umanistiche, ma non solo. Di cosa si tratta? Ce lo racconta Lorenzo Magnea, professore ordinario di fisica teorica all’Università di Torino e titolare del corso.

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