Le tecniche machine learning sono basate sulla possibilità di estrarre modelli, selezionando serie di dati disponibili. L’accessibilità dei dati e l’apparente neutralità degli algoritmi fanno impropriamente ritenere che il loro uso garantisca l’efficienza, senza presentare pregiudizi o iniquità. È invece possibile applicare stereotipi e pregiudizi di genere ai campioni analizzati e il carattere tecnico dei metodi algoritmici rende arduo comprendere la componente di arbitrarietà o conservazione che si cela nelle loro valutazioni.

La presa di decisione basata su sistemi automatici potrebbe invece essere usata per evitare le disparità e le iniquità di genere ma per questo servirebbe che il sistema di potere, incorporato nella tecnologia, desiderasse costruire meccanismi di correzione delle attuali storture della società. Tale prospettiva non è esclusa ma andrebbe costruita politicamente. 

Relatrice: Teresa Numerico, docente di Epistemologia dei Nuovi Media e di Filosofia, Tecnologia e Società, Università Roma Tre.

Modera l'incontro: Edwige Pezzulli, astrofisica e comunicatrice della scienza dell' Istituto Nazionale di Astrofisica.

Interverranno le studentesse e gli studenti del Laboratorio di tecnologia, cultura e società del Dipartimento di Filosofia, Comunicazione e Spettacolo dell’Università degli Studi Roma Tre.

#8marzodiRoma