L’intelligenza artificiale non è neutrale. È uno specchio sofisticato delle società che la producono, dei dati che la alimentano, delle gerarchie che la attraversano. Per questo parlare di bias negli algoritmi non è un esercizio tecnico per addetti ai lavori, ma una questione politica, culturale e democratica.
Gli algoritmi apprendono dai dati. E i dati raccontano il mondo così com’è: diseguale, segnato da stereotipi, attraversato da squilibri di potere. Se in passato le donne hanno avuto meno accesso a determinate professioni, meno visibilità nei ruoli apicali, meno riconoscimento nei percorsi scientifici, l’intelligenza artificiale rischia di assumere queste distorsioni come normalità statistica.
Il risultato è un circolo vizioso: ciò che è stato minoritario diventa meno probabile, ciò che è stato escluso rischia di restare invisibile.
Il problema non è solo simbolico. Un algoritmo che seleziona curricula può penalizzare inconsapevolmente le carriere discontinue, più frequenti tra le donne.
Sistemi di riconoscimento facciale possono avere performance peggiori sui volti femminili o su quelli appartenenti a minoranze etniche. Modelli predittivi utilizzati in ambito creditizio o assicurativo possono replicare discriminazioni preesistenti.
Quando la tecnologia entra nei processi decisionali – dal lavoro al welfare, dalla sicurezza alla salute – il rischio non è astratto: è concreto, quotidiano.
Eppure l’intelligenza artificiale è anche un’opportunità straordinaria. Può rendere più efficienti i servizi pubblici, migliorare la diagnosi medica, supportare la pianificazione urbana, facilitare l’accesso all’informazione.
La questione, allora, non è frenare l’innovazione, ma governarla. Orientarla verso obiettivi di equità, trasparenza, inclusione.
Correggere i bias non significa semplicemente “ripulire” i dataset. Significa intervenire lungo tutta la filiera: nella raccolta dei dati, nella progettazione dei modelli, nella definizione delle metriche di valutazione, nei processi di auditing.
Significa chiedersi chi siede ai tavoli in cui si progettano le tecnologie, chi decide quali problemi affrontare, chi stabilisce le priorità.
Qui emerge una seconda, decisiva dimensione: la sottorappresentazione femminile nelle discipline STEM e nei ruoli chiave dell’industria tecnologica. Se le donne sono meno presenti nei team che sviluppano algoritmi, è più probabile che alcune domande non vengano poste, che alcune criticità non vengano viste, che alcune esperienze non vengano considerate.
La diversità non è un ornamento etico: è una condizione di qualità dell’innovazione. Investire nella formazione scientifica delle ragazze, contrastare gli stereotipi che le allontanano dalle carriere tecniche, sostenere percorsi di leadership femminile nell’industria digitale non è solo una politica per le pari opportunità.
È una strategia di sviluppo. Perché un sistema che esclude talenti si impoverisce. E un algoritmo progettato da un gruppo omogeneo rischia di essere meno robusto, meno creativo, meno capace di intercettare la complessità del reale.
Ma c’è un ulteriore livello, più profondo. L’intelligenza artificiale tende a costruire “bolle informative”: ambienti in cui riceviamo contenuti coerenti con le nostre preferenze, rafforzando convinzioni già esistenti. Se non governata, questa dinamica può ridurre il pluralismo, irrigidire le identità, polarizzare il dibattito pubblico.
In una democrazia, la qualità dell’informazione e la possibilità di confronto sono beni comuni. Anche qui, la diversità – di genere, culturale, sociale – rappresenta un antidoto prezioso contro l’omologazione algoritmica.
La sfida, dunque, è duplice. Tecnica e culturale. Da un lato, servono standard, regolazioni, sistemi di controllo che garantiscano trasparenza e accountability.
Dall’altro, occorre un cambio di paradigma: serve riconoscere che la tecnologia non è un destino, ma una costruzione sociale. E come tale può essere orientata.
Per questo la parità di genere nell’era dell’intelligenza artificiale non può essere considerata un capitolo marginale delle politiche pubbliche. È una questione strutturale. Riguarda la qualità della nostra democrazia, la giustizia dei nostri sistemi economici, la credibilità delle nostre istituzioni.
Se l’AI è il grande “game changer” del nostro tempo, dobbiamo decidere quale gioco vogliamo giocare. Un gioco che amplifica le disuguaglianze esistenti o uno che le riduce? Un gioco che consolida privilegi o che allarga opportunità?
La risposta non è scritta nel codice. Dipende da noi, dalle scelte politiche che facciamo.
Cleo Li Calzi 