Sesto e penultimo approfondimento di una serie tratta dallo Stanford University Artificial Intelligence Index Report 2021 (vedi tutti gli articoli precedenti) per analizzare, in uno studio molto articolato, i vari ambiti implementativi, le principali criticità e opportunità legati alla diffusione delle tecnologie di AI. In questo articolo affrontiamo il tema della Diversity (le differenti dinamiche rilevate, sempre in tema AI, tra etnie, generi, orientamenti sessuali, classi sociali, ecc).
Premessa: non ci sono per ora molti dati significativi su questo tema, se non quelli atti a rimarcare il fatto che… la storia si ripete: a ogni importante sviluppo tecnologico corrisponde un controllo strategico che resta saldamente nelle mani di determinate classi e generi. Lo vedremo a breve nei dati, ma in questa premessa serve sottolineare un altro aspetto: se per svariate ragioni, culturali, sociali, economiche, lo sviluppo di una tecnologia così pervasiva ed impattante come è l’attuale Intelligenza artificiale, non viene realizzato coinvolgendo anche differenti tipologie di persone per genere, etnia, classe sociale di appartenenza, ecc., gli attuali squilibri e gap rischiano di ampliarsi. Proviamo a pensare solo alla differenza di approccio alla risoluzione di problemi tra uomo e donna: non si aprirebbero potenziali nuove prospettive, nello sviluppo tecnologico di AI, se l’inclusione femminile fosse maggiore? Infine, è importante non scordare che la pervasività, l’utilizzo e l’integrazione delle tecnologie di AI in ogni tipo di applicazione è costante, continuativo, nascosto e integrato (embedded). Bisogna quindi essere consapevoli che l’inevitabile condizionamento e prospettiva unilaterale di chi sviluppa secondo un proprio modello culturale, economico, sociale (e talvolta anche politico) tecnologie di AI rispetto a chi queste tecnologie le usa (cioè tutti noi) è ormai in corso da tempo. Guardiamo ora velocemente ai dati per capire qualcosa di più.
Figura 1 – Fonte: Stanford University Artificial Intelligence Index Report 2021
Donne sempre penalizzate
Lo studio ha indagato lo stato della formazione in tecnologie di AI presso i dipartimenti di Computer Science delle principali università del mondo, realizzando inoltre una fotografia dei laureati e dei dottorati di ricerca in information/computer science e computer engineering negli Stati Uniti. Emerge subito che la percentuale di donne laureate in AI e Computer science così come il numero di ricercatrici ed insegnanti in attesa di conferma in ruolo a tempo indeterminato restano bassi.
Le donne laureate titolari di dottorati di ricerca in ambito AI e Computer Science hanno pesato in media per il 18,3% di tutti i laureati negli ultimi 10 anni (figura 1). Tra le top 17 università mondiali considerate dallo studio, i docenti donna sono il 16,1% tra tutti i docenti di ruolo le cui facoltà hanno come primaria area di ricerca l’Intelligenza Artificiale (figura 2).
Se questa è la situazione nella sfera formativa e dell’education, stessa cosa, in modo lineare, avviene in ambito lavorativo. Indagando quella che lo studio definisce “global relative AI skill penetration rate”, cioè un parametro che riflette la prevalenza di skills AI nei posti di lavoro nonché l’intensità nell’utilizzo di skills AI in determinate occupazioni, la percentuale femminile è sempre molto penalizzata: negli anni 2015-2020, tra i 12 paesi analizzati, India, Sud Corea, Singapore e Australia sono gli unici in cui la parità di genere, ed anzi la superiore presenza femminile, è garantita (figura 3).
Laureati in AI: soprattutto bianchi
Essendo gli Stati Uniti una nazione tra le più avanzate nello sviluppo di tecnologie di AI, lo studio Stanford ha preso a campione gli USA anche sul fronte dell’analisi delle etnie rispetto ai nuovi laureati e dottorati di ricerca in AI nel 2019. Tra questi, residenti americani, la gran parte è bianca (non ispanica), seguita dagli asiatici mentre gli afro-americani sono solo il 2,4% (figura 4). Anche su base temporale più estesa, tra il 2010 e il 2019, le percentuali si confermano, con un 62,7% di media di nuovi laureati bianchi e un numero di asiatici in crescita nel periodo pre-pandemia, tra il 2018 e il 2019. Sempre molto bassi tutti i numeri riferiti alle altre etnie (figura 5).
L’indagine si è inoltre estesa a 15 top università nel mondo per capire la composizione di etnie (2019-2020): lo studio ha rilevato che il percorso verso la funzione di “professore di ruolo” è per il 67.0% seguito da bianchi e per il 14,3% da asiatici (figura 6). Praticamente inesistenti neri, afro-americani (0,6%), ispanici e persone di origine latina (0,8%).
Anche nell’ambito dello sviluppo tecnologico di soluzioni di AI, come in realtà in tanti altri, si svolgono attività per cercare di aumentare il peso di quelle fasce di persone che per varie ragioni sono oggi escluse dalla fase strategica di impostazione tecnologica: Black in AI, per esempio, è un’iniziativa internazionale, fondata nel 2017, che coinvolge numerose istituzioni allo scopo di aumentare la presenza e la competenza della gente di colore nel campo dell’Intelligenza Artificiale, portando culture e nuove prospettive (figura 7). Conferenze, studi, iniziative diversificate nell’ambito della diffusione scientifica dell’AI con una governance “black”. Una goccia nel mare; i numeri restano bassi e il controllo tecnologico è per ora solo un affare per le economie top. Ma siamo sicuri che non sia un autogol?
