• Paolo Benanti

Educare all'AI: come rendere i bambini consapevoli

Presentiamo in questo post un nuovo programma di studio, sviluppato da una ex studentessa del MIT Media Lab, che è pensato per aiutare i bambini a capire come sono progettati gli algoritmi, per contribuire a tenerli al sicuro e, alla lunga, per motivarli per farne degli attori per plasmare il futuro della tecnologia. Oltre ad essere molto ben fatto sembra molto interessante. Vediamone i dettagli.



I bambini oggi vivono in un mondo in cui sono circondati dall'intelligenza artificiale. Per questo sembra urgente formarli perché sappiano come funziona.


Uno studente del corso riassume, parlando in un video, come descriverà da oggi l'intelligenza artificiale a un amico: "È un po 'come un bambino o un cervello umano perché deve imparare e memorizza [...] e utilizza tali informazioni per capire le cose".


La maggior parte degli adulti farebbe fatica a mettere insieme una definizione così convincente di un argomento complesso. Lo studente in questione ha solo 10 anni.


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Lo studente era uno dei 28 studenti delle scuole medie, dai 9 ai 14 anni, che quest'estate hanno partecipato a un primo programma pilota progettato per insegnare loro l'AI. Il corso, sviluppato da Blakeley Payne, un assistente di ricerca laureata presso il MIT Media Lab, fa parte di un'iniziativa più ampia volta a rendere questi concetti parte integrante delle aule delle scuole medie.


Il programma è stato pubblicato online con licenza open Creative Commons e include diverse attività interattive che aiutano gli studenti a scoprire come vengono sviluppati gli algoritmi e in che modo questi processi influenzano la vita delle persone.


Oggi i bambini stanno crescendo in un mondo circondato dall'intelligenza artificiale: gli algoritmi determinano quali informazioni vedono, aiutano a selezionare i video che guardano e danno forma al modo in cui imparano a parlare. La speranza è che, comprendendo meglio come vengono creati gli algoritmi e come influenzano la società, i bambini potrebbero diventare consumatori più critici di tale tecnologia. Potrebbe persino motivarli a contribuire a modellare il suo futuro.


"È essenziale per loro capire come funzionano queste tecnologie in modo che possano navigare e consumarle al meglio", afferma Payne. "Vogliamo che si sentano potenziati".


Perché i bambini?

Esistono diversi motivi per insegnare ai bambini l'AI. Innanzitutto c'è l'argomento economico: gli studi hanno dimostrato che l'esposizione dei bambini a concetti tecnici stimola le loro capacità di problem solving e di pensiero critico. Può innescare processi che li portino ad apprendere più rapidamente le abilità computazionali.


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Inoltre c'è una motivazione sociale. Gli anni della scuola media, in particolare, sono fondamentali per la formazione e lo sviluppo dell'identità di un bambino. Insegnare alle ragazze tematiche connesse alla tecnologia a questa età può renderle più propense a studiarle in seguito o avere una carriera nella tecnologia, afferma Jennifer Jipson, professore di psicologia e sviluppo dei bambini presso il California Polytechnic State University. Ciò potrebbe aiutare a diversificare il settore dell'intelligenza artificiale e in generale della tecnologia. Imparare a confrontarsi con l'etica e gli impatti sociali della tecnologia nelle prime fasi dell'apprendimento superiore può anche aiutare i bambini a diventare creatori e sviluppatori più consapevoli, nonché a cittadini più informati.


Infine, c'è l'argomento vulnerabilità. I giovani sono più malleabili e impressionabili, quindi i rischi etici associati al tracciamento del comportamento delle persone e al loro utilizzo per progettare esperienze più avvincenti sono accentuati per loro, afferma Rose Luckin, una professoressa di design incentrato sullo studente presso l'University College di Londra. Rendere i bambini consumatori passivi potrebbe danneggiare la loro capacità di autonomia, la privacy e lo sviluppo a lungo termine.


"Da 10 a 12 anni è l'età in cui, in media, un bambino riceve il suo primo cellulare o il suo primo account sui social media", afferma Payne. "Vogliamo che comprendano davvero che la tecnologia ha opinioni e obiettivi che potrebbero non allinearsi necessariamente alle loro prima che diventino ancora più grandi consumatori di tecnologia."


Algoritmi come opinione

Il corso sviluppato da Payne include una serie di attività che spingono gli studenti a pensare alla soggettività degli algoritmi. Iniziano imparando gli algoritmi come se fossero ricette, con input, un set di istruzioni e degli output. Ai bambini viene quindi chiesto di "costruire" o scrivere le istruzioni per un algoritmo che produca il miglior panino con burro di arachidi e gelatina.


Molto rapidamente, i bambini del corso pilota estivo hanno iniziato a comprendere la lezione di fondo. "Uno studente mi ha preso da parte e mi ha chiesto: 'Questa dovrebbe essere un'opinione o un fatto?'". Attraverso il proprio processo di scoperta, gli studenti hanno capito come avevano involontariamente costruito le proprie preferenze nei loro algoritmi.



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L'attività che segue questa prima fase di scoperta, si basa quindi su questo concetto: gli studenti disegnano quella che Payne chiama una "matrice etica" per riflettere su come diversi stakeholder e i loro valori potrebbero anche influenzare la progettazione di un algoritmo per fare i sandwich. Durante il pilot, Payne ha quindi legato le lezioni agli eventi attuali. Insieme, gli studenti hanno letto un articolo abbreviato del Wall Street Journal su come i dirigenti di YouTube stavano valutando se creare una versione separata per bambini dell'app con un algoritmo di raccomandazione modificato. Gli studenti sono stati in grado di vedere in che modo le richieste degli investitori, le pressioni dei genitori o le preferenze dei bambini potrebbero spingere l'azienda verso percorsi di ri-progettazione dell'algoritmo completamente diversi.


Un'altra serie di attività introduce gli studenti al concetto di distorsione dell'AI e dei pregiudizi. Si insegna ai ragazzi ad usare il software di Google The Teachable Machine, una piattaforma interattiva senza codice per l'addestramento di modelli base di machine learning. Con questa piattaforma gli si è insegnato a costruire un software automatico di classificazione tra gatto e cane, ma, a loro insaputa, gli viene fornito un set di dati distorto. Attraverso un processo di sperimentazione e discussione, imparano come il set di dati porta il classificatore ad essere più preciso per i gatti. Hanno avuto, quindi, l'opportunità di lavorare per correggere il problema.


Payne ha nuovamente collegato l'esercizio a un esempio del mondo reale durante il corso pilota della scorsa estate, mostrando agli studenti le riprese di Joy Buolamwini, un collega ricercatore del Media Lab, che testimonia al Congresso sui bias nei software di riconoscimento del volto. "Sono stati in grado di vedere come il tipo di processo mentale che avevano attraversato potrebbe cambiare il modo in cui questi sistemi sono costruiti nel mondo", afferma Payne.


Il futuro dell'educazione

Payne prevede di continuare a modificare e migliorare il programma, tenendo conto del feedback del pubblico e sta esplorando varie strade per ampliarne la portata. Il suo obiettivo è quello di farne adottare una versione dall'istruzione pubblica.


Oltre a ciò, spera che servirà da esempio per insegnare ai bambini tematiche come la tecnologia, la società e l'etica. Sia Luckin che Jipson concordano sul fatto che questo corso offre un modello promettente su come l'istruzione potrebbe evolversi per soddisfare le esigenze di un mondo sempre più guidato dalla tecnologia.


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"L'AI come la vediamo nella società in questo momento non è un grande strumento per colmare i divari", afferma Payne. “L'istruzione lo è, o almeno, speriamo che lo sia. Quindi questo è un passo fondamentale per andare verso una società più equa e più giusta”.