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La decentralizzazione dei social network: verso una maggiore partecipazione degli utenti? Non è una panacea

Internet viene comunemente descritto come una rete di computer. In sintesi, ogni dispositivo connesso alla rete può reciprocamente comunicare e trasmettere informazioni testuali, vocali e video ad altri computer situati in tutto il mondo. Alle sue origini, Internet si contraddistingueva per essere un sistema fortemente decentralizzato, indipendente, libero dal controllo del potere centrale dei governi stataliii e basato su protocolli di comunicazione aperti.

Nel corso dell’ultimo decennio si è tuttavia assistito ad una sempre maggiore centralizzazione della rete, che, di fatto, è divenuta il dominio delle piattaforme digitali e degli intermediari. Questo fenomeno ha posto le basi per l’accrescersi sempre maggiore del potere monopolistico detenuto nelle mani delle cosiddette big tech, tra cui Facebook, Instagram e Google e per la configurazione attuale dei social network.

Sofia Pachera Gasparini, 08/02/2022  

Gestione automatizzata dei contenuti e discriminazione: Come l’algoritmo può impattare la libertà di espressione dei gruppi marginalizzati.

La moderazione dei contenuti rappresenta forse il ruolo più importante di una piattaforma online, di un social network o di un motore di ricerca. Invero, secondo Tarleton Gillespie, la moderazione è in sé stessa il cuore e l’essenza stessa del prodotto offerto da un intermediario digitale o da una azienda Big Tech.

Pietro Dunn, 30/01/2022

Bias di genere e intelligenza artificiale: intervenire ora perché non sia troppo tardi

Il riconoscimento facciale è una tecnologia a base biometrica che raccoglie e processa immagini digitali che riproducono volti di individui allo scopo di identificazione, autenticazione o verifica, categorizzazione e classificazione degli stessi. Dal punto di vista tecnico può essere definito un network neurale “multi-layered”. Come indicato da Norbert Wiener, matematico e padre della cibernetica, questo sistema consente a una formula matematica di funzionare come un cervello umano e procede, dunque, a una corretta analisi e match a seguito e tramite l’accumulo di una grande quantitativo di dati ed informazioni.

Carmine Andrea Trovato e Giulia Casavola, 27/04/2021

Diritto di accesso ad internet: un requisito per lo sviluppo di una cultura digitale

L’avvento di internet ha sconvolto non solo la vita della maggior parte degli individui, ma anche l’economia, la politica, la scienza e, in generale, tutte le sfumature del sapere. La possibilità di connettere persone, cose, o idee che si trovano in luoghi fisicamente diversi ha rivoluzionato il modo in cui vediamo e agiamo nel mondo. La rete delle reti permette di ampliare le capacità di tutti gli attori, dagli individui, alle aziende e agli Stati. È più che comune, ormai, ritenere che ogni persona abbia accesso a internet. Via smartphone, computer o tablet è impensabile immaginare che qualcuno non abbia a disposizione la quantità di conoscenza e opportunità che la rete offre. 

Martina Camellini, 09/04/2021

Deepfake: “when seeing isn’t believing anymore”

Il tema del c.d. deepfake è stato trattato con crescente preoccupazione, negli ultimi due anni, da informatici e giuristi in virtù del potenziale “disruttivo” (“disruptive”) di questa nuova tecnologia.
Con il termine deepfake ci si riferisce a una «Tecnica che utilizza l’intelligenza artificiale per combinare e sovrapporre immagini o video originali, ritraenti una persona, con quelli ritraenti qualcun altro, o per generare immagini o video completamente falsi e difficilmente riconoscibili come falsi»

Elisabetta Stringhi, 29/03/2021

Riconoscimento facciale e sorveglianza: raising awareness

Prendete il vostro smartphone per sbloccarlo, ma non ci riuscite. Un poliziotto utilizza un software di riconoscimento facciale e scambia un passante innocente per un criminale. Sono errori che i sistemi di facial recognition possono commettere. E possono commetterli con ancora più facilità per i volti delle donne, e tanto più quanto più scura è la loro carnagione.
Uno studio del MIT ha dimostrato che i programmi di analisi facciale adottati da IBM, Microsoft e Amazon sbagliano a identificare i volti femminili con una frequenza del 18% superiore all’incidenza di errore per i volti maschili. La percentuale di errore è particolarmente alta per le donne nere, pari addirittura al 35%, contro lo 0,8% di errore riscontrato per i volti di uomini bianchi.

Federica Paolucci, 27/02/2021