In questi ultimi anni la parola Intelligenza Artificiale (d’ora in poi IA) è come il prezzemolo: dal microonde che ti cucina la pasta alle auto che suonano la tua musica, tutto è gestito da IA. In verità le IA, stante il test di Turing, non esistono. Nello scenario della politica il massimo di sistema automatizzato e autonomo, nel valutare scenari e prender decisioni è Ada Lovelace (di seguito ADA): l’algoritmo che ha ‘aiutato’ Hillary Clinton nelle elezioni americane.
Come gestire la Res Publica (Cosa Pubblica) è, da sempre, oggetto di dibattito in seno al popolo. Dalle antiche polis greche sino ai giorni nostri, non è poi cambiato molto. Come tutti sappiamo l’ambizione di ogni politico è quella di dare anima e corpo, per servire i cittadini. Tuttavia comincio a osservare, nel popolo, una certa insofferenza verso i politici. Sarà il crescente disappunto dei cittadini nei confronti della gestione della “Cosa Pubblica”, la crisi economica che ancora morde gli stipendi o la crescente voglia d’Innovazione (altra parola prezzemolina). Mi sembra che qualcosa stia crescendo nell’opinione pubblica. Una sorta di sindrome del “Deus Ex Machina”: i singoli individui/cittadini ritengono che “se lo fa un sistema avanzato, come una IA” tutto può andare meglio.
Gli algoritmi come ADA non sono IA. In un prossimo futuro, Kurweil, si dice entro il 2045, una IA (singolarità) potrebbe essere creata. Ipotizziamo quindi che, tra le tante attività che potrà compiere, possa anche occuparsi di politica. Dividiamo in 2 lo scenario uomo Vs macchina: aspetto organizzativo/raccolta dati ed aspetto esecutivo.
Raccolta e analisi di dati
Un algoritmo di nuova generazione è, potenzialmente, più efficace nel raccogliere e discriminare i dati, rispetto a un singolo essere umano. L’avvento del mondo digitale permette di raccogliere un livello apparentemente infinito di dati. A questo aspetto possiamo aggiungere che molti dati, anche quelli “offline” possono essere comprati (specialmente in Usa) per pochi spiccioli. Questo permette a un sistema di raccolta ed analisi di fare incetta di informazioni, ordinarle e valorizzarle.
Il caso: Kosinski & Cambridge Analytica
Il nome Cambridge Analytica (di seguito CA) è probabilmente più famoso, ma, se vogliamo essere precisi, CA è solo l’epilogo. Per capire bene come funziona(-va) l’algoritmo dobbiamo parlare di Kosinski che, circa 10 anni prima, comincia a formarsi sul tema della psicometria. Crea un algoritmo che, sulla base dei “likes” di Facebook, poteva prevedere comportamenti futuri degli utenti. Nel tempo l’algoritmo, di cui potete sperimentare il metodo in questo link, viene sempre più raffinato. La forza del suo modello stava nel poter prevedere le azioni di un soggetto. Con 10 “likes” era possibile comprendere le scelte future di un individuo. Con 70 “likes” si poteva comprendere cosa un amico del soggetto “mappato” conosceva, con 150 si arrivava alle posizioni dei genitori. Questo algoritmo, una volta commercializzato da terzi (CA & company), ha influenzato una serie di eventi sociali e politici. Al netto della discussione etica, sviluppatasi con CA, l’algoritmo di Kosinski mappava e analizzava gli individui, nel mondo digitale, in modo superbo.
E gli umani?
Molto spesso i politici si avvalgono, nella loro carriera, di persone di fiducia. Una sorta di “cerchio d’oro” di persone (in-)competenti che dimostrano una cieca fedeltà, per ragioni utilitaristiche ovviamente, nei confronti della guida suprema (incarnata dal politico di turno). Quanto costerebbe noleggiare esperti per funzioni come la scrittura di discorsi, strategia, magari anche del mondo digitale? Un costo indicativo parte da 30.000 euro annui. I politici dispongono di questi soldi? Dipende dal livello delle elezioni (comunali, capoluogo di provincia, regione, nazione etc..). Spesso tuttavia, i politici preferiscono uomini “di fiducia” che “sanno e credono negli ideali del partito…”. Il famoso cerchio magico di gente di fiducia…
Il Caso: i “Macron Boys”
La giovinezza non è sintomo d’innovazione nello stesso modo in cui l’anzianità non è sintomo di competenza. Tuttavia rileggere le interviste di uno dei “Macron Boys” ci sarebbe da domandarsi cosa significa usare dati analitici e cosa significa andare a naso. I “Macron boys” sono un gruppo di 30 – 40 di fedelissimi, come spiega il giornale TheLocal, cresciuti con Macron. Uno dei più fedeli, che ha accompagnato Macron dagli esordi, fu Ismael Emelien.
Molti ritengono che la “visione” di Emelien sia alla base di alcuni dei fallimenti delle politiche di Macron da quando occupa l’Eliseo. Il maggior fallimento è, ovviamente, quello dei Gilet Gialli. Bene inteso, nessuno ha la sfera di cristallo. Resta da domandarsi; si poteva testare l’umore del popolo usando i social? Si. Intercettare una crisi non è una scienza esatta, ma se la stessa crisi sta “fermentando” sulle piattaforme sociali, totalmente esposte come abbiamo visto con il caso CA, perché nessuno nel gruppo dei “Macron Boys” si fece scrupolo di usare strumenti di analisi digitale? La risposta di questi “giovani” del “cerchio magico” di Macron arriva dallo stesso Emelin che dichiara sulle pagine dello Spectator : “non l’abbiamo visto arrivare, ma nessuno l’’ha visto (parlando del fenomeno Gilet Gialli Nda)”. Il giovane dipartito spiega che erano troppo concentrati sul creare un territorio fertile per gli investimenti. È bene ricordare che il fenomeno Gilet Gialli è nato su Facebook, come spiega France 24. Possibile che nessuno dei “macron boys” tenesse un occhio sui dati digitali. Il primo appello che scatenò l’evento fece 6 milioni di “views” e 240.000 condivisioni. Numeri che sarebbero subito saltati all’occhio ad un algoritmo di analisi. Nessuno dei Macron boys, pur giovani, sapevano usare le analisi in ambito digitale? No.
Primo tempo: IA 1 – Politici 0
Approccio esecutivo
Decidere, in ambito politico, non è un mero atto operativo. Il percorso che porta un politico a decidere cosa sia meglio per i suoi cittadini è frutto di una serie di mediazioni con tutte le parti sociali: cittadini, lobby, settore privato, nazioni straniere. La semplice scelta più efficiente non è, per forza di cose, la migliore. Nel decidere quindi si deve supporre che l’entità che promuove una certa azione (sia un vivente che un sintetico, come un algoritmo) sia conscio di ogni fattore. Non ultimo il fattore empatico ed emozionale, necessario per relazionarsi con i cittadini elettori umanoidi. Per questo segmento c’è da prendere in considerazione, obbligatoriamente, l’evento elezioni americane passate Clinton-Trump.
Il caso: Ada & Clinton
Come hanno dimostrato i recenti casi dell’algoritmo “maschilista” di Amazon, oppure il caso Apple-Goldman Sachs, gli algoritmi hanno un vulnus importante, pur se originato dagli umani in modo involontario (si spera!): i bias cognitivi. Il tema è piuttosto complesso e suggerisco in merito una lettura di questa analisi del Pew Research Center. Diamo per assunto un algoritmo sia programmato in modo perfetto: ora si deve nutrirlo. I casi di nutrimento di algoritmi sono famosi, pubblici ed egualmente devastanti. Nello scenario politico l’esempio più grave è ADA. Ad ADA non vennero date le informazioni necessarie ed ella decise, arbitrariamente, che la signora Clinton non necessitava una visita in, poniamo, Wisconsin. Quello che si deve capire è che ADA non decise l’utilità della visita, o meno, in Wisconsin perché reputava, sulla base dei dati che le erano stati forniti, che quello stato fosse già un supporto. È che nessuno aveva detto ad ADA che quello stato esisteva. In pratica ci si era dimenticati di darle da “mangiare” dati su come andavano le elezioni in Wisconsin e ADA, semplicemente, aveva ignorato l’esistenza di quello Stato. Un’analisi approfondita su quanto la Clinton dipendesse, per le sue scelte di campagna elettorale, da quello che decideva ADA la trovate sul Washington Post. Fu quindi colpa di un algoritmo se le decisioni prese, in ambito politico, furono sbagliate. NI (neologismo per No + Si). Una parte dell’errore stava in come era stato usato l’algoritmo. Un’altra parte, sicuramente, come un algoritmo non può, ancora, prevedere tutto, soprattutto in modo autonomo.
E gli Umani?
I politici sono una specie di umani che hanno sviluppato, nei millenni, una sorta di sesto senso. Oggi si parla molto di soft skill quali l’empatia. Ecco i politici, quando vogliono, sanno ascoltare molto. Sono bravissimi soprattutto ad ascoltare con un orecchio i sinistri rumori che fa uno stomaco vuoto ed affamato (chiamiamolo la pancia di una nazione) e con l’altro tutte quelle brave persone ricche che, egualmente, li finanziano affinché, una volta eletti, facciano il bene della nazione.
Il caso: Trump e lo stomaco degli Usa.
Nel novembre del 2016, mentre tutto il mondo dei media era occupato a elogiare Mrs Clinton, e la sua scontata vittoria, il Los Angeles Time continuava a puntare sulla vittoria di Trump. Con le dovute proporzioni, intanto io scrivevo un’analisi in cui spiegavo perché Trump avrebbe vinto (la scrissi prima della sua vittoria, ovviamente). Fuori di testa o novelli Nostradamus? Nessuno dei due: avevamo colto l’innovazione di Trump. Il biondo parlava al popolo dei colletti bianchi, e soprattutto dei colletti blu, che avevano perso il lavoro grazie a 30 anni di commercio internazionale. Gente del Nord Dakota,dell’Oklaoma, del Montana etc.. tutta gente che non stava nelle zone “radical chic” a dissertare di equilibri internazionali sorseggiando un Chai Bio allo zenzero (California) o un bubble tea (New York). Gente che ogni mattina si faceva il suo porridge o i suoi toast con il bacon, strizzava la cintura e andava a lavorare in miniere, fabbriche, nei campi. Quella gente si era stufata delle promesse dei radical chic democratici e voleva una sicurezza. Trump fiutò questo sentimento di stanchezza e l’interpretò a pieno nei suoi discorsi, nei suoi tweet. Si stima che la sua sola attività social sia costata 3 volte meno di Clinton, pur con effetti dirompenti. Dove non era arrivata la sintetica ADA e la sua padrona Clinton era giunto un imprenditore a volte un po’ grezzo ma che sapeva fiutare l’umore del popolo.
Secondo tempo: IA 0 – Politici 1
Parità quindi?
Si potrebbe dire di sì. Allo stato attuale i sistemi automatici sono sicuramente un ottimo strumento per mappare, discriminare e analizzare i dati. Tuttavia la decisione ultima, lasciata a una macchina, è ancora ben lungi dall’essere una soluzione. Tenete in più presente che gli umani, a prescindere da chi eleggono, vorranno sempre un capro espiatorio. Qualcuno da incolpare se i loro desideri non si realizzano. Il popolo, definito in modo generico, è un animale strano, impaurito e ignorante. A dirlo non sono io. Gustave Le Bonne disse in merito “la folla non è solo impulsiva e mobile. Come un barbaro non è preparata a concepire che qualcosa si frapponga fra il suo desiderio e la realizzazione dello stesso.”
Insultare o deprecare un’IA non dà soddisfazioni. Provateci con Siri o Alexa e capirete.
