Non aveva dubbi Totò. E’ la somma che fa il totale. Questa semplice norma di saggezza potrebbe diventare una sorta di memorandum operativo per chi si occupa di contrastare le fake news.
Perché l’associazione intelligente tra un programma di Machine Learning su misura e l’impiego della tecnologia blockchain potrebbe definire il perimetro su cui operare, consentendo di agire sia sui messaggi fallaci che possono più facilmente influire su soggetti “fragili” (ovviamente dal punto di vista della potenziale ricezione di informazioni non propriamente dimostrate), sia sul riconoscimento delle stesse persone a rischio.
A proporre questa sorta di combinazione intelligente di strategie a base di blockchaine e AI è una ricerca coordinata da Thi Tran dell’Università di Binghamton, presentato al momento in un documento della stessa università apparso su Science Daily.
La logica del possibile intervento futuro grazie al “mix” tecnologico ed informatico è semplice: insegnare alle persone a conoscere i modelli attraverso cui fluiscono le informazioni, comprese ovviamente quelle false, per poi fare attenzione maggiore a quanto riporta il titolo nato per acchiappare i like e gli effettivi contenuti del testo, spesso nemmeno letto con attenzione e comunque condiviso. Per ridurre il rischio che si diventi latori di discrepanze cognitive, con consenguente allargamento a macchia d’olio di teorie non dimostrate, ecco cosa propone la ricerca.
Da un lato c’è la banca dati avanzata di blockchain, capace di archiviare i dati in blocchi collegati tra loro in una catena. Questa modalità d’analisi si incontra con sistemi “ad hoc” di apprendimento automatico, attraverso dati e algoritmi pin grado di imitare il modo in cui gli umani apprendono, migliorando gradualmente la sua accuratezza. Unendo le informazioni costantemente aggiornate e “lavorandole” con l’AI, ecco che si può arrivare a definire quale contenuto potrebbe portare il maggior danno cognitivo ed agire di conseguenza. Questa modalità d’approccio potrebbe rivelarsi di grande utilità in situazione di elevata operatività informativa (ovviamente in chiave negativa), come osservato ad esempio nel corso della pandemia da Covid-19.
Fondamentale, a detta degli esperti, è che si chiarisca chiaramente il potenziale danno che nasce dalla disinformazione. Questo è il vero obiettivo del modello combinato proposto dagli esperti. Se le persone riescono a percepire davvero – grazie a blockchain e AI – le conseguenze di quanto può comportare una semplice condivisione di un contenuto improprio o falso, poi faranno più attenzione a proporlo ad altri alimentando una catena di bufale.
Ma se questa percezione non esiste, o è solo flebile, c’è il rischio di riproporre e far diffondere a macchia d’olio contenuti davvero problematici, alimentando psicosi e fake news tra chi ci segue. L’obiettivo della ricerca, insomma, è poter programmare per il futuro l’opportunità di offrire a tutti un insieme di informazioni per capire se e come rischiano di sbagliare condividendo messaggi sbagliati. Ne abbiamo, bisogno, in tutti i campi.
Se son rose, per rimanere nei detti popolari e senza scomodare Totò, fioriranno. Offrendo uno strumento innovativo e di facile consultazione contro le fake news, potenzialmente personalizzato. Infatti, sempre a detta degli studiosi, il sistema può risentire delle variabili soggettive, come l’istruzione o le tendenze politiche, per offrire risposte personalizzate e segnalare “ad personam” il rischio di condivisione di notizie false.
