Alfabetizzazione su informazioni e dati

Modulo 1

La scatola nera delle AI

La “scatola nera” delle AI è un termine che si riferisce alla difficoltà di comprendere e spiegare come le intelligenze artificiali, in particolare i modelli di deep learning, arrivano alle loro decisioni. Questi modelli, come le reti neurali profonde, sono estremamente complessi e spesso operano in modi che sono difficili da interpretare per gli esseri umani, anche per gli sviluppatori che li progettano.In un modello di IA, l’input (come dati, immagini o testo) viene elaborato attraverso vari strati di “neuroni” artificiali, che eseguono calcoli matematici per generare un output. Tuttavia, questo processo di calcolo è così intricato che, per molti modelli, non è possibile tracciare facilmente una spiegazione chiara su come ogni decisione o predizione venga presa.

I principali problemi legati alla scatola nera delle AI sono:

1. Opacità: La difficoltà di capire esattamente cosa stia accadendo all’interno del modello, rendendo difficile interpretare le decisioni.

2. Bias: Poiché i modelli di IA vengono addestrati su dati, possono incorporare pregiudizi e stereotipi nascosti nei dati stessi, il che può portare a decisioni ingiuste o discriminatorie.

3. Affidabilità e responsabilità: Se non possiamo spiegare come un modello prende una decisione, è difficile affidarsi completamente alla sua accuratezza o giustizia, e ancora più difficile determinare chi è responsabile in caso di errori. Per risolvere questi problemi, sono in corso ricerche nel campo dell’interpretabilità dell’IA, cercando di sviluppare metodi che permettano di rendere più trasparenti e spiegabili i modelli complessi, senza compromettere la loro capacità di prestazione.

Per affrontare questi problemi, si è affertmata una nuova materia di studio delle Ai, detta “interpretabilità meccanicistica“; essa mira a capire il funzionamento interno dei Large Language Model, così da tracciarne limiti, impronte e caratteristiche, concentrandosi sugli elementi essenziali che compongono un modello di linguaggio, a fronte delle “righe” di codice estremamente ampie e continuamente mutabili, anche per opera della stessa AI. Recentemente, il team di Anthropic, start-up americana che ha creato il modello AI Claude, ha annunciato un’importante scoperta utilizzando una tecnica chiamata “dictionary learning”.

La scoperta è stata descritta in un post sul sito web della startup pubblicato il 21 maggio, intitolato “mappare la mente di un LLM”. I ricercatori hanno ottenuto importanti progressi abbinando schemi di attivazioni neuronali, noti come caratteristiche, a concetti interpretabili, per mezzo della tecnica di “dictionary learning”, derivata dal machine learning classico. Questa tecnica permette di rappresentare lo stato interno del modello attraverso poche caratteristiche attive, semplificando la comprensione dei processi interni del modello.

Motori di ricerca

Effettuare ricerche su Google in modo efficace richiede alcune strategie e tecniche per ottenere i risultati desiderati più rapidamente.

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1. Scrivere una query chiara

• Usa parole chiave principali: Evita frasi troppo lunghe o generiche.
  • Esempio: “previsioni meteo Milano gennaio” è meglio di “com’è il tempo in Lombardia a gennaio?”.
• Sii specifico: Aggiungi dettagli come date, luoghi, o termini tecnici se necessario.

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2. Utilizzare operatori di ricerca

Gli operatori sono simboli o parole che restringono o ampliano la ricerca:

• “” (virgolette): Cerca una frase esatta.
  • Esempio: “diritti umani universali”
• – (meno): Esclude una parola.
  • Esempio: “cane -gatto” (esclude risultati con “gatto”).

• OR: Cerca uno dei termini.
  • Esempio: “calcio OR basket”.
• site: Limita la ricerca a un dominio specifico.
  • Esempio: “tesla site:nytimes.com”.
• filetype: Cerca file di un formato specifico.
  • Esempio: “curriculum vitae filetype:pdf”.
• intitle: Cerca termini nel titolo delle pagine.
  • Esempio: “intitle:vacanze invernali”.

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3. Filtrare i risultati

• Usa i filtri di ricerca (sotto la barra di Google):
  • Immagini, Video, Notizie, Mappe, ecc.
• Strumenti: Filtra per data, lingua, o posizione.
  • Esempio: Cerca solo risultati degli ultimi 24 ore.

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4. Ricerca Avanzata

• Vai su Google Ricerca Avanzata per inserire parametri più dettagliati, come esclusioni, domini, lingue e altro.

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5. Ricerca Vocale

• Premi l’icona del microfono per fare una ricerca parlando. Utile quando non puoi digitare.

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6. Funzioni Specifiche

• Conversioni e calcoli: Scrivi direttamente nel box.
  • Esempio: “100 USD in EUR”, “45*32”.
• Definizioni: Scrivi “definizione:parola”.
• Meteo: Cerca “meteo [città]”.
• Orari: Scrivi “ora [città]”.
• Traduzioni: Usa “translate [parola] to [lingua]”.

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7. Suggerimenti di Google

• Guarda i suggerimenti che appaiono sotto la barra mentre digiti.
• Esplora la sezione “Le persone hanno chiesto anche” o “Ricerche correlate”.

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8. Ottimizzare con la Lingua

• Cambia la lingua nei risultati andando su Impostazioni > Lingua.
• Usa termini nella lingua del contenuto che stai cercando.

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9. Salvare e Organizzare

• Usa Segnalibri o salva i link direttamente.
• Google Keep o Documenti possono essere utili per annotare le ricerche.

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Fake news, deep fake, clickbait, echo chambers, filter bubbles, nugging, disinformazione, misinformazione

Fake news

Le fake news sono informazioni false, fuorvianti o distorte, diffuse intenzionalmente o accidentalmente attraverso diversi canali, spesso con l’obiettivo di manipolare l’opinione pubblica, generare panico o ottenere guadagni economici e politici. Comprendere, riconoscere e contrastare le fake news è fondamentale nell’era digitale. Ecco una guida:

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1. Tipologie di Fake News

• Satira o parodia: Contenuti ironici che potrebbero essere presi sul serio (es. The Onion, Lercio).
• Informazioni distorte: Notizie vere presentate fuori contesto o con dettagli modificati.
• Manipolazione visiva o audio: Foto e video ritoccati o modificati per alterare la realtà.
• Propaganda: Contenuti mirati a influenzare ideologicamente o politicamente.
• Clickbait: Titoli sensazionali che attirano clic ma non corrispondono al contenuto reale.
• Nugging: tecnica “benigna” che spinge l’utente ad un comportamento pre-rappresentato, che l’autore ritiene più utile e producente. Esempio: default settings impostati su valori più accomodanti per il gestore del servizio.
• Deepfake: contenuti multimediali che riproducono personaggi famosi e ne falsificano comportamenti, azioni, parole.
• La misinformazione è la diffusione di informazioni false o fuorvianti, spesso senza l’intenzione di ingannare. Si distingue dalla disinformazione, che è invece la diffusione intenzionale di falsità con lo scopo di manipolare, confondere o danneggiare.

• A tal proposito, si collega il concetto di camera dell’eco che consiste in un fenomeno che espone le persone a recepire contenuti in linea con le loro opinioni ed inclinazioni e che vanno a rafforzarle, creando difficoltà ad accettaare nuovi punti di vista o correzione di idee oggettivamente errate. Terrapiattismo, complottismo, sono esempi eclatanti. Ad un fenomeno simile si fa riferimento col termine filter bubble, tipico nei social, in cui i contenuti propinati seguono le tendenze dell’utente che si ritroverà immerso in un ambiente monotono e “coerente” alle sue inclinazioni, a costo di escludere novità, contenuti inediti e assecondare potenziali interessi inespressi.

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2. Perché le Fake News si Diffondono?

• Algoritmi e bolle informative: I social media mostrano contenuti che confermano le credenze dell’utente.
• Fattore emozionale: Le fake news suscitano rabbia, paura o sorpresa, spingendo le persone a condividerle.
• Guadagni economici: Più clic generano più introiti pubblicitari.
• Disinformazione intenzionale: Scopi politici o sociali.

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3. Come Riconoscere una Fake News

a. Analisi del Contenuto

• Titoli Sensazionalistici: Controlla se il titolo è esagerato o provocatorio.
• Errori grammaticali e ortografici: Segni di una bassa qualità editoriale.
• Assenza di fonti: Una notizia affidabile cita fonti verificabili.

b. Verifica dell’Autore

• Controlla chi ha scritto l’articolo. È una fonte affidabile o riconosciuta?

c. URL e Dominio

• Fai attenzione ai siti con nomi strani o con estensioni insolite (es. “.lo”, “.info”).

d. Controllo delle Date

• Alcune fake news sono articoli vecchi riproposti come nuovi.

e. Supporto Visivo

• Verifica immagini e video usando strumenti come Google Images o TinEye.

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4. Strumenti per Verificare le Notizie

• Fact-checker: Organizzazioni come FactCheck.org, Snopes, PolitiFact, Pagella Politica.
• Strumenti online:
  • Google Reverse Image Search per verificare foto.
  • InVID per analizzare video.
  • NewsGuard per valutare l’affidabilità delle fonti.

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5. Come Proteggersi dalle Fake News

• Fermarsi prima di condividere: Controlla la notizia prima di diffonderla.
• Seguire fonti autorevoli: Preferisci testate giornalistiche riconosciute.
• Educarsi all’informazione: Imparare a distinguere opinioni da fatti.
• Essere critici: Non accettare ciecamente tutto ciò che leggi online.

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6. Il Ruolo della Tecnologia

• Social Media: Segnala contenuti sospetti a piattaforme come Facebook, Twitter o Instagram.
• Intelligenza Artificiale: Strumenti AI sono in grado di rilevare pattern di disinformazione.

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7. Impatto delle Fake News

• Sociale: Creano divisioni e polarizzazione.
• Politico: Manipolano elezioni e dibattiti.
• Sanitario: Diffondono false cure o teorie complottiste (es. vaccini).

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GESTIRE DATI, INFORMAZIONI E CONTENUTI DIGITALI

Il tracciamento nelle app mobili è il processo con cui le applicazioni raccolgono dati sull’attività degli utenti, spesso per migliorare i servizi, personalizzare l’esperienza o fornire pubblicità mirata. Questo tracciamento si basa su diverse tecnologie e metodi, che variano in base all’app, al sistema operativo e alle preferenze degli utenti.

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1. Tipologie di Dati Tracciati

Le app possono raccogliere:

• Dati personali:
  • Nome, email, numero di telefono, ecc.
• Dati comportamentali:
  • Azioni compiute all’interno dell’app (clic, navigazione, acquisti).
• Dati di posizione:
  • Geolocalizzazione GPS o dati di posizione approssimativa.
• Dati tecnici:
  • Tipo di dispositivo, sistema operativo, indirizzo IP.
• Identificatori univoci:
  • IDFA (Identifier for Advertisers) su iOS.
  • AAID (Android Advertising ID) su Android.

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2. Tecnologie Utilizzate per il Tracciamento

a. SDK di Terze Parti

Molte app integrano Software Development Kit (SDK) di aziende terze per funzionalità come:

• Analytics (es. Google Analytics, Firebase).
• Pubblicità (es. Facebook Ads, AdMob).
• Social media integration.

Questi SDK possono raccogliere dati per conto della terza parte.

b. Cookie e Tracking Pixel

• Sebbene più comuni sul web, alcune app utilizzano tecniche simili ai cookie per tracciare comportamenti e preferenze.
• I tracking pixel sono piccoli frammenti di codice o immagini invisibili che registrano l’attività dell’utente.

c. Geolocalizzazione

• Le app possono accedere alla posizione precisa tramite GPS, Wi-Fi o torri cellulari, previa autorizzazione dell’utente.

d. Bluetooth e Proximity Tracking

• Alcune app utilizzano il Bluetooth per tracciare la vicinanza ad altri dispositivi o beacon.

e. Fingerprinting del Dispositivo

• Combinazione di dati tecnici (es. modello del telefono, risoluzione dello schermo) per creare un’identità unica del dispositivo, anche senza identificatori tradizionali.

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3. Finalità del Tracciamento

1. Pubblicità mirata:
   • Creare profili utenti per mostrare annunci rilevanti.
2. Personalizzazione dell’esperienza:
   • Suggerire contenuti o prodotti basati sul comportamento precedente.
3. Analytics:
   • Monitorare il comportamento degli utenti per migliorare le funzionalità.
4. Monetizzazione:
   • Vendere dati aggregati o consentire inserzionisti di accedere ai profili degli utenti.
5. Geofencing:
   • Inviare notifiche o offerte quando l’utente si trova in una posizione specifica.

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4. Normative e Restrizioni

a. GDPR (Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati)

• In Europa, le app devono ottenere il consenso esplicito dell’utente per raccogliere dati.
• Gli utenti hanno diritto a sapere quali dati vengono raccolti e possono richiederne la cancellazione.

b. CCPA (California Consumer Privacy Act)

• Normativa simile negli Stati Uniti che garantisce trasparenza e controllo agli utenti.

c. ATT (App Tracking Transparency) di Apple

• Introdotta con iOS 14.5.
• Le app devono chiedere l’autorizzazione per tracciare l’utente tra app e siti web di terze parti.
• Ha ridotto significativamente l’efficacia degli IDFA.

d. Play Store Policies di Google

• Anche Google sta implementando restrizioni simili per l’AAID.

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5. Come Proteggersi dal Tracciamento

a. Gestione delle Autorizzazioni

• Controlla e limita i permessi delle app su Android e iOS.
• Disattiva l’accesso alla posizione o consenti solo “mentre usi l’app”.

b. Bloccare il Tracciamento Pubblicitario

• Su iOS: Vai in Impostazioni → Privacy → Tracciamento e disattiva “Consenti alle app di chiedere di tracciarti”.
• Su Android: Disattiva la personalizzazione degli annunci nelle impostazioni di Google.

c. Uso di App o Browser Privacy-Centric

• Usa app che rispettano la privacy (es. Signal per la messaggistica).
• Browser come DuckDuckGo o Firefox Focus possono bloccare il tracciamento.

d. Rimuovere App Inutilizzate

• Elimina app che richiedono più dati del necessario o che non utilizzi.

e. VPN e Firewall

• Usa VPN per mascherare l’indirizzo IP.
• App firewall come Blokada possono bloccare il tracciamento.

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6. Strumenti per Monitorare il Tracciamento

• Exodus Privacy:
  • Analizza quali permessi e tracker sono integrati in un’app.
• App Privacy Reports (iOS):
  • Mostra quante volte le app accedono a dati sensibili come posizione o contatti.
• DuckDuckGo App Tracking Protection:
  • Blocca tracker di terze parti in tempo reale.

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