I pericoli della digitalizzazione nell'opera umanitaria
Il presidente della Confederazione Alain Berset inaugurando la mostra "Dilemmi digitali" ha lanciato a New York un appello sui rischi delle tecnologie informatiche, come l'intelligenza artificiale.
Il consigliere federale, che martedì presiederà un dibattito al Consiglio di sicurezza dell'ONU sulla protezione della popolazione civile nei conflitti, ha approfittato della sua presenza a New York anche per lanciare un appello, sempre nell'ambito delle sfide umanitarie, sui rischi delle tecnologie informatiche, come l'intelligenza artificiale.
Berset si è espresso lunedì sera durante l'inaugurazione di un'esposizione sul tema "Dilemmi digitali", fruibile anche su internetLink esterno, nella sede delle Nazioni Unite. All'evento, a cui hanno assistito numerosi ambasciatori e ambasciatrici, hanno preso la parola anche la presidente del Comitato internazionale della Croce Rossa (CICR) Mirjana Spoljaric Egger e Amina Jane Mohammed, vicesegretaria generale delle Nazioni Unite. La mostra illustra le opportunità e le sfide legate alla digitalizzazione nel settore dell'impegno umanitario.
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Berset non ha nascosto che la tecnologia dell'informazione possa costituire anche un progresso in materia umanitaria. Ma una sua utilizzazione malevola può produrre maggiore violenza. Un altro grosso rischio è costituito dalla diffusione inadeguata o strumentalizzata di dati sulla popolazione civile. Su questo aspetto, Svizzera e CICR, nel 2020 all'ONU, hanno lanciato un'azione ad hoc.
La condivisione dei dati può aiutare le persone che vivono in zone di conflitto a ritrovare i propri cari e ad accedere a cure mediche e cibo. Ma questi dati le rendono anche vulnerabili: fornendo informazioni sulla loro etnia, sul luogo in cui si trovano, sulla loro salute e sulle loro convinzioni, le popolazioni civili potrebbero diventare possibili bersagli. L'uso dell'intelligenza artificiale può garantire maggiore precisione rendendo le operazioni umanitarie più efficienti, ma anche rafforzare gli stereotipi dovuti a dati distorti.
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