I bambini sono circondati dall'intelligenza artificiale. Dovrebbero sapere come funziona.

Studente alla lavagna piena di post-it Per gentile concessione di MIT Media Lab

Uno studente riassume come descriverebbe l'intelligenza artificiale a un amico: È un po' come un bambino o un cervello umano perché deve imparare, dice in un video, e memorizza [...] e usa quelle informazioni per capire le cose fuori.

La maggior parte degli adulti faticherebbe a mettere insieme una definizione così convincente di un argomento complesso. Questo studente aveva solo 10 anni.

Lo studente era uno dei 28 studenti delle scuole medie, dai 9 ai 14 anni, che quest'estate hanno partecipato a un programma pilota progettato per insegnare loro l'IA. Il curriculum, sviluppato da Blakeley Payne, un assistente di ricerca laureato presso il MIT Media Lab, fa parte di un'iniziativa più ampia per rendere questi concetti parte integrante delle classi delle scuole medie. Lei ha da allora open source il curriculum , che include diverse attività interattive che aiutano gli studenti a scoprire come vengono sviluppati gli algoritmi e come questi processi influiscono sulla vita delle persone.

I bambini di oggi crescono in un mondo circondato dall'intelligenza artificiale: gli algoritmi determinano quali informazioni vedono, aiutano a selezionare i video che guardano e modellano il modo in cui imparano a parlare. La speranza è che, comprendendo meglio come vengono creati gli algoritmi e come influenzano la società, i bambini possano diventare consumatori più critici di tale tecnologia. Potrebbe persino motivarli ad aiutare a plasmare il suo futuro.

È essenziale per loro capire come funzionano queste tecnologie in modo da poterle navigare e consumare al meglio, afferma Payne. Vogliamo che si sentano responsabilizzati.

Gli studenti immaginano come riprogetterebbero YouTube. Per gentile concessione di MIT Media Lab

Perché bambini?

Ci sono diversi motivi per insegnare ai bambini l'IA. In primo luogo, c'è l'argomento economico: gli studi hanno dimostrato che esporre i bambini a concetti tecnici stimola le loro capacità di problem solving e di pensiero critico. Può prepararli ad apprendere abilità computazionali più rapidamente più avanti nella vita.

In secondo luogo, c'è l'argomento della società. Gli anni della scuola media, in particolare, sono fondamentali per la formazione e lo sviluppo dell'identità di un bambino. Insegnare alle ragazze la tecnologia a questa età potrebbe renderle più propense a studiarla più tardi o ad avere una carriera nella tecnologia, afferma Jennifer Jipson, professoressa di psicologia e sviluppo infantile presso la California Polytechnic State University. Ciò potrebbe aiutare a diversificare l'industria dell'intelligenza artificiale e della tecnologia in generale. Imparare a confrontarsi con l'etica e l'impatto sociale della tecnologia nella fase iniziale può anche aiutare i bambini a diventare creatori e sviluppatori più consapevoli, nonché cittadini più informati.

Infine, c'è l'argomento della vulnerabilità. I giovani sono più malleabili e impressionabili, quindi i rischi etici che derivano dal tracciare il comportamento delle persone e usarlo per progettare esperienze che creano più dipendenza sono per loro aumentati, afferma Rose Luckin, professoressa di design incentrato sullo studente all'University College di Londra. Rendere i bambini consumatori passivi potrebbe danneggiare la loro agenzia, la privacy e lo sviluppo a lungo termine.

Dai dieci ai 12 anni è l'età media in cui un bambino riceve il suo primo cellulare o il suo primo account sui social media, dice Payne. Vogliamo che comprendano davvero che la tecnologia ha opinioni e obiettivi che potrebbero non essere necessariamente in linea con i propri prima che diventino consumatori ancora più grandi di tecnologia.

Gli studenti hanno progettato matrici etiche per riflettere sulle parti interessate di un algoritmo per la creazione di sandwich e sui loro valori. Per gentile concessione di MIT Media Lab

Algoritmi come opinione

Il curriculum di Payne include una serie di attività che spingono gli studenti a pensare alla soggettività degli algoritmi. Iniziano imparando gli algoritmi come ricette, con input, una serie di istruzioni e output. Ai bambini viene quindi chiesto di costruire, o annotare le istruzioni, per un algoritmo che produca il miglior panino con burro di arachidi e gelatina.

Molto rapidamente, i ragazzi del pilota estivo hanno iniziato a cogliere la lezione di fondo. Uno studente mi ha preso da parte e mi ha chiesto: 'Questa dovrebbe essere un'opinione o un fatto?', dice. Attraverso il loro stesso processo di scoperta, gli studenti si sono resi conto di come avevano involontariamente costruito le proprie preferenze nei loro algoritmi.

L'attività successiva si basa quindi su questo concetto: gli studenti disegnano quella che Payne chiama una matrice etica per pensare a come le diverse parti interessate e i loro valori potrebbero anche influenzare la progettazione di un algoritmo sandwich. Durante il pilot, Payne ha poi legato le lezioni all'attualità. Insieme, gli studenti leggono un abbreviato Articolo del Wall Street Journal su come i dirigenti di YouTube stavano valutando se creare una versione separata dell'app riservata ai bambini con un algoritmo di raccomandazione modificato. Gli studenti sono stati in grado di vedere come le richieste degli investitori, le pressioni dei genitori o le preferenze dei bambini potrebbero spingere l'azienda verso percorsi di riprogettazione degli algoritmi completamente diversi.

Un'altra serie di attività introduce gli studenti al concetto di bias dell'IA. Usano Strumento di apprendimento della macchina di Google , una piattaforma interattiva senza codice per l'addestramento di modelli di apprendimento automatico di base, per creare un classificatore gatto-cane, ma, a loro insaputa, viene fornito un set di dati distorto. Attraverso un processo di sperimentazione e discussione, apprendono come il set di dati porta il classificatore a essere più accurato per i gatti. Hanno quindi l'opportunità di correggere il problema.

Payne ha collegato ancora una volta l'esercizio a un esempio del mondo reale durante il pilota, mostrando agli studenti filmati di Joy Buolamwini, una collega ricercatrice di Media Lab, testimoniare al Congresso sui pregiudizi nel riconoscimento facciale. Sono stati in grado di vedere come il tipo di processo di pensiero che avevano attraversato potrebbe cambiare il modo in cui questi sistemi sono costruiti nel mondo, dice Payne.

Una studentessa mostra la sua ultima riprogettazione di YouTube. Per gentile concessione di MIT Media Lab

Il futuro dell'istruzione

Payne prevede di continuare a modificare il programma, tenendo conto del feedback del pubblico, e sta esplorando varie strade per ampliarne la portata. Il suo obiettivo è integrarne una versione nell'istruzione pubblica.

Oltre a ciò, spera che serva da esempio su come insegnare ai bambini la tecnologia, la società e l'etica. Sia Luckin che Jipson concordano sul fatto che offre un modello promettente su come l'istruzione potrebbe evolversi per soddisfare le esigenze di un mondo sempre più guidato dalla tecnologia.

L'IA come la vediamo nella società in questo momento non è un grande equalizzatore, afferma Payne. L'istruzione è, o almeno, speriamo che lo sia. Quindi questo è un passo fondamentale per muoversi verso una società più giusta e più giusta.

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