Come Meta affronta la disparità tra donne e uomini sul web con l’Intelligenza Artificiale

31 maggio 2022

Meta sta sviluppando un algoritmo per affrontare il divario di genere su Wikipedia.

Infatti, secondo Wikimedia Foundation, sull’enciclopedia online più famosa del mondo solo il 20% delle biografie sono di personaggi femminili.

Ecco perchè una ricercatrice del colosso fondato da Mark Zuckerberg ha dato inizio ad un progetto di Intelligenza Artificiale che permetta agli editor di Wikipedia di costruire ed aggiornare i profili di donne che, per il loro operato, meritano di essere catalogate. E le applicazioni di questo sistema non si fermano qui…

Come funziona questo sistema? Qual è l’impatto reale che può avere nel mondo?

Oggi, noi di Social Thingum ti racconteremo come funziona questo sistema di Intelligenza Artificiale e come sta aiutando il mondo a scoprire personaggi femminili ora per lo più sconosciuti. Se vuoi ricevere aggiornamenti sulle ultime novità in ambito Innovazione e Artificial Intelligence, segui la nostra pagina su Linkedin.

E ora iniziamo!

Superare il divario di genere online

Angela Fan, oggi ricercatrice di Meta, durante i suoi studi di dottorato all’Université de Lorraine ha sviluppato un metodo innovativo per abbattere il divario di genere negli scritti biografici online attraverso l’intelligenza artificiale.

La ricercatrice ha preso spunto da un episodio della sua infanzia. In terza elementare, un insegnante le aveva chiesto di scrivere un saggio su un personaggio storico di suo interesse: l’unico vincolo era che le informazioni sul personaggio in questione fossero trovate in uno dei libri disponibili in biblioteca.

Ad Angela sarebbe piaciuto approfondire la storia di Eleanor Roosevelt, ma purtroppo durante la sua ricerca non ha trovato nessun testo che parlasse della sua storia. Fu quindi costretta a parlare del presidente Franklin Delano Roosevelt, marito della grande attivista dei diritti umani e first lady.

Per la Fan, se oggi venisse assegnato lo stesso compito, nonostante l’enorme mole di fonti disponibile, si verificherebbe lo stesso problema. Secondo la ricercatrice, le personalità femminili non sono assenti dalle fonti online, ma sono troppo scarsamente rappresentate.

Un esempio è quello di Donna Strickland, premio Nobel per la fisica, rimasta completamente assente da Wikipedia anche nei primi giorni successivi alla premiazione.

In particolare, infatti, solo il 20% delle biografie presenti su Wikipedia riguarda personaggi femminili, come rilevato da Wikimedia Foundation, nonostante Wikipedia sia nel gruppo dei 10 siti più cliccati al mondo.

Queste sono le ragioni che hanno portato Angela Fan a decidere di intraprendere il progetto.

Il progetto

Nel progetto di Angela Fan viene sfruttata l’intelligenza artificiale per recuperare, all’interno di varie pagine web, informazioni inerenti ai personaggi femminili in questione. In seguito il sistema crea una biografia dettagliata da cui poi gli editor di Wikipedia potranno attingere per creare velocemente nuove voci dell’enciclopedia, incrementando quindi la rappresentanza femminile online.

Il modello si serve di un architettura RAG (Retrievial-Augmented Generation), il cui scopo è l’individuazione delle informazioni più salienti disponibili online su un determinato argomento. Queste informazioni vengono inserite rapidamente all’interno delle bio create dal sistema. I dati recuperati dall’architettura RAG vengono passati a un generatore che procede alla compilazione della biografia, chiamato seq2seq.

Con questa architettura, il sistema recupera in pochissimi secondi informazioni quali, ad esempio, luogo e data di nascita, scuole frequentate e posizioni ricoperte della personalità ricercata. Il modello è anche in grado di restituire automaticamente al testo creato tutte le fonti informative utilizzate per la ricerca del materiale.

Purtroppo, la qualità dell’output dipende significativamente dalla quantità di informazioni presenti in rete.

Ci sono, infatti, molti personaggi appartenenti a gruppi sociali emarginati che sono al momento sotto-rappresentati, non solo su Wikipedia, ma anche sull’intero web. Questo è un ostacolo che i ricercatori di Meta vogliono superare continuando a lavorare, in modo da restituire a questi gruppi sociali la giusta rappresentatività.

Irene Azzimondi

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