98117 - BIAS, DISUGUAGLIANZE E PERCEZIONE DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Anno Accademico 2021/2022

  • Docente Laura Sartori

  • Crediti formativi 1

  • SSD SPS/07

  • Lingua di insegnamento Italiano

  • Modalità di erogazione In presenza (Convenzionale)

Conoscenze e abilità da conseguire

Le conoscenze acquisite riguardano la società algoritmica e le sue nuove linee di disuguaglianza.

Gli studenti acquisiranno chiavi di lettura sociologiche per leggere criticamente le trasformazioni tecnologiche in corso e le loro ripercussioni sociali, per esempio, sul mercato del lavoro.

Programma/Contenuti

Il corso affronta i temi dell'Intelligenza artificiale e di come la progressiva diffusione di algoritmi e sistemi di AI contribuiscano alla creazione di nuove fonti di disuguaglianza e, allo stesso tempo al rafforzamento di quellle più tradizionali legate al genere o all'etnia.

Testi/Bibliografia

Riferimenti generali

Burrell, J and Fourcade, M. (2021), The Society of Algorithms, Annual review of Sociology.

Joyce K, Smith-Doerr L, Alegria S, et al. Toward a Sociology of Artificial Intelligence: A Call for Research on Inequalities and Structural Change. Socius. January 2021.

Holvast J., Duquenoy P., Whitehouse D. (2005) The Information Society and its Consequences: Lessons from the Past. In: Berleur J., Avgerou C. (eds) Perspectives and Policies on ICT in Society. IFIP International Federation for Information Processing, vol 179. Springer, Boston, MA.

 

Algortimi

Schuilenburg, M and Peeters, R (2021), The Algorithmic Society, Routledge. Chapter 1 (you might look atthe others).

Beer, D. (2017). “The Social Power of Algorithms.” Information, Communication & Society, 20(1).

Kitchin, R. (2017). “Thinking Critically about and Researching Algorithms.” Information, Communication and Society, 20 (1).

 

Gender bias

Woods H.S. (2018) Asking more of Siri and Alexa: feminine persona in service of surveillance capitalism, Critical Studies in Media Communication, 35:4, 334-349.

Unesco report (2019), I'd blush if I could. Closing gender divides in digital skills, available online.

 

Ulteriore materiale bibliografico sarà fornito prima dell'inizio del corso in base al numero di partecipanti.

Metodi didattici

 

Lezioni frontali a carattere seminariale.

ll corso si basa sulla partecipazione attiva degli studenti.

Discussione collettiva: Ci saranno delle letture da fare prima delle lezioni e da discutere in aula.

Valutazione instantanea: Two minutes paper

Modalità di verifica dell'apprendimento

La prova di idoneità consiste in un incontro (eventualmente collettivo) successivo alla fine del seminario in cui ogni studente dovrà discutere un approfondimento critico nella forma di una tesina o una presentazione power point (circa 1000 parole o 4 slides) che potrà essere individuale o di gruppo purché sia chiaramente identificabile il contributo del singolo, da concordare con il docente.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Laura Sartori

Uguaglianza di genere

SDGs

L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.