Così l’algoritmo cambia il nostro modo di usare la città (e non ce ne accorgiamo)

In centro a Livorno con l’itinerario tracciato da Google Maps

PISA. L’intelligenza artificiale viene sovraccaricata di aspettative, poi alla prova dei fatti ti dice che la Darsena Europa la costruiscono all’Obelisco della Darsena Marzocco e, per spiegarsi meglio, aggiunge che come un giardino sul retro di una casa e non è in centro città. Però è vero che alcuni dialogano con l’AI meglio che se fosse un amico immaginario o d’un cane fedele e senza aver la scocciatura di portarlo fuori, è vero che gli si confessano meglio che a don Antonio e le parlano con più confidenza che allo psicanalista. Ma non c’è solo questa piega: alla Scuola Normale di Pisa si sono resi conto dell’impatto che l’intelligenza artificiale sta avendo sulle nostre città. A cominciare dalla modifica dei nostri comportamenti di mobilità, ma non solo: «Il sistema complesso che emerge dall’interazione tra algoritmi, persone e spazio urbano rivela come la distribuzione delle visite e la polarizzazione dei luoghi incidano sulle trasformazioni urbane».

Lo sottolineano dal quartier generale dell’istituzione universitaria pisana per presentare quel che è emerso da una ricerca condotta dall’Istituto di scienza e tecnologie dell’informazione “A. Faedo” (Cnr-Isti) in tandem con la Scuola Normale Superiore di Pisa e l’Istituto di calcolo e reti ad alte prestazioni del Cnr di Palermo (Cnr-Icar). Lo studio è stato pubblicato sulla rivista “Machine Learning”.

«Questo è il primo studio che modella in modo esplicito il “feedback loop” nel contesto urbano, cioè il ciclo di influenza reciproca tra sistemi di raccomandazione (i “recommender systems” alla base di piattaforme online come Google Maps, Tripadvisor, Yelp o TheFork) e comportamenti umani, evidenziando come i “consigli” delle app (cioè appunto le “raccomandazioni”), le scelte individuali e le trasformazioni urbane siano strettamente interconnesse»: queste le parole di Luca Pappalardo (Cnr-Isti). Con una sottolineatura: al centro della ricerca non c’è l’idea di «misurare “quanto è accurato il sistema di raccomandazione” bensì capire che tipo di città produce nel medio e lungo periodo». E aggiunge: «Abbiamo studiato come le scelte guidate dagli algoritmi ridefiniscono luoghi, interazioni sociali e opportunità spaziali: in altre parole, come cambiano i flussi urbani».

Salta agli occhi un aspetto: «I sistemi di raccomandazione – spiegano i ricercatori – possono aumentare la varietà dei luoghi frequentati da ciascun individuo, invitando le persone a scoprire posti nuovi». Però c’è un “però”: «Sul piano collettivo tendono a concentrare il traffico su un numero ridotto di luoghi popolari, rafforzando le disuguaglianze tra le diverse aree urbane».

La Google Car durante una campagna di rilevamento fotografico delle strade per aggiornare Google Street View

Per puntare i riflettori sull’ “esplorazione” di questi effetti, i ricercatori – viene spiegato – hanno messo a punto un simulatore in grado di modellare l’interazione del ciclo umano-intelligenza artificiale nel contesto urbano: suggerimento, decisione, dato, adattamento. «Studiamo l’effetto dei “location-based recommenders”: cioè algoritmi che suggeriscono dove andare in base alle abitudini degli utenti, osservando non solo le scelte individuali, ma anche le dinamiche collettive che ne derivano, come la concentrazione delle visite o la polarizzazione dei luoghi». Giovanni Mauro, ricercatore della classe di scienze della Scuola Normale, spiega che «è una prospettiva nuova nel campo dei “recommender systems”».

«La portata del lavoro è anche strategica e culturale. A nostra conoscenza, è il primo studio urbano in cui il “feedback loop” è esplicitamente modellato», conclude Marco Minici (Cnr-Icar). «È un cambio di paradigma: non valutiamo più l’algoritmo in astratto, ma come attore urbano. Il futuro dell’intelligenza artificiale nelle città richiede consapevolezza civica: progettare algoritmi che non ottimizzino solo il singolo, ma anche l’equità spaziale, l’accessibilità e la salute sociale delle città».

È una consapevolezza che riguarda l’individuo di fronte all’utilizzo dei nuovi strumenti ma anche chi ha in mano le leve decisionali. Lo dice il gruppo di ricerca auspicando in modo esplicito che questi strumenti di simulazione possano diventare un supporto per le amministrazioni pubbliche, aiutandole a comprendere e governare l’impatto delle tecnologie digitali sulla vita urbana.

Il posizionamento della Scuola Normale Suoeriore di Pisa in piazza dei Cavalieri con la versione mobile di Google Street View