I pregiudizi degli algoritmi: la diversità e la gig economy possono essere la soluzione?
L'Università Altınbaş ha aperto un dibattito sugli effetti degli algoritmi nel mondo del lavoro. Durante il seminario intitolato "Organizzazioni algoritmiche e diversità", è stato discusso come gli algoritmi riproducano i pregiudizi nella vita lavorativa. L'ospite del seminario, la Prof.ssa Patrizia Zanoni dell'Università di Hasselt, ha sottolineato che gli algoritmi non sono neutrali e ha evidenziato come essi rendano sistematici i pregiudizi sociali nel mondo del lavoro.
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IN CHE MODO GLI ALGORITMI INFLUENZANO LA DIVERSITÀ?
La Prof.ssa Zanoni ha sottolineato che la diversità nel mondo del lavoro non si limita alla discriminazione tra individui, richiamando l'attenzione su come le strutture organizzative modellino le differenze. Affermando che gli algoritmi delle grandi aziende tecnologiche riproducono le disuguaglianze esistenti in passato, Zanoni ha presentato esempi in cui, in particolare su piattaforme come Facebook e Google, alle donne è stato impedito di visualizzare determinati annunci di lavoro.
LA GIG ECONOMY PUÒ ESSERE LA SOLUZIONE?
Secondo Zanoni, nonostante i pregiudizi insiti negli algoritmi, la gig economy può offrire pari opportunità. Affermando che la Commissione Europea vede la gig economy come un modello per aumentare la partecipazione alla forza lavoro, Zanoni ha dichiarato che le piattaforme di lavoro digitale offrono nuove opportunità economiche per chi vive in zone rurali, per le persone con disabilità e per i lavoratori nei paesi in via di sviluppo. Tuttavia, ha anche sottolineato che questi nuovi modelli occupazionali necessitano di regolamentazioni in termini di sicurezza sociale e politiche salariali.
''GLI ALGORITMI DEVONO ESSERE REGOLATI ATTENTAMENTE''
Zanoni ha affermato che, se progettate in modo equo, le tecnologie digitali possono aumentare l'inclusione sociale e l'uguaglianza economica. Tuttavia, ha sottolineato che per raggiungere questo obiettivo gli algoritmi devono essere regolati attentamente e le politiche sui dati delle aziende devono essere trasparenti.
Fonte: Netizen Global