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Algoritmo e povertà: quando l’intelligenza artificiale spinge alla marginalità
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Algoritmo e povertà: quando l’intelligenza artificiale spinge alla marginalità

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Michele Gilman, avvocata e docente presso la University of Baltimore
Clara Capelli, redazione Q Code Mag

In streaming il  dalle ore 13:30

IN COLLABORAZIONE CON: Q Code Mag

In Italia gli algoritmi non sono ancora utilizzati dalla pubblica amministrazione e nel settore del welfare, mentre rappresentano una realtà piuttosto diffusa in altri Paesi, a cominciare dagli Stati Uniti. Quali sono le conseguenze sulle fasce meno abbienti della società? Il rischio è che il funzionamento dell’algoritmo determini le condizioni di accesso dei cittadini e delle cittadine a servizi sociali e abitative, credito bancario, etc., continuando a perpetrare alcune situazioni di marginalizzazione. È possibile fare ricorso di fronte a decisioni avverse degli algoritmi? E come?

Michele Gilman, avvocata e docente presso la University of Baltimore, si occupa di povertà, questioni di privacy, disuguaglianza economica e teoria legale femminista. È direttrice del Saul Ewing Civil Advocacy Clinic e co-direttrice del Center on Applied Feminism del suo ateneo. È autrice di numerosi contributi sul rapporto tra trattamento dei dati e povertà. Nel 2020 ha pubblicato per Data&Society il rapporto Poverty Lawgorithms. A Poverty’s Lawyer’s Guide to Fighting Automated Decision-Making Harms on Low-Income Communities.

Clara Capelli, economista esperta di Medio Oriente e Nord Africa. Ha esperienze di lavoro e ricerca in Tunisia, Libano e Palestina, dove si è occupata principalmente di politiche di sviluppo e cooperazione, con particolare riferimento alle questioni industriali e di commercio internazionale. Recentemente, ha iniziato a compiere ricerche e studi sul fenomeno della finanziarizzazione e delle catene globali del lavoro. Collabora con Q Code Mag, per il quale segue le rubriche "Glossario del Capitalista Moderno" e "Riportando tuttə a casa", quest'ultima a tema Recovery Fund.

Edizione 2021

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