{"id":31947,"date":"2025-12-27T06:38:46","date_gmt":"2025-12-27T04:38:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cssr.news\/italian\/?p=31947"},"modified":"2025-12-27T11:02:42","modified_gmt":"2025-12-27T09:02:42","slug":"intelligenza-artificiale-e-privacy-familiare","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cssr.news\/italian\/2025\/12\/intelligenza-artificiale-e-privacy-familiare\/","title":{"rendered":"Intelligenza artificiale e privacy familiare"},"content":{"rendered":"\n

Un articolo del Prof. M. Carbajo-N\u00fa\u00f1ez, pubblicato sul  <\/em>blog<\/em><\/a> dell’Accademia Alfonsiana<\/em><\/p>\n\n\n\n

Lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale [= IA] sta aumentando il comfort nella vita familiare[i]<\/strong>, ma sta anche introducendo nuove forme di sorveglianza domestica che, a volte, possono limitare la loro autonomia nel processo decisionale.<\/p>\n\n\n\n

Il paradosso della \u201ccasa intelligente\u201d<\/p>\n\n\n\n

I dispositivi connessi all’Internet delle cose (IoT), come gli assistenti virtuali (Alexa, Google Home, Siri), le telecamere di sicurezza, gli elettrodomestici intelligenti e i giocattoli interattivi, stanno trasformando l’ambiente familiare in una \u201ccasa intelligente\u201d. Queste tecnologie offrono maggiore comodit\u00e0 ed efficienza, ma comportano anche rischi significativi per la privacy della vita familiare.<\/p>\n\n\n\n

Questi dispositivi raccolgono continuamente dati sulle abitudini, le conversazioni e le preferenze dei membri della famiglia. Tali informazioni possono essere successivamente utilizzate per personalizzare la pubblicit\u00e0, influenzare l’idoneit\u00e0 assicurativa o servire come prova in potenziali controversie legali. Nel 2023, Amazon ha ammesso di aver utilizzato le registrazioni di Alexa per addestrare modelli di IA, anche dopo che alcuni utenti avevano richiesto la cancellazione di tali registrazioni.<\/p>\n\n\n\n

Utilizzo dell’IA per prevedere le dinamiche familiari<\/h4>\n\n\n\n

Le conclusioni generate dai sistemi di IA non sono necessariamente oggettive o neutre, poich\u00e9 dipendono da come questi sistemi sono stati addestrati e dai criteri che sono stati loro forniti per definire cosa costituisce una vita familiare \u201cnormale\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Alcuni servizi sociali, istituzioni giudiziarie e operatori sanitari hanno iniziato a utilizzare algoritmi per analizzare le dinamiche familiari, le abitudini di consumo, i modelli di geolocalizzazione e l’attivit\u00e0 sui social media per prevedere rischi quali l’abbandono dei minori, la rottura del matrimonio o l’instabilit\u00e0 economica. Sulla base di tali dati, questi sistemi possono classificare le famiglie in base al loro livello di \u201cstabilit\u00e0\u201d, influenzando cos\u00ec l’accesso alle prestazioni sociali, ai prestiti bancari, ai mutui o alle assicurazioni personali.<\/p>\n\n\n\n

Tali pratiche sollevano serie preoccupazioni etiche. I modelli di IA possono erroneamente etichettare alcune famiglie come \u201cad alto rischio\u201d, perpetuando pregiudizi strutturali, stereotipi sociali e discriminazioni di classe, di genere o etniche. Un esempio noto si \u00e8 verificato nei Paesi Bassi, dove un algoritmo segreto ha utilizzato criteri discriminatori per accusare falsamente migliaia di famiglie di frode fiscale. Negli Stati Uniti, strumenti come eScore<\/em> sono stati accusati di basarsi su dati potenzialmente discriminatori per valutare l’affidabilit\u00e0 creditizia delle famiglie.<\/p>\n\n\n\n

Inoltre, molte applicazioni di controllo parentale utilizzano l’IA per monitorare i messaggi e l’attivit\u00e0 online degli adolescenti. Sebbene commercializzate come strumenti di protezione, spesso creano sfiducia tra genitori e figli e confondono il confine tra protezione premurosa e sorveglianza vera e propria. App come Bark o mSpy, che incorporano funzioni di riconoscimento vocale e geolocalizzazione, possono essere facilmente utilizzate per esercitare un monitoraggio segreto all’interno della casa.<\/p>\n\n\n\n

Controversie familiari e profilazione algoritmica<\/h4>\n\n\n\n

Gli strumenti di IA possono identificare modelli e dinamiche familiari analizzando numerose fonti, come i social network, gli articoli di stampa, i documenti giudiziari e altri documenti pubblici relativi a conflitti coniugali, procedimenti di divorzio o casi di affidamento dei figli. Possono anche elaborare foto, video e messaggi digitali condivisi da persone esterne alla famiglia immediata.<\/p>\n\n\n\n

Anche se il contenuto era gi\u00e0 pubblico, l’IA pu\u00f2 amplificarlo ben oltre la sua portata originale. Elaborando grandi volumi di dati, i sistemi di IA possono ricostruire profili familiari dettagliati che possono essere potenzialmente stigmatizzanti.<\/p>\n\n\n\n

Alcuni modelli algoritmici possono persino generare contenuti giornalistici sensazionalistici estraendo dati dai fascicoli giudiziari senza garantire un’adeguata protezione ai minori coinvolti.<\/p>\n\n\n\n

Conclusione<\/h4>\n\n\n\n

La rapida espansione dell’IA sta trasformando la casa in uno spazio pi\u00f9 confortevole, ma anche in un luogo di sfruttamento economico e intrusione tecnologica. I dispositivi progettati per facilitare la vita familiare, come gli elettrodomestici, i veicoli, i sensori e gli assistenti digitali, fanno ora parte del pi\u00f9 ampio IoT, una rete che raccoglie e scambia costantemente dati. Di conseguenza, anche le aree pi\u00f9 intime della casa possono essere trasformate in preziose fonti di informazioni per la commercializzazione.<\/p>\n\n\n\n

La protezione della privacy familiare, in particolare la tutela dei minori, deve avere la precedenza sugli interessi commerciali o sui vantaggi informativi. Sono necessarie norme rigorose per proteggere la sfera domestica da intrusioni tecnologiche indesiderate, stabilendo zone digitali chiare in cui le relazioni familiari possano prosperare senza sorveglianza e quantificazione.<\/p>\n\n\n\n

originale in inglese<\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n

____________________<\/p>\n\n\n\n

[i]<\/strong> Questi paragrafi sono basati sul nostro articolo: Carbajo-N\u00fa\u00f1ez Mart\u00edn, \u00abFamily privacy and Artificial Intelligence\u00bb, in Studia Elbl\u0105skie<\/em> 26 (2025) 363-377.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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