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IA, Cnr: come cambiano le città e gli spostamenti
Uno studio del Cnr mostra come i sistemi di raccomandazione influenzino comportamenti, flussi urbani e disuguaglianze territoriali, ridefinendo il volto delle città nel tempo.
L’IA non sta modificando solo il modo in cui ci muoviamo, ma anche la struttura stessa delle città. Dall’interazione tra algoritmi, persone e spazio urbano emerge un sistema complesso in cui la distribuzione delle visite e la polarizzazione dei luoghi incidono sulle trasformazioni urbane. È quanto evidenzia una ricerca condotta dall’Istituto di scienza e tecnologie dell’informazione “A. Faedo” del Cnr di Pisa, insieme al Cnr-Icar di Palermo e alla Scuola Normale Superiore di Pisa, pubblicata sulla rivista Machine Learning.
Il feedback loop tra app e comportamenti umani
Lo studio è il primo a modellare in modo esplicito il cosiddetto feedback loop nel contesto urbano: il ciclo di influenza reciproca tra sistemi di raccomandazione – come quelli alla base di Google Maps, TripAdvisor, Yelp o TheFork – e i comportamenti delle persone. “Non ci siamo chiesti quanto sia accurato un algoritmo, ma che tipo di città produce nel medio-lungo periodo”, spiega Luca Pappalardo del Cnr-Isti, sottolineando come consigli delle app, scelte individuali e trasformazioni urbane siano strettamente connesse.
Tra scoperta di nuovi luoghi e concentrazione del traffico
Da un lato, i sistemi di raccomandazione possono ampliare l’orizzonte degli utenti, spingendoli a frequentare luoghi nuovi e meno conosciuti. Dall’altro, però, a livello collettivo tendono a concentrare le visite su un numero ristretto di mete popolari, rafforzando squilibri e disuguaglianze tra le diverse aree urbane.
Un simulatore per studiare le dinamiche urbane
Per analizzare questi effetti, i ricercatori hanno sviluppato un simulatore capace di modellare l’intero ciclo umano-IA: suggerimento, decisione, produzione del dato e adattamento dell’algoritmo.
“Osserviamo non solo le scelte individuali, ma anche le dinamiche collettive che ne derivano, come la polarizzazione dei luoghi”, spiega Giovanni Mauro della Scuola Normale di Pisa, evidenziando l’originalità dell’approccio nel campo dei sistemi di raccomandazione.
L’IA come nuovo attore urbano
La portata dello studio è anche culturale e strategica. “È un cambio di paradigma: non valutiamo più l’algoritmo in astratto, ma come un vero attore urbano”, afferma Marco Minici del Cnr-Icar. Il futuro dell’intelligenza artificiale nelle città, secondo i ricercatori, richiede una maggiore consapevolezza civica e la progettazione di algoritmi capaci di tutelare equità spaziale, accessibilità e salute sociale.
Il gruppo di ricerca auspica che questi modelli di simulazione possano diventare strumenti utili per le amministrazioni pubbliche, aiutandole a comprendere e governare l’impatto delle tecnologie digitali sulla vita urbana e sulle trasformazioni delle città.

