Una ricerca pubblicata sulla rivista Machine Learning e condotta dal Consiglio Nazionale delle Ricerche (Cnr-Isti di Pisa e Cnr-Icar di Palermo) in collaborazione con la Scuola Normale Superiore, svela che l'intelligenza artificiale agisce come un vero e proprio attore urbanistico capace di ridefinire luoghi e opportunità spaziali.
Il paradosso della raccomandazione: varietà vs polarizzazione
Lo studio introduce per la prima volta un modello esplicito di feedback loop applicato al contesto cittadino. Piattaforme come Google Maps, Yelp o TripAdvisor non si limitano a rispondere a una domanda, ma creano un ciclo di influenza reciproca.
Dalla ricerca emerge un fenomeno duale: se da un lato gli algoritmi aumentano la varietà dei luoghi visitati dal singolo individuo, spingendolo a scoprire nuove destinazioni, sul piano collettivo l'effetto è opposto. La tendenza statistica è quella di convogliare i flussi verso un numero ristretto di punti già popolari, esacerbando le disuguaglianze tra quartieri e zone cittadine.
"L'obiettivo della ricerca non è misurare 'quanto è accurato il sistema di raccomandazione', ma capire che tipo di città produce nel medio e lungo periodo", spiega Luca Pappalardo (Cnr-Isti). "Abbiamo studiato come le scelte guidate dagli algoritmi ridefiniscono luoghi, interazioni sociali e opportunità spaziali: in altre parole, come cambiano i flussi urbani".
L'impatto urbano dell'IA: i cicli di retroazione nei sistemi di raccomandazione basati sulla posizione
Algoritmi come attori politici e sociali
Per analizzare queste dinamiche, il team ha sviluppato un simulatore in grado di riprodurre il ciclo suggerimento-decisione-adattamento. Si tratta di un approccio inedito nel campo dei recommender systems, poiché sposta l'attenzione dall'efficacia tecnica dell'algoritmo al suo impatto sociologico.
Giovanni Mauro della Scuola Normale sottolinea l'importanza di osservare le "dinamiche collettive che ne derivano, come la concentrazione delle visite o la polarizzazione dei luoghi", definendo questa visione come una prospettiva nuova nel settore. Il lavoro non ha solo valenza scientifica, ma riveste un carattere strategico per la governance territoriale. Il passaggio fondamentale è riconoscere che l'IA non opera in astratto, ma interviene direttamente sulla salute sociale della città.
Secondo Marco Minici (Cnr-Icar), siamo di fronte a un cambio di paradigma: "Il futuro dell'IA 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". L'auspicio dei ricercatori è che questi simulatori diventino strumenti di supporto per le amministrazioni pubbliche, permettendo di governare proattivamente l'impatto delle tecnologie digitali sulla vita urbana.
Immagine di cover realizzata con il supporto di Gemini
