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Call for papers 2-2025 – scadenza 15 marzo

Intelligenza artificiale: impiego nei processi produttivi e di erogazione e accesso ai servizi, implicazioni etiche e competenze necessarie

Guest editor: Marcella Milana

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Contesto

A settant’anni dall’introduzione del termine Intelligenza Artificiale (IA) (McCarthy et al. 1955) per indicare la capacità di una macchina di emulare i processi cognitivi e decisionali umani, l’IA ha trasformato in maniera inequivocabile i processi produttivi e di erogazione e accesso ai servizi, permeando la quotidianità di cittadine e cittadini. Ciò anche grazie ai significativi progressi avvenuti in anni recenti nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP, da Natural Language Processing), capace di creare immagini, video e testi altamente realistici, il cui impulso all’uso è stato agevolato da ChatGPT (da Generative Pre-trained Transformer).

Innumerevoli sono le potenzialità nell’uso applicativo dell’IA, in particolare delle tecnologie di tipo generativo, in molteplici settori, pubblici e privati, sia a supporto che in sostituzione di lavoratrici e lavoratori. Questi vanno dalla gestione di processi e procedure amministrative, alla produzione di beni materiali, alla ricerca scientifica e ai processi di insegnamento-apprendimento. L’impiego di sistemi di IA può infatti agevolare, velocizzare e ottimizzare la gestione di processi e procedure amministrative e produttive, e riconfigurare sia i processi interni che le relazioni con clienti e utenti esterni di imprese e servizi pubblici e privati, ma con importanti conseguenze sulla qualità e quantità di lavoro disponibile (Butera e De Michelis 2024). Sollevando anche questioni relative alla tutela di lavoratrici e lavoratori dal rischio di discriminazione derivante dall’uso di sistemi di IA da parte dei datori di lavoro, a partire dai processi di selezione del personale (Peruzzi 2024). L’uso dell’IA può inoltre assistere le attività di ricerca scientifica (Rice et al. 2024) ma comprometterne l’originalità e validità, nonché l’integrità accademica (Rahimi e Abadi 2023).

Esistono quindi rischi e questioni etiche nell’impiego di sistemi di AI da parte di enti pubblici e imprese private. Ad esempio, nella gestione di processi e procedure amministrative, la protezione dei diritti di cittadine e cittadini fa da contraltare alla possibilità di ottimizzazione dei processi (Grenci 2024), mentre l’uso dell’AI generativa per la ricerca di informazioni, ad esempio mediche, può portare a risposte appropriate ed utili ma richiede la capacità di comprendere l’affidabilità e il grado di precisione delle risposte generate dall’IA (Clerici et al. 2024). A ciò si aggiunge il rischio generico di una relazione tra l’essere umano e la natura algoritmica delle tecnologie di AI che da virtuosa può divenire viziosa. Infatti, se da una parte l’essere umano è ‘condizionante’ per l’AI, poiché crea e testa gli algoritmi che permettono alla macchina di emulare i processi cognitivi e decisionali umani, d’altra parte può divenirne esso stesso ‘condizionato’ (Martire 2024). Come avviene, ad esempio, quando modelli di IA generativa impiegati nella produzione, creazione, e disseminazione di notizie amplificano la disinformazione (Pollicino e Dunn 2024).

Recentemente l’Unione europea si è dotata di una normativa sull’AI (Regolamento (UE) 2024/1689) per definire requisiti e obblighi per gli sviluppatori e gli operatori, nonché gli usi eticamente corretti dell’IA. Ciò all’interno di un più ampio pacchetto di misure comunitarie volte a sostenere lo sviluppo dell’AI che intende garantire, al contempo, sia la sicurezza che il rispetto dei diritti fondamentali di cittadine, cittadini e imprese. Inoltre, singoli paesi europei e non (ad esempio Germania, Stati Uniti e Cina) hanno predisposto strategie nazionali per integrare l’IA nei processi di istruzione e formazione rivolti a giovani e adulti al fine di prepararli all’uso dell’AI (Milana et al. 2024).

Diverse sono le logiche che possono sostanziare tali strategie. Nel panorama internazionale, alcuni sostengono che per consentire alle persone di passare dalla semplice acquisizione alla creazione di conoscenza attraverso l’IA generativa sia necessaria una alfabetizzazione della popolazione (attiva e non) che pertenga alla conoscenza e comprensione del suo funzionamento, al suo utilizzo e applicazione, alla sua valutazione per la possibile creazione di contenuti, e agli aspetti etici (Ng et al. 2021b). Altri criticano l’alfabetizzazione all’IA così intesa poiché si limita alla conoscenza degli aspetti tecnologici relativi all’AI e agli atteggiamenti direttamente correlati al suo uso (Markauskaite et al. 2022), mentre chi si è occupato, ad esempio, delle capacità dei dipendenti di utilizzare l’IA nei luoghi di lavoro digitali ha identificato quattro tipi di capacità correlate alla tecnologia, al lavoro, al rapporto uomo-macchina e all’apprendimento necessario per un corretto (etico) utilizzo dell’AI (Cetindamar et al. 2022).

Tematiche dei contributi

Il numero tematico 2/2025 intende ospitare contributi che riflettano sulla relazione fra lo sviluppo tecnologico dell’AI, specialmente di tipo generativo, e il loro impiego nei processi produttivi e di erogazione di servizi nonché sulle competenze necessarie ad un loro sviluppo e impiego, come possano essere acquisite, e sulle questioni etiche connesse sia allo sviluppo che all’utilizzo dell’IA, anche nelle attività di ricerca scientifica. L’impiego dell’IA nei processi produttivi e nell’erogazione di servizi può offrire vantaggi alle pubbliche amministrazioni e alle imprese ma presentare minacce e sfide a lavoratrici, lavoratori e utenti. Inoltre, richiede persone competenti nello sviluppo tecnologico dell’IA ma soprattutto nel suo uso, capaci, in entrambi i casi, di giudicarne le implicazioni etiche. Diviene quindi necessario considerare come l’evoluzione e impiego dell’AI interseca lo sviluppo dei percorsi formativi, anche in relazione alle necessità di adattamento della popolazione attiva e all’invecchiamento della popolazione.

La call sollecita contributi multidisciplinari e interdisciplinari alle questioni su trattate da parte di autrici e autori che affrontino uno dei seguenti temi:

IA e pubbliche amministrazioni
IA e processi produttivi
IA ed erogazione e accesso ai servizi
IA e diritti di lavoratrici e lavoratori
IA e ricerca scientifica
IA e etica
IA e sicurezza
IA e diritti
IA e acquisizione di capacità di sviluppo e uso competente

Nell’ambito di queste tematiche, si sollecita la presentazione di saggi originali e non sottoposti ad altre riviste di lunghezza compresa tra le 5.000 e le 8.000 parole (Norme bibliografiche Sinappsi) per la pubblicazione nel numero 2/2025. I saggi dovranno pervenire alla redazione di Sinappsi ([email protected]) entro il 15 marzo 2025, per essere avviati al referaggio (double blind peer review) a seguito di accettazione da parte del Comitato scientifico/editoriale della rivista.

Bibliografia

Butera F., De Michelis G. (2024), Intelligenza artificiale e lavoro, una rivoluzione governabile, Venezia, Marsilio

Cetindamar D., Kitto K., Wu M., Zhang Y., Abedin B., Knight S. (2024), Explicating AI literacy of employees at digital workplaces, IEEE Transactions on Engineering Management, 71, pp.810-823

Clerici C.A., Chopard S., Levi G. (2024), Ammalarsi di una patologia rara in tempi di intelligenza artificiale, Recenti progressi in medicina,115, n.2, pp.67-75

Grenci S.B. (2024), Artificial Intelligence Applications to Support the Automation of the Administrative. Procedure | Le Applicazioni Di Intelligenza Artificiale a supporto dell’automazione del Procedimento amministrativo, Rivista italiana di informatica e diritto: periodico internazionale del CNR-IGSG, 6, n.1, (web)

McCarthy J., Minsky M., Rochester N., Shannon C. (1955) A proposal for Dartmouth summer research project on artificial intelligence, AI Magazine, 27, n.4, pp.12-14

Martire, D. (2024), Human in the Loop. The Human Being as a Conditioning Factor of – or Conditioned by – Artificial Intelligence, Rivista italiana di informatica e diritto. Periodico internazionale del CNR-IGSG, 6, n.2, (web)

Markauskaite L., Marrone R., Poquet O., Knight S., Martinez-Maldonado R., Howard S., Tondeur J., de Laat M., Buckingham Shum S., Gašević D., Siemens G. (2022), Rethinking the entwinement between artificial intelligence and human learning. What capabilities do learners need for a world with AI?, Computers & Education: Artificial Intelligence, n.3, 100056

Milana M., Brandi U., Hodge S., Hoggan-Kloubert T. (2024), Artificial intelligence (AI), conversational agents, and generative AI: implications for adult education practice and research, International Journal of Lifelong Education, 43, n.1, pp.1-7

Ng D.T.K., Leung J.K.L., Chu S.K.W., Qiao M.S. (2021), Conceptualising AI literacy: An exploratory review, Computers & Education. Artificial Intelligence, n.2, 100041

Peruzzi M. (2024), La discriminazione algoritmica, Equal. Rivista di Diritto Antidiscriminatorio, n.1, pp.7-23

Pollicino O., Dunn P. (2024), Disinformazione e intelligenza artificiale nell’anno delle global elections: rischi (ed opportunità), Federalismi.it. Rivista di Diritto Pubblico Italiano, comparato, europeo, n.12, pp.iv-xxiii

Rahimi F., Talebi Bezmin Abadi A. (2023), Passive contribution of ChatGPT to scientific papers, Annals of Biomedical Engineering, 51, n.11, pp.2340-2350

Rice S., Crouse S. R., Winter S. R., Rice C. (2024), The advantages and limitations of using ChatGPT to enhance technological research, Technology in Society, 76, 102426

CONTATTI

Redazione: [email protected]

Call for papers Sinappsi 2/2025 – deadline March 15th

Artificial Intelligence: Applications in Production Processes, Service Delivery and Access, Ethical Implications, and Necessary Skills

Guest editor: Marcella Milana

Context

Seventy years after the introduction of the term “Artificial Intelligence” (AI) (McCarthy et al. 1955), which referred to the ability of a machine to emulate human cognitive and decision-making processes, AI has significantly transformed production processes as well as the delivery of and access to services, permeating the daily lives of citizens. This has been further accelerated by recent advancements in natural language processing (NLP), which enable the creation of highly realistic images, videos, and texts, with the usage of these tools being popularised by ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer).

Countless potential applications of AI, particularly generative technologies, have emerged across multiple public and private sectors, either as support tools or as substitutes for workers. These applications range from managing administrative processes and procedures and producing tangible goods, to conducting scientific research and teaching-learning processes. AI systems can facilitate, accelerate, and optimise the management of administrative and production processes while reconfiguring internal operations and the relationships with external customers and users in public and private organisations. However, this significantly affects the quality and quantity of available jobs (Butera and De Michelis 2024). Additionally, it raises issues concerning the protection of workers from discrimination risks associated with employers using AI systems, starting with recruitment processes (Peruzzi 2024). AI can also assist scientific research activities (Rice et al. 2024), but it may compromise originality, validity, and academic integrity (Rahimi and Abadi 2023).

Thus, the adoption of AI systems by public entities and private companies entails risks and ethical challenges. For example, in managing administrative processes and procedures, protecting citizens’ rights may conflict with the goal of process optimisation (Grenci 2024). Meanwhile, generative AI used to seek information – for instance, medical advice – may provide useful and appropriate responses. Still, it requires the ability to assess the reliability and accuracy of those responses (Clerici et al. 2024). There is also the overarching concern of the relationship between humans and AI technologies becoming more vicious than virtuous. While humans are ‘conditioning’ AI by creating and testing algorithms that allow machines to emulate cognitive and decision-making processes, they can, in turn, become ‘conditioned’ by it (Martire 2024). This happens, for instance, when generative AI models used in the production, creation, and dissemination of news amplify misinformation (Pollicino and Dunn 2024).

Recently, the European Union has adopted AI regulations (Regulation (EU) 2024/1689) to define requirements and obligations for developers and operators, alongside guidelines for ethically correct uses of AI. These regulations are part of a broader EU framework aimed at supporting AI development while ensuring safety and respect for the fundamental rights of citizens and businesses. Additionally, several European and non-European countries (e.g., Germany, the United States, and China) have implemented national strategies to integrate AI into education and training systems for young people and adults, preparing them for AI use (Milana et al. 2024).

Different approaches can underpin such strategies. At the international level, some argue that enabling people to move from the mere acquisition of knowledge to its creation through generative AI requires a form of literacy that encompasses knowledge and understanding of how AI works, its use and application, its evaluation for potential content creation, and its ethical implications (Ng et al. 2021b). Others criticise this approach to AI literacy, arguing that it is limited to the knowledge of technological aspects related to AI and attitudes directly connected to its use (Markauskaite et al. 2022). Meanwhile, those who have examined, for example, the ability of employees to use AI in digital workplaces have identified four types of skills related to technology, work, human-machine interaction, and the learning necessary for the proper (and ethical) use of AI (Cetindamar et al. 2022).

Themes of Contributions

Issue 2/2025 aims to host contributions reflecting on the relationship between the technological development of AI – particularly generative AI – and its application in production processes and service delivery. The issue also aims to explore the skills required for AI development and use, how these skills can be acquired, and the ethical considerations tied to both the development and application of AI, including its role in scientific research. Using AI in production processes and service delivery can provide advantages to public administrations and businesses but also pose threats and challenges for workers, employees, and users. Moreover, it demands individuals who are proficient in the technological development of AI and, most importantly, skilled in its application and capable of critically evaluating its ethical implications in both contexts. It therefore becomes necessary to consider how the development and use of AI intersects with the development of educational pathways, also in relation to the adaptation needs of the working and ageing population.

This call invites multidisciplinary and interdisciplinary contributions addressing these issues, with a focus on one of the following themes:

AI and public administrations
AI and production processes
AI and service delivery and access
AI and workers’ rights
AI and scientific research
AI and ethics
AI and security
AI and rights
AI and the acquisition of skills for competent development and use

Within these themes, we encourage the submission of original papers (not submitted to other journals), of length of between 5,000 and 8,000 words (Bibliographical standards of Sinappsi) for publication in Issue 2/2025. Submissions should be sent to the editorial office of Sinappsi ([email protected]) by 15 March 2025 to be submitted for refereeing (double-blind peer review) following acceptance by the journal’s Scientific/Editorial Committee.

References