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Magazine Intelligenza Artificiale: l'IA è più di quello che appare

Magazine Intelligenza Artificiale: l'IA è più di quello che appare

Uno studio mostra come l’IA può aumentare le disuguaglianze

Lavoratori vestiti da ufficio che camminano numerosi in scia verso una stessa direzione. Prospettiva dal basso verso l'alto, in lontananza. Stile disegno e acquarello da tono azzurri e blu.

Uno studio pubblicato su Heliyon da Fang Liu (Changzhou University) e Chen Liang (Shenzhen University) si interroga su come l’adozione dell’IA influenzerà la distribuzione della ricchezza. L’analisi suggerisce che l’automazione spinta dall’IA tende ad ampliare le disuguaglianze, soprattutto a favore dei redditi da capitale, che crescono più rapidamente rispetto ai salari.

Gli autori hanno utilizzato un modello matematico complesso basato su dati cinesi e calibrato al 2010. Il modello è capace di simulare dinamiche di lungo periodo, considerando variabili come mortalità, produttività e accesso ai mercati del lavoro e del capitale. Secondo gli autori, l’intelligenza artificiale spinge la crescita economica, aumentando la produttività e anche i salari. Tuttavia, i guadagni per chi investe in capitale (aziende, azionisti, investitori) crescono molto più in fretta rispetto ai salari, aggravando così le differenze di reddito e ricchezza tra le persone.

La buona notizia è che non si tratta di un destino inevitabile. Lo studio spiega che alcuni tipi di innovazione – chiamati “neutrali” – migliorano allo stesso tempo l’efficienza del lavoro e delle macchine, aiutando a distribuire meglio i benefici della crescita. Per questo, secondo i ricercatori, servono politiche pubbliche per bilanciare progresso tecnologico e giustizia sociale. In particolare, è necessario incoraggiare innovazioni tecnologiche neutrali e investimenti in redistribuzione secondaria per evitare che i benefici dell’IA restino concentrati.

Leggi l’articolo completo “How will artificial intelligence affect wealth equality?” su Phys.org

Immagine generata tramite DALL-E 3. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (2025).

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