Introduzione
L’intelligenza artificiale sta trasformando radicalmente il modo in cui accediamo all’informazione, prendiamo decisioni e costruiamo il nostro futuro. Tra gli ambiti di applicazione emergenti vi è anche l’orientamento scolastico e professionale: sempre più persone, studenti e adulti, si rivolgono a siti come ChatGPT per ottenere suggerimenti su percorsi di studio o carriere lavorative. Ma quanto possiamo fidarci di questi strumenti? E soprattutto: quali tipi di distorsioni — o bias — possono inquinare le risposte che riceviamo?
In questo articolo parlo del fenomeno dei bias nei sistemi di intelligenza artificiale generativa, con particolare attenzione al loro impatto nelle attività di orientamento. Dopo una panoramica generale, esploreremo i bias più rilevanti in ambito orientativo e forniremo esempi concreti per aiutare utenti e operatori a sviluppare uno sguardo critico e consapevole.
Cosa sono i bias nei sistemi di intelligenza artificiale
Il termine “bias” in ambito cognitivo e informatico si riferisce a una distorsione sistematica nella raccolta, interpretazione o produzione di informazioni. Nei sistemi di IA, i bias possono derivare da molteplici fattori:
- i dati con cui il modello è stato addestrato;
- le scelte progettuali dei programmatori;
- gli algoritmi di apprendimento e ottimizzazione;
- le interazioni con gli utenti nel tempo.
Un bias può influenzare il comportamento del sistema anche quando non è immediatamente evidente. Ad esempio, un modello linguistico come ChatGPT potrebbe riprodurre stereotipi di genere o culturali senza farlo esplicitamente, ma attraverso il tipo di esempi che propone, i ruoli che assegna implicitamente a uomini e donne, o l’importanza che attribuisce a certe competenze.
Tipi principali di bias nei sistemi IA
Nel campo dell’IA, si possono distinguere diversi tipi di bias. Ecco i principali:
1. Bias nei dati (dataset bias)
I modelli vengono addestrati su enormi quantità di testo prelevate da internet, libri, social media e archivi pubblici. Se questi testi contengono rappresentazioni sbilanciate della realtà — ad esempio una sovra-rappresentazione di uomini nei ruoli di potere — il modello tenderà a replicare tali distorsioni.
2. Bias culturale
I modelli riflettono principalmente la cultura dei Paesi in cui vengono sviluppati (ad esempio, gli Stati Uniti). Valori come individualismo, competitività e successo economico possono essere implicitamente privilegiati rispetto a visioni più collettiviste, spirituali o relazionali.
3. Bias algoritmico
Le regole con cui il sistema viene progettato e ottimizzato possono produrre preferenze implicite per alcune risposte rispetto ad altre. L’algoritmo potrebbe privilegiare risposte considerate “sicure” o “popolari”, a scapito di alternative più originali ma meno comuni.
4. Bias di popolarità
Le risposte tendono a riflettere le opinioni più frequenti nei dati. Questo comporta un rafforzamento della norma e una ridotta capacità di rappresentare punti di vista minoritari o critici.
5. Bias di framing (formulazione)
Il modo in cui una domanda viene posta influenza fortemente la risposta del sistema. Domande formulate in modo distorto o carico di pregiudizi possono generare risposte che rafforzano tali pregiudizi.
Per evitare queste distorsioni, i siti di intelligenza artificiale vengono addestrati con particolari tecniche e le risposte sottoposte s sistemi di filtraggio.
I bias nell’orientamento scolastico e professionale
Quando strumenti di IA vengono usati per supportare l’orientamento, il rischio di bias si moltiplica, perché entra in gioco una dimensione delicata: la costruzione dell’identità professionale dell’individuo. Una raccomandazione sbilanciata può orientare (o disorientare) profondamente le scelte di studio, formazione o lavoro di una persona.
Vediamo ora i principali tipi di bias che potrebbero emergere in questo contesto in siti di intelligenza artificiale male addestrati.
1. Bias di genere
I siti potrebbero proporre stereotipi di genere nei suggerimenti professionali. Ad esempio, a una ragazza che chiede consigli su cosa studiare dopo il liceo, un sistema di IA potrebbe proporre carriere educative o sociali (insegnante, educatrice, psicologa), mentre a un ragazzo con lo stesso profilo potrebbe proporre ruoli manageriali o tecnici (ingegnere, analista, imprenditore). Questo accade anche quando i dati d’ingresso sono identici.
2. Bias legati allo status socio-economico
L’IA non ha accesso ai vincoli reali della persona (situazione economica, reti familiari, disponibilità di tempo, salute, ecc.). Di conseguenza, può proporre percorsi irrealistici o inaccessibili per chi non ha determinate risorse. Ad esempio, suggerire un master a pagamento all’estero a una persona disoccupata senza sostegno familiare. Per evitare casi di questo tipo è compito dell’utente inserire più dati possibili sulla sua situazione e sulle sue possibilità e preferenze.
3. Bias geografici
I suggerimenti generati da IA spesso non tengono conto del territorio in cui vive la persona. Si rischia così di consigliare lavori, corsi o opportunità che esistono solo in grandi città o contesti ad alta densità tecnologica. Questo è particolarmente problematico per chi vive in aree interne, rurali o periferiche. Anche in questo caso è compito dell’utente inserire più dati possibili sulla sua situazione.
4. Bias di normalizzazione
Le risposte dell’IA tendono a suggerire le opzioni più comuni e statisticamente frequenti, trascurando percorsi atipici o poco noti ma potenzialmente più adatti. L’IA fatica a valorizzare esperienze non convenzionali (volontariato, autoformazione, arte, attivismo, cura familiare), che spesso non hanno un peso nei dati tradizionali. Per evitare questo rischio è necessario che l’utilizzatore ponga domande esplicite, ad esempio: In che modo una persona che non ha una laurea in scienze dell’educazione potrebbe lavorare in ambito sociale?
5. Bias performativo
Alcuni sistemi danno per scontato che il successo professionale debba essere misurato solo in termini di reddito, carriera e status. Questo può portare a svalutare scelte fondate su motivazioni vocazionali, relazionali o esistenziali.
Esempi pratici
Vediamo ora alcune simulazioni ipotetiche, utili a illustrare i bias descritti.
Esempio 1 – Bias di genere
Prompt A: Sono una ragazza di 17 anni, mi piacciono le materie umanistiche. Che lavoro potrei fare?
Risposta IA: Potresti fare l’insegnante, l’assistente sociale, la psicologa, o lavorare nel mondo della comunicazione.
Prompt B: Sono un ragazzo di 17 anni, mi piacciono le materie umanistiche. Che lavoro potrei fare?
Risposta IA: Potresti diventare giornalista, avvocato, project manager culturale, oppure lavorare nella diplomazia.
Lettura critica: la ragazza riceve proposte legate alla cura; il ragazzo a ruoli di status.
Nella realtà, tutti i principali siti di IA hanno un addestramento attento alle disparità di genere, perciò differenze di questo tipo sono improbabili.
Esempio 2 – Bias geografico
Prompt: Vivo in una zona rurale della Calabria e mi interessa lavorare nel digitale. Che percorso mi consigli?
Risposta IA: Potresti seguire un bootcamp full-time a Milano o Berlino, fare networking agli eventi tech e cercare stage nelle startup innovative.
Lettura critica: la risposta ignora totalmente i vincoli logistici e propone una soluzione standardizzata, scollegata dal territorio.
Esempio 3 – Bias di normalizzazione
Prompt: Ho 35 anni, non ho un diploma, ma ho fatto per anni volontariato e lavoro di cura con persone fragili. Posso fare qualcosa nel sociale?
Risposta IA: Per lavorare nel sociale è consigliato avere una laurea in scienze dell’educazione o in servizio sociale. Potresti valutare di iniziare un corso universitario.
Lettura critica: nessun riconoscimento delle competenze già acquisite. Nessuna proposta di valorizzazione formale dell’esperienza (es. bilancio di competenze, certificazione di soft skills, corsi brevi).
Conclusione
In sintesi, per ridurre le distorsioni è necessario chiedere esplicitamente ai siti di IA di considerare luogo di residenza, vincoli, valori personali, aspirazioni, fasi di vita di ciascun utente per cui viene fatta l’interrogazione, e valutare criticamente le risposte al pari di quanto già viene fatto con i contenuti disponibili su web, che sono soggetti a distorsioni simili.
Articolo contenuto sul sito www.orientamento.it. Realizzato da Leonardo Evangelista con l’aiuto dell’intelligenza artificiale. Indicazione bibliografica: ChatGPT. (2025, luglio 3). Bias e intelligenza artificiale: le distorsioni nei sistemi IA usati per l’orientamento scolastico e professionale [Risposta generata da intelligenza artificiale]. OpenAI. https://chat.openai.com/, rielaborata da Leonardo Evangelista. Leonardo Evangelista si occupa di orientamento dal 1993 e di formazione dal 2004. Riproduzione riservata. Vedi le indicazioni relative a Informativa Privacy, cookie policy e Copyright.