Il progetto analizza l\u2019impatto dell\u2019Intelligenza Artificiale (IA) e del Natural Language Processing (NLP) sui temi della diversit\u00e0, dell\u2019equit\u00e0 e dell\u2019inclusione, un ambito di crescente rilevanza nella ricerca contemporanea in informatica e intelligenza artificiale.<\/p>\n
Da un lato, il progetto esamina le criticit\u00e0 che le tecnologie di IA possono introdurre o accentuare in termini di inclusione<\/strong>. Ci\u00f2 comprende l\u2019analisi di bias sociali e culturali\u2014ad esempio legati al genere, alla razza, alla religione o alla disabilit\u00e0\u2014presenti nei modelli computazionali addestrati su dataset di grandi dimensioni (Bombieri et al., 2025a; Bombieri et al., 2025b; Bombieri & Rospocher, 2025).<\/p>\n Dall\u2019altro lato, il progetto si concentra sullo sviluppo, la sperimentazione e l\u2019implementazione di strumenti, metodi, tecnologie e modelli computazionali concreti finalizzati a promuovere l\u2019inclusione e a migliorare l\u2019accessibilit\u00e0 dei contenuti<\/strong>. In particolare:<\/p>\n In relazione a queste linee di ricerca, curiamo come guest editor il numero speciale The Role of Artificial Intelligence for Diversity, Equity, and Inclusion <\/em>(Information, MDPI). La call for papers<\/a> \u00e8 attualmente aperta, con la scadenza per l\u2019invio dei contributi fissata al 31 ottobre 2026.<\/p>\n Il progetto \u00e8 inoltre dedicato allo studio dei bias nei confronti dell\u2019Intelligenza Artificiale<\/strong> stessa. In collaborazione con Numero Cromatico<\/em>, analizziamo le reazioni e le percezioni dei lettori rispetto a narrazioni prodotte da modelli linguistici generativi. L\u2019obiettivo \u00e8 comprendere come tali testi vengano valutati in termini di gradimento, coinvolgimento emotivo, valore artistico e inclusivit\u00e0. Da notare, come osservato sperimentalmente, che anche i modelli di IA manifestano un bias negativo nei confronti dei testi letterari attribuiti ad autori artificiali (Rospocher et al., 2026).<\/p>\n Responsabile del progetto<\/strong>: Marco Rospocher<\/p>\n Membri interni<\/strong><\/p>\n Membri esterni<\/strong><\/p>\n Azioni<\/strong>: WP1.13<\/p>\n Riferimenti bibliografici<\/strong><\/p>\n Manuel Boschiero,\u00a0Marco Rospocher,\u00a0Olga Lucia Forlani\u00a0and\u00a0Silvano Pasquali.\u00a0Migliorare l’accessibilit\u00e0 dei materiali didattici digitali nel contesto universitario: un caso di studio<\/a>.\u00a0Atti del MoodleMoot Italia 2023<\/em>, pp. 61\u201370. MediaTouch 2000 (In co-edizione con Associazione Italiana Utenti Moodle A.p.s (AIUM), Universit\u00e0 degli Studi di Firenze). ISBN: 978-88-907493-9-1 (2024)<\/p>\n Marco Bombieri,\u00a0Simone Paolo Ponzetto\u00a0and\u00a0Marco Rospocher.\u00a0Do LLMs Authentically Represent Affective Experiences of People with Disabilities on Social Media?<\/a>.\u00a0Proceedings of the Eleventh Italian Conference on Computational Linguistics (CLiC-it 2025), Cagliari, Italy, September 24-26, 2025<\/em>, vol. 4112 of CEUR Proceedings. CEUR-WS.org (2025)<\/p>\n Marco Bombieri,\u00a0Simone Paolo Ponzetto\u00a0and\u00a0Marco Rospocher.\u00a0The Dangerous Effects of a Frustratingly Easy LLMs Jailbreak Attack<\/a>.\u00a0IEEE Access<\/em>, vol. 13, pp. 126418\u2013126431 (2025)<\/p>\n Marco Bombieri\u00a0and\u00a0Marco Rospocher.\u00a0Mining Impersonification Bias in LLMs via Survey Filling<\/a>.\u00a0Information<\/em>, vol. 16, no. 11. ISSN: 2078-2489 (2025)<\/p>\n\n
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