Pagamento virtuale al portatore

Dove siamo e fin dove si può arrivare nell'utilizzo del denaro.

Il dibattito sull'uso del denaro contante in confronto all'utilizzo dei pagamenti elettronici è continuo. In particolare per l'Italia, il rapporto del 2019 della Banca d'Italia sull'utilizzo del contante dice che siamo ancora nella parte più bassa della classifica dell'utilizzo di mezzi alternativi al denaro fisico.

Ci sono estremizzazioni come quelle della Svezia, che ha deciso di abolire il contante nel 2023 introducendo una versione elettronica della Corona. Oppure come la Cina, nella quale oltre al progetto di moneta virtuale, la quasi totalità dei pagamenti viene ormai gestita tramite app come Alipay.

Da anni si tenta di risolvere i problemi legati alla non tracciabilità dei pagamenti in contante e alla conseguente possibilità di evasione con misure come il limite di utilizzo del contante o l'obbligo di possesso del POS. Tutto ciò con reazioni contrastanti e con risultati assolutamente risibili. Per non parlare di alcune assurde argomentazioni soprattutto - detto dal punto di vista statistico - da parte di chi è contro queste misure.

Tralasciando la partigianeria e la (giusta) volontà di non favorire il sommerso, c'è da tenere conto di una capacità del contante che non è possibile replicare facilmente: l'anonimato.

Da una parte abbiamo uno strumento di pagamento di cui poter disporre senza alcun collegamento con la persona che utilizza il titolo, dall'altra un credito virtuale con la banca o con l'istituto di pagamento che gestisce comunque in maniera diretta e tracciata i nostri soldi e i nostri dati. Anche sistemi di pagamento alternativi come Paypal possono correlare i nostri dati con le nostre spese.

La soluzione potrebbe essere rappresentata dalle monete virtuali? Sì e no.

Abbiamo poche alternative: Bitcoin, Libra e simili oppure "digitalizzazioni di moneta governativa" come la Corona Digitale di cui sopra. Quindi scegliere se essere tracciati dal proprio stato o da una compagnia come Facebook, oppure utilizzare uno strumento sicuramente anonimo ma senza garanzie tecnologiche e comunque ancora troppo scarsamente diffuso.

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Interferenze

NRS/8

Cosa succederebbe se il 5G, il nuovo grande abilitatore trasversale di tutta una serie di tecnologie innovative - pensate alle auto senza guidatori o alla chirurgia di precisione eseguita a distanza -, operasse a frequenze radio molto simili a quelle in cui importanti fenomeni fisici accadono? Lo sperimenteremo presto: a fine novembre, una commissione internazionale ha deciso di adottare come standard globale per i prossimi otto anni la frequenza radio (arbitraria) di 23.8 gigahertz per le comunicazioni via 5G. Il problema è che la vicina frequenza di 24 gigahertz è quella in cui le molecole di vapore acqueo cominciano a vibrare nell'atmosfera. Questa vibrazione è un dato importante per determinare in maniera precisa i livelli di umidità e poter dunque fare previsioni meteorologiche e climatiche adeguate. Come avvertono allarmati molti meteorologi, il 5G a 23.8 gigahertz interferirà con la qualità del segnale che arriva ai satelliti meteo, i quali non riusciranno spesso a discriminare tra dati derivanti dal vapore acqueo e dati derivanti dal 5G. Sembra una questione meramente tecnica, ma in sostanza vedremo una regressione alle capacità predittive meteo degli anni 80. Ciò non vuol dire solamente che avremo più incertezze nell'organizzare scampagnate spensierate senza pioggia; si parla qui, ad esempio, di una riduzione significativa della capacità di prevedere uragani, che in alcune zone del mondo significa la differenza tra vita e morte. Per approfondire, articolo su Nature.

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  • La Cina sta per smarcarsi dagli Stati Uniti sul fronte della tecnologia GPS: il sistema cinese di geolocalizzazione Beidou è quasi pronto.

  • Lavorare passeggiando coi robot a passo di robot: la media degli incidenti di lavoro nei magazzini “robotici” (leggi: Amazon) è più del doppio che nei magazzini “tradizionali”.

  • La crisi della riproducibilità dei risultati ottenuti dagli algoritmi di machine learning.

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Buon 2020 da NRS!

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Galeotta fu la comunicazione

Tutti gli anni ho effettuato l’aggiornamento alle nuove versioni di macOS (anche quando ancora si chiamava OS X) il giorno successivo a quello d’uscita. Lo facevo più per scaramanzia che altro: pensavo che un grosso aggiornamento avesse più probabilità di rovinarmi il sistema e cancellarmi dei dati, per dirne una. Aspettavo qualche ora e cercavo report di catastrofi, ne trovavo molto pochi, e aggiornavo.

(Pausa pubblicitaria: prima di un aggiornamento di sistema, mi raccomando, sempre fare un backup.)

Ma da un paio d’anni mi occupo di audio (produzione e post-produzione) in maniera più professionale di prima, pertanto ho fatto quello che fanno tutte le persone del campo: ho aspettato, prima di aggiornare.

Ci sono quelli che rimangono almeno ad una versione precedente del sistema operativo (quindi oggi installerebbero macOS 10.14, per esempio), ci son quelli che aspettano qualche mese, io ho dovuto aspettare quattro settimane. Dico “dovuto”, quando in realtà non c’era costrizione: avrei potuto aggiornare dal primo giorno, rischiando che qualcuno dei plugin che ho comprato negli ultimi mesi non funzionasse a dovere.

Succede sempre così, purtroppo: nonostante diversi mesi di preparazione, al giorno dell’aggiornamento si arriva sempre con qualche software che tentenna e inciampa, o va del tutto in merda. In più quest’anno macOS ha fatto piazza pulita di tutti i software compilati a 32bit, e permette solo a quelli a 64bit di funzionare. Più che ragionevole procedere con cautela, soprattutto se il tuo stipendio arriva (in tutto o in parte) da software a 32bit.

Il problema mio è che un software particolarmente costoso e importante nel mio processo di post-produzione sembrava non essere compatibile. Di contro, software house molto più piccole e indipendenti, con plugin decisamente meno costosi, erano 64bit-ready dal giorno uno. (Probabilmente anche perché nati direttamente a 64bit, non lo metto in dubbio.)

Il trucco però è tutto in quel sembrava: la pagina di supporto diceva di non aggiornare e le loro newsletter, a memoria mia, non hanno mai dato un chiaro segnale. E invece era già compatibile, non avrei perso la possibilità di utilizzarlo né mi avrebbe rallentato la produttività.

Avrei volentieri aggiornato a macOS 15 perché mi piacciono le novità, ero incuriosito da alcune nuove funzioni, e lo smembramento di iTunes mi è sempre sembrata una cosa positiva. Averlo rimandato di quattro settimane non è stato un problema. Averlo fatto perché la comunicazione di un’azienda produttrice di software mi ha tratto in inganno, quello avrei preferito evitarlo.

(Ultima pausa pubblicitaria: il backup è meglio farlo con regolarità.)


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Ok, Boomer

Il meme è nato nelle ultime settimane in risposta alle visioni eccessivamente critiche e non proprio conformi alla realtà attuale che ha la generazione dei Baby Boomers, ovvero le persone nate dal secondo dopoguerra alla metà degli anni ‘60.

La frase ha ormai fatto il giro di boa del canonico percorso inizio - diffusione - distorsione - metameme - scoperta da parte dei giornali - utilizzo sbagliato - utilizzo fastidioso - utilizzo da parte dei genitori - servizio del TG1.

È comunque l’ennesimo sintomo di qualcosa che già si sta osservando da parecchio tempo, ovvero la presenza massiccia di una maggioranza di persone di una certa età che utilizza le nuove tecnologie e i nuovi mezzi di comunicazione. Non parliamo solamente di immagini discutibili inviate sui gruppi WhatsApp o Facebook dalla mamma o dalla zia sessantenni o dei padri di famiglia che fanno i lumaconi usando Messenger. Non stiamo nemmeno parlando di tecnologia assistenzialista, di vasche con accesso laterale o di telefoni con i tasti larghi un metro quadrato.

Stiamo parlando dell’effetto dell’aumento di trent’anni dell’aspettativa di vita in soli cento anni, quindi di una generazione che di fatto è una parte enorme della macchina civile e tecnologica. Semplificando al massimo: abbiamo un dipolo dove da una parte ci sono i boomers che sono seduti sulle loro certezze e garanzie e dall’altra ci sono i giovani/giovanissimi che non hanno neppure una piccola percentuale delle visioni e delle possibilità che hanno avuto i primi. Lo “scontro” diventa la cosa più plausibile, su qualunque campo, dal salotto di casa al gruppo Telegram.

Eppure.

Ok Boomer potrebbe essere il sintomo che la tecnologia stessa ha causato lo stereotipo della persona matura e inconsapevole. Una tecnologia fatta di “alla portata di” e non di “per permettere a”. Il criticismo delle vecchie generazioni nei confronti di quelle nuove è una cosa praticamente fisiologica, ma c’è anche da dire che la visione delle vecchie generazioni unicamente nel ruolo di consumatori è qualcosa di molto, forse troppo comodo.

In conclusione, forse avremmo più partecipazione sana da parte dei nostri padri e delle nostre madri alla vita di questo mondo, se ci fosse una formazione e una informazione seria e non distorta e parossistica sui modi di comunicare nel 2019.

Ma basta, ora, che mi si sta raffreddando la camomilla.

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L'identità nell'era del machine learning

NRS/5

Lo sviluppo tecnologico contemporaneo basato sulle tecniche di machine learning tende ad avere un rapporto estremamente riduttivo col concetto generale di "identità".

Il problema è sia metodologico che pratico: da un lato, l'intelligenza artificiale tende ad essere addestrata tramite metodi che, spesso, si basano sul classificare secondo etichette predeterminate e che dunque presuppongono una rigidità categorica nella visione del mondo che lascia poco spazio all'ambiguità; dall'altro, i database sui quali gli algoritmi vengono addestrati sono estremamente limitati dal punto di vista della diversità.

La scala e la pervasività con cui i metodi di machine learning si stanno diffondendo, unite alla presunta "oggettività" e "neutralità" con cui solitamente la tecnologia viene percepita, fanno sì che si perpetuino in maniera strutturale e si "naturalizzino" vari pregiudizi intrinseci su razza, genere, sesso, e così via, escludendo di fatto (e con scarse possibilità di ricorso, poiché la tecnologia viene vista come oggettiva e dunque giusta) coloro che non si conformino all'ideale dei vari programmatori e data analyst di turno.

I gruppi già marginalizzati rischiano di non figurare nel modo in cui l'intelligenza artificiale legge e comprende il mondo, divenendo così ancora più marginalizzati. Questo è un circolo vizioso che rischia peraltro di essere accettato a livello sociale: non solo perché, ancora una volta, la tecnologia viene vista come "obiettiva" e dunque incontrovertibile, ma anche perché, più banalmente, la maggior parte delle persone tende 1) ad universalizzare la propria esperienza personale e 2) a non riscontrare incongruenze (e dunque potenziali ingiustizie) in algoritmi ideati per funzionare per la maggior parte delle persone.

Bisognerebbe però cercare di mantenere un atteggiamento critico nei confronti delle tecnologie basate sul machine learning, perché questi questi algoritmi governano e governeranno, in un futuro molto prossimo, numerosi aspetti (anche delicati) della nostra vita personale e della nostra società. Se, ad esempio, la polizia può far uso di algoritmi di riconoscimento facciale per dimostrare la colpevolezza di una persona (questo già accade), allora un algoritmo che venisse addestrato su database di immagini a prevalenza di una determinata etnia, ma non riuscisse a differenziare in maniera soddisfacente tra persone di altre etnie (o, addirittura, tra uomini e gorilla), potrebbe incorrettamente incolpare di un crimine una persona che, quel crimine, non l'ha commesso. Per fare un altro esempio: nel campo medico, un sistema in cui l'intelligenza artificiale medi sempre più il rapporto tra paziente e dottore potrebbe avere conseguenze - letteralmente - letali nel caso in cui l'algoritmo non sia stato addestrato a riconoscere adeguatamente corpi "non conformi" (come possono esserlo quelli delle persone transgender o non-binary).

Un nuovo algoritmo di machine learning riesce a sintetizzare una voce dopo averne ascoltato appena 5 secondi di registrazione. Qui i risultati.

Google compra Fitbit e, poco dopo, si viene a sapere del suo progetto "Nightingale". Anche il nostro stato di salute gli sarà visibile (e monetizzabile).

Microsoft ha finanziato una startup israeliana che usa il riconoscimento facciale per sorvegliare di nascosto i palestinesi della Cisgiordania.

La nascita della bio-rete.

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