Il giorno di Natale sul sito di Avvenire è apparso un articolo di Ruben Razzante, Professore di Diritto dell’informazione all’Università Cattolica, intitolato «Così l’intelligenza artificiale può rendere visibile il bene».
Razzante, oltre che insegnare il diritto dell’informazione, è un giornalista di lungo corso. E nel suo articolo fa una proposta intrigante: trasformare l’intelligenza artificiale da strumento che amplifica ansia e paura con la diffusione solo di certe informazioni in un mezzo per dare risalto alla solidarietà sociale.
Insomma, visto che gli algoritmi attuali tendono a privilegiare notizie negative, oscurando la miriade di azioni altruistiche e progetti di cooperazione che avvengono quotidianamente, Razzante propone di creare un “algoritmo della bontà” capace di individuare e diffondere storie ispiratrici, connettendo chi desidera aiutare con chi ne ha bisogno. Con un aspetto importante: questo approccio non punta a negare le tragedie, ma a bilanciare la narrazione pubblica per promuovere un clima di maggiore fiducia e speranza.
Mi sono sempre piaciute le proposte che puntano al bene. Ma chi mi conosce sa che sono anche un giornalista pratico. E quindi, davanti a una proposta così, che sono sicuro raccoglierà tanti consensi, mi sono chiesto: bella, ma quanto è complicato e quanto è costoso creare un meccanismo simile? E ancora: una volta realizzato, come fa a stare in piedi?
Senza contare che non sono così sicuro che basti un’intelligenza artificiale simile per raccogliere l’interesse delle persone, soprattutto di quelle che passano le loro giornate tra gossip e polemiche social di giornata.
In ogni caso, ho fatto un esperimento. Ho chiesto direttamente all’intelligenza artificiale cosa pensa del progetto, cosa c’è bisogno per realizzarlo, quali sono i suoi costi e quali le potenziali entrate.
Ma davvero si può fare?
Ecco la conversazione con ChatGPT.
Io: sarebbe davvero fattibile?
Chatgpt: La proposta del professor Razzante di creare un “algoritmo della bontà” è affascinante e, in teoria, potrebbe essere fattibile. La creazione di un’intelligenza artificiale orientata al bene, in grado di mettere in risalto storie di solidarietà, cooperazione e azioni positive, richiede tuttavia l’implementazione di diversi elementi complessi. Vediamo insieme alcuni aspetti da considerare.
1. Raccolta dei dati
Per creare un algoritmo che identifichi e promuova storie di bene, è necessario raccogliere una vasta quantità di dati da diverse fonti (social media, articoli di giornale, blog, ecc.). Il primo ostacolo potrebbe essere l’accesso e l’aggregazione di contenuti pertinenti. L’AI dovrebbe poter analizzare testi, immagini e video per riconoscere storie che rappresentano atti di solidarietà, iniziative di cooperazione o azioni di gentilezza.
2. Definizione del “bene”
Un’altra sfida cruciale è la definizione di cosa si intende per “bene”. La bontà può essere interpretata in molti modi, e questo implica che l’algoritmo dovrebbe essere programmato per comprendere una varietà di sfumature culturali e sociali. La difficoltà principale sarebbe nel costruire un modello che non dipenda da un criterio univoco o arbitrario, ma che tenga conto del contesto specifico e delle diverse sensibilità.
3. Filtraggio e selezione dei contenuti
Una volta raccolti i dati, l’algoritmo dovrebbe essere in grado di selezionare e dare risalto a storie positive tra le moltissime informazioni disponibili. Questo richiede un sistema di filtraggio molto sofisticato, capace di distinguere tra azioni che generano un impatto positivo e altre che, purtroppo, potrebbero sembrare positive ma nascondono secondi fini o non siano veramente “buone”.
4. Impatto delle storie promosse
La promozione delle storie di bene potrebbe avere un impatto positivo sulle persone, ispirandole a partecipare ad azioni solidali o a fare scelte più consapevoli. Tuttavia, bisogna considerare anche il rischio di “bontà selettiva”. Se l’algoritmo si concentrasse solo su un tipo di bene, potrebbe escludere o distorcere altri tipi di iniziative altrettanto meritevoli.
5. Educazione e orientamento
L’idea di educare le persone a scoprire come contribuire attivamente alla vita della propria comunità è un aspetto interessante. L’AI potrebbe suggerire opportunità di volontariato, raccogliere informazioni su come le persone possano fare la differenza, e persino facilitare l’incontro tra chi ha bisogno e chi vuole aiutare. Ciò richiederebbe però l’integrazione di sistemi di matching molto precisi e sensibili alle esigenze delle comunità locali.
6. Censura del negativo
Il professor Razzante non propone di censurare il negativo, ma di bilanciare la visibilità tra storie positive e contenuti più divisivi. Questo punto è fondamentale, perché non si tratta di ignorare le problematiche del mondo, ma di promuovere un’alternativa che non soffochi il positivo. Un equilibrio delicato, che potrebbe risultare complicato da ottenere in modo automatizzato.
7. Controllo e trasparenza
Affinché un algoritmo del genere sia considerato etico e utile, sarebbe necessaria una grande trasparenza nelle sue modalità di funzionamento. Gli utenti dovrebbero sapere come vengono selezionate le storie di bene, e ci dovrebbe essere un controllo per evitare che vengano promosse storie distorte o strumentalizzate per scopi ideologici o commerciali.
Conclusione
Creare un “algoritmo della bontà” è tecnicamente fattibile, ma comporta sfide notevoli in termini di definizione, selezione e promozione dei contenuti positivi. L’intelligenza artificiale potrebbe effettivamente diventare un potente strumento per incoraggiare e diffondere buone azioni, ma dovrebbe essere accompagnata da un attento design e supervisione per evitare distorsioni e per garantire che l’approccio rimanga inclusivo e trasparente.
Io: tu saresti in grado di realizzare un progetto così?
Realizzare un progetto del tipo “algoritmo della bontà” è senza dubbio una sfida interessante e stimolante! Sebbene io, come intelligenza artificiale, non possa eseguire direttamente l’intero sviluppo tecnico di un progetto, posso certamente fornire supporto in diverse fasi cruciali della sua realizzazione, come progettazione, consulenza sulla struttura, e suggerimenti su come sviluppare e implementare l’algoritmo. Ecco come vedrei un possibile approccio:
1. Definizione dei criteri di “bene”
Prima di tutto, sarebbe necessario definire una serie di criteri per cosa costituisce il “bene” in un contesto applicabile a un algoritmo. Lavorerei con te o con un team di esperti per sviluppare una tassonomia di comportamenti e azioni positive (solidarietà, gentilezza, cooperazione, altruismo, etc.) e tradurre questi concetti in metriche misurabili per l’algoritmo. Potremmo usare:
- Parole chiave (ad esempio “volontariato”, “sostegno”, “inclusività”).
- Segnali comportamentali (ad esempio, commenti positivi, tassi di partecipazione a eventi di beneficenza, recensioni positive di iniziative).
- Valutazioni da parte di esperti (ad esempio, una rete di curatori o professionisti che possano validare storie o eventi).
2. Raccolta e analisi dei dati
Una volta definiti i criteri, il passo successivo sarebbe raccogliere i dati. Potrei suggerire l’uso di tecniche di scraping dei contenuti da fonti affidabili come articoli di giornale, social media, blog, e piattaforme di volontariato. L’AI dovrebbe analizzare contenuti testuali, immagini e video per identificare storie positive.
Potremmo:
- Creare un sistema di scraping per raccogliere contenuti da diverse piattaforme.
- Applicare tecniche di analisi del sentiment per identificare se il tono del contenuto è positivo.
- Usare il natural language processing (NLP) per identificare parole chiave, emozioni positive e temi legati al “bene”.
3. Costruzione dell’algoritmo
A questo punto, costruirei un modello basato su machine learning per classificare, selezionare e dare visibilità ai contenuti positivi. Alcuni approcci tecnici includerebbero:
- Classificazione automatica: Utilizzare reti neurali per classificare i contenuti come “positivi” o “negativi” in base al loro tono e contenuto.
- Modelli di raccomandazione: Implementare un sistema di suggerimenti che mostri agli utenti storie di bene personalizzate, simili ai modelli usati in piattaforme come Netflix o YouTube, ma con un focus sulle storie positive.
- Sistemi di clustering: Raggruppare storie simili per tema (volontariato, donazioni, azioni di comunità, etc.) per facilitarne la scoperta e la condivisione.
4. Interazione e trasparenza
Per garantire che l’algoritmo sia trasparente e comprensibile, includerei funzionalità che permettano agli utenti di:
- Visualizzare come e perché una storia è stata selezionata.
- Partecipare attivamente al processo, ad esempio con feedback su storie proposte o suggerimenti su nuove storie di bene da condividere.
5. Sostenibilità e etica
Una parte cruciale sarebbe integrare una supervisione umana, per evitare bias nell’algoritmo e garantire che le storie promosse non siano distorte o strumentalizzate. Potremmo includere una sorta di filtro etico, magari con una rete di esperti che possano validare storie particolarmente complesse o delicate.
6. Integrazione con piattaforme di volontariato e comunità
L’algoritmo potrebbe anche suggerire opportunità di volontariato, donazioni e progetti locali da supportare. In tal caso, l’integrazione con piattaforme di volontariato (come Idealist, Volontariato.org) sarebbe fondamentale, così come la possibilità di collaborare con organizzazioni non profit per rendere più concrete le storie che l’algoritmo mette in evidenza.
7. Messa in pratica e scaling
Infine, il progetto dovrebbe essere messo in pratica su una piattaforma digitale, come un sito web o un’app, dove gli utenti possano facilmente scoprire, condividere e partecipare a storie di bene. La promozione dell’iniziativa e la collaborazione con altre organizzazioni sarebbe essenziale per far crescere l’influenza dell’algoritmo e diffondere le storie positive.
Possibilità e limiti
Sebbene la parte tecnica sia fattibile, sarebbe importante anche avere un team multidisciplinare per occuparsi dei vari aspetti (legali, etici, di design e sviluppo), considerando che un progetto di questo tipo può avere un forte impatto sulla percezione delle notizie e delle storie diffuse online. In definitiva, l’implementazione di un tale algoritmo sarebbe un progetto ambizioso e richiederebbe un lungo periodo di ricerca, sviluppo e test.
Quanto costerebbe creare un sistema del genere?
Realizzare un “algoritmo della bontà” non ha un prezzo fisso, perché il costo dipende da quanto è complesso il sistema, quante funzionalità vuoi includere, dove viene lanciato e chi lo sviluppa. Posso però darti una stima realistica suddivisa per fasi, così puoi farti un’idea concreta.
🧩 1. Analisi, design e requisito di progetto
Obiettivo: definire cosa si intende con “bene”, come si misurano le storie positive, e come deve funzionare l’esperienza utente.
Attività principali
- Workshop con esperti (giornalisti, sociologi, ethic AI)
- UX/UI design dei mockup
- Specifiche tecniche e architetturali
Costo indicativo
👉 €15.000 – €50.000
🤖 2. Raccolta e pulizia dei dati (Data Engineering)
Obiettivo: costruire un sistema per raccogliere, normalizzare e archiviare contenuti da fonti diverse (RSS, social, siti, video, API esterne).
Attività principali
- Web scraping / API integration
- Data cleaning e normalizzazione
- Pipeline di aggiornamento dati
Costo indicativo
👉 €30.000 – €80.000
🧠 3. Intelligenza artificiale e classificazione
Obiettivo: sviluppare modelli in grado di analizzare contenuti (testo, immagini, eventualmente video) e riconoscere storie positive secondo criteri definiti.
Attività principali
- NLP (analisi testuale e sentiment)
- Classificazione dei contenuti
- Addestramento e validazione dei modelli
- Sistema di scoring
Costo indicativo
👉 €70.000 – €150.000
(Se includi video/immagini con deep learning, la fascia più alta è più realistica)
📈 4. Sistema di raccomandazione e feed personalizzato
Obiettivo: suggerire alle persone storie che potrebbero ispirarle, basato su preferenze, provenienza, storia di utilizzo.
Attività principali
- Algoritmi di recommendation
- Personalizzazione dinamica
- Filtri anti-bias e trasparenza
Costo indicativo
👉 €40.000 – €120.000
🧪 5. Interfaccia utente (Web/App)
Obiettivo: creare un’app o una piattaforma web dove le persone possono vedere le storie, cercare progetti locali, interagire.
Attività principali
- Sviluppo front-end e back-end
- Pannello amministrativo
- Dashboard di analytics + trasparenza
Costo indicativo
👉 €50.000 – €180.000
(Dipende se è Web, App iOS/Android, o tutte e tre)
🛡️ 6. Governance, etica e supervisione umana
Obiettivo: policy, sistemi di controllo, revisione umana per ridurre bias e manipolazioni.
Attività principali
- Comitato etico e regole di moderazione
- Integrazione di controllo umano nel workflow
Costo indicativo
👉 €20.000 – €60.000
🚀 7. Lancio, test e monitoraggio
Obiettivo: far partire il servizio, testare la qualità dei risultati, ottimizzare l’algoritmo.
Attività principali
- QA e test utenti
- Deploy e scaling
- Monitoraggio performance
Costo indicativo
👉 €15.000 – €60.000
💡 Costi operativi annuali (post-lancio)
Non è un costo una tantum.
Potenziali costi annuali
- Server/Hosting: €5.000 – €30.000
- Aggiornamenti modelli AI: €30.000 – €100.000
- Moderazione umana e supporto: €40.000 – €120.000
📊 RIEPILOGO STIMATO
| Fase | Costo stimato |
|---|---|
| Analisi & design | €15.000 – €50.000 |
| Data engineering | €30.000 – €80.000 |
| AI / Modelli | €70.000 – €150.000 |
| Raccomandazioni | €40.000 – €120.000 |
| UI/Web/App | €50.000 – €180.000 |
| Governance & etica | €20.000 – €60.000 |
| Testing & lancio | €15.000 – €60.000 |
| Totale progetto | ~€240.000 – €700.000+ |
| Costi annuali operativi | €80.000 – €250.000+ |
📌 Queste variabili influenzano molto il costo
✅ Quanta automazione vs. supervisione umana
✅ Complessità dei modelli AI (solo testo vs. testo + immagini + video)
✅ Personalizzazione dell’esperienza utente
✅ In quale mercato / lingua serve il sistema
✅ Se la piattaforma è aperta al pubblico o solo interna
🔎 Un’alternativa più economica?
Si può partire con una Minimum Viable Product (MVP):
✔ solo analisi testuale
✔ senza video
✔ piattaforma web base
→ Costo iniziale €80.000 – €180.000 circa
Poi crescere a step.
Conclusione
Sì: è tecnicamente realizzabile, ma non è banale né economico.
Un progetto completo richiederebbe centinaia di migliaia di euro e un team con competenze diverse: data engineer, esperti NLP/AI, sviluppatori frontend/backend, UX designer, moderazione/etica.
Io: Preparami una bozza di budget e business plan per investitori
Creare una bozza di budget e business plan per un progetto come l’algoritmo della bontà è un passaggio cruciale per attrarre potenziali investitori. La chiave per un buon business plan è essere chiari sugli obiettivi, sulle risorse necessarie e sul ritorno economico che gli investitori possono aspettarsi. Ecco una proposta strutturata.
1. Executive Summary
Obiettivo del progetto
L’obiettivo è sviluppare un algoritmo basato su intelligenza artificiale che identifichi, promuova e renda visibili storie di bene, solidarietà e azioni virtuose, con l’intento di influenzare positivamente la società e dare visibilità a iniziative poco conosciute, a progetti di volontariato e a cause che meritano attenzione.
Visione
Creare un mondo in cui il bene diventa visibile tanto quanto le notizie negative, favorendo la diffusione di storie che ispirano e promuovono azioni di valore per la comunità globale.
Missione
Sviluppare una piattaforma alimentata da un algoritmo che identifichi storie positive, offra raccomandazioni personalizzate e incoraggi la partecipazione in azioni di solidarietà, migliorando la qualità dell’informazione e creando un impatto positivo nella vita delle persone.
2. Descrizione del Progetto
Proposta di valore
La piattaforma utilizzerà intelligenza artificiale per analizzare enormi volumi di contenuti online e selezionare storie che rappresentano azioni di bene. Promuoverà l’accesso a queste storie, suggerirà opportunità di volontariato, cause da sostenere, e offrirà a ciascun utente contenuti che possono ispirarlo.
Mercato target
- Individui: persone che cercano ispirazione, storie motivanti e opportunità per contribuire alla comunità.
- Organizzazioni non profit: desiderano visibilità per le loro cause.
- Aziende e enti pubblici: cercano di promuovere la responsabilità sociale d’impresa.
- Scolari e educatori: per finalità educative, insegnando i valori di solidarietà e gentilezza.
Differenziazione
A differenza di altre piattaforme che tendono a enfatizzare il negativo (ad esempio, attraverso notizie sensazionalistiche), questo sistema promuoverà un equilibrio e offrirà agli utenti un’alternativa positiva, favorendo l’azione sociale e il coinvolgimento civico.
3. Analisi di Mercato
Settore e trend
- Social Media e Content Curation: La creazione di contenuti online sta diventando sempre più centralizzata, con l’intelligenza artificiale che gioca un ruolo cruciale nel filtrare e suggerire contenuti. Gli utenti sono sempre più alla ricerca di contenuti che abbiano un impatto positivo.
- Responsabilità sociale e benessere: La domanda di iniziative e storie che favoriscano l’inclusività, la cooperazione e il bene comune è in crescita, supportata anche dalle politiche aziendali di sostenibilità e impegno sociale.
- Volontariato: Le piattaforme di volontariato e l’engagement civico sono in crescita, con l’intelligenza artificiale che potrebbe semplificare il matching tra bisogni e persone.
Concorrenza
- Piattaforme di notizie e aggregatori di contenuti: Ma nessuna piattaforma si concentra esclusivamente su storie positive e di bene.
- Piattaforme di volontariato: Ma queste non utilizzano IA per suggerire storie di bene, né si focalizzano sulla creazione di una comunità di ispirazione.
- Applicazioni di benessere e motivazione: Alcune app motivazionali esistono, ma mancano di un sistema di raccomandazione basato su contenuti positivi e stimolanti provenienti da fonti verificate.
4. Struttura del Progetto
Fasi principali e tempistiche
- Ricerca e progettazione (3 mesi)
- Definizione dei criteri di “bene” e struttura dell’algoritmo.
- Progettazione della user experience (UX) e interfaccia (UI).
- Raccolta dati e sviluppo del modello AI (6 mesi)
- Costruzione delle pipeline per raccogliere i dati da fonti online.
- Sviluppo e addestramento del modello AI per l’analisi del sentiment, la classificazione dei contenuti e la generazione di raccomandazioni.
- Sviluppo della piattaforma (6 mesi)
- Costruzione di un sito web/app per il lancio iniziale.
- Integrazione del sistema di raccomandazioni e della dashboard per gli utenti.
- Test, monitoraggio e lancio (3 mesi)
- Beta testing con utenti selezionati.
- Ottimizzazione finale e lancio pubblico.
- Crescita e scaling (12 mesi)
- Espansione delle funzionalità, miglioramento delle capacità di raccomandazione e dell’interfaccia utente.
5. Piano Finanziario
Costi iniziali
| Voce | Costo stimato |
|---|---|
| Ricerca e progettazione | €30.000 |
| Raccolta dati e AI | €70.000 |
| Sviluppo piattaforma | €100.000 |
| Marketing iniziale | €20.000 |
| Legale e compliance | €10.000 |
| Totale | €230.000 |
Costi annuali operativi
| Voce | Costo stimato |
|---|---|
| Manutenzione AI e aggiornamenti | €60.000 |
| Costi server e hosting | €15.000 |
| Marketing e acquisizione utenti | €50.000 |
| Moderazione umana e etica | €40.000 |
| Totale | €165.000 |
Fonti di ricavo
- Pubblicità etica: Inserire annunci di aziende o enti pubblici impegnati nel sociale.
- Partnership con organizzazioni non profit: Vendita di visibilità a progetti e cause meritevoli.
- Abbonamenti premium: Offrire funzionalità aggiuntive, come contenuti esclusivi o opportunità di volontariato avanzate.
- Donazioni: Creazione di un sistema per ricevere donazioni da parte degli utenti per finanziare cause proposte sulla piattaforma.
Ritorno sugli investimenti (ROI)
- Previsione di entrate per il primo anno: €300.000 (pubblicità, abbonamenti, partnership)
- Break-even point: Entro 2 anni.
6. Strategia di Marketing e Acquisizione Clienti
- Lancio con campagne sui social media, evidenziando storie di bene per attrarre utenti.
- Collaborazioni con influenti organizzazioni non profit per aumentare la visibilità.
- Partnership con aziende per includere la piattaforma come parte delle loro iniziative di responsabilità sociale.
- SEO e content marketing per attrarre traffico organico, focalizzandosi su storie positive e di ispirazione.
7. Proiezioni Finanziarie
Anno 1:
- Costi totali: €230.000
- Entrate previste: €300.000
- Profitto netto: €70.000
Anno 2:
- Costi operativi: €165.000
- Entrate previste: €500.000
- Profitto netto: €335.000
Anno 3:
- Costi operativi: €200.000
- Entrate previste: €800.000
- Profitto netto: €600.000
Conclusione mia
Il progetto, quindi, sarebbe fattibile; ha bisogno di investimenti importanti e, secondo ChatGPT, avrebbe anche una possibilità di rientro a due anni. Le proiezioni finanziarie che propone mi sembrano molto ottimistiche. In ogni caso, a questo punto arriva la domanda più importante: c’è qualcuno disposto a provarci, o resterà solo, come spesso accade nella nostra società, una buona proposta?