Intervista a Lia Morra, a cura di Federica Garbolino*
Una fascinazione per la computer science nata sui banchi di scuola, quella di Lia Morra, ingegnera informatica, ricercatrice e docente al Politecnico di Torino, esperta di visione artificiale. “Non ho mai avuto dubbi, fin dalla tesina di quinta elementare ero affascinata dall’idea di insegnare a una macchina”.
Il Bilancio di genere del Politecnico di Torino evidenzia, dal 2018, un leggero ma costante aumento della presenza femminile nella popolazione studentesca, sebbene la percentuale si attesti su valori ancora bassi, intorno al 30%.
È un problema di tutti i Paesi occidentali a reddito medio-alto, e riguarda particolarmente la computer science, che è crollata negli anni 80. Non è così per altre facoltà del Politecnico, come ingegneria biomedica o architettura, che registrano una presenza femminile che sfiora o supera il 50%. Secondo alcune interpretazioni, l’ingegneria informatica è stata penalizzata da un immaginario collettivo popolato di ruoli e miti maschili poco appetibili per il genere femminile: il nerd che lavora isolato e senza socializzare, lo startupper che inventa nel suo garage. Sono meno diffusi i role model femminili, gli esempi in cui riconoscersi. Molto dipende anche da come queste materie vengono proposte e insegnate: occorre far appassionare a questi studi fin dalle scuole elementari, facendone cogliere il potenziale creativo.
Ovvero?…
La computer science ha tante declinazioni, dall’Intelligenza Artificiale allo sviluppo di applicazioni complesse, che richiedono continuamente di trovare soluzioni a problemi. E il problem solving ha una forte componente generativa e creativa, a cui si accompagna la necessità di procedere in modo rigoroso e analitico. Creatività e analiticità sono qualità molto diffuse fra le donne. Il Politecnico ha molte iniziative per promuovere la partecipazione femminile, dal progetto WeAreHere ai percorsi per le competenze trasversali e l’orientamento “Ingegneria informatica è creatività”, dedicati alle studentesse delle scuole superiori. Ma la strada da fare è ancora tanta.
Che cosa pensa dei bias di genere in relazione all’AI?
Il problema dei bias nell’AI è legato al fatto che gli algoritmi sono addestrati su dati storici, e tali dati sono spesso affetti da bias. Possono per esempio avere un problema di sottorappresentazione, o contenere etichette che riflettono stereotipi culturali. Se sto addestrando un algoritmo a predire il successo lavorativo di un manager sulla base dei dati storici, facilmente apprenderà che un uomo è più portato al successo rispetto a una donna. Si sta lavorando molto per evitare che algoritmi di AI imparino a perpetuare stereotipi e ineguaglianze, ma è un tema molto complesso.
Che cosa la motiva di più nel suo lavoro?
La più grande soddisfazione viene dagli allievi e dall’osservare i loro progressi nell’apprendimento. Ci sono poi le pubblicazioni, non solo per il prestigio della pubblicazione, ma per l’idea di aver scoperto qualcosa di nuovo, anche piccolo… e di aver spostato un po’ più in là l’asticella di ciò che è conosciuto. È una sensazione bellissima…
*Psicologa, manager e già segretaria Comitato Impresa Donna
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Quante ne servirebbero di donne così, per tracciare la strada. Grazie per avercela fatta conoscere!