Lo strumento di matching per l'adozione basato sull'IA non è all'altezza per i bambini vulnerabili in affido

Thea Ramirez, ex assistente sociale, ha sviluppato uno strumento basato sull'intelligenza artificiale chiamato Family-Match per aiutare le agenzie di servizi sociali a trovare genitori adottivi adatti per alcuni dei bambini più vulnerabili della nazione. Questi bambini spesso hanno bisogni complessi, disabilità o hanno subito traumi significativi. Le agenzie per i servizi di protezione infantile lottano da anni con la sfida di trovare famiglie permanenti per questi bambini. Ramirez ha affermato che il suo algoritmo, progettato da ex ricercatori di un servizio di incontri online, potrebbe rivoluzionare il matching per l'adozione, ma un'indagine dell'Associated Press ha rivelato limitazioni e sfide significative.

La promessa di Family-Match

Ramirez ha presentato Family-Match come una soluzione tecnologica in grado di prevedere il successo a lungo termine degli affidi adottivi. Ha sostenuto che utilizzava la scienza piuttosto che semplici preferenze per stabilire un punteggio predittivo per le famiglie adottive potenziali. L'algoritmo mirava a migliorare i tassi di successo dell'adozione negli Stati Uniti e a aumentare l'efficienza delle agenzie per il benessere infantile con budget limitati.

Risultati limitati e sfide

Nonostante la sua premessa promettente, le prestazioni di Family-Match sono rimaste al di sotto delle aspettative negli stati in cui è stato utilizzato. Secondo i dati auto-segnalati da Family-Match ottenuti dall'AP tramite richieste di documenti pubblici, lo strumento di IA ha prodotto risultati limitati.

L'esperienza in Virginia e Georgia

Virginia e Georgia hanno inizialmente adottato l'algoritmo ma lo hanno successivamente abbandonato dopo prove sperimentali, citando la sua incapacità di produrre adozioni di successo. Nonostante ciò, entrambi gli stati hanno ripreso a collaborare con l'organizzazione non profit di Ramirez, Adoption-Share, dopo un certo periodo.

Le difficoltà del Tennessee

Le difficoltà del Tennessee

Esperienze miste in Florida

In Florida, dove Family-Match ha ampliato il suo utilizzo, gli assistenti sociali hanno riferito esperienze contrastanti con l'algoritmo. Sebbene si attribuisse il merito di numerosi placement, sono sorte domande sull'accuratezza di queste affermazioni.

Mancanza di trasparenza e proprietà dei dati

I funzionari statali hanno espresso preoccupazioni per la mancanza di trasparenza di Family-Match riguardo al funzionamento interno del suo algoritmo. Inoltre, l'organizzazione possedeva alcuni dei dati sensibili raccolti da Family-Match, sollevando questioni di privacy e sicurezza dei dati.

Imprevedibilità del comportamento umano

Gli esperti nel campo del benessere infantile hanno sottolineato che prevedere il comportamento umano, specialmente quando si tratta di adolescenti con bisogni complessi, è intrinsecamente difficile. Bonni Goodwin, esperta di dati nel settore del benessere infantile, ha sottolineato che non esiste un modo infallibile per prevedere il comportamento umano.

Il background e la motivazione di Ramirez

Il background di Thea Ramirez come ex assistente sociale e il suo desiderio di promuovere l'adozione come mezzo per ridurre gli aborti hanno giocato un ruolo significativo nello sviluppo di Family-Match. Ramirez aveva precedentemente lanciato un sito web per collegare le donne incinte con potenziali genitori adottivi, enfatizzando i centri di consulenza anti-aborto. Tuttavia, ha chiarito che Family-Match non è associato a tali centri.

Collaborazione con i ricercatori di eharmony

Ramirez ha collaborato con Gian Gonzaga, un ricercatore scientifico che aveva gestito algoritmi presso eharmony, per creare lo strumento di matching per l'adozione. Gonzaga e sua moglie, Heather Setrakian, hanno lavorato allo sviluppo del modello Family-Match, ispirato dall'esperienza di eharmony nel matchmaking.

Esperienze stato per stato con Family-Match

Gli assistenti sociali hanno spiegato come funziona Family-Match: gli adulti che desiderano adottare inviano le risposte a un sondaggio attraverso la piattaforma online dell'algoritmo, mentre i genitori affidatari o gli assistenti sociali inseriscono le informazioni su ogni bambino. L'algoritmo genera quindi un punteggio per l'"adattamento relazionale", visualizzando un elenco di genitori potenziali per ogni bambino. Gli assistenti sociali verificano i candidati e, nel caso migliore, un bambino viene abbinato e collocato in una famiglia per un soggiorno di prova.

Il test biennale di Family Match in Virginia ha prodotto solo una nota adozione, e il personale locale ha riferito che non ha trovato lo strumento particolarmente utile.

La Georgia ha terminato la sua fase pilota iniziale di Family-Match a causa della sua inefficacia, ma in seguito ha ripreso a utilizzarlo.

In Florida, dove il programma si è espanso, varie agenzie per il benessere infantile hanno dato recensioni contrastanti su Family-Match. È stato difficile valutarne il successo a causa delle discrepanze nei dati riportati.

I funzionari statali hanno espresso preoccupazioni su come Family-Match valutasse le famiglie in base a variabili sensibili e hanno messo in discussione la necessità di alcuni punti dati. Alcune versioni del questionario dell'algoritmo includevano domande sul reddito familiare e sulle credenze religiose.

I difensori del benessere sociale e gli esperti di sicurezza dei dati hanno espresso preoccupazioni per la crescente affidamento sulle analisi predittive da parte delle agenzie governative, poiché questi strumenti possono perpetuare le disparità razziali e potenzialmente discriminare le famiglie in base a caratteristiche immutabili.

Sforzi di espansione

Nonostante queste sfide, Adoption-Share cerca opportunità di espansione, mirando a implementare Family-Match in luoghi come New York City, Delaware e Missouri. Ha recentemente siglato un accordo con il Dipartimento della Salute della Florida per sviluppare un algoritmo volto ad aumentare il numero di famiglie disposte ad accogliere in affido e adottare bambini con bisogni medici complessi.

Lo strumento di matching per l'adozione basato sull'IA, Family-Match, sviluppato da Thea Ramirez, inizialmente sembrava promettente come soluzione per trovare genitori adottivi adatti per i bambini vulnerabili in affido. Tuttavia, le sue prestazioni hanno incontrato limitazioni e sfide, con vari stati che hanno registrato risultati misti. Le domande sulla privacy dei dati, sulla trasparenza e sull'accuratezza dell'algoritmo hanno sollevato preoccupazioni tra gli esperti e i difensori del benessere infantile. Nonostante queste sfide, Adoption-Share continua i suoi sforzi per espandere l'utilizzo dello strumento in tutto gli Stati Uniti.