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 idonei per alcuni dei bambini più vulnerabili del paese. Questi bambini hanno spesso bisogni complessi e disabilità o hanno subito traumi significativi. Le agenzie di protezione dell'infanzia si confrontano da anni con la sfida di trovare una casa permanente per questi bambini. Ramirez ha affermato che il suo algoritmo, progettato da ex ricercatori di un servizio di incontri online, potrebbe rivoluzionare l'abbinamento per l'adozione, ma un'indagine dell'Associated Press ha rivelato limiti e sfide significativi.
La promessa dell'abbinamento familiare
Ramirez ha presentato Family-Match come una soluzione tecnologica in grado di prevedere il successo a lungo termine degli affidamenti adottivi. Ha sostenuto che utilizzava la scienza, piuttosto che semplici preferenze, per stabilire un punteggio predittivo per le potenziali famiglie adottive. L'algoritmo mirava a migliorare i tassi di successo delle adozioni negli Stati Uniti e a migliorare l'efficienza delle agenzie di assistenza all'infanzia in difficoltà cash.
Risultati e sfide limitati
Nonostante le sue premesse promettenti, le prestazioni di Family-Match sono state inferiori alle aspettative negli stati in cui è stato utilizzato. Secondo i dati auto-riportati da Family-Match, ottenuti dall'AP tramite richieste di accesso ai registri pubblici, lo strumento di intelligenza artificiale ha prodotto risultati limitati.
L'esperienza della Virginia e della Georgia
Inizialmente, Virginia e Georgia adottarono l'algoritmo, ma in seguito lo abbandonarono dopo alcuni test, adducendo come motivazione la sua incapacità di generare adozioni di successo. Nonostante ciò, entrambi gli stati ripresero a collaborare con l'organizzazione no-profit di Ramirez, Adoption-Share, dopo un po' di tempo.
Le difficoltà del Tennessee
Il Tennessee incontrò difficoltà nell'implementazione del programma e alla fine lo abbandonò, adducendo l'incompatibilità con i propri sistemi interni, anche dopo aver dedicato oltre due anni al progetto.
Esperienze contrastanti in Florida
In Florida, dove Family-Match ha ampliato il suo utilizzo, gli assistenti sociali hanno segnalato esperienze contrastanti con l'algoritmo. Sebbene l'algoritmo si sia attribuito il merito di numerosi inserimenti, sono emersi dubbi sull'accuratezza di tali affermazioni.
Mancanza di trasparenza e proprietà dei dati
I funzionari statali hanno espresso preoccupazione per la mancanza di trasparenza di Family-Match riguardo al funzionamento interno del suo algoritmo. Inoltre, l'organizzazione era proprietaria di alcuni dei dati sensibili raccolti da Family-Match, sollevando problemi di privacy e sicurezza dei dati.
Imprevedibilità del comportamento umano
Gli esperti di benessere infantile hanno sottolineato che prevedere il comportamento umano, soprattutto quando si tratta di adolescenti con bisogni complessi, è intrinsecamente difficile. Bonni Goodwin, esperta di dati sul benessere infantile, ha sottolineato che non esiste un metodo infallibile per prevedere il comportamento umano.
Il background e la motivazione di Ramirez
L'esperienza di Thea Ramirez come ex assistente sociale e il suo desiderio di promuovere l'adozione come mezzo per ridurre gli aborti hanno avuto un ruolo significativo nello sviluppo di Family-Match. Ramirez aveva precedentemente lanciato un sito web per mettere in contatto donne incinte con potenziali genitori adottivi, con particolare attenzione ai centri di consulenza antiabortista. 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 che aveva gestito gli algoritmi di eHarmony, per creare lo strumento di matchmaking 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 al sondaggio tramite la piattaforma online dell'algoritmo, mentre i genitori affidatari o gli assistenti sociali inseriscono le informazioni di ciascun bambino. L'algoritmo genera quindi un punteggio per l'"adattamento relazionale", visualizzando un elenco di potenziali genitori per ogni bambino. Gli assistenti sociali esaminano i candidati e, nel migliore dei casi, un bambino viene abbinato e inserito in una casa famiglia per un periodo di prova.
Il test biennale di Family Match in Virginia ha prodotto solo un'adozione nota e il personale locale ha riferito di non aver trovato lo strumento particolarmente utile.
La Georgia ha interrotto il progetto pilota iniziale di Family-Match a causa della sua inefficacia, ma in seguito ha ripreso a utilizzarlo.
In Florida, dove il programma è stato ampliato, diverse agenzie per l'infanzia hanno espresso pareri contrastanti su Family-Match. È stato difficile valutarne l'efficacia a causa delle discrepanze nei dati riportati.
I funzionari statali hanno espresso preoccupazione per il modo in cui Family-Match ha valutato le famiglie in base a variabili sensibili e hanno messo in dubbio la necessità di determinati dati. Alcune versioni del questionario dell'algoritmo includevano domande sul reddito familiare e sulle convinzioni religiose.
I sostenitori dell'assistenza sociale e gli esperti di sicurezza dei dati hanno espresso preoccupazione per la crescente dipendenza dalle analisi predittive da parte delle agenzie governative, poiché questi strumenti possono perpetuare le disparità razziali e potenzialmente discriminare le famiglie sulla base di caratteristiche immutabili.
Sforzi di espansione
Nonostante queste sfide, Adoption-Share cerca opportunità di espansione, puntando a implementare Family-Match in luoghi come New York City, Delaware e Missouri. Ha recentemente stipulato un accordo con il Dipartimento della Salute della Florida per sviluppare un algoritmo che aumenti il numero di famiglie disposte ad accogliere e adottare bambini con problemi di salute complessi.
Lo strumento di intelligenza artificiale per l'abbinamento delle adozioni, Family-Match, sviluppato da Thea Ramirez, inizialmente si è rivelato promettente come soluzione per trovare genitori adottivi idonei per bambini affidatari vulnerabili. Tuttavia, le sue prestazioni hanno incontrato limiti e difficoltà, con risultati contrastanti in diversi stati. Le questioni relative alla privacy dei dati, alla trasparenza e all'accuratezza dell'algoritmo hanno sollevato preoccupazioni tra esperti e sostenitori del benessere dei minori. Nonostante queste difficoltà, Adoption-Share continua a impegnarsi per espandere l'utilizzo dello strumento negli Stati Uniti.
