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00:00:00,000 --> 00:00:04,480
Benvenute e benvenuti al Sesto Episodio di Breath of Scrab.

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00:00:04,480 --> 00:00:10,720
La puntata di oggi è composta da tre storie, un libro, un film, un video gioco.

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00:00:10,720 --> 00:00:13,520
Tutte tre le storie parlano della stessa cosa.

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00:00:13,520 --> 00:00:16,920
Cosa succede al lavoro quando incontra gli algoritmi?

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00:00:16,920 --> 00:00:19,320
Come il lavoro cambia forma?

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00:00:19,320 --> 00:00:21,160
Come le persone si adattano?

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00:00:21,160 --> 00:00:27,200
E come qualcuno, in modo silenzioso quasi invisibile, sta imparando a resistere?

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00:00:27,200 --> 00:00:32,880
Oggi parliamo di Noma blend e di come gli algoritmi cambiano il mondo del lavoro.

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00:00:32,880 --> 00:00:39,040
Io sono i mano e i micheli, lavoro per scola di nobotica da più di 20 anni, e questo è Breath

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00:00:39,040 --> 00:00:44,680
of Scrab, un podcast per chi insegna in forma educa.

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00:00:44,680 --> 00:00:49,920
Per chi ogni mattina entra in una aula, sapendo che i ragazzi che ad avanti stanno già

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00:00:49,920 --> 00:00:55,040
vivendo in un mondo che al resto degli adulti stanno ancora cercando di capire.

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00:00:55,040 --> 00:01:01,120
Voi siete le uniche persone che ogni giorno devono rispondere a una domanda che nessun altro

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00:01:01,120 --> 00:01:02,120
osancora farse.

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00:01:02,120 --> 00:01:07,200
Come si prepara qualcuno per un futuro che non sappiamo descrivere?

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00:01:07,200 --> 00:01:15,360
Ogni settimana partiamo da un film, un libro, una canzone e arriviamo dentro la scuola, perché

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00:01:15,360 --> 00:01:22,440
la tecnologia non è mai solo tecnica, è sempre prima di tutto una storia umana.

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00:01:22,440 --> 00:01:29,440
Vete il caffè? Vete in ascolto? Benvenuto al Breath of Scrab.

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00:01:29,440 --> 00:01:33,000
Entro nella mia libreria.

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00:01:33,000 --> 00:01:36,040
Si perché io vado sempre nella stessa libreria.

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00:01:36,040 --> 00:01:43,000
Si trova recco, si chiama capurro, ed è un piccolo gioiello dove trovate tantissimi

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00:01:43,000 --> 00:01:44,000
libri.

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00:01:44,000 --> 00:01:48,840
Non amo ordinare i libri su Amazon o su altri servizi online.

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00:01:48,840 --> 00:01:51,680
Mi piace proprio andare lì a recco.

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00:01:51,680 --> 00:01:59,300
Parlare con il proprietario Andrea Conciinze, con chi ci lavora e con tutti i clienti che passano

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00:01:59,300 --> 00:02:03,240
di lì come se fosse il centro del mondo.

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00:02:03,240 --> 00:02:09,960
Condividiamo storie, racconti di vita vissuta, ci consigliamo ovviamente anche libri da leggere.

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00:02:09,960 --> 00:02:16,080
Andare in libreria significa cambiare radicalmente il rapporto che abbiamo con quello oggetto

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00:02:16,080 --> 00:02:24,720
il libro. Non è un veloce e spensierato ordine online, ma è un'azione voluta, una dichiarazione

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00:02:24,720 --> 00:02:28,200
di volontà, di posizione, di luogo.

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00:02:28,200 --> 00:02:37,000
E lì decidiamo cosa acquistare, confrontandoci magari con tutto il team di capurro per capire

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00:02:37,000 --> 00:02:40,080
quale sia il libro giusto, il libro che fa per noi.

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00:02:40,080 --> 00:02:45,740
Non siamo schedati? Forse sì, Andrea ha in qualche modo lo siamo, ma non siamo schedati

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00:02:45,740 --> 00:02:49,900
a livello di migliaia, centinaia di migliaia di persone.

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00:02:49,900 --> 00:02:58,400
Nessuno conosce esattamente i nostri comportamenti e siamo liberi di poter scegliere, di cambiare

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00:02:58,400 --> 00:03:01,400
all'improvviso, modo di lettura.

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00:03:01,400 --> 00:03:07,320
E vero, apparentemente lo siamo anche sulle piattaforme, ma lì ci arrivano i consigli, ci

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00:03:07,320 --> 00:03:14,120
arrivano tutte le pubblicità che ci consigliano quella cosa lì che è dovuta al nostro profilo.

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00:03:14,120 --> 00:03:19,880
E quindi anche se questa non è la storia di oggi fa parte di questa storia.

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00:03:19,880 --> 00:03:28,920
Perché su una delle librierie di capurro trovo un bellissimo libro da una copertina ruvida?

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00:03:28,920 --> 00:03:35,040
Vedete come anche toccare e sentire l'odore di quel libro mi ha condizionato.

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00:03:35,040 --> 00:03:40,880
Si chiama "Noma blend" e per me un titolo totalmente sconosciuto.

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00:03:40,880 --> 00:03:45,040
Quell'ibro lo ha scritto Jessica Brader, una giornalista americana.

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00:03:45,040 --> 00:03:46,840
È un'inchiesta.

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00:03:46,840 --> 00:03:55,140
Io non amo tantissimi romanti, mi piacciono i più reportaggi, i saggi, le parti scientifici e i

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00:03:55,140 --> 00:03:56,140
libri scientifici.

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00:03:56,140 --> 00:04:03,880
E sono attirato perché è un'inchiesta su quello che sta succedendo gli stati uniti sul lavoro

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00:04:03,880 --> 00:04:10,880
"Nomade". La giornalista ha deciso di dormire con queste persone che non hanno più una

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00:04:10,880 --> 00:04:16,560
di mora fissa, non hanno più una casa, i gira non gli stati uniti, nello rocamper, dormendoni

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00:04:16,560 --> 00:04:17,560
parcheggi.

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00:04:17,560 --> 00:04:23,880
Brader ha raccontato quindi le persone che dopo la crisi finanziaria del 2008 hanno perso

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00:04:23,880 --> 00:04:27,520
lavoro la casa e non hanno più un codice postale.

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00:04:27,520 --> 00:04:32,160
E sono state costrette a mettere la propria vita su di un camper.

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00:04:32,160 --> 00:04:37,440
Nel 2021, Cloëdzau ha trasformato quel libro in un film.

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00:04:37,440 --> 00:04:43,360
Il titolo rimane lo stesso, "Nomade Land", e c'è una trice straordinaria come attrice

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00:04:43,360 --> 00:04:50,120
protagonista Frances McDormand e ha pur evinto l'oscar come migliore attrice quell'anno

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00:04:50,120 --> 00:04:51,120
lì.

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00:04:51,120 --> 00:04:57,040
E anche Cloëdzau è diventata la prima donna asiatica a vincere l'oscar per la migliore regia.

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00:04:57,040 --> 00:05:04,440
In soma, quell'anno lì nel 2021-22 il film ha fatto mani bassi di premi.

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00:05:04,440 --> 00:05:10,800
E ovviamente ho visto quel film e lo unito ai racconti del libro.

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00:05:10,800 --> 00:05:18,880
E c'è una scena che mi ricordo che ho presente costantemente soprattutto quando arriva il periodo

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00:05:18,880 --> 00:05:19,880
natalizio.

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00:05:19,880 --> 00:05:26,880
E dicembre, siamo in un magazzino di logistica di Amazon che ovviamente sta lavorando a

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00:05:26,880 --> 00:05:29,760
bomba perché ci sono tantissime richieste.

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00:05:29,760 --> 00:05:33,880
Quanti di noi ordina i regarini natale su Amazon.

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00:05:33,880 --> 00:05:37,280
Credo più de 80% dei nostri ascoltatori.

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00:05:37,280 --> 00:05:42,560
E in questo magazzino iniziamo a entrarci dentro.

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00:05:42,560 --> 00:05:48,400
Lucian Neo, nasce trasportatori, scato le che arrivano, vengono chiuse con la sua desivo,

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00:05:48,400 --> 00:05:54,440
partono migliaia di pacchi che contengono i regali i nostri regali di natale.

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00:05:54,440 --> 00:05:59,520
In mezzo a tutto questo c'è una donna sulla sessantina, si chiama Fern, a un furgonne,

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00:05:59,520 --> 00:06:03,880
a un camper e dene il parcheggio di fronte al magazzino.

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00:06:03,880 --> 00:06:10,120
Sentiamo ossessivamente rumore del nastro adesivo, un suono secco e ripetitivo i vediamo le

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00:06:10,120 --> 00:06:11,680
mani di Fern che lavorano.

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00:06:11,680 --> 00:06:20,140
Il programma che permette a farne di lavorare all'interno di questo magazzino è un programma

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00:06:20,140 --> 00:06:26,200
reale che si chiama "Campere Force" in pratica "Amadon" tramite questa dinda che si chiama

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00:06:26,200 --> 00:06:31,960
"Campere Force" e récruta persone che vivono nei camper nelle rollotte, i cosiddetti

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00:06:31,960 --> 00:06:37,440
nomati moderni e le impiegano i magazzini durante i picchi stagionali.

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00:06:37,440 --> 00:06:43,640
In cambio, ovviamente un salario non enorme, un posto nel parcheggio, dove parcheggiare la

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00:06:43,640 --> 00:06:45,120
propria casa su ruote.

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00:06:45,120 --> 00:06:52,520
Potete trovare in giro per la rete anche degli entusiasti, programmi, manifesti di Amadre

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00:06:52,520 --> 00:06:57,120
di "Campere Force" viene da aiutarci a far sorridere i clienti Amadon lavorando in uno

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00:06:57,120 --> 00:07:01,080
dei nostri centri logistici alla vanguardia, di basta candidarti.

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00:07:01,080 --> 00:07:07,240
La storia che vediamo nel film è la storia di migliaia di persone reali, persone che

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00:07:07,240 --> 00:07:15,600
hanno perso il lavoro dopo la famosa crisi del 2007-2008, la grande recessione che ha cancellato

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00:07:15,600 --> 00:07:22,440
i interi settori produttivi, interi città e fern la nostra protagonista, esiste davvero

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00:07:22,440 --> 00:07:25,640
in qualche modo, li rappresenta tutti.

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00:07:25,640 --> 00:07:30,640
E fern perde il lavoro e così migliaia di persone.

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00:07:30,640 --> 00:07:36,920
All'improvviso, a causa dell'arrivo il digitale delle piattaforme, il lavoro sia in

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00:07:36,920 --> 00:07:44,540
qualche modo smaterializzato, non è sparito, ma è cambiato molto velocemente e non possiamo

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00:07:44,540 --> 00:07:50,520
più pensare che il lavoro venga da noi, ma siamo noi che ci muoviamo verso il lavoro.

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00:07:50,520 --> 00:07:57,880
E così, sia nel fin che nel libro, rimangono delle domande, so spese, quanto è libera la

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00:07:57,880 --> 00:08:01,520
scelta di fare quel lavoro stagionale?

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00:08:01,520 --> 00:08:08,200
Quanto, quel lavoro è l'unica opzione rimasta a queste persone.

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00:08:08,200 --> 00:08:11,200
Dopo il film è venuto il momento del videojoco.

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00:08:11,200 --> 00:08:18,720
In questo videojoco, sei l'ami stato redegato il CEO di una startup tecnologica in rapida

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00:08:18,720 --> 00:08:25,120
crescita, hai appena raccolto un milione di dollari di investimenti, devi assumere ingegneri

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00:08:25,120 --> 00:08:26,120
e infretta.

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00:08:26,120 --> 00:08:32,960
All'inizio lo fai a mano, ti arrivano il curriculum, le ledgi, valuti, tu personalmente, i candidati

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00:08:32,960 --> 00:08:33,960
uno per uno.

100
00:08:33,960 --> 00:08:42,080
Ma ovviamente gli investitori, premono, sei troppo lento, non puoi scalare e allora ti arrivano

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00:08:42,080 --> 00:08:45,880
sempre più curricula e hai sempre meno tempo.

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00:08:45,880 --> 00:08:51,880
E a un certo punto il tuo reparto IT ti dice "quara che abbiamo inventato un fantastico algoritmo

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00:08:51,880 --> 00:08:58,360
di selezione che utilizza il machine learning basato su i tuoi comportamenti".

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00:08:58,360 --> 00:09:04,840
L'algoritmo che abbiamo creato per la tua azienda impara dal passato studia chi hai assunto

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00:09:04,840 --> 00:09:12,240
finora, individui pattern, replica le scelte, le tue scelte, quelle che hai fatto tu, ma

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00:09:12,240 --> 00:09:16,880
in maniera veloce eficiente è scalabile.

107
00:09:16,880 --> 00:09:23,460
In questo video gioco ti arrivano tantissime persone e o in una di loro al cv, vuoi lo leggete,

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00:09:23,460 --> 00:09:26,960
io lo fatto e iniziate a selezionarle.

109
00:09:26,960 --> 00:09:33,240
E come vi raccontavo poco fa i vostri finanziatori vi ricordo di fare più infretta e grazie al

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00:09:33,240 --> 00:09:39,960
nuovo programma che si basa sulle tue scelte, ora la nostra start up è in grado di assumere

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00:09:39,960 --> 00:09:44,600
in maniera automatica, ma arrivano i primi reclami.

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00:09:44,600 --> 00:09:48,480
E ti sottopongono il cv e a me è capitato.

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00:09:48,480 --> 00:09:53,960
Guardo il cv e di come a questa persona è qualificata come mai non ha passato nemmeno il filto

114
00:09:53,960 --> 00:10:01,480
iniziale e attenzione nel video gioco giornalisti indagano rischiammo una causa per discriminazione

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00:10:01,480 --> 00:10:04,240
e gli investitori iniziano a preoccuparsi.

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00:10:04,240 --> 00:10:13,320
Io mi dico me non ho nessuna forma di esclusione, non ho mai usato principi di esclusione basati

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00:10:13,320 --> 00:10:21,200
sulla etnia, sul colore della pelle, sul genere, sul background, sulle università, non lo mai

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00:10:21,200 --> 00:10:27,520
fatto, ma come mai l'algoritmo che i miei tecnici delle IT mi hanno detto essere l'algoritmo

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00:10:27,520 --> 00:10:32,440
basato sul machine learning e capace di velocizzare le mie scelte in maniera efficiente

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00:10:32,440 --> 00:10:35,080
continuo a sbagliare?

121
00:10:35,080 --> 00:10:39,000
Questo gioco si chiama survival of the best fit.

122
00:10:39,000 --> 00:10:44,680
Lo trovate sul sito che vi indiciamo poi nella descrizione del podcast.

123
00:10:44,680 --> 00:10:48,200
In 10 minuti ci potete giocare.

124
00:10:48,200 --> 00:10:54,720
Lo hanno creato degli studenti di una università di Abu Dhabi ed è stato finanziato da Mozilla.

125
00:10:54,720 --> 00:11:03,800
Non spiega come i bias, cioè i pregiudi fientano nell'algoritmo, non lo spiega come potrei fare io.

126
00:11:03,800 --> 00:11:11,400
Velo favivere e voi siete i primi ad alimentare questi bias, questi pregiudizi.

127
00:11:11,400 --> 00:11:17,240
Non te lo spiega, ti fa commettere quegli errori e ti li fa commettere perché ti mette fretta,

128
00:11:17,240 --> 00:11:23,720
perché non hai il tempo di capire che all'inizio per puro caso solo determinate persone

129
00:11:23,720 --> 00:11:29,960
provenienti da un determinato settore di studi, faceva domanda la tua azienda.

130
00:11:29,960 --> 00:11:37,160
Da lì in poi l'algoritmo rafforza quel pregiudizio in consapevole che tu avevi inserito nella scelta.

131
00:11:37,160 --> 00:11:43,480
Quindi gli algoritmi sono specchi che riflettono quello che li mettiamo dentro.

132
00:11:43,480 --> 00:11:50,280
E ovviamente se in quello che stiamo facendo anche in maniera involontaria.

133
00:11:50,280 --> 00:11:59,960
Escludiamo alcune persone, l'algoritmo escluderà quelle persone più velocemente, più sistematicamente

134
00:11:59,960 --> 00:12:03,640
e con meno possibilità di appello di qualsiasi e serumano.

135
00:12:03,640 --> 00:12:12,120
Non avrà dubbi la velocità in questo caso non è più un vantaggio perché diventa un amplificatore dell'errore.

136
00:12:12,120 --> 00:12:16,440
Dopo il film, dopo il video gioco, stiamo per arrivare al libro.

137
00:12:16,440 --> 00:12:21,880
Lo so che penserente che all'inizio vi ho parlato di un libro "Noma de land" e del film,

138
00:12:21,880 --> 00:12:24,600
ma quella cosa per me è tutta reassunta nel film.

139
00:12:24,600 --> 00:12:30,200
Il video gioco lo abbiamo appena raccontato e ora stiamo per arrivare alla terza storia.

140
00:12:30,200 --> 00:12:34,440
Ma questa storia parte prima da una mia esperienza personale.

141
00:12:34,440 --> 00:12:39,080
Fortunatamente, sfortunatamente, decidete voi l'aggettivo viaggio molto.

142
00:12:39,080 --> 00:12:43,800
E molto spesso mi ritrovo in paesi dove è possibile prendere Uber

143
00:12:43,800 --> 00:12:51,160
o sistemi simili a Uber significa che io so fin dall'inizio quanto spenderò.

144
00:12:51,160 --> 00:12:54,200
Quanto sarà il tempo per aggiungere destinazione.

145
00:12:54,200 --> 00:13:00,840
E il tempo di attesa prima che l'automobile mi venga a prendere.

146
00:13:00,840 --> 00:13:05,080
Ho tutto sotto controllo, so che non spenderò più di un tot.

147
00:13:05,080 --> 00:13:08,520
Potrò condividere magari la mia corsa con degli estrane.

148
00:13:08,520 --> 00:13:12,440
In sumo, questo mi dava e mi ha sempre dato e mi dà ancora oggi.

149
00:13:12,440 --> 00:13:15,400
Molta serenità molto controllo.

150
00:13:15,400 --> 00:13:19,320
Da un certo punto dopo decine, decine di corsa,

151
00:13:19,320 --> 00:13:24,040
ho notato che la qualità del servizio iniziava a peggiorare.

152
00:13:24,040 --> 00:13:26,040
E mi sono chiesto, ma come mai?

153
00:13:26,040 --> 00:13:36,040
Come mai arrivano dei driver e delle macchine che sono rovinate dei driver,

154
00:13:36,040 --> 00:13:39,720
non inbollissima, cosa sta succedendo?

155
00:13:39,720 --> 00:13:43,240
E poi ho guardato una cosa a cui non avevo fatto caso.

156
00:13:43,240 --> 00:13:48,440
E anch'io, come un tente, ero sottoposto a una votazione.

157
00:13:48,440 --> 00:13:54,920
Avevo preso dei voti molto bassi perché da buonge novese non ero abituato ad dare la mancia.

158
00:13:54,920 --> 00:13:58,680
E il fatto che io come cliente, avessi voti bassi,

159
00:13:58,680 --> 00:14:05,240
faceva sì che mi arrivassero dei driver che avevano dei voti bassi da parte dei clienti.

160
00:14:05,240 --> 00:14:08,120
Io pensate lo talmente in geno con un voto a buone suono.

161
00:14:08,120 --> 00:14:11,000
Questo ha un nome che ma ranking economy,

162
00:14:11,000 --> 00:14:16,040
iniziato tutto con il mondo degli alberghi, con booking, con tripadvisor,

163
00:14:16,040 --> 00:14:20,280
e purtroppo è un sistema che funziona.

164
00:14:20,280 --> 00:14:25,080
Tutti noi scegliamo gli alberghi in base al punteggio che viene dato da utenti,

165
00:14:25,080 --> 00:14:28,360
magari similiano ai che hanno le nostre stesse esigenze.

166
00:14:28,360 --> 00:14:34,520
E sulle corsa di Uber, anch'io, ero vittima di queste votazioni.

167
00:14:34,520 --> 00:14:40,200
E così poi immaginate le corsa successive, ovviamente mettevo sempre 5 stelline

168
00:14:40,200 --> 00:14:46,840
e poi mettevo una mancia alta in maniera tale da recuperare, superare il 4.5 su 5

169
00:14:46,840 --> 00:14:51,000
e ritornare a avere un servizio più soddisfacente.

170
00:14:51,000 --> 00:14:57,640
In tutti i miei viaggi su Uber mi sono successo e cose molto originali.

171
00:14:57,640 --> 00:15:02,840
Una volta, per esempio, a New York, in una corsa condivisa

172
00:15:02,840 --> 00:15:07,960
il driver la autista si ferma, arriva una persona non sale,

173
00:15:07,960 --> 00:15:10,680
consegna un piccolo pacchetto e se ne va.

174
00:15:10,680 --> 00:15:17,640
Praticamente avevano inventato che si potesse usare Uber, come un consegnatore.

175
00:15:17,640 --> 00:15:22,360
Pensate che una volta a scuola di robotica questa cosa ci ha salvato la vita,

176
00:15:22,360 --> 00:15:28,600
perché dovevamo inviare dei documenti molto importanti per un bando a un ministero

177
00:15:28,600 --> 00:15:34,120
e c'era una data di scadenza e i documenti dovevano essere dati previ.

178
00:15:34,120 --> 00:15:38,440
E il corriere che era partito con giorni di anticipo,

179
00:15:38,440 --> 00:15:44,600
a un certo punto la mattina stessa del giorno della scadenza ci dice "non è possibile,

180
00:15:44,600 --> 00:15:47,400
non riusciamo a consegnare con segnere modomani".

181
00:15:47,400 --> 00:15:53,000
Da lì tra GEDA rischiamo di perdere la possibilità di partecipare questo bando

182
00:15:53,000 --> 00:15:55,320
e cosa facciamo che amiamo un Uber?

183
00:15:55,320 --> 00:16:00,040
Lidiamo come indirizzo di partenza il magazzino del corriere

184
00:16:00,040 --> 00:16:03,800
e come indirizzo di arrivo il ministero.

185
00:16:03,800 --> 00:16:08,440
Grazie a questa soluzione il bando fu consegnato e fu anche vinto.

186
00:16:08,440 --> 00:16:13,080
Un'altra storia divertente sul utilizzo di Uber è a Mumbai

187
00:16:13,080 --> 00:16:15,560
dove il mio otista aveva fame

188
00:16:15,560 --> 00:16:17,880
e così decide di fermarsi

189
00:16:17,880 --> 00:16:22,760
di andare in un luogo molto particolare

190
00:16:22,760 --> 00:16:24,920
e di far si fare un panino.

191
00:16:24,920 --> 00:16:27,760
Ricorderò ancora quel panino,

192
00:16:27,760 --> 00:16:36,280
cotto, riscaldato su una griglia messa su dei pneumatici con il carbone dentro ai pneumatici.

193
00:16:36,280 --> 00:16:41,400
E poi siamo ripartiti, abbiamo parlato delle nostre famiglie, dei nostri affetti.

194
00:16:41,400 --> 00:16:45,640
Insomma, al contatto umano in quel caso c'è sempre molto importante.

195
00:16:45,640 --> 00:16:48,360
Ma non sono queste le storie che voglio raccontarvi,

196
00:16:48,360 --> 00:16:50,520
voglio arrivare finalmente al libro.

197
00:16:50,520 --> 00:16:54,040
Il libro si chiama Algorithmi per resistere

198
00:16:54,040 --> 00:16:56,200
e di Titiano Bonini

199
00:16:56,200 --> 00:16:58,360
e qua vi racconto la storia.

200
00:16:58,360 --> 00:17:03,120
La prima storia che è nel libro è la storia di Stefano a 43 anni,

201
00:17:03,120 --> 00:17:05,800
fa il fotografo, il videomaker, e vive all'ivorno.

202
00:17:05,800 --> 00:17:07,400
Quindi è una storia di casa nostra.

203
00:17:07,400 --> 00:17:12,200
Durante il primo lockdown dovuto al covid perde il lavoro

204
00:17:12,200 --> 00:17:17,880
e decide così di diventare un consegnatore per una delle grandi aziende,

205
00:17:17,880 --> 00:17:21,560
delle live ruggiastiche o tutte le altre che vivengono in mente.

206
00:17:21,560 --> 00:17:25,720
Tira fuori la bicicvecchia e comincia così a pedalare.

207
00:17:25,720 --> 00:17:28,920
Primi giorni apprezza molto questa libertà di pedalare

208
00:17:28,920 --> 00:17:31,160
e quindi fanno una cosa che lo fa sentire bene.

209
00:17:31,160 --> 00:17:34,040
Guadagna abbastanza bene nella prima settimana

210
00:17:34,040 --> 00:17:39,080
e è contento. Sembrano solti facili, non deve parlare con nessuno.

211
00:17:39,080 --> 00:17:44,600
È una sorta di freelance e quindi apprezza questa libertà.

212
00:17:44,600 --> 00:17:47,560
Tu pummi, se Stefano non è più così contento,

213
00:17:47,560 --> 00:17:51,080
si ritrova a controllare ossissevamente l'app.

214
00:17:51,080 --> 00:17:57,160
Gli è mai capitato quando pubblicate un post su Instagram o su altri social network

215
00:17:57,160 --> 00:18:00,360
di controllare quanti cuori cini arrivano su quel post.

216
00:18:00,360 --> 00:18:06,760
Quanti commenti ci sono e di farlo in maniera dopata, quasi da drogati.

217
00:18:06,760 --> 00:18:08,760
E a me è capitato.

218
00:18:08,760 --> 00:18:10,600
Fateci caso la prossima volta.

219
00:18:10,600 --> 00:18:12,760
E Stefano capita la stessa cosa.

220
00:18:12,760 --> 00:18:18,280
Ma è dedicato a controllare se ci sono turni disponibili.

221
00:18:18,280 --> 00:18:23,080
E quindi si senti in qualche modo seranamente dipendente.

222
00:18:23,080 --> 00:18:25,400
E dice proprio, sembro una dipendenza.

223
00:18:25,400 --> 00:18:28,520
L'inizio ti senti bene e poi va davvero male.

224
00:18:28,520 --> 00:18:32,760
Nel frattempo però i turni disponibili sono diminuiti.

225
00:18:32,760 --> 00:18:36,920
Un sabato sera dimentica di cancellare un turno che aveva apprenotato

226
00:18:36,920 --> 00:18:39,800
aveva l'inaugorazione del suo nuovo studio fotografico

227
00:18:39,800 --> 00:18:44,120
perché stava costruendo una altra vita o altra quella del biker

228
00:18:44,120 --> 00:18:49,640
ed a quel momento la app inizia a segnalli.

229
00:18:49,640 --> 00:18:54,120
Un po' come una storia prima delle stelline associate a Manuel.

230
00:18:54,120 --> 00:18:57,480
E alle automobili terribili che mi arrivano.

231
00:18:57,480 --> 00:19:00,520
E inizio Stefano a guanegnare di meno.

232
00:19:00,520 --> 00:19:04,040
Chiede in giro e scopre che c'è un gruppo di WhatsApp.

233
00:19:04,040 --> 00:19:07,480
Prope di ricatto a tutti i rider di Livorno.

234
00:19:07,480 --> 00:19:10,680
E l'algoritmo abbastato le mie statistiche.

235
00:19:10,680 --> 00:19:13,880
Non sono più considerato affidabile al 100% ora.

236
00:19:13,880 --> 00:19:15,320
Sono al 98.

237
00:19:15,320 --> 00:19:17,160
Stefano e decine di rider.

238
00:19:17,160 --> 00:19:21,960
Come lui sono fra i protagonisti di algoritmi per resistere.

239
00:19:21,960 --> 00:19:26,360
Questo bellissimo libro pubblicato dei IMT press

240
00:19:26,360 --> 00:19:29,400
scritto dati ziano bonini dell'università di Siena

241
00:19:29,400 --> 00:19:33,320
e dai miliano tre re dell'università di Cardiff.

242
00:19:33,320 --> 00:19:36,840
Bonini e tre re hanno trascorso anni a raccogliere storie

243
00:19:36,840 --> 00:19:40,760
come quelle di Stefano in diverse parti del mondo.

244
00:19:40,760 --> 00:19:46,200
E hanno capito che si sta sviluppando una vera e propria resistenza all'algoritmo.

245
00:19:46,200 --> 00:19:50,440
I rider di Livorno con questo gruppo di WhatsApp si scambiano informazioni

246
00:19:50,440 --> 00:19:52,520
su come funziona l'algoritmo.

247
00:19:52,520 --> 00:19:56,520
Attenzione come immaginano che funzioni.

248
00:19:56,520 --> 00:19:59,080
Perché nessuno di loro ha cesso al codice.

249
00:19:59,080 --> 00:20:01,240
Nessuno conosce le rigole esatte.

250
00:20:01,240 --> 00:20:04,200
Ma attraverso le sperienza collettiva, condivisa,

251
00:20:04,200 --> 00:20:06,920
attraverso centinaie tentative derrori

252
00:20:06,920 --> 00:20:09,080
hanno costruito una sorta di mappa.

253
00:20:09,080 --> 00:20:11,240
Sanno quando conviene accettare un turno,

254
00:20:11,240 --> 00:20:14,760
sanno come annullare una segnazione senza perdere punti.

255
00:20:14,760 --> 00:20:19,560
Sanno in qualche modo giocare la stessa partita del sistema.

256
00:20:19,560 --> 00:20:23,000
E tutto ciò viene chiamato da bonini e tre re

257
00:20:23,000 --> 00:20:26,120
pratiche di algoritmic agency.

258
00:20:26,120 --> 00:20:31,880
La capacità delle persone di riaproparsi degli algoritmi che le controllano.

259
00:20:31,880 --> 00:20:33,640
Piegandole ai propri scopi.

260
00:20:33,640 --> 00:20:36,440
E' ovvio che non è una rivoluzione, non è uno sciopero

261
00:20:36,440 --> 00:20:38,680
e qualcosa di più sottile pervasivo.

262
00:20:38,680 --> 00:20:41,880
È una sorta di resistenza quotidiana, silenziosa,

263
00:20:41,880 --> 00:20:47,320
di chi ha imparato però che possiamo cercare di capirli questi algoritmi.

264
00:20:47,320 --> 00:20:52,600
E capirli è il primo passo per non essere ne più condizionati dipendenti

265
00:20:52,600 --> 00:20:56,680
e non essere più il combustibile degli algoritmi stessi.

266
00:20:56,680 --> 00:21:01,160
Fra l'altro, dell'autore bonini, vi racconto un piccolo nedoto.

267
00:21:01,160 --> 00:21:03,320
Io iniziato a seguire tiziano bonini,

268
00:21:03,320 --> 00:21:07,640
non perché fosse un'autore dedicato alla sociologia, la filosofia,

269
00:21:07,640 --> 00:21:09,960
all'intelligenza artificiale, agli algoritmi.

270
00:21:09,960 --> 00:21:14,040
Ma perché lavorava in un podcast insieme a Matteo Caccia?

271
00:21:14,040 --> 00:21:18,000
Matteo Caccia è una delle voce dei narratori che mi piacciono di più in assoluto

272
00:21:18,000 --> 00:21:22,520
e ogni tanto ne assumo anche un po' o vorrei o sogniere di assumerne un po' il tono.

273
00:21:22,520 --> 00:21:27,240
E così ogni volta nei credits sentivo tiziano bonini.

274
00:21:27,240 --> 00:21:32,640
Iniziare a seguirlo sui social network e un giorno mi compareca cambiato lavoro

275
00:21:32,640 --> 00:21:36,440
che si sta dedicando a queste ricerche e poi dopo un po' di anni.

276
00:21:36,440 --> 00:21:41,000
La pubblicazione del libro che vi ho appena in piccola parte raccontato.

277
00:21:41,000 --> 00:21:45,000
Comunque torniamo a noi, abbiamo raccontato tre storie.

278
00:21:45,000 --> 00:21:48,360
Una nata in un libro che è finito in un film.

279
00:21:48,360 --> 00:21:51,640
Poi abbiamo parlato di un video gioco e siamo tornati a un bellissimo libro

280
00:21:51,640 --> 00:21:54,280
che vi consiglio quello appunto di bonini e tre re.

281
00:21:54,280 --> 00:21:57,080
E cos'anno in comune tutte queste storie?

282
00:21:57,080 --> 00:22:00,280
Tutte tre parlano di persone che si tronano dentro un sistema

283
00:22:00,280 --> 00:22:04,520
che non hanno propriamente scelto, che non capiscono del tutto.

284
00:22:04,520 --> 00:22:08,040
Un sistema che cambia le regole senza avvisarle.

285
00:22:08,040 --> 00:22:12,520
Ferni in qualche modo è all'interno il sistema di camperforce

286
00:22:12,520 --> 00:22:15,880
che gestisce il lavoro stagionale per Amazon.

287
00:22:15,880 --> 00:22:20,080
E il nostro giocatore di Survival of the best fit

288
00:22:20,080 --> 00:22:24,040
scopre di aver adestrata un algoritmo discriminatorio.

289
00:22:24,040 --> 00:22:31,560
E stefano il nostro rider, scopre di avere una fidabilità scesa misteriosamente

290
00:22:31,560 --> 00:22:35,240
per piccoli errori al 98%.

291
00:22:35,240 --> 00:22:41,480
Tutte e tre le storie, in modo diverso, mostrano che possiamo fare qualcosa.

292
00:22:41,480 --> 00:22:45,800
Ma ovviamente ci mostrano anche come la società, la comunità in qualche modo

293
00:22:45,800 --> 00:22:48,680
è passiva alla rivoluzione tecnologica.

294
00:22:48,680 --> 00:22:53,640
E quindi dobbiamo fare quello che i bonini e tre re parlano

295
00:22:53,640 --> 00:22:55,760
e definiscono agensi.

296
00:22:55,760 --> 00:22:59,560
Capire come funziona una cosa, un algoritmo, un contratto, un sistema

297
00:22:59,560 --> 00:23:04,880
in selezione e già diverso dal subirla senza sapere perché.

298
00:23:04,880 --> 00:23:09,240
E allora la domanda per voi che insegnate è questa.

299
00:23:09,240 --> 00:23:14,000
Stiamo favoritemi per persone capaci di capire i sistemi in cui vivono.

300
00:23:14,000 --> 00:23:19,360
Li stiamo dando gli strumenti per leggerli, per accuerarli, per entraci dentro.

301
00:23:19,360 --> 00:23:25,320
Li stiamo formando per essere attivi, proattivi.

302
00:23:25,320 --> 00:23:30,400
Oppure stiamo formando persone capaci solo di eseguire i compiti che quei sistemi

303
00:23:30,400 --> 00:23:31,400
assegnano.

304
00:23:31,400 --> 00:23:36,640
Attenzione che con l'arrivo dell'intelligenza artificiale, questo pericolo è gigantesco.

305
00:23:36,640 --> 00:23:38,680
Non possiamo permettercilo.

306
00:23:38,680 --> 00:23:45,280
E la scuola deve diventare un luogo che dà gli strumenti per leggere il mondo.

307
00:23:45,280 --> 00:23:49,440
Solo che il mondo di oggi è un mondo più complesso, più veloce, dove il cambiamento

308
00:23:49,440 --> 00:23:53,600
è ancora più veloce di quanto lo era 20, 30, 40 anni fa.

309
00:23:53,600 --> 00:23:58,200
La scuola deve lavorare in anticipo prima che la necessità arrivi.

310
00:23:58,200 --> 00:24:00,360
Il mondo del lavoro è cambiato.

311
00:24:00,360 --> 00:24:06,000
È cambiato, è già cambiato, è cambiare a sempre più velocemente.

312
00:24:06,000 --> 00:24:12,000
Il cambiare ai modi che non riusciremo ancora a prevedere del tutto.

313
00:24:12,000 --> 00:24:17,000
Fate giocare a survival of the best fit i vostri studenti.

314
00:24:17,000 --> 00:24:18,600
Non spiegatelo prima.

315
00:24:18,600 --> 00:24:22,040
Lasciate che lo scoprano mentre lo giocano.

316
00:24:22,040 --> 00:24:29,320
Il momento in cui si accorgeranno di aver adestrato un algoritmo discriminatorio è il momento

317
00:24:29,320 --> 00:24:30,320
dell'apprendimento.

318
00:24:30,320 --> 00:24:35,400
E li che potranno interrogarsi su cosa sta succedendo.

319
00:24:35,400 --> 00:24:41,800
Perché se io non ho l'intenfione discriminatoria e creo un algoritmo discriminatorio che mi

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rappresenta sto comettendo un errore, ma solo provandolo sulla mia pelle potro comprenderlo.

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E poi rintraciate algoritmi per esistere che in inglese si chiama "Halgorithm of Resistance"

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e che trovate in inglese anche in Open access to the library online grazie al sito delle

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meiti.

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E magari prendete ne qualche capitolo e studiatolo con i vostri studenti.

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E la prossima volta che ordinate qualcosa online, pensate per un secondo a chi sta pedalando

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verso casa vostra, a chi sta chiudendo quel pacco con lo scoccio con il nostro adesivo.

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Pensate che magari vengono valutati come se fossero delle macchine con dei parametri di

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efficienza e che il 98% non è sintomo di grande affidabilità ma di qualcosa che non funziona.

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E cercate di avere ben presente tutti i meccanismi in questo sistema, proprio come stiamo facendo

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qui da noi a "Bref HasClub".

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Nella prossima puntata parleremo di guerra, droni, inteligenzi artificiali e capacità di

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accaraggio di sistemi civili di telecamera cercherevo ovviamente come sempre di legarlo al mondo

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della scuola.

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La ricrezione per oggi è finita.

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Buona lezione a tutti.

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"Bref HasClub" è prodotto da scuola di robotica.

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00:26:01,800 --> 00:26:04,520
Scritto è un avrato da me e mano dei miei chieri.

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00:26:04,520 --> 00:26:08,400
Technico del suono e al montaggio, Luca Merano.

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Provate tutti i link dove ascoltarci come seguirci, come scriverci nella descrizione di questo

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00:26:14,720 --> 00:26:15,720
episodio.

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00:26:15,720 --> 00:26:21,000
Se questa puntata vi ha fatto venire voglia di fare una domanda in più in classe o semplicemente

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00:26:21,000 --> 00:26:26,120
di pensarci su, lasciate una recensione sulla vostra piattaforma preferita.

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00:26:26,120 --> 00:26:32,280
A noi aiuterà a crescere e a capire come produrre le prossime puntate.

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00:26:32,280 --> 00:26:33,960
La prossima!

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00:26:33,960 --> 00:26:38,440
[Música]