Quando Aishwarya Lahariya studiava chimica delle fibre all'università, le fu insegnato un metodo standardizzato per la lavorazione del cotone. Tuttavia, dopo aver co-fondato il marchio di moda artigianale Jiwya e aver collaborato con artigiani in tutta l'India, si rese rapidamente conto dei limiti di questo approccio, che dipende fortemente da acqua e sostanze chimiche. Il metodo degli artigiani era più veloce e utilizzava meno risorse. Saltavano la sgommatura – la rimozione di cere e oli con acqua calda e agenti detergenti – e la sbiancatura, poiché entrambi i passaggi sono superflui quando si lavora con coloranti naturali, come fa Jiwya. "Gran parte del risparmio idrico di Jiwya avviene perché non eseguiamo quei due passaggi", spiega. Eppure, questo processo alternativo non fu mai menzionato nella sua formazione accademica.

Molto del sapere indigeno rimane non documentato all'interno dei quadri di riferimento occidentali mainstream e richiede un'autentica opera di divulgazione e indagine per essere portato alla luce. Ora, con l'ascesa dell'IA e il suo ruolo crescente nella ricerca, nella raccolta di informazioni e nel processo decisionale, il pregiudizio a favore delle prospettive occidentali viene amplificato. Poiché la moda esternalizza sempre più processi alla tecnologia, rischia di allontanarsi ulteriormente dal sapere indigeno e tradizionale, vitale.

"L'IA non può sostituire l'esperienza umana vissuta", afferma Virginia Keesee, direttrice senior delle iniziative globali per la moda e la natura di Conservation International. "I popoli indigeni e le comunità locali sono una parte enorme della catena del valore della moda in quanto custodi della natura, della biodiversità e del clima. La partnership con loro e il sostegno a loro sono di fondamentale importanza, non solo per le persone, ma per il futuro del nostro pianeta."

La moda ha una lunga storia di emarginazione dei popoli indigeni. Nel 2022, Textile Exchange ha riferito che solo il 5% delle 252 aziende di moda e tessili intervistate ha consultato i popoli indigeni e le comunità locali durante lo sviluppo delle proprie strategie di sostenibilità. Per colmare questa lacuna, Conservation International, Textile Exchange e Kering hanno collaborato nel 2024 a una guida ai principi di partnership con le comunità indigene. La guida mira a proteggere le comunità indigene dallo sfruttamento – come l'usurpazione di terre, la perdita di biodiversità e l'uso non autorizzato di disegni tradizionali – incoraggiando al contempo l'integrazione del sapere indigeno nelle strategie di sostenibilità. Ciò può includere pratiche come la raccolta del caucciù selvatico che preserva la salute degli alberi, l'uso di coloranti naturali dalla corteccia di manioca e la preservazione del territorio.

L'integrazione dell'IA nella moda – dalla pubblicità personalizzata e le prove virtuali alla gestione della catena di approvvigionamento e le soluzioni basate sulla natura – complica ulteriormente la questione. È più probabile che le query relative alla moda attingano a dati provenienti da enti di ricerca, standard industriali o marchi statunitensi o europei piuttosto che al sapere indigeno. Addestrata su dati generati dall'uomo, l'IA assorbe e amplifica i pregiudizi esistenti, favorendo pesantemente i punti di vista occidentali dominanti.

Quando ho chiesto a ChatGPT un elenco di esperti in gestione del cotone e dell'acqua, ha fornito solo accademici occidentali e ONG climatiche. Un altro prompt che chiedeva da dove provenissero i dati sul risparmio idrico ha rivelato: "I dati di addestramento non sono distribuiti uniformemente a livello globale. Il sapere indigeno, locale o non pubblicato degli agricoltori è sottorappresentato." (OpenAI, lo sviluppatore statunitense di ChatGPT, non ha fornito commenti in tempo per la pubblicazione.)

Coinvolgere le comunità tradizionali non è semplice come invitarle al tavolo. I popoli indigeni sono spesso esclusi dalla conversazione e molti diffidano che la loro conoscenza venga sfruttata dall'IA, anche se invitati a partecipare. Se questi pregiudizi di fondo non vengono affrontati, rischiano di minare i progressi sia nella sostenibilità che nella diversità e inclusione.

Quindi, chi trae effettivo vantaggio dall'IA?

Taylor Sparklingeyes, specialista senior in sovranità dei dati presso la società di consulenza Shared Value Solutions e membro della First Nation di Goodfish Lake in Canada, ha esplorato questa domanda. Dopo aver ricevuto richieste dalla sua comunità sull'IA, si è unita al programma Indigenous Pathfinders in AI gestito dall'istituto di IA di Montreal Mila. Il programma mira a responsabilizzare i partecipanti delle Prime Nazioni, Inuit e Métis con approcci all'IA incentrati sulle comunità indigene.

Sparklingeyes avverte che la velocità vertiginosa dello sviluppo dell'IA – la tecnologia a più rapida diffusione della storia – rischia di trascurare le preoccupazioni di sicurezza e privacy all'interno delle comunità indigene. "Per essere un vero alleato, a volte devi abbandonare tempistiche e aspettative rigide", afferma. "Costruire relazioni di fiducia richiede tempo, e quella base è essenziale, sia che stiamo co-progettando la governance, gestendo i dati o valutando l'impatto dell'IA sulle comunità."

Alcuni esperti vanno oltre, suggerendo che il pregiudizio nell'IA non è solo accidentale ma intenzionale. Deepak Varuvel Dennison, ricercatore di IA alla Cornell University, sottolinea che le piattaforme di IA hanno un incentivo finanziario a assecondare i pregiudizi della loro base di utenti maggioritaria, il che mantiene le persone coinvolte rafforzando le loro convinzioni esistenti. Con gli utenti concentrati nel Nord del mondo, questo "sguardo di silicio" emargina ulteriormente il sapere indigeno. "Ciò che è economicamente prezioso per chi detiene il potere viene promosso, e ciò che non lo è viene messo da parte", spiega Dennison.

La questione dell'accesso aggiunge un ulteriore livello di complessità. Per molte comunità indigene, la domanda non è solo sulla rappresentanza, ma se vogliono che l'IA abbia accesso ai loro dati e alle loro intuizioni. Mentre i creatori del Nord del mondo stanno ora affrontando il problema della proprietà dei dati, le comunità indigene hanno a lungo lottato per la sovranità dei dati.

Sparklingeyes nota che molti gruppi indigeni hanno subito danni storici attraverso l'estrazione di conoscenza e dati, spesso senza condizioni eque o consenso. I dati su di loro – dalle mappe alle opere d'arte – potrebbero essere stati prelevati e utilizzati per addestrare sistemi di IA se compaiono online, su riviste o nei database governativi. Queste informazioni sono spesso private del loro contesto originale e filtrate attraverso prospettive occidentali, poiché la ricerca in lingua inglese dei paesi ad alto reddito domina i materiali di addestramento dell'IA.

Per evitare che qualsiasi sforzo di riequilibrare l'IA ripeta questi modelli di estrazione iniqua, organizzazioni come l'ente no-profit guidato da indigeni Earth Daughters sostengono forti salvaguardie. Queste includono protezioni definite dalla comunità come il consenso libero, preventivo e informato; la governance indigena sui dati e la conoscenza; un compenso equo; e il genuino diritto di rifiutare la partecipazione. In un'email a Vogue Business, il team di Earth Daughters spiega: "Queste salvaguardie devono essere stabilite prima che inizi qualsiasi coinvolgimento e non possono essere ridotte a mere soluzioni tecniche o basate su checklist."

Nella pratica, ciò potrebbe significare che le comunità indigene rifiutano l'accesso ai loro dati da parte di aziende della moda o della tecnologia. L'avvocato di proprietà intellettuale Monica Boţa Moisin ha fondato nel 2018 la Cultural Intellectual Property Rights Initiative (CIPRI) per sostenere il riconoscimento dei diritti di proprietà intellettuale culturale relativi a indumenti tradizionali, designer e tecniche di produzione.

Un caso del 2019 ha coinvolto gli Oma, un gruppo etnico minoritario nel nord del Laos, che ha accusato un marchio di moda italiano di lusso di vendere abiti con copie dei loro disegni tradizionali. In partnership con il Traditional Arts and Ethnology Center, la CIPRI ha aiutato gli Oma a creare un database digitale per proteggere il loro sapere tradizionale e le loro espressioni culturali, dando loro il controllo su come questi vengono accessibili e commercializzati. Quando un ricercatore ha successivamente richiesto di utilizzare questo dataset per addestrare un sistema di IA progettato per prevenire l'appropriazione culturale nella moda, gli Oma e il loro team di supporto sono stati in grado di valutare approfonditamente la proposta.

Alla fine, gli Oma hanno rifiutato la richiesta, ritenendo insufficienti i benefici per la loro comunità. Mentre il ricercatore mirava a proteggere i disegni Oma da un uso improprio, la comunità credeva che concedere l'accesso li avrebbe esclusi da discussioni future. Una volta che i dati vengono utilizzati per l'addestramento dell'IA, ciò potrebbe scoraggiare ulteriori coinvolgimenti diretti dall'industria della moda. "La tecnologia è inevitabile, ma dobbiamo chiederci: questo è benefico per gli Oma? Hanno le infrastrutture necessarie per trarne beneficio? E come?" dice Boţa Moisin.

Quinn Manson Buchwald, direttore del programma per i Popoli Indigeni e Tradizionali di Conservation International e cittadino della Little Shell Tribe of Chippewa Indians del Montana e della Manitoba Métis Federation, sottolinea che "Il consenso libero, preventivo e informato è un processo continuo. Non è un coinvolgimento una tantum. Devi mantenere una partnership costante con queste comunità, tenendole aggiornate e informate." L'accesso ai dati una tantum semplicemente non soddisfa questi standard.

Il team di Earth Daughters aggiunge che rifiutare di partecipare all'addestramento dell'IA non dovrebbe essere visto come un ostacolo al progresso, ma piuttosto come un atto di sovranità e cura. "Invece di dibattere se l'IA sia intrinsecamente buona o cattiva, ci concentriamo su chi la controlla, chi ne beneficia e chi è esposto a danni." Allo stesso modo, Sparklingeyes mette in guardia dal semplicemente immettere il sapere indigeno in strumenti centralizzati. "Quando un'istituzione si avvicina a una comunità dicendo: 'Abbiamo questo sistema; aiutaci caricando i tuoi dati', lo squilibrio persiste", spiega. "Devono tornare alla fase di co-progettazione per capire veramente se è ciò che le comunità desiderano."

**Un Approccio Centrato sulle Comunità Indigene**

La cancellazione delle prospettive indigene sulle piattaforme, i modelli e gli strumenti di IA riflette la loro più ampia esclusione dalla società, rendendo essenziali programmi educativi per includere queste comunità. "Nei contesti indigeni, spesso recuperiamo il terreno perduto dopo anni di esclusione da questi spazi", afferma Lynnsey Chartrand, responsabile delle iniziative indigene presso Mila, che gestisce il programma Pathfinders lanciato nel 2024. "Ciò che è entusiasmante dell'IA è che, per una volta, c'è l'opportunità che le voci indigene modellino il campo dalle fondamenta mentre si evolve."

Un progetto sviluppato dai Pathfinders è Green Circle, uno strumento di IA che combina il sapere agricolo tradizionale con dati climatici e del suolo per fornire indicazioni su misura sulla selezione delle colture, la semina e il commercio. Ciò potrebbe essere prezioso per i marchi che lavorano con fibre naturali o cercano soluzioni di approvvigionamento sostenibile. Chartrand, che è anche cittadina della Manitoba Métis Federation riconosciuta a livello federale, sottolinea l'importanza delle fibre naturali. Riflette: "Ciò che mi ha davvero colpito fin dal primo anno – e ancora oggi – è quanto sia potente dare al talento indigeno il tempo, le risorse, gli strumenti e la libertà creativa per esplorare come l'IA potrebbe aiutare le loro comunità. Evidenzia anche il valore di avere questa tecnologia sviluppata da noi, non solo per noi. La cura messa in questi progetti sembra impossibile da replicare da qualcuno al di fuori della comunità."

Sebbene ci sia la preoccupazione che l'onere di creare equità possa ricadere sugli stessi popoli indigeni, Chartrand rimane speranzosa. "Credo che ci siano veri alleati che non sono indigeni ma si stanno facendo avanti per sostenere", afferma.

Il potenziale per un'IA più equilibrata ed equa crescerà man mano che miglioreremo lo stoccaggio sicuro e gestito localmente dei dati; man mano che si espanderà il coinvolgimento e l'attivismo indigeno di base; man mano che prenderanno forma quadri di riferimento guidati da indigeni; e man mano che culture e voci sottorappresentate respingeranno i pregiudizi sistemici. Tuttavia, raggiungere ciò richiederà sforzi continui e adattativi da parte dell'industria della moda, insieme a una difficile autoriflessione su questioni di accesso, benefici e scopo.

Dennison aggiunge: "Ogni volta che considero come rendere i modelli di IA più rappresentativi, mi chiedo immediatamente: qual è l'obiettivo? È così che una società statunitense può creare pubblicità che risuonino meglio in India? Chi ne beneficia alla fine? Questa è la domanda essenziale di valore che pongo."

**Domande Frequenti**
FAQ su IA e Sapere Indigeno

**Domande di Livello Base**

**Cos'è il sapere indigeno?**
Il sapere indigeno si riferisce alle comprensioni, abilità e filosofie uniche sviluppate da società con lunghe storie di interazione con il loro ambiente naturale. Viene spesso tramandato oralmente attraverso le generazioni ed è profondamente legato alla cultura, alla lingua e al luogo.

**Come potrebbe l'IA causare la caduta in disuso di questa conoscenza?**
Se i sistemi di IA sono addestrati principalmente su dataset globali dominanti, potrebbero non riconoscere, valorizzare o rappresentare accuratamente i modi di conoscere indigeni. Ciò potrebbe far sembrare il sapere locale, orale e culturalmente specifico meno rilevante o meno corretto rispetto alle informazioni generate dall'IA, portando al suo graduale abbandono.

**L'IA non è solo uno strumento? Come può uno strumento far dimenticare le cose?**
L'IA è uno strumento che modella quali informazioni sono facili da trovare, attendibili e utilizzate. Se gli assistenti IA, i motori di ricerca e gli strumenti educativi non includono o non danno priorità al sapere indigeno, le generazioni più giovani potrebbero affidarsi esclusivamente a queste fonti digitali, bypassando l'apprendimento tradizionale dagli anziani e le pratiche comunitarie.

**Ci sono esempi di ciò che sta già accadendo?**
Sì, in aree come l'agricoltura, dove i consigli di agricoltura di precisione guidati dall'IA potrebbero sovrascrivere pratiche tradizionali di rotazione delle colture o gestione del territorio. Nella preservazione linguistica, gli strumenti di traduzione automatica spesso falliscono con le lingue indigene, spingendo le persone verso le lingue dominanti per convenienza.

**L'IA può effettivamente aiutare a preservare il sapere indigeno?**
Assolutamente. Quando sviluppata eticamente e in partnership con le comunità, l'IA può aiutare a documentare le lingue, mappare le terre ancestrali utilizzando dati satellitari o creare archivi digitali di storie e pratiche. La chiave è chi controlla il processo e i dati.

**Domande di Livello Avanzato**

**Qual è la differenza tra digitalizzare la conoscenza e preservarla?**
Digitalizzare significa creare un registro digitale. Preservare significa mantenere la conoscenza viva, dinamica e integrata nella vita comunitaria. L'IA potrebbe aiutare con la prima, ma potrebbe danneggiare la seconda se trasforma la conoscenza vivente in un artefatto statico disconnesso dal suo contesto culturale.

**Come entrano in gioco le questioni di sovranità dei dati?**
La sovranità dei dati è il diritto dei popoli indigeni di possedere, controllare e governare i dati raccolti da loro o sul loro sapere. I sistemi di IA spesso richiedono grandi dataset. Se il sapere indigen