Questionari e media: un approccio multidisciplinare per esplorare l'impatto sociale dell'intelligenza artificiale.

This thesis explores the social impact of artificial intelligence (AI) through a multidisciplinary approach, integrating quantitative and qualitative analyses along with case studies. Beginning with a historical overview of AI’s technological evolution, from Boolean algebra to Large Language Models (LLMs), the study examines media perceptions of the phenomenon through textual analysis of journalistic articles (2022–2024) using Correspondence Analysis (CA). A polarization emerges between optimistic narratives (innovation, efficiency) and critical perspectives (ethical risks, concentration of power), with a predominant focus on Big Tech and symbolic figures such as Elon Musk. A questionnaire administered to 150 participants, analyzed using Principal Component Analysis (PCA) and Multiple Correspondence Analysis (MCA), reveals four clusters of public perception: critical experts, pragmatic users, social skeptics, and superficial enthusiasts. Logistic regression highlights that technical competence is the main driver of a positive experience with AI, while distrust stems from fragmented knowledge. Business cases (Amazon, DeepTree, Intesa Sanpaolo) illustrate concrete applications, from logistics optimization to compliance, emphasizing AI’s role as an efficiency enabler. The regulatory analysis compares the European approach (AI Act, focused on risk-based regulation) with the U.S. approach (technological competitiveness), highlighting tensions between innovation and the protection of rights. In conclusion, the study underscores the need for an informed dialogue that transcends the "miracle vs. threat" dichotomy, promoting inclusive educational models, shared ethical frameworks, and policies that balance technological progress, sustainability, and social equity. AI emerges as a mirror of contemporary contradictions, whose governance requires transnational cooperation and multi-stakeholder participation.

Questa tesi esplora l’impatto sociale dell’intelligenza artificiale (AI) attraverso un approccio multidisciplinare, integrando analisi quantitative, qualitative e casi studio. Partendo da un excursus storico sull’evoluzione tecnologica dell’AI, dall’algebra booleana ai Large Language Model (LLM), viene indagata la percezione mediatica del fenomeno tramite l’analisi testuale di articoli giornalistici (2022-2024) mediante Correspondence Analysis (CA). Emerge una polarizzazione tra narrazioni ottimistiche (innovazione, efficienza) e critiche (rischi etici, concentrazione di potere), con una predominanza di riferimenti a Big Tech e figure simboliche come Elon Musk. Un questionario somministrato a 150 partecipanti, analizzato con Principal Component Analysis (PCA) e Multiple Correspondence Analysis (MCA), rivela quattro cluster di percezione pubblica: esperti critici, utenti pragmatici, scettici sociali e entusiasti superficiali. La regressione logistica evidenzia come la competenza tecnica sia il driver principale di un’esperienza positiva con l’AI, mentre la diffidenza deriva da una conoscenza frammentaria. Casi aziendali (Amazon, DeepTree, Intesa Sanpaolo) illustrano applicazioni concrete, dall’ottimizzazione logistica alla compliance, sottolineando il ruolo dell’AI come abilitatore di efficienza. L’analisi normativa compara l’approccio europeo (AI Act, focalizzato su risk-based regulation) con quello statunitense (competitività tecnologica), evidenziando tensioni tra innovazione e tutela dei diritti. In conclusione, lo studio sottolinea la necessità di un dialogo informato che superi la dicotomia "miracolo vs. minaccia", promuovendo modelli educativi inclusivi, framework etici condivisi e politiche che bilancino progresso tecnologico, sostenibilità e equità sociale. L’AI si conferma uno specchio delle contraddizioni contemporanee, la cui governance richiede cooperazione transnazionale e partecipazione multi-stakeholder.