- I bias negli algoritmi di intelligenza artificiale derivano da dati di addestramento non rappresentativi, preconcetti dei progettisti e limiti tecnici. Questi pregiudizi possono portare a decisioni ingiuste, esclusione e violazione dei diritti umani, con conseguenze negative per individui e società. È essenziale garantire che i sistemi AI siano etici, equi e trasparenti.
- I bias AI possono danneggiare la reputazione e i profitti delle aziende, comportando risvolti legali e di compliance. I sistemi AI distorti possono perpetuare le disuguaglianze sociali e portare a discriminazioni, occasioni perse e mancanza di fiducia da parte degli utenti.
- Esistono varie tecniche per identificare e mitigare i pregiudizi nell’AI, tra cui la pulizia e il bilanciamento dei dati, l’adozione di algoritmi equi e la supervisione umana. Strumenti come IBM AI Fairness 360, Fairlearn di Microsoft e il What-If Tool di Google possono aiutare a rilevare e ridurre i bias. È fondamentale promuovere la trasparenza, monitorare i sistemi AI in modo continuativo e formare i dipendenti sulla prevenzione dei bias.
Approfondimenti
I bias nell’intelligenza artificiale: quando i dati diventano discriminatori
Si tratta di un problema che deve essere affrontato per evitare gravi conseguenze e che richiede un approccio olistico in grado di garantire: set di dati diversi e rappresentativi; maggiore trasparenza, inclusività, responsabilità imparzialità e affidabilità dei sistemi di AI
Pubblicato il 12 lug 2023
