gestione Riflessione del fine settimana su un tema che sempre più spesso mi capita di incontrare, tra colleghi e amici: le sfide etiche nell’Intelligenza Artificiale.
Proverò a cimentarmi in un’analisi più o meno dettagliata dei topic “#bias” e della “#discriminazione” nei sistemi #AI, e qualche spunto su soluzioni che affrontiamo nel mondo reale dell’IA.
L’Intelligenza #Artificiale è una delle invenzioni più promettenti del nostro tempo e, nonostante la versione attuale sia nata quasi per caso, si vede il potenziale per trasformare radicalmente alcuni aspetti della società. Parafrasando Ben Parker, però, questa potente tecnologia è anche intrinsecamente complessa e presenta sfide etiche significative. Una particolarmente interessante sta proprio nel bias.
In generale, il termine “bias” identifica a un pregiudizio o a una distorsione sistematica nella percezione, nell’interpretazione o nella decisione. Il problema è che, questo, può influenzare il risultato in modo non oggettivo o imparziale e si applica a una vasta gamma di contesti, dalla psicologia alla statistica, fino all’Intelligenza Artificiale
Il bias nei sistemi AI può manifestarsi in molte forme e si verifica quando gli algoritmi producono risultati discriminanti a causa di dati di addestramento sbilanciati (o disuguaglianze intrinseche nelle informazioni fornite).
I pensieri più estremisti penseranno subito alle ingiustizie in settori chiave come la selezione del personale, la concessione del credito e la sanità e non sbagliano.
Immaginate un sistema AI progettato per assistere nella selezione di candidati per un’opportunità di #lavoro. Se il #dataset utilizzato per l’addestramento di questo sistema contiene principalmente informazioni storiche di candidati maschi che sono stati assunti, il modello potrebbe imparare a favorire automaticamente i candidati maschi nel processo di selezione. Questo è un classico esempio di bias nei sistemi AI. Anche se il sistema è teoricamente basato su algoritmi oggettivi, la sua predisposizione a favore di un gruppo specifico di candidati riflette il pregiudizio intrinseco nei dati di #addestramento, creando un ciclo che perpetua l’ingiustizia.
Uno dei punti di partenza, quindi, è l’esame attento dei dati di addestramento. Se il nostro dataset contiene #disuguaglianze, gli algoritmi apprenderanno a replicarle. Altro esempio? Se chiediamo: “Disegnami un #professore” spesso avremo in risposta l’immagine di un uomo, anziano, la barba lunga, bianco e gli occhiali. La location sarà una biblioteca o uno studio.
È fondamentale comprendere che come #architetti software e programmatori esperti abbiamo una grande responsabilità nel garantire che i sistemi AI che creiamo siano equi e giusti. Si parte dal design degli algoritmi, passando per il dataset, la diversità nel team e il monitoraggio costante per identificare e correggere il bias.
#my2cents