Una nuova ricerca condotta dal MIT ha messo in luce come i modelli di intelligenza artificiale (IA) utilizzati per analizzare le immagini mediche, in particolare le radiografie, possano essere influenzati da bias. Questi modelli, capaci di prevedere caratteristiche demografiche come razza, genere e età di un paziente, tendono a usare tali tratti come scorciatoie nei loro processi diagnostici, portando a diagnosi imprecise per donne e persone di colore.
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I dati sono ovunque e raccontano una storia su tutti. Ma come ogni bella storia, sono necessarie più prospettive per ottenere il quadro generale.
Poiché la polizia fa sempre più affidamento sull’intelligenza artificiale per prevedere e rispondere ai crimini, è fondamentale che queste previsioni non si basino su dati distorti.
Assicuriamoci che questa potente tecnologia veda chiaramente le nostre comunità e le tratti allo stesso modo.
Scopri il nuovo rapporto sui bias negli algoritmi dell’Agenzia europea per i diritti fondamentali.
Questo rapporto esamina l’uso dell’intelligenza artificiale nella polizia predittiva e nel rilevamento del parlato offensivo.
Dimostra come i pregiudizi negli algoritmi appaiono, possono amplificarsi nel tempo e influenzare la vita delle persone, portando potenzialmente alla discriminazione.
Ciò conferma la necessità di valutazioni più complete e approfondite degli algoritmi in termini di bias prima che tali algoritmi vengano utilizzati per processi decisionali che possono avere un impatto sulle persone :
- Intelligenza artificiale e pregiudizi: qual è il problema?
- Circuiti di feedback: come gli algoritmi possono influenzare gli algoritmi
- Pregiudizi etnici e di genere nel rilevamento del linguaggio offensivo
- Guardando al futuro: focalizzare l’attenzione sui diritti fondamentali sull’intelligenza artificiale per mitigare pregiudizi e discriminazioni
Guardate il Video:
Nell’esplorare il mondo dell’Intelligenza Artificiale, dobbiamo porci una domanda fondamentale: è veramente inclusiva?
“Non basta semplicemente incoraggiare le ragazze ad avvicinarsi alle discipline STEM.
Dobbiamo affrontare con determinazione i pregiudizi radicati all’interno dell’AI stessa.
Solo così potremo creare un futuro in cui tutti possano partecipare pienamente e equamente alla rivoluzione tecnologica.”
Parrot AI è il classico esempio di come l’AI, se usata nel modo sbagliato, può produrre un livello di disinformazione allarmante.
Nel campo rivoluzionario dell’Intelligenza Artificiale, le donne si trovano ad affrontare un fronte di battaglia ostico, minato da pregiudizi di genere profondamente radicati.
Sebbene alcune nicchie, come l’etica e la sicurezza nell’ambito dell’AI, mostrino una leggera diversità di genere, è palese che c’è bisogno di una rappresentanza femminile più incisiva in ogni ambito dell’Intelligenza Artificiale.
Le tensioni esplose tra i membri del consiglio e i dirigenti di Altman riguardo alla visione e alla missione di OpenAI sottolineano in modo chiaro e inequivocabile l’indispensabile ruolo delle considerazioni etiche nella progettazione e nell’attuazione dell’AI.
La “Dichiarazione di Trento”, firmata il 15 marzo 2024 dai ministri del G7 di industria, tecnologia e digitale, si propone di sviluppare l’intelligenza artificiale (AI) in modo etico e responsabile. Questo accordo è il risultato del processo avviato durante la presidenza giapponese del G7, conosciuto come il “processo di Hiroshima”.
Il nome “processo di Hiroshima” è stato scelto per richiamare l’attenzione sulle questioni etiche e sulla responsabilità nell’utilizzo della tecnologia, richiamando il ricordo delle tragedie legate alla bomba atomica durante la Seconda Guerra Mondiale, che ha avuto un impatto significativo sulla città di Hiroshima.
La dichiarazione è composta da 62 articoli e quattro allegati (la trovate in fondo all’articolo), che mirano a definire linee guida per l’implementazione di pratiche etiche nell’utilizzo e nello sviluppo dell’AI.
L’incontro si è svolto a Palazzo Geremia, sede di rappresentanza del Comune di Trento, ed è stato presieduto dal ministro delle imprese e del Made in Italy, Adolfo Urso, insieme al sottosegretario all’innovazione tecnologica e transizione digitale, Alessio Butti.
Durante la conferenza stampa, il ministro Urso ha sottolineato il passaggio dalla competizione tra i Paesi del G7 alla collaborazione piena, citando l’esempio dell’approvvigionamento dei chip come un ambito in cui la collaborazione internazionale è fondamentale.
Il 16 marzo 2023 la Commissione europea aveva giù lanciato il Critical Raw Materials Act. Tale proposta di regolamento introduce il concetto di materie prime strategiche.
Poi sul dossier G7 2023 materie prime critiche i Paesi membri hanno raggiunto un vero consenso.
Parola d’ordine: “riduzione del rischio”. La stessa presidente della Commissione europea Ursula von der Leyen, forte dei target contenuti nel Critical Raw Material Act, si è espressa proprio in questi termini in un duro discorso tenuto al Mercator Institute for China Studies.
Ha inoltre enfatizzato l’importanza di un utilizzo etico e responsabile dell’AI, preservando la privacy, la sicurezza dei dati personali e l’equità nei processi decisionali automatizzati.
Riteniamo che la Dichiarazione di Trento e il processo di sviluppo dell’intelligenza artificiale (AI) in modo etico e responsabile possono avere diversi effetti sull’inclusività, con un focus particolare sul superamento dei bias di genere e sull’incremento della rappresentazione e partecipazione nel campo tecnologico. Ecco alcuni possibili effetti:
Riduzione del bias di genere: L’adozione di principi etici e responsabili nell’AI potrebbe contribuire a ridurre i bias di genere presenti nei sistemi AI.
Promozione dell’inclusività e della diversità: La dichiarazione potrebbe anche promuovere l’inclusività e la diversità nel settore tecnologico, inclusa una maggiore partecipazione delle donne. Ciò potrebbe avvenire attraverso l’adozione di politiche che favoriscono l’uguaglianza di genere nelle opportunità di lavoro nel settore tecnologico e nell’accesso alla formazione e all’istruzione in campi correlati all’IA.
Miglioramento della rappresentazione: Un impegno per un’IA etica e responsabile potrebbe anche portare a un miglioramento della rappresentazione delle donne nei dati utilizzati per addestrare gli algoritmi e nei processi decisionali automatizzati.
Sensibilizzazione e educazione: La Dichiarazione di Trento potrebbe anche sottolineare l’importanza della sensibilizzazione e dell’educazione riguardo ai problemi di genere nell’IA e all’inclusività nel settore tecnologico.
In sintesi, la Dichiarazione di Trento e l’impegno per un’IA etica e responsabile possono avere un impatto positivo sulle donne e sull’inclusività, promuovendo una maggiore equità di genere, partecipazione e rappresentanza nel settore tecnologico e nell’implementazione dell’IA.
L’introduzione e l’adozione sempre più diffuse dell’Intelligenza Artificiale (AI) hanno aperto nuove frontiere in vari settori, dall’assistenza sanitaria all’industria. Tuttavia un aspetto cruciale che richiede attenzione critica è il rischio di bias nei sistemi di AI. Questo articolo esplorerà il concetto di bias, le sue cause e le implicazioni significative nei contesti accademici e applicativi.
Definizione di Bias nell’AI:
Il bias nei sistemi di Intelligenza Artificiale si verifica quando gli algoritmi mostrano una preferenza sistematica o discriminazione nei confronti di determinati gruppi, basata su caratteristiche come razza, genere, età o altro. Questo fenomeno può influenzare le decisioni automatizzate, portando a risultati ingiusti o discriminatori.
Cause del Bias:
Le cause del bias nei sistemi di AI possono derivare da diversi fattori. Uno di essi è la natura dei dati di addestramento utilizzati per insegnare agli algoritmi. Se i dati contengono pregiudizi o riflettono disuguaglianze presenti nella società, l’AI può assimilare e perpetuare tali schemi discriminatori.
Un altro fattore critico è la progettazione degli algoritmi stessi. Se i programmatori incorporano involontariamente i propri pregiudizi nelle logiche decisionali, gli algoritmi produrranno risultati distorti. La mancanza di diversità nel team di sviluppo può anche contribuire alla mancanza di prospettive diverse nella creazione di algoritmi, aumentando il rischio di bias.
Implicazioni Accademiche:
Nel contesto accademico, il rischio di bias nei sistemi di AI solleva questioni etiche e mette in discussione l’obiettività della ricerca e delle applicazioni. Se gli algoritmi incorporano pregiudizi culturali o sociali, i risultati della ricerca potrebbero essere distorti, minando la validità e l’affidabilità delle conclusioni.
Applicazioni Pratiche:
Nel mondo reale, il bias nei sistemi di AI può avere impatti significativi. Nei settori come la finanza, la salute e la giustizia, l’adozione di decisioni basate su algoritmi con bias potrebbe tradursi in disuguaglianze e ingiustizie. Ad esempio, un sistema di selezione del personale che mostra bias potrebbe perpetuare disuguaglianze di genere o razziali.
Affrontare il Bias:
Affrontare il rischio di bias richiede un approccio multifattoriale. Dall’addestramento degli algoritmi con dati equi alla promozione della diversità nei team di sviluppo, è essenziale adottare misure preventive. L’implementazione di controlli etici e la trasparenza nell’uso dell’IA possono contribuire a ridurre il rischio di bias.
Comprendere e affrontare il rischio di bias nei sistemi di Intelligenza Artificiale è quindi fondamentale per garantire che questa innovazione sia etica e inclusiva. Nel contesto accademico, è cruciale promuovere una ricerca basata sull’equità e sull’obiettività e nei settori applicativi, la consapevolezza e l’adozione di pratiche correttive sono essenziali per evitare discriminazioni ingiuste e per plasmare un futuro in cui l’AI sia veramente al servizio della società senza perpetuare disuguaglianze.
