L’espressione “Intelligenza Artificiale (AI) etica” indica la costruzione e l’implementazione di sistemi trasparenti, responsabili e in linea con i valori e i diritti umani.
Poiché l’intelligenza artificiale (AI) si sta diffondendo sempre di più nella società odierna alimentata dalla tecnologia, è fondamentale garantire che venga creata e implementata in modo etico. Trasparenza, equità ed etica algoritmica sono tutti elementi necessari per un’IA etica.
I sistemi di AI devono essere trasparenti per essere responsabili e affidabili. Si tratta della capacità di un sistema di IA di comunicare le proprie procedure decisionali in modo comprensibile e interpretabile dagli esseri umani. Questo aspetto è particolarmente importante in settori ad alto rischio come l’assistenza sanitaria, la finanza e la giustizia penale, dove i giudizi dei sistemi di IA possono avere una grande influenza sulla vita e sul benessere delle persone. È quindi essenziale assicurarsi che l’IA venga creata e utilizzata in questi settori in modo etico e responsabile.
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Come si ottiene la trasparenza da un sistema di intelligenza artificiale
Per ottenere trasparenza nell’AI si possono utilizzare diverse tecniche, tra cui l’interpretazione del modello, che prevede la visualizzazione del funzionamento interno di un sistema di intelligenza artificiale per capire come sia arrivato a una determinata decisione. L’analisi controfattuale è un altro metodo per capire come reagirà un sistema di AI valutando scenari fittizi. Questi metodi permettono di capire come un sistema di IA sia arrivato a una certa conclusione, nonché di identificare e correggere pregiudizi o imprecisioni.
L’equità è un altro fattore etico essenziale nella creazione e nell’applicazione dell’IA. Indica che i sistemi di IA sono privi di pregiudizi o discriminazioni. L’unico fattore che determina l’equità del sistema sono i dati utilizzati per addestrarlo, il che suggerisce che dati distorti potrebbero produrre algoritmi distorti. I pregiudizi razziali, di genere e socioeconomici sono solo alcuni dei numerosi tipi di pregiudizi che possono portare a risultati diseguali per particolari gruppi di individui.
Per garantire la giustizia nell’AI, è necessario affrontare i pregiudizi nei dati utilizzati per addestrare gli algoritmi. Ciò può essere fatto scegliendo con attenzione le fonti di dati da utilizzare e applicando tattiche come l’aumento dei dati, che comprende l’aggiunta o la modifica di dati per costruire una raccolta di dati più diversificata. Inoltre, per riconoscere e affrontare i pregiudizi che possono svilupparsi nel tempo, i ricercatori e gli ingegneri dell’IA devono esaminare e analizzare continuamente i loro algoritmi.
Cosa è l’etica algoritmica e perchè è fondamentale
Anche l’etica algoritmica fa parte dell’applicazione etica dell’AI. Si tratta delle linee guida e degli ideali morali incorporati nella creazione dei sistemi di IA. Garantire che i sistemi di IA siano sviluppati e utilizzati nel rispetto della giustizia, della privacy e della responsabilità fa parte dell’etica algoritmica.
Per garantire l’etica algoritmica nell’IA, è essenziale includere nel processo di progettazione e sviluppo etici, scienziati sociali e rappresentanti dei gruppi interessati. Inoltre, gli sviluppatori di IA devono dare priorità alla definizione di principi e standard etici per guidare lo sviluppo e la diffusione dei sistemi di IA.
Come possono gli sviluppatori di IA minimizzare il rischio di pregiudizi e discriminazioni nei sistemi di Intelligenza Artificiale
Sono state evidenziate le preoccupazioni relative alla possibilità di pregiudizi e discriminazioni nei sistemi di AI. Per affrontare questi problemi, gli sviluppatori di IA devono ridurre al minimo i pregiudizi nei dati utilizzati per addestrare gli algoritmi, garantendo che i principi etici siano incorporati nella progettazione e nell’implementazione dei sistemi di IA.
Sebbene l’intelligenza artificiale abbia il potenziale per rivoluzionare molti settori e migliorare la vita quotidiana, presenta anche dei rischi se non viene sviluppata e utilizzata in modo appropriato. La parzialità, che può fornire risultati ingiusti e distorti, è una delle principali preoccupazioni associate all’IA. I sistemi di IA che sono prevenuti possono rafforzare e amplificare le ingiustizie sociali come i pregiudizi razziali o di genere.
Negli Stati Uniti, ad esempio, è stato dimostrato che gli algoritmi di riconoscimento facciale sbagliano spesso l’identificazione delle persone di colore rispetto ai bianchi, causando arresti e condanne ingiuste. Ciò è dovuto al fatto che le diverse tonalità della pelle e le caratteristiche del volto non sono state prese sufficientemente in considerazione nei set di dati utilizzati per addestrare gli algoritmi. È simile a come le pratiche di assunzione, le approvazioni di prestiti e le diagnosi mediche possono essere influenzate da pregiudizi.
Per evitare un’IA con pregiudizi o non etica, è fondamentale affrontare i pregiudizi e l’etica nell’intero processo di sviluppo dell’IA, dalla raccolta dei dati all’implementazione. Ciò significa assicurarsi che le fonti di dati siano diverse e rappresentative, determinare come l’algoritmo possa influenzare i diversi gruppi sociali e monitorare e rivedere regolarmente il sistema di Intelligenza Artificiale.
Misurando l’equità di un algoritmo e identificando i potenziali pregiudizi, l’uso di metriche di equità è un metodo per ridurre i pregiudizi dell’IA. Ad esempio, un punteggio di equità può mostrare come l’algoritmo si comporta nei confronti di diversi gruppi razziali o di genere ed evidenziare eventuali incongruenze nei risultati.
Come ridurre i pregiudizi in ogni fase del ciclo di vita dell’Intelligenza Artificiale
Un altro approccio consiste nell’utilizzare team realmente eterogenei quando si creano e si testano gli algoritmi di IA. Questi team dovrebbero rappresentare una gamma di competenze, atteggiamenti e punti di vista, nonché razza, sesso, classe socioeconomica e background educativo. In questo modo è più semplice riconoscere ed eliminare eventuali pregiudizi e garantire che l’algoritmo sia stato progettato tenendo conto di punti di vista diversi. Gli sforzi per includere norme morali e regole di comportamento nei sistemi di IA possono anche ridurre la possibilità che si perpetuino pregiudizi tra gli sviluppatori e allineare gli algoritmi a un ampio spettro di valori sociali.
Infine, gli sviluppatori devono garantire la sicurezza e l’equità dei sistemi di IA attraverso la responsabilità dell’IA. Ciò comporta la definizione di chiare linee di responsabilità per il processo decisionale dell’IA e la responsabilizzazione di creatori e utenti per eventuali risultati negativi. Ad esempio, il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) dell’Unione europea, che prevede sanzioni legali in caso di non conformità, impone alle aziende di adottare misure per garantire l’apertura e l’uguaglianza degli algoritmi di IA.
Pertanto, un’AI prevenuta o immorale potrebbe danneggiare negativamente gli individui e la società. Per prevenire tali rischi è necessario un impegno per la giustizia, l’apertura e la responsabilità nell’intero processo di sviluppo e implementazione dell’IA. Gli ingegneri dell’IA possono sostenere la creazione di un’IA sicura e responsabile abbracciando norme etiche, impiegando misure di equità, lavorando con team diversi e stabilendo chiare linee di responsabilità.
Quali sono le questioni etiche da tenere in considerazione nello sviluppo e nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale
Poiché l’intelligenza artificiale continua a svilupparsi e a integrarsi sempre più nella nostra vita quotidiana, è fondamentale assicurarsi che la ricerca e l’uso di questa tecnologia siano etici e responsabili. Alcune delle numerose questioni etiche che devono essere prese in considerazione per uno sviluppo e un’applicazione responsabili dell’IA sono la governance, l’etica dei dati e la privacy.
La gestione dell’IA comprende la formulazione di regole, norme e standard per lo sviluppo e l’utilizzo dei sistemi di IA. Per garantire che l’IA sia utilizzata in modo etico e responsabile, è essenziale stabilire regole e normative chiare. Queste norme dovrebbero includere la responsabilità, il processo decisionale algoritmico, la raccolta e l’archiviazione dei dati.
Un’altra componente importante dello sviluppo e dell’applicazione responsabile dell’IA è l’etica dei dati. I dati sono il carburante che alimenta l’IA ed è fondamentale garantire che la raccolta e l’utilizzo dei dati siano etici e legali. Per evitare di mantenere i pregiudizi della società, le aziende devono assicurarsi che i dati utilizzati per addestrare i modelli di IA siano rappresentativi e imparziali. Inoltre, gli individui devono avere il controllo sui propri dati e la loro privacy deve essere mantenuta durante l’intero processo di sviluppo e implementazione dell’Intelligenza Artificiale.
Nella creazione e nell’applicazione dell’IA, la privacy deve essere rispettata come un diritto umano fondamentale. I sistemi di IA raccolgono spesso enormi quantità di dati personali, per cui è fondamentale assicurarsi che questi dati siano raccolti e gestiti in modo etico e trasparente. Le aziende sono tenute a rivelare alle persone i tipi di dati che raccolgono, come intendono utilizzarli e chi vi avrà accesso. Le aziende devono inoltre adottare le necessarie precauzioni di sicurezza per evitare l’accesso o l’uso non autorizzato dei dati personali.
Un’implementazione responsabile dell’IA L’espressione “Intelligenza Artificiale (AI) etica” indica la costruzione e l’implementazione di sistemi trasparenti, responsabili e in linea con i valori e i diritti umani. È importante limitare i potenziali danni che i sistemi di IA potrebbero causare alla società, come l’aumento di pregiudizi o disuguaglianze. Le aziende devono anche considerare l’impatto dei sistemi di IA sull’ambiente, compreso l’utilizzo di energia e l’impronta di carbonio.
Come si possono creare sistemi di IA che incoraggino l’apertura e la comprensibilità
Con l’ingresso dell’IA nella nostra società, è fondamentale tenere conto della sua responsabilità sociale e del rispetto dei diritti umani. Anche se l’AI è in grado di apportare benefici significativi alla società, essa presenta anche gravi rischi per i diritti fondamentali come la privacy e la giustizia. Per garantire che il processo decisionale dell’IA sia conforme ai diritti umani e che la sua applicazione sia morale, è imperativo.
È fondamentale utilizzare modelli come gli alberi decisionali e i sistemi basati su regole per dare la massima priorità alle considerazioni etiche e fondamentali nel processo decisionale dell’Intelligenza Artificiale. La definizione dei diritti fondamentali e dei principi morali che ne sono alla base è complessa e oggetto di continue discussioni.
Tuttavia, i ricercatori possono lavorare per ridurre i pregiudizi radicati e far progredire lo sviluppo dell’IA morale dando priorità ai diritti fondamentali, come la privacy e l’uguaglianza. Questi modelli sono facilmente visibili e descrivibili, migliorando l’apertura e la spiegabilità dei sistemi di IA. Utilizzando tali modelli, gli individui possono comprendere meglio come i sistemi di IA giungono alle decisioni e prendere decisioni informate.
Un altro aspetto della responsabilità sociale dell’IA è quello di essere accessibile a tutti, indipendentemente dallo status socioeconomico. Le disparità sociali esistenti non dovrebbero essere ampliate dall’IA. Inoltre, l’IA dovrebbe essere creata per soddisfare le esigenze e gli interessi di ogni persona, a prescindere dalla sua identità o dal suo background. Ciò implica la considerazione di questioni come l’usabilità, la giustizia, l’accessibilità e la capacità di gestire una varietà di situazioni socioeconomiche e culturali.
Come funzionano i modelli di apprendimento automatico black-box
Per far progredire un’IA affidabile, gli sviluppatori devono dare la massima priorità al rispetto dei diritti umani fondamentali, tra cui la privacy, la libertà di parola e il diritto a un processo equo. A tal fine, è necessario assicurarsi che i sistemi di IA rispettino la privacy delle persone e non le trattino ingiustamente in base alle loro caratteristiche, e che il processo decisionale si attenga ai principi di giustizia, responsabilità e trasparenza. Inoltre, è possibile promuovere la trasparenza e costruire la fiducia producendo una documentazione accurata e fornendo spiegazioni chiare sul funzionamento del sistema.
Quale ruolo dovrebbero svolgere i regolatori nell’incoraggiare la creazione e l’uso di un’Intelligenza Artificiale etica
Stabilendo norme e direttive che incoraggino la responsabilità, l’apertura e l’equità nell’applicazione della tecnologia dell’IA, i quadri normativi possono svolgere un ruolo fondamentale nel garantire lo sviluppo e l’uso dell’IA in modo etico.
Le normative possono contribuire a garantire che i sistemi di IA siano creati e utilizzati in modo responsabile ed etico, stabilendo standard di apertura, riducendo al minimo i pregiudizi e le discriminazioni, garantendo la privacy e la protezione dei dati, incoraggiando un processo decisionale etico e fornendo procedure di monitoraggio e applicazione.
Ecco alcuni modi chiave in cui le normative possono contribuire a garantire che i sistemi di IA siano sviluppati e utilizzati in modo responsabile ed etico:
- Stabilire criteri di apertura e comprensibilità.
Le norme possono richiedere la creazione di sistemi di IA chiari e comprensibili, che rendano più facile per le persone capire come il sistema esprime i giudizi. Ad esempio, il GDPR impone alle aziende di garantire che i dati personali siano trattati in modo chiaro e sicuro e che le persone abbiano il diritto di accedere e controllare i propri dati. Il GDPR è applicabile a tutte le organizzazioni che operano all’interno dell’UE. - Ridurre pregiudizi e discriminazioni.
Le norme possono richiedere la verifica dei sistemi di IA per individuare pregiudizi e discriminazioni, nonché l’attuazione di misure di mitigazione. Ciò può richiedere l’impiego di determinati set di dati e il monitoraggio dell’efficacia del sistema per garantire che non danneggi ingiustamente particolari gruppi.
Ad esempio, l’Algorithmic Accountability Act del 2022 richiede alle aziende statunitensi di valutare l’impatto dei loro sistemi di IA su fattori quali pregiudizi, discriminazione e privacy e di adottare misure per mitigare eventuali effetti negativi. - Consentire il processo decisionale morale.
Le leggi possono fornire standard per il processo decisionale morale nei sistemi di IA. A tal fine, potrebbe essere necessario stabilire regole che richiedano lo sviluppo di sistemi equi e non discriminatori che non sostengano o esacerbino le attuali disuguaglianze sociali o economiche.
Ad esempio, il Gruppo di esperti di alto livello sull’IA della Commissione europea ha sviluppato le Linee guida etiche per un’intelligenza artificiale affidabile, che offrono un quadro di riferimento per garantire che i sistemi di IA siano creati e utilizzati in modo etico e responsabile. - Privacy e protezione dei dati.
Le leggi possono stabilire che i sistemi di IA debbano essere creati tenendo conto della sicurezza dei dati e della privacy. Ciò potrebbe significare l’applicazione della crittografia e dei controlli di accesso, garantendo che i dati vengano utilizzati solo per il motivo previsto.
Ad esempio, la serie di workshop Fairness, Accountability, and Transparency in Machine Learning riunisce accademici, funzionari governativi e professionisti del settore per esaminare i metodi per ridurre la probabilità di pregiudizi e discriminazioni nei sistemi di IA. - Sorveglianza e applicazione.
Per assicurarsi che i sistemi di IA siano sviluppati e utilizzati in conformità con gli standard etici e legali, le normative possono includere misure di monitoraggio e applicazione. Ciò può significare richiedere verifiche e valutazioni periodiche dei sistemi di IA.
