Una delle tendenze più riconoscibili dei primi anni del 21° secolo è stata la diffusione e l’applicazione dell’IA (Intelligenza Artificiale) in molti ambiti professionali. L’analisi dei dati, il riconoscimento dei modelli e le funzionalità decisionali nell’intelligenza artificiale hanno prodotto notevoli efficienze e idee. Tuttavia, le preoccupazioni etiche sono diventate dominanti man mano che questi sistemi di intelligenza artificiale, inclusi gli algoritmi di apprendimento automatico, penetrano nella nostra vita quotidiana. Ciò rappresenta un anno significativo nel nostro percorso verso la risoluzione di questi problemi, garantendo la promozione dell’equità nei sistemi di intelligenza artificiale e impedendo loro di perpetuare o peggiorare le disparità sociali entro il 2024.
Comprendere i bias nell’intelligenza artificiale
Il termine bias nell’intelligenza artificiale si riferisce alla discriminazione sistematica o al vantaggio concesso ad alcuni individui o gruppi e non ad altri. Ciò può essere espresso in diversi modi come, tra gli altri, pregiudizi razziali, di genere, di status socioeconomico e di età. Tali pregiudizi derivano solitamente dai dati utilizzati per l’addestramento dei modelli di apprendimento automatico. Se i dati di addestramento non sono rappresentativi di una popolazione variegata sulla terra o contengono pregiudizi storici, è probabile che tali sistemi di intelligenza artificiale catturino quelle parzialità con conseguenti risultati ingiusti e sproporzionati. Come funzionano praticamente questi algoritmi di polarizzazione dell’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico che puoi comprendere da più tutorial sull’intelligenza artificiale o Corso di scienza dei dati disponibile online.
L’imperativo etico per un’intelligenza artificiale giusta
La ragione per creare sistemi di intelligenza artificiale equi è la giustizia. In settori critici come l’assistenza sanitaria, le forze dell’ordine, l’occupazione e i servizi finanziari, queste tecnologie svolgono un ruolo maggiore. Gli effetti di decisioni distorte possono cambiare la vita degli individui. Garantire l’equità nell’intelligenza artificiale ha più di uno scopo: si tratta di creare sistemi che rispecchino i nostri valori condivisi e promuovano uno stile di vita più equo.
Strategie per affrontare i bias nell’intelligenza artificiale
Dati diversi e rappresentativi
Una delle principali tattiche volte a combattere i pregiudizi nell’intelligenza artificiale è garantire che i set di dati utilizzati per addestrare i modelli di apprendimento automatico siano diversi e rappresentativi della popolazione globale. Ciò significa diversità demografica, ma anche esperienze, prospettive e ambienti diversi. Ancora una volta, sono importanti anche gli sforzi volti a verificare e ripulire i set di dati dai pregiudizi storici.
IA trasparente e spiegabile
La trasparenza riguarda un sistema di intelligenza artificiale che può essere compreso e studiato dagli esseri umani nel modo in cui è stato creato. Ciò è strettamente correlato all’idea di intelligenza artificiale spiegabile, in cui i modelli sono costruiti per fornire le ragioni delle loro decisioni in un linguaggio comprensibile agli esseri umani. Pertanto, le parti interessate possono comprendere come e perché sono state effettuate determinate scelte, identificando e mitigando i pregiudizi.
Audit e monitoraggio regolari
È importante verificare continuamente i bias dei sistemi di intelligenza artificiale. Tali controlli includono processi sia pre-implementazione che post-implementazione che garantiscono la continua equità anche quando incontrano nuovi dati o scenari.
Strutture etiche e governance dell’IA
Garantire l’equità dell’IA richiede lo sviluppo e l’implementazione dell’eticità dei quadri di intelligenza artificiale, nonché delle disposizioni di governance a livello sociale e organizzativo. Questi framework di intelligenza artificiale sono un compito un po’ molto complesso da comprendere. Molteplici corso di intelligenza artificiale aiuta a comprendere questa complessa struttura del modello di equità nell’intelligenza artificiale. A questo proposito è fondamentale stabilire linee guida, principi o standard per lo sviluppo e l’utilizzo dell’intelligenza artificiale etica, insieme a meccanismi che possano ritenere responsabili coloro che hanno sofferto per decisioni sbagliate legate all’intelligenza artificiale.
Collaborazione interdisciplinare
Affrontare i pregiudizi nell’intelligenza artificiale è una sfida complessa che richiede la collaborazione tra diverse discipline, tra cui l’informatica, le scienze sociali, l’etica e il diritto. Tale collaborazione può portare in primo piano diverse prospettive e competenze, facilitando soluzioni più olistiche ed efficaci.
Integrare i principi etici dell’IA nei processi di sviluppo
- Design ed esperienza utente (UX):Designer e professionisti dell’esperienza utente sono essenziali per creare un design inclusivo e accessibile per tutti gli utenti. In particolare, incorporando pratiche di intelligenza artificiale etica, gli sviluppatori possono evitare di emarginare inconsciamente sottoinsiemi specifici di utenti, in particolare quando utilizzano algoritmi di personalizzazione basati sull’intelligenza artificiale.
- Trattamento dei dati e privacy:Gli sviluppatori Full Stack gestiscono lo spostamento dei dati lungo l’intero ciclo di vita di un’applicazione, a partire dalla raccolta dei dati (front-end) fino all’archiviazione e all’elaborazione (back-end). Le preoccupazioni etiche relative alla privacy, al consenso e alla sicurezza dei dati sono fondamentali, in particolare nelle applicazioni basate sull’intelligenza artificiale che richiedono molti dati di addestramento. Maggiori informazioni su questi front-end e sul sistema back-end di Full Stack possono essere ottenute online corso per sviluppatori full stack e tutorial.
- Mitigazione dei bias a ogni livello:A ogni livello dell’applicazione, dalla progettazione dello schema del database agli algoritmi di elaborazione dei dati e alla presentazione delle informazioni attraverso un’interfaccia utente, possono esserci dei pregiudizi. Gli sviluppatori full stack hanno una posizione unica in quanto possono esaminarne tutte le parti e affrontare i pregiudizi in qualsiasi punto dello stack garantendo che i componenti AI dell’applicazione siano imparziali e giusti.
Il futuro dell’IA etica
Un campo dinamico e in continua evoluzione è quello IA etica avventura in modo tale che rimanga molto importante anche mentre andiamo avanti. I progressi tecnologici e metodologici, combinati con una crescente comprensione da parte della popolazione generale delle considerazioni etiche, stanno facilitando il passaggio a sistemi di IA più equi. La preoccupazione è quella di garantire che i danni cessino di verificarsi e anche di utilizzare le potenzialità dell’intelligenza artificiale a vantaggio della società e del benessere umano.
In conclusione, i pregiudizi nell’intelligenza artificiale e le questioni relative all’equità sono al primo posto tra le varie sfide etiche urgenti che la comunità dell’intelligenza artificiale deve affrontare oggi. Inoltre, la diversità e l’etica, la vigilanza continua, la trasparenza, la responsabilità e il controllo delle operazioni di ricerca coinvolte nel suo sviluppo favoriranno non solo risultati innovativi ma anche giusti per tutte le persone provenienti da contesti diversi.
Credito immagine in primo piano: Steve Johnson/Unsplash
