Discriminazione algoritmica
i bias dell'intelligenza artificiale
L'avvento dell'Intelligenza Artificiale (IA) ha promesso di rivoluzionare molteplici settori, dalla salute alla finanza, dall'istruzione alla mobilità. Tuttavia, mentre l'IA offre opportunità senza precedenti, sorgono anche una serie di preoccupazioni, tra cui il bias che nell'intelligenza artificiale si riferisce alla tendenza di un sistema o algoritmo di IA nel produrre risultati distorti, non rappresentativi o discriminatori a causa di pregiudizi incorporati nei dati di addestramento, nell'architettura dell'algoritmo stesso o nel processo decisionale. Questo bias può influenzare le previsioni, le raccomandazioni o le decisioni dell'IA in modi che riflettono e amplificano pregiudizi o disuguaglianze presenti nella società. In un sistema d’apprendimento automatico parliamo dunque di "automazione nella discriminazione", in cui i sistemi producono risultati discriminatori anche in assenza di input espliciti che mirino a discriminare determinati profili.
Simulazione degli scenari
Nel settore della salute, un algoritmo di IA con bias potrebbe influenzare le diagnosi mediche in modo errato o discriminatorio, compromettendo la qualità dell'assistenza sanitaria fornita a determinati gruppi demografici. Nella finanza, un modello di IA distorto potrebbe portare a decisioni di prestito discriminatorie o a valutazioni di rischio inaccurate per alcuni individui o comunità. Anche nel settore dell'istruzione, il bias nell'IA potrebbe influenzare le decisioni di ammissione o le raccomandazioni di carriera in modo ingiusto. Similmente, nel campo della mobilità, un sistema di guida autonoma con bias potrebbe mettere a rischio la sicurezza di determinati gruppi di persone sulla strada.
