{"id":83565,"date":"2025-04-23T15:14:56","date_gmt":"2025-04-23T14:14:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.freshpies.co.uk\/?p=83565"},"modified":"2025-04-29T10:05:14","modified_gmt":"2025-04-29T09:05:14","slug":"che-cose-lai-bias-e-che-cosa-si-dovrebbe-fare-per-evitarlo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.freshpies.co.uk\/it\/what-is-ai-bias-and-what-you-should-be-doing-to-avoid-it\/","title":{"rendered":"Cos'\u00e8 l'AI bias e cosa si dovrebbe fare per evitarlo"},"content":{"rendered":"

L'intelligenza artificiale \u00e8 entrata in un modo o nell'altro nella vita della maggior parte delle persone, ma quanto ne sapete di questo strumento e, pi\u00f9 specificamente, dei pregiudizi dell'intelligenza artificiale?<\/span><\/p>\n

Esempi del mondo reale<\/span><\/h2>\n

La maggior parte degli strumenti di IA impara analizzando i dati, utilizzando un mix di modelli e algoritmi per determinare le risposte. Tuttavia, se prendono queste informazioni dagli esseri umani, con i loro pregiudizi e preconcetti, cosa impedisce all'IA di sviluppare i propri?\u00a0<\/span><\/p>\n

La risposta \u00e8: niente.\u00a0<\/span><\/p>\n

Amazon aveva sviluppato uno strumento di reclutamento che ha dovuto rapidamente essere interrotto a causa delle sue opinioni sessiste\". L'intelligenza artificiale era stata addestrata sulla base di dati presentati nell'arco di dieci anni, ma la maggior parte dei dati proveniva da candidati di sesso maschile. Sviluppato nel 2014, nel 2015 \u00e8 diventato chiaro che il sistema non valutava i candidati da una prospettiva neutrale rispetto al genere. I dati su cui si basava erano stati raccolti per lo pi\u00f9 da uomini.\u00a0<\/span><\/p>\n

Un altro famoso esempio di distorsione dell'IA \u00e8 stato un algoritmo americano chiamato <\/span>Compas<\/span><\/a>. Il Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions. \u00c8 stato dimostrato che il COMPAS etichetta erroneamente gli imputati neri come pi\u00f9 propensi alla recidiva. Il COMPAS ha segnalato erroneamente gli imputati neri a un tasso quasi doppio rispetto ai bianchi (45% rispetto a 24%). Questo sistema \u00e8 stato utilizzato in centinaia di tribunali statunitensi. Razzismo sistemico in una forma molto dimostrabile.<\/span><\/p>\n

Come ricercatore di Microsoft <\/span>Kate Crawford <\/span><\/a>ha dichiarato: \"Le storie di discriminazione possono vivere nelle piattaforme digitali e, se non vengono messe in discussione, diventano parte della logica dei sistemi algoritmici quotidiani\". Situazioni come questa dimostrano la necessit\u00e0 di un fact-checking continuo. Man mano che l'intelligenza artificiale diventa sempre pi\u00f9 radicata nella nostra societ\u00e0, dobbiamo lavorare per evitare che si verifichino errori basati su pregiudizi come questo.<\/span><\/p>\n

Che cosa significa?\u00a0<\/span><\/h2>\n

Si potrebbe pensare che l'IA, in quanto macchina, non abbia pregiudizi, ma purtroppo non \u00e8 cos\u00ec. Esistono molti tipi di pregiudizi dell'IA ed \u00e8 difficile individuarne le forme principali. Questo perch\u00e9 ogni programma apprende con metodi diversi. Tuttavia, ci sono alcuni<\/span> tipi di pregiudizi pi\u00f9 riconosciuti di altri.\u00a0<\/span><\/a><\/p>\n

I cinque tipi di pregiudizio dell'IA pi\u00f9 riconosciuti sono:<\/span><\/h3>\n

Bias di selezione: <\/strong>Ci\u00f2 si verifica quando i dati di addestramento non rappresentano accuratamente la popolazione del mondo reale. Ci\u00f2 porta l'intelligenza artificiale a fare un'ipotesi errata. Se un modello di riconoscimento facciale viene addestrato principalmente su una tonalit\u00e0 di pelle, pu\u00f2 avere difficolt\u00e0 a riconoscere le persone con altre tonalit\u00e0 di pelle, con conseguente discriminazione.<\/span><\/p>\n

Bias di conferma: <\/strong>Questo accade quando l'IA si basa troppo sulle informazioni precedenti che ha appreso. Ci\u00f2 significa che riafferma precedenti pregiudizi storici trovati nei dati o pregiudizi che ha appreso in precedenza. Ad esempio, lo stereotipo secondo cui le donne sono meno qualificate per lavorare nel settore tecnologico.<\/span> Questo, insieme ai pregiudizi di stereotipizzazione, \u00e8 stato un fattore enorme nel causare lo scandalo Amazon.<\/span><\/a><\/p>\n

Bias di stereotipizzazione:<\/strong> <\/span>Chiamato anche Prejudice bias. Si tratta di un pregiudizio che viene addestrato nella macchina e che riflette i pregiudizi, gli stereotipi e le supposizioni della societ\u00e0. Molti assistenti virtuali, come Siri o Alexa, sono progettati con voci femminili e programmati per essere gentili e accomodanti. Ci\u00f2 rafforza lo stereotipo secondo cui le donne dovrebbero essere disponibili e sottomesse, il che pu\u00f2 involontariamente perpetuare i pregiudizi di genere nella societ\u00e0.<\/span><\/p>\n

Bias di misurazione: <\/strong>Simile al bias di selezione del campione, il bias di misurazione si verifica quando la raccolta dei dati non \u00e8 stata completata o c'\u00e8 stato un errore durante la raccolta. Ad esempio, se un'universit\u00e0 invia un sondaggio sulla soddisfazione dei corsi, ma contatta solo coloro che sono rimasti iscritti per tutti e tre gli anni e non gli iscritti che hanno abbandonato o cambiato corso, non sta ottenendo un quadro completo.<\/span><\/p>\n

Bias di omogeneit\u00e0 fuori gruppo: <\/strong>In questo caso, l'intelligenza artificiale generalizza gruppi di dati su cui ha meno dati. Raggruppa gruppi pi\u00f9 piccoli anche se possono avere poche somiglianze. Ad esempio, i sistemi di riconoscimento facciale hanno difficolt\u00e0 a distinguere gli individui appartenenti a gruppi di minoranze razziali o etniche. Ci\u00f2 \u00e8 dovuto alla mancanza di diversit\u00e0 nei dati di addestramento.<\/span><\/p>\n

Questi aspetti sono trattati anche nel nostro <\/span>perch\u00e9 l'intelligenza artificiale non sta sostituendo i marketer articolo.\u00a0<\/span><\/a><\/p>\n

Perch\u00e9 i pregiudizi sull'intelligenza artificiale sono un problema cos\u00ec urgente?<\/span><\/h3>\n

I pregiudizi dell'IA sono un tema cos\u00ec importante perch\u00e9 spesso possono passare inosservati, soprattutto se si considera quanto i pregiudizi dell'IA siano integrati nella societ\u00e0 moderna. Se i pregiudizi non vengono controllati, possono favorire gli stereotipi sociali e aumentare la disinformazione. =<\/span><\/p>\n

In America, un'intelligenza artificiale utilizzata in molti sistemi sanitari statunitensi <\/span>ha dato priorit\u00e0 ai \"pazienti bianchi pi\u00f9 sani <\/span><\/a>rispetto ai \"pazienti neri pi\u00f9 malati\" quando si trattava di fornire la gestione dell'assistenza. Questo perch\u00e9 l'algoritmo \u00e8 stato addestrato in modo errato sui dati sbagliati, essendo stato addestrato sui dati di costo e non sui bisogni di cura. Inoltre, gli algoritmi possono prevedere in modo errato i rischi per la salute di gruppi di persone su cui hanno meno informazioni, come le minoranze etniche.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ricerche in America<\/span><\/a> Il team ha anche esaminato 50.000 cartelle cliniche e ha scoperto che \"il software che guida l'assistenza per decine di milioni di persone privilegia sistematicamente i pazienti bianchi rispetto a quelli neri\". Ci\u00f2 \u00e8 avvenuto in modo consistente per condizioni di salute croniche come il diabete e i problemi renali. Il documento che ha sollevato il problema non identifica l'azienda che sta dietro all'algoritmo, affermando che \"l'azienda ha confermato il problema e sta lavorando per risolverlo\".\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Questo \u00e8 accaduto perch\u00e9 l'algoritmo non \u00e8 stato addestrato per tenere conto della razza di una persona quando affronta i suoi problemi di salute. I risultati distorti hanno dimostrato che anche le formule relativamente \"neutre dal punto di vista razziale possono avere effetti discriminatori quando si basano su dati che riflettono le disuguaglianze nella societ\u00e0\". I dati distorti evidenziano l'importanza di incoraggiare le persone di tutte le etnie a partecipare alla creazione di IA, algoritmi e ricerca.\u00a0<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Cosa dovremmo fare?<\/span><\/h3>\n

Non tutte le speranze sono perse! A volte \u00e8 possibile per l'IA ridurre i pregiudizi. Le tecniche di riduzione dei pregiudizi (come il controllo incrociato, il fact-checking e la verifica) possono essere addestrate negli strumenti. Ci\u00f2 rende l'IA una prospettiva pi\u00f9 neutrale rispetto ad alcuni esseri umani. Tuttavia, finch\u00e9 prender\u00e0 decisioni basate su dati umani, ci sar\u00e0 una qualche forma di pregiudizio.\u00a0<\/span><\/p>\n

Per ridurre i pregiudizi dell'IA, dobbiamo diversificare i dati che utilizziamo per addestrare i modelli di IA. Bisogna fare attenzione a non escludere o limitare i dati su categorie come gruppi etnici, localit\u00e0, et\u00e0 e sesso. \u00c8 inoltre necessario un monitoraggio continuo con gli strumenti di IA. Verificare la presenza di anomalie, interpretazioni e rappresentazioni errate dei dati.\u00a0<\/span><\/p>\n

Un altro modo per ridurre i pregiudizi dell'IA \u00e8 quello di diversificare i creatori di IA. Poich\u00e9 l'IA si basa principalmente su dati storici, \u00e8 facile amplificare i pregiudizi gi\u00e0 esistenti. Incoraggiando persone di ogni provenienza ad approfondire il loro interesse per la creazione di IA, possiamo garantire il maggior numero possibile di prospettive per contribuire a ridurre i pregiudizi sull'IA.\u00a0<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Modi per ridurre i pregiudizi dell'IA nel vostro lavoro.<\/span><\/h3>\n
    \n
  1. Essere consapevoli dello strumento che si sta utilizzando, di chi lo ha creato, di quali pregiudizi possa avere.<\/span><\/li>\n
  2. Non tutto ci\u00f2 che l'IA produce \u00e8 un dato di fatto, se sembra sbagliato, verificatelo. Se sta contribuendo a qualcosa di valore, il fact-checking dovrebbe sempre far parte del processo di utilizzo dell'IA.<\/span><\/li>\n
  3. Considerate i vostri suggerimenti: potete attenuare alcune forme di pregiudizio prendendo in considerazione l'ingegneria dei vostri suggerimenti.\u00a0<\/span><\/li>\n
  4. Aggiungete un contesto, fornite allo strumento la pi\u00f9 ampia gamma di dati possibile e incoraggiatelo a riflettere e a considerare diverse prospettive.<\/span><\/li>\n
  5. Chiedete alla vostra IA di \"spiegare il vostro processo di pensiero\" e di citare le sue fonti in modo da poter vedere come ha raccolto i suoi dati.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    La specificit\u00e0 \u00e8 fondamentale, l'intelligenza artificiale non pu\u00f2 fare molto. A volte l'intelligenza artificiale ha un'idea di \"diversit\u00e0\" diversa dalla vostra, cos\u00ec come altri esseri umani, quindi potreste doverla esplicitare alla macchina. <\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    L'intelligenza artificiale \u00e8 entrata in un modo o nell'altro nella vita della maggior parte delle persone, ma quanto ne sapete di questo strumento e, pi\u00f9 specificamente, dei pregiudizi dell'intelligenza artificiale?
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