Cause e conseguenze dei pregiudizi dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale (IA) ha trasformato numerosi settori industriali, favorendo l’efficienza, l’innovazione e il miglioramento delle capacità decisionali. Tuttavia, si è anche scoperto che alcuni sistemi di intelligenza artificiale hanno pregiudizi incorporati che hanno conseguenze importanti sui risultati, sull’equità e persino sull’affidabilità dei sistemi.

È importante capire perché e come si verificano i pregiudizi dell’intelligenza artificiale, quali conseguenze hanno e come evitarli o almeno ridurli per trarre vantaggio dall’intelligenza artificiale pur essendo consapevoli dei suoi possibili svantaggi.

Cause dei pregiudizi dell’intelligenza artificiale

Esistono cause tecniche e sociali di distorsione dell’intelligenza artificiale. Una di queste è la distorsione dei dati. Si fanno inferenze da dati massicci e se questi dati sono distorti o contengono informazioni limitate, il sistema di intelligenza artificiale impara e ripete le distorsioni. Ad esempio, le informazioni storiche che presentano vari pregiudizi nei confronti di gruppi specifici di persone possono causare discriminazioni quando vengono incorporate nel sistema decisionale dell’intelligenza artificiale.

Un’altra causa è la progettazione algoritmica. Emerge che le scelte progettuali degli algoritmi, come le caratteristiche selezionate, le tecniche di addestramento e le metriche di ottimizzazione utilizzate, possono introdurre pregiudizi. A volte, possono esacerbare i pregiudizi già presenti nei dati di addestramento o escludere alcune categorie di persone.

Impatto dei pregiudizi dell’intelligenza artificiale

I pregiudizi dell’intelligenza artificiale possono avere gravi effetti sulla società e sulle imprese in diversi settori dell’attività umana. Nel caso delle assunzioni e del reclutamento, gli algoritmi di intelligenza artificiale distorti possono potenzialmente discriminare i candidati di sesso, razza o altri indicatori di basso status socio-economico. Ciò serve solo a perpetuare le disuguaglianze esistenti all’interno della forza lavoro.

I pregiudizi possono essere sfruttati anche nelle applicazioni che utilizzano l’intelligenza artificiale per la valutazione dei rischi o per costruire una linea di base per l’assegnazione delle pene nei sistemi di giustizia penale, un aspetto che può vedere le minoranze vittime di pregiudizi. Un’intelligenza artificiale sanitaria non sviluppata in modo neutrale può influenzare il paziente e il suo piano di cura, tra cui diagnosi errate o raccomandazioni ingiuste di procedure preventive, compromettendo così la fiducia dei pazienti nelle soluzioni di intelligenza artificiale sanitaria.

Inoltre, è evidente che la parzialità dell’intelligenza artificiale nei servizi finanziari può portare a un credit scoring discriminatorio, poiché le decisioni sul credito si basano su caratteristiche irrilevanti per l’affidabilità creditizia, come l’origine etnica o il sesso. Questi effetti negativi non sono solo dannosi per le persone colpite, ma riducono anche l’accettazione delle tecnologie di intelligenza artificiale.

Strategie di mitigazione

Per affrontare il problema dei pregiudizi nell’intelligenza artificiale, occorre considerare il problema dal punto di vista della raccolta dei dati, della progettazione degli algoritmi e della valutazione. Ecco le strategie chiave per mitigare i pregiudizi dell’intelligenza artificiale:

Dati diversificati e rappresentativi

È fondamentale garantire che il set di dati di addestramento rappresenti la popolazione con cui il sistema di intelligenza artificiale probabilmente si confronterà. Questo è utile per ridurre i pregiudizi che possono essere presenti nell’insieme di dati, poiché fa sì che gli algoritmi di intelligenza artificiale imparino in un ambiente diversificato.

Trasparenza dell’algoritmo

Aumenta l’interpretabilità del processo decisionale degli algoritmi di intelligenza artificiale, in modo che questo processo possa essere spiegato a tutti gli interessati. Le tecniche ad alta disponibilità possono anche aiutare gli utenti a comprendere il processo attraverso il quale l’intelligenza artificiale giunge alle sue decisioni, oltre che a individuare i pregiudizi.

Verifiche e revisioni periodiche

Si raccomanda di eseguire verifiche periodiche e valutazioni del rischio sui sistemi di intelligenza artificiale per individuare i pregiudizi che possono svilupparsi nel tempo. Per affrontare questo problema, si utilizza il seguente approccio proattivo per garantire che i sistemi di intelligenza artificiale siano giusti ed equi man mano che le norme sociali e il contesto cambiano.

Team eterogenei e coinvolgimento delle parti interessate

Promuovere l’inclusione delle diversità culturali e di genere nello sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale e incorporare le parti interessate nelle fasi di sviluppo e nelle prove. Questo aiuta a identificare i punti ciechi comuni nelle organizzazioni in cui il team di sviluppo non è rappresentato da gruppi sottorappresentati e garantisce che i sistemi di intelligenza artificiale sviluppati non discriminino le previsioni di questi gruppi.

Linee guida etiche e governance

Garantire l’esistenza di standard etici e regole di ingaggio ben definiti per la creazione e l’utilizzo dell’intelligenza artificiale. Tali norme dovrebbero essere composte dai principi che regolano l’uso corretto dell’intelligenza artificiale, dalle procedure per la gestione dei reclami che fanno riferimento alla presenza di pregiudizi e dai processi regolari di miglioramento e monitoraggio.