Etica nell’automazione: Affrontare il bias e la conformità nell’IA
Con l’aumento dell’affidamento delle aziende ai sistemi automatizzati, l’etica è diventata una preoccupazione fondamentale. Gli algoritmi influenzano sempre più le decisioni precedentemente prese da persone, impattando su posti di lavoro, credito, assistenza sanitaria e risultati legali. Questo potere richiede responsabilità. Senza regole chiare e standard etici, l’automazione può rafforzare l’ingiustizia e causare danni.
Ignorare l’etica influisce su persone reali in modi concreti, non solo cambiando i gradi di fiducia pubblica. I sistemi di bias possono negare prestiti, posti di lavoro o assistenza sanitaria, e l’automazione può aumentare la rapidità di decisioni errate se non ci sono misure di protezione. Quando i sistemi prendono la decisione sbagliata, spesso è difficile fare appello o persino comprendere il perché, e la mancanza di trasparenza trasforma piccoli errori in problemi più grandi.
Comprendere il bias nei sistemi di IA
Il bias nell’automazione spesso deriva dai dati. Se i dati storici includono discriminazione, i sistemi addestrati su di essi possono ripetere quei modelli. Ad esempio, uno strumento di IA utilizzato per scremare i candidati potrebbe rifiutare persone in base a genere, razza o età se i suoi dati di addestramento riflettono quei bias passati. Il bias entra anche attraverso il design, dove le scelte riguardanti cosa misurare, quali risultati favorire e come etichettare i dati possono generare risultati distorti.
Esistono molti tipi di bias. Il bias di campionamento si verifica quando un set di dati non rappresenta tutti i gruppi, mentre il bias di etichettatura può derivare da input umani soggettivi. Anche scelte tecniche come obiettivi di ottimizzazione o tipo di algoritmo possono distorcere i risultati.
Le problematiche non sono solo teoriche. Amazon ha abbandonato l’uso di uno strumento di reclutamento nel 2018 dopo che favoriva i candidati maschi, e alcuni sistemi di riconoscimento facciale sono stati trovati a identificare erroneamente le persone di colore a tassi più elevati rispetto ai bianchi. Questi problemi danneggiano la fiducia e sollevano preoccupazioni legali e sociali.
Incontrare gli standard che contano
Le leggi stanno recuperando terreno. L’AI Act dell’UE, approvato nel 2024, classifica i sistemi di IA in base al rischio. I sistemi ad alto rischio, come quelli utilizzati nell’assunzione o nel punteggio creditizio, devono soddisfare requisiti rigorosi, compresi trasparenza, supervisione umana e controlli sul bias. Negli Stati Uniti, non esiste una legge unica sull’IA, ma i regolatori sono attivi. La Commissione per le Pari Opportunità di Lavoro (EEOC) avverte i datori di lavoro sui rischi degli strumenti di assunzione guidati dall’IA, e la Commissione Federale del Commercio (FTC) ha anche segnalato che i sistemi di bias potrebbero violare le leggi contro la discriminazione.
La Casa Bianca ha emesso una Blueprint for an AI Bill of Rights, offrendo indicazioni su un uso sicuro ed etico. Sebbene non sia una legge, stabilisce aspettative, coprendo cinque aree chiave: sistemi sicuri, protezioni contro la discriminazione algoritmica, privacy dei dati, notifica e spiegazione, e alternative umane.
Le aziende devono anche prestare attenzione alle leggi statali degli Stati Uniti. La California ha iniziato a regolamentare il decision-making algoritmico, e l’Illinois richiede alle aziende di informare i candidati se l’IA viene utilizzata nei colloqui video. La mancata conformità può comportare multe e cause legali.
I regolatori nella città di New York ora richiedono audit per i sistemi di IA utilizzati nell’assunzione. Gli audit devono dimostrare se il sistema fornisce risultati equi tra gruppi di genere e razza, e i datori di lavoro devono anche notificare i candidati quando viene utilizzata l’automazione.
La conformità è più di una semplice evitamento delle sanzioni – si tratta anche di stabilire fiducia. Le aziende che possono dimostrare che i loro sistemi sono equi e responsabili hanno maggiori probabilità di ottenere supporto da utenti e regolatori.
Come costruire sistemi più equi
L’etica nell’automazione non avviene per caso. Richiede pianificazione, gli strumenti giusti e attenzione continua. Il bias e l’equità devono essere integrati nel processo dall’inizio, non aggiunti in seguito. Ciò comporta l’impostazione di obiettivi, la scelta dei dati giusti e l’inclusione delle giuste voci al tavolo.
Fare questo bene significa seguire alcune strategie chiave:
Condurre valutazioni sul bias
Il primo passo per superare il bias è trovarlo. Le valutazioni sul bias dovrebbero essere eseguite precocemente e frequentemente, dallo sviluppo al dispiegamento, per garantire che i sistemi non producano risultati ingiusti. Le metriche potrebbero includere tassi di errore in gruppi o decisioni che hanno un impatto maggiore su un gruppo rispetto ad altri.
Le audit sul bias dovrebbero essere eseguite da terzi quando possibile. Le revisioni interne possono perdere questioni chiave o mancare di indipendenza, e la trasparenza nei processi di audit obiettivi costruisce fiducia pubblica.
Implementare set di dati diversificati
Dati di addestramento diversificati aiutano a ridurre il bias includendo campioni da tutti i gruppi di utenti, specialmente quelli spesso esclusi. Un assistente vocale addestrato principalmente su voci maschili funzionerà male per le donne, e un modello di punteggio creditizio che manca di dati su utenti a basso reddito potrebbe giudicarli male.
La diversità dei dati aiuta anche i modelli ad adattarsi all’uso nel mondo reale. Gli utenti provengono da diversi contesti e i sistemi dovrebbero riflettere ciò. La varietà geografica, culturale e linguistica è importante.
La diversità dei dati non è sufficiente da sola – deve anche essere accurata e ben etichettata. Garbage in, garbage out continua ad applicarsi, quindi i team devono controllare gli errori e le lacune e correggerli.
Promuovere l’inclusività nel design
Il design inclusivo coinvolge le persone colpite. Gli sviluppatori dovrebbero consultare gli utenti, specialmente quelli a rischio di danno (o quelli che potrebbero causare danno utilizzando IA di bias), poiché questo aiuta a scoprire punti ciechi. Ciò potrebbe significare coinvolgere gruppi di difesa, esperti di diritti civili o comunità locali nelle revisioni dei prodotti. Significa ascoltare prima che i sistemi vengano messi in produzione, non dopo che arrivano le lamentele.
Il design inclusivo significa anche team interdisciplinari. Coinvolgere voci provenienti da etica, diritto e scienze sociali può migliorare il processo decisionale, poiché questi team sono più propensi a porre domande diverse e individuare rischi.
I team dovrebbero essere diversi. Persone con diverse esperienze di vita individuano questioni diverse, e un sistema costruito da un gruppo omogeneo potrebbe trascurare rischi che altri individuerebbero.
Cosa stanno facendo bene le aziende
Alcune aziende e agenzie stanno prendendo iniziative per affrontare il bias nell’IA e migliorare la conformità.
Tra il 2005 e il 2019, l’Amministrazione Fiscale e Doganale Olandese ha accusato erroneamente circa 26.000 famiglie di aver richiesto fraudolentemente sussidi per l’assistenza all’infanzia. Un algoritmo utilizzato nel sistema di rilevamento delle frodi ha mirato in modo sproporzionato a famiglie con doppia nazionalità e redditi bassi. Le conseguenze hanno portato a indignazione pubblica e alle dimissioni del governo olandese nel 2021.
LinkedIn ha affrontato scrutinio per bias di genere nei suoi algoritmi di raccomandazione di lavoro. La ricerca del MIT e di altre fonti ha trovato che gli uomini avevano maggiori probabilità di essere abbinati a ruoli di leadership più pagati, in parte a causa di modelli comportamentali nel modo in cui gli utenti facevano domanda per lavoro. In risposta, LinkedIn ha implementato un secondo sistema di IA per garantire un pool di candidati più rappresentativo.
Un altro esempio è la legge sui Tool di Decisione Automatica per l’Occupazione di New York City, entrata in vigore il 1° gennaio 2023, con enforcement a partire dal 5 luglio 2023. La legge richiede ai datori di lavoro e alle agenzie di lavoro che utilizzano strumenti automatizzati per assunzioni o promozioni di condurre un audit di bias indipendente entro un anno dall’uso, divulgare pubblicamente un riepilogo dei risultati e notificare i candidati almeno 10 giorni lavorativi in anticipo, regole che mirano a rendere l’assunzione guidata dall’IA più trasparente ed equa.
Aetna, una compagnia di assicurazione sanitaria, ha lanciato una revisione interna dei suoi algoritmi di approvazione delle richieste, e ha scoperto che alcuni modelli portavano a ritardi più lunghi per i pazienti a basso reddito. L’azienda ha modificato il modo in cui i dati venivano ponderati e ha aggiunto maggiore supervisione per ridurre questo divario.
Questi esempi dimostrano che il bias nell’IA può essere affrontato, ma richiede sforzi, obiettivi chiari e una forte responsabilità.
Dove andiamo da qui
L’automazione è qui per restare, ma la fiducia nei sistemi dipende dall’equità dei risultati e da regole chiare. Il bias nei sistemi di IA può causare danni e rischi legali, e la conformità non è un semplice adempimento – fa parte del fare le cose nel modo giusto.
Un’automazione etica inizia con la consapevolezza. Richiede dati solidi, test regolari e design inclusivo. Le leggi possono aiutare, ma il vero cambiamento dipende anche dalla cultura aziendale e dalla leadership.
