L’ART dell’IA — Responsabilità, Responsabilità, Trasparenza
L’Intelligenza Artificiale (IA) influisce sempre di più sulle nostre vite, in modi sia piccoli che grandi. È fondamentale garantire che i sistemi rispettino i valori umani attraverso metodi di progettazione che incorporino principi etici e affrontino le preoccupazioni sociali. In questo articolo, si introducono i principi di progettazione ART (Accountability, Responsibility e Transparency) per lo sviluppo di sistemi di IA sensibili ai valori umani.
È sempre più evidente la necessità di un approccio responsabile all’IA per garantire un uso sicuro, utile e giusto delle tecnologie IA. Questo approccio deve considerare le implicazioni delle decisioni morali prese dalle macchine e definire lo stato legale dell’IA. Diverse iniziative mirano a proporre linee guida e principi per lo sviluppo etico e responsabile dell’IA.
Principi di ART
Lo sviluppo dell’autonomia e del machine learning sta consentendo rapidamente ai sistemi di IA di decidere e agire senza un controllo umano diretto. Maggiore autonomia richiede maggiore responsabilità, anche se queste nozioni sono necessariamente diverse quando si applicano alle macchine rispetto alle persone. Assicurare che i sistemi siano progettati in modo responsabile contribuisce alla nostra fiducia nel loro comportamento e richiede sia accountability, ovvero la capacità di spiegare e giustificare le decisioni, sia trasparenza, cioè comprendere i modi in cui i sistemi prendono decisioni e i dati utilizzati.
1. Accountability
Accountability si riferisce alla necessità di spiegare e giustificare le proprie decisioni e azioni ai partner, agli utenti e ad altri con cui il sistema interagisce. Per garantire accountability, le decisioni devono essere derivabili e spiegabili dagli algoritmi di decisione utilizzati. Ciò include la rappresentazione dei valori morali e delle norme sociali in vigore nel contesto operativo, che l’agente usa per deliberare.
2. Responsabilità
Responsabilità si riferisce al ruolo delle persone e alla capacità dei sistemi di IA di rispondere per le proprie decisioni e identificare errori o risultati inaspettati. Man mano che la catena di responsabilità cresce, è necessario collegare le decisioni dei sistemi di IA all’uso equo dei dati e alle azioni degli stakeholder coinvolti.
3. Trasparenza
Trasparenza si riferisce alla necessità di descrivere, ispezionare e riprodurre i meccanismi attraverso i quali i sistemi di IA prendono decisioni e si adattano al loro ambiente, oltre alla governance dei dati utilizzati. Gli algoritmi di IA attuali sono fondamentalmente scatole nere, ma i regolatori e gli utenti richiedono spiegazioni e chiarezza sui dati utilizzati.
Conclusione
L’IA responsabile è più di un semplice adempimento di alcuni requisiti etici o dello sviluppo di alcune funzionalità aggiuntive nei sistemi di IA. Richiede la partecipazione e l’impegno di tutti gli stakeholder, e l’inclusione attiva di tutta la società. Ciò implica formazione, regolamentazione e consapevolezza.
I ricercatori e gli sviluppatori devono essere formati per essere consapevoli della propria responsabilità nello sviluppo di sistemi di IA con impatti diretti sulla società. È necessario un nuovo e più ambizioso modello di governance per garantire che i progressi inevitabili dell’IA servano il bene della società. Solo allora accountability, responsibility e transparency diventeranno possibili.
