Perché l’IA Responsabile è Importante Oggi
Con miliardi di utenti, l’Intelligenza Artificiale (IA) viene ampiamente utilizzata in vari settori come finanza, manifattura, sanità e istruzione più che mai nella storia. Questa diffusione solleva interrogativi sulla responsabilità dell’IA e sui potenziali danni e benefici per la società. È fondamentale che le aziende garantiscano che i benefici dell’IA superino i danni.
Dimensioni dell’IA Responsabile
Questi aspetti dell’intelligenza artificiale definiscono come l’IA dovrebbe essere sviluppata, implementata e gestita per garantire che sia etica, equa, trasparente e benefica per la società.
a) Equità
È necessario evitare pregiudizi e discriminazione. Questo implica armonizzare i risultati probabili riguardo a fattori come razza, reddito, orientamento sessuale o genere attraverso decisioni algoritmiche sugli utenti finali. Ad esempio, un algoritmo di assunzione che presenta pregiudizi per o contro candidati con nomi associati a un particolare genere o etnia.
b) Responsabilità
Chi è responsabile per gli effetti di un sistema di IA – sviluppatori, aziende o utenti? Questo richiede trasparenza e processi organizzativi, documentazione e condivisione su come i modelli e i set di dati sono stati creati, addestrati e valutati.
Due modalità di documentazione della responsabilità sono:
- Model cards: Un documento standard che delinea lo scopo, le prestazioni, le limitazioni e le considerazioni etiche di un modello di apprendimento automatico, promuovendo la trasparenza e la responsabilità.
- Data cards: Riepiloghi strutturati di fatti essenziali riguardo a vari aspetti dei dataset di Machine Learning necessari per gli stakeholder durante il ciclo di vita di un progetto di IA responsabile.
c) Sicurezza e Protezione
La sicurezza dell’IA deve seguire procedure per evitare e gestire azioni che possono causare danni, intenzionalmente o meno. È essenziale testare l’IA per vedere se si comporta come previsto di fronte a violazioni, disturbi e stabilità sotto pressione.
Per testare la sicurezza dell’IA, è necessario effettuare test avversariali: cercare proattivamente di “rompere” un’applicazione fornendo dati come contenuti pericolosi o offensivi.
d) Privacy
È fondamentale considerare le implicazioni potenziali nell’uso di dati sensibili, rispettando requisiti legali e normativi, considerazioni sociali e aspettative individuali. Proteggere i dati degli utenti e garantire che i sistemi di IA rispettino normative come GDPR o CCPA è cruciale, specialmente quando si trattano informazioni sensibili.
e) Trasparenza
Rendere i processi decisionali dell’IA comprensibili per gli utenti e gli stakeholder. Ciò include spiegare come funzionano i modelli e perché vengono prodotte determinate uscite. È importante porre domande come: quali passi sono necessari per garantire trasparenza e controllo sui dati degli utenti?
f) Inclusività
È importante considerare prospettive diverse nel design dell’IA per riflettere le esigenze di popolazioni diverse, evitando l’esclusione di gruppi sottorappresentati.
g) Sostenibilità
Valutare l’impatto ambientale dell’IA, come il consumo di energia dei modelli di grandi dimensioni, e promuovere pratiche ecologiche.
h) Design Centrico sull’Umano
Prioritizzare il benessere umano, assicurando che l’IA migliori piuttosto che sostituire il giudizio umano dove appropriato.
