Indagare la responsabilità per l’Intelligenza Artificiale attraverso la governance del rischio
Con l’aumento dell’uso dei sistemi basati sull’Intelligenza Artificiale (IA) e la creazione di normative specifiche, la questione della responsabilità per le conseguenze derivanti dallo sviluppo o dall’uso di queste tecnologie sta diventando sempre più cruciale. Tuttavia, strategie concrete per affrontare le sfide relative alla responsabilità non sembrano essere state sviluppate in modo adeguato per o comunicate agli operatori dell’IA.
Metodi
Questo studio si propone di esplorare come i metodi di governance del rischio possano essere utilizzati per gestire la responsabilità dell’IA. A tal fine, è stato scelto un approccio basato su workshop per indagare le sfide attuali affrontate dai professionisti dell’IA. Durante i workshop, sono stati raccolti punti di vista da accademici e professionisti del settore.
Risultati e discussione
Il design interattivo dello studio ha rivelato vari aspetti che funzionano o non funzionano nella gestione dei rischi legati all’IA. Dall’analisi delle prospettive raccolte, sono emerse cinque caratteristiche necessarie per le metodologie di gestione dei rischi dell’IA: equilibrio, estendibilità, rappresentanza, trasparenza e orientamento a lungo termine.
In particolare, è stata evidenziata l’importanza di chiarire e standardizzare la definizione di rischio e responsabilità, suggerendo che la governance del rischio potrebbe supportare la responsabilità dell’IA nel passare da uno stadio concettuale alla pratica industriale.
1. Introduzione
L’influenza dell’IA nella società è in costante crescita, con le aziende che considerano sempre più l’uso di modelli di IA per nuove possibilità applicative. Questo porta a un cambiamento nei processi aziendali attraverso sistemi di IA che operano in modo autonomo, sollevando nuove domande su come gestire le decisioni e le azioni di queste applicazioni.
2. Responsabilità e governance del rischio nel contesto dell’IA
La responsabilità è stata definita come la relazione tra un attore e il gruppo a cui l’attore deve giustificare il proprio operato. Questo concetto è fondamentale per la valutazione delle prestazioni degli stakeholder nell’era dell’IA. Tuttavia, il carattere opaco di molti sistemi di IA crea una sfida significativa per la trasparenza necessaria alla responsabilità.
3. Metodologia
Il nostro approccio metodologico si è basato sull’organizzazione di due workshop esplorativi con esperti e praticanti nel campo dell’IA. Il primo workshop si è concentrato sui requisiti di responsabilità per le applicazioni dell’IA, mentre il secondo ha riguardato la gestione del rischio e la valutazione della responsabilità per i sistemi di IA.
4. Risultati e analisi
Durante il primo workshop, i partecipanti hanno identificato diversi rischi associati all’uso dell’IA e hanno discusso le responsabilità per la loro mitigazione. È emerso che la maggior parte delle responsabilità ricade sui fornitori di sistemi di IA e sui regolatori, con una richiesta di maggiore chiarezza e standardizzazione nella definizione delle responsabilità.
5. Conclusione e prospettive
Questo studio ha dimostrato che le metodologie di governance del rischio possono essere strumenti efficaci per gestire la responsabilità dell’IA. Tuttavia, la loro applicazione pratica è ostacolata da diverse sfide, tra cui la mancanza di chiarezza e standardizzazione. Sono necessarie ulteriori ricerche per sviluppare approcci più praticabili che facilitino la responsabilità nel contesto dell’IA.
