Come Costruire Responsabilità nell’Intelligenza Artificiale
Quando si tratta di gestire l’intelligenza artificiale, non mancano principi e concetti mirati a supportare un uso equo e responsabile. Tuttavia, organizzazioni e leader spesso si trovano a dover affrontare domande difficili su come gestire e implementare responsabilmente i sistemi di IA. Per questo motivo, è stato sviluppato un framework per garantire la responsabilità e l’uso responsabile dei sistemi di IA.
Comprendere l’intero ciclo di vita dell’IA
Spesso, le domande di supervisione vengono poste su un sistema di IA dopo che è stato costruito e già implementato. Tuttavia, non è sufficiente: le valutazioni di un sistema di IA dovrebbero avvenire in ogni fase del suo ciclo di vita. Questo aiuta a identificare problemi sistemici che possono essere trascurati durante valutazioni “puntuali”.
Le fasi importanti del ciclo di vita di un sistema di IA includono:
- Progettazione: definire gli obiettivi e le aspettative del sistema.
- Sviluppo: raccogliere e processare dati, costruire il modello e validare il sistema.
- Implementazione: controllare la compatibilità, garantire la conformità e valutare l’esperienza dell’utente.
- Monitoraggio: valutare continuamente gli output e gli impatti del sistema.
Includere l’intera comunità di stakeholder
In tutte le fasi del ciclo di vita dell’IA, è importante riunire il giusto insieme di stakeholder. Oltre agli esperti tecnici, è necessario coinvolgere esperti legali, utenti e, in particolare, coloro che sono colpiti dal sistema di IA. Questo input è fondamentale per identificare e mitigare preoccupazioni etiche e sociali.
Quattro dimensioni della responsabilità dell’IA
Le organizzazioni devono considerare quattro dimensioni della responsabilità durante il ciclo di vita dei sistemi di IA:
- Governance: deve esserci una struttura di governance solida e documentata.
- Dati: è fondamentale avere documentazione sull’uso dei dati in tutte le fasi.
- Obiettivi di performance: definire metriche chiare per valutare l’efficacia.
- Piani di monitoraggio: l’IA non dovrebbe essere considerata un sistema “da impostare e dimenticare”.
Pensare come un auditor
Il framework si basa su standard di auditing esistenti, rendendo le pratiche e le domande adattabili a vari settori. È scritto in un linguaggio semplice, in modo che utenti non tecnici possano applicarne i principi.
Quando si tratta di costruire responsabilità per l’IA, è importante pensare come un auditor, ponendo domande concrete e utilizzando pratiche di auditing definite per valutare i sistemi di IA.
