--- title: Distorsioni nell’intelligenza artificiale e come potrebbero influenzare la tua vita url: https://comunicagenia.com/it/blog/distorsioni-nellintelligenza-artificiale-e-come-potrebbero-influenzare-la-tua-vita/ date: 2024-10-14T16:05:06+00:00 modified: 2024-10-14T16:05:06+00:00 lang: it_IT --- # Distorsioni nell’intelligenza artificiale e come potrebbero influenzare la tua vita Man mano che i sistemi di intelligenza artificiale si integrano sempre più profondamente nella nostra vita quotidiana, è diventato evidente un problema preoccupante: i pregiudizi algoritmici. Nonostante la percezione comune che le macchine siano imparziali e obiettive, la realtà è molto diversa. Errori sistematici nei dati di addestramento possono essere trasferiti direttamente alle nostre applicazioni. Pertanto, lo **Sviluppo software e l’intelligenza artificiale** devono affrontare questa sfida per garantire che la tecnologia non perpetui discriminazioni o difetti logici. Ciò solleva una domanda essenziale: in che modo gli esseri umani influenzano i pregiudizi dell’intelligenza artificiale e in che modo questi pregiudizi possono quindi influenzare le nostre decisioni? ## Cos'è il bias nell'intelligenza artificiale? In termini semplici, i bias nell’intelligenza artificiale si riferiscono a errori sistematici che si verificano nei processi o nei risultati di un algoritmo a causa di una distribuzione non uniforme o di una focalizzazione ristretta sui dati utilizzati per addestrarlo. Questi pregiudizi **non sono errori casuali, ma seguono piuttosto modelli prevedibili** basati su fattori quali il genere, la razza, l’età o lo stato socioeconomico delle persone incluse (o escluse) nei set di dati. ## Principali fonti di pregiudizio ### Dati non rappresentativi Gli algoritmi vengono addestrati su grandi volumi di dati storici, che riflettono le decisioni umane passate, ma **se tali dati sono distorti, l’algoritmo replicherà e amplificherà tali errori.** Ad esempio, in campo medico, se un sistema di intelligenza artificiale viene addestrato con dati provenienti da pazienti appartenenti a una popolazione prevalentemente bianca, le sue previsioni potrebbero non essere altrettanto accurate per pazienti di altre etnie, il che può portare a diagnosi errate o imprecise. Un caso degno di nota è quello di un algoritmo utilizzato negli Stati Uniti per dare priorità alle cure mediche, che sottostimava la gravità dei bisogni sanitari dei pazienti neri. Questo perché i dati sulla formazione erano basati sui costi medici passati e i pazienti neri tendono a spendere meno per l’assistenza sanitaria a causa delle disparità sistemiche. ### Selezione parziale delle funzionalità Possono sorgere pregiudizi anche nella fase di selezione delle **caratteristiche**, che si riferisce alle **variabili che i progettisti del sistema di intelligenza artificiale ritengono rilevanti per il modello.** A volte le caratteristiche selezionate possono essere influenzate da stereotipi sociali. Ad esempio, nel caso dei sistemi di reclutamento basati sull’intelligenza artificiale, l’uso di caratteristiche come la scuola di origine o l’indirizzo di residenza può portare a un pregiudizio indiretto nei confronti dei candidati provenienti da contesti meno privilegiati. Un esempio recente; Amazon ha sviluppato un sistema di reclutamento che, dopo un'analisi dei curriculum storici, **penalizzava le donne** perché i dati forniti erano dominati dai curriculum degli uomini. Sebbene l’algoritmo non abbia selezionato attivamente in base al genere, **ha imparato indirettamente a dare la preferenza agli uomini** in base a modelli precedenti. ### Pregiudizi culturali e sociali L’intelligenza artificiale eredita anche i pregiudizi culturali della società. Poiché gli algoritmi apprendono dai dati storici generati dall'uomo, **riflettono i pregiudizi sociali esistenti.** Se un’intelligenza artificiale viene addestrata con dati che riflettono le disuguaglianze strutturali nella società, è probabile che tali pregiudizi vengano amplificati nelle future decisioni dell’intelligenza artificiale. Un algoritmo di riconoscimento facciale sviluppato da IBM, Microsoft e altri ha mostrato **errori significativi nel tentativo di identificare i volti di donne e persone dalla pelle scura**, il che dimostra che i modelli erano stati addestrati prevalentemente con immagini di uomini bianchi. Questi errori non solo perpetuano la discriminazione in applicazioni come quelle di polizia, ma potrebbero rafforzare stereotipi dannosi a livello sociale. ### Distorsioni nell'interazione umana Un aspetto meno discusso, ma molto rilevante, è il modo in cui i pregiudizi dell’intelligenza artificiale possono, a loro volta, influenzare i pregiudizi umani. Secondo studi recenti, i professionisti che lavorano con sistemi di intelligenza artificiale **tendono a fidarsi ciecamente delle raccomandazioni della macchina**, anche quando sono errate. Ciò può portare le persone a perpetuare e ad accettare i pregiudizi derivanti dalle raccomandazioni algoritmiche. In uno studio sulla prescrizione di antidepressivi, è stato osservato che i medici che seguivano le raccomandazioni errate generate dall’intelligenza artificiale avevano maggiori probabilità di commettere errori rispetto a quelli che non avevano ricevuto tali suggerimenti. La cosa allarmante è che **i medici hanno iniziato a integrare questi errori nei loro processi decisionali**, dimostrando che l’intelligenza artificiale non solo può ereditare i pregiudizi umani, ma può anche amplificarli nell’interazione umana. ## Conseguenze dei bias nell'intelligenza artificiale Le conseguenze dei bias nell’IA possono essere devastanti, soprattutto in contesti ad alto rischio, come quello sanitario o giudiziario**. Un algoritmo distorto potrebbe portare a gravi errori medici, decisioni giudiziarie ingiuste o pratiche discriminatorie** sul posto di lavoro. Inoltre, questi pregiudizi possono avere effetti a lungo termine, poiché possono modellare le decisioni umane sulla base di raccomandazioni errate. In ambito clinico, ad esempio, è stato dimostrato che i sistemi diagnostici basati sull’intelligenza artificiale, nonostante la loro elevata precisione, a volte falliscono in casi particolari che colpiscono alcuni gruppi sottorappresentati. Ciò può portare a cure mediche ineguali, in cui alcuni pazienti non ricevono cure adeguate a causa della mancanza di rappresentatività dei dati su cui è stata addestrata l’IA. ## Come mitigare i bias nell'intelligenza artificiale? ### Diversificazione dei dati È fondamentale che i set di dati utilizzati per addestrare gli algoritmi includano una rappresentazione più ampia e diversificata della popolazione. Ciò può aiutare a mitigare alcuni pregiudizi, anche se non li eliminerà completamente. Ancora più importante è la convalida di questi modelli in situazioni del mondo reale per garantire che i pregiudizi non persistano. ### Supervisione umana È essenziale che gli esseri umani mantengano un ruolo attivo nel prendere le decisioni finali. Sebbene l’intelligenza artificiale possa offrire preziosi consigli, gli esperti devono essere formati per identificare potenziali errori o pregiudizi in tali suggerimenti. Questa supervisione è particolarmente importante nelle aree in cui gli errori possono avere conseguenze gravi. ### Sviluppo di strumenti di audit algoritmico Attualmente si stanno sviluppando strumenti che consentono di verificare gli algoritmi per identificare i bias. Ciò comporta la revisione dei processi di formazione dell’IA e dei risultati delle sue decisioni per rilevare e correggere gli errori prima che vengano applicati in contesti del mondo reale. ## AI is neither infallible nor impartial I bias nell’intelligenza artificiale rappresentano un problema complesso e a più livelli, derivante dai dati su cui viene addestrata, ma che può anche influenzare il processo decisionale umano. L’eccessivo affidamento alle raccomandazioni di questi sistemi, abbinato a dati sbilanciati o non rappresentativi, può portare al perpetuarsi e all’amplificazione dei pregiudizi in vari ambiti. È quindi essenziale che sia i progettisti che gli utenti dell’intelligenza artificiale adottino un approccio critico e consapevole, riconoscendo che queste tecnologie, sebbene potenti, non sono infallibili e, come qualsiasi strumento, possono **riflettere e perpetuare i pregiudizi umani** se non gestite con attenzione.