Cosa succederebbe se le persone utilizzassero l’IA nel modo sbagliato? Ecco una possibile degenerazione che potrebbe accadere
L’Intelligenza Artificiale (IA) sta crescendo a dismisura e un ritmo incredibile. Sta acquisendo giorno dopo giorno un ruolo sempre più rilevante nelle decisioni che influenzano la vita di milioni di persone, creando certamente dei vantaggi, ma al tempo stesso anche delle problematiche. Una di queste è la discriminazione intrinseca nell’IA che può ripercuotersi negativamente sulla società. Il potenziale dell’Intelligenza Artidiciale è ineguagliabile. Dai sistemi di selezione del personale all’assegnazione delle risorse pubbliche, passando per la concessione dei prestiti bancari, sempre più decisioni sono delegate agli algoritmi.
Tuttavia, la grande sfida è che l’IA impara dai dati con cui viene allenata, e se questi dati contengono pregiudizi umani, questi possono essere amplificati nel processo decisionale dell’IA.In tal senso, il pericolo più grande è che i modelli di IA possano infatti perpetuare disuguaglianze già esistenti, aumentando i pregiudizi sociali invece di ridurli. Se ad esempio un algoritmo di selezione del personale è formato su dati storici che riflettono discriminazioni di genere o razziali, è inevitabile che l’IA, seguendo appunto il trend del passato, possa a sua volta selezionare candidati basandosi su tali pregiudizi piuttosto che sulle reali competenze. La conseguenza diretta, chiaramente, sarebbe quella di marginalizzare ulteriormente gruppi già in partenza svantaggiati.
L’Intelligenza Artificiale e il razzismo
Per affrontare questa sfida, è cruciale adottare strategie che minimizzino i pregiudizi nell’IA. Una prima soluzione è garantire la diversità nei dati di addestramento. Utilizzare dataset equilibrati rappresentativi di diverse categorie demografiche e sociali può aiutare a evitare che l’IA si basi su informazioni limitate e distorte. Inoltre, le tecniche di “fairness-aware learning” possono essere implementate per identificare e correggere pregiudizi nei modelli di IA. Queste tecniche si concentrano su modi per bilanciare i pesi dati in modo che l’IA non dia peso eccessivo a una categoria rispetto a un’altra.
Un altro aspetto fondamentale è la trasparenza. A tal proposito, tutte le organizzazioni che sviluppano sistemi di IA dovrebbero rendere pubblici i dettagli dei loro algoritmi e le fonti dati utilizzate. Così facendo non solo si promuoverebbe la fiducia del pubblico, ma al tempo stesso sarebbe possibile anche la revisione da parte di esperti esterni per identificare eventuali pregiudizi nascosti. Infine, le istituzioni e i legislatori hanno un ruolo cruciale nel plasmare l’uso responsabile dell’Intelligenza Artificiale.
