Discriminazione

La discriminazione nell’IA si riferisce al trattamento ingiusto o diseguale di individui o gruppi sulla base di caratteristiche protette come razza, genere, età o disabilità. Questa discriminazione è spesso il risultato di bias incorporati nei sistemi di IA, che possono manifestarsi durante la raccolta dei dati, lo sviluppo degli algoritmi o le fasi di implementazione. La discriminazione può avere impatti significativi sull’uguaglianza sociale ed economica, portando a esiti negativi per comunità emarginate o svantaggiate. Con l’integrazione crescente dei sistemi di IA nei processi decisionali, aumenta il potenziale di discriminazione, rendendo necessaria un’attenta analisi e misure proattive per mitigarne gli effetti.

Comprendere le radici della discriminazione nell’IA

L’Intelligenza Artificiale (IA) e i sistemi di machine learning si basano fortemente sui dati per prendere decisioni. Se i dati utilizzati per addestrare questi sistemi sono distorti o non rappresentativi, possono portare a bias algoritmici che si traducono in pratiche discriminatorie. Ad esempio, se un sistema di riconoscimento facciale viene addestrato prevalentemente su immagini di persone bianche, potrebbe avere prestazioni scadenti nel riconoscere i volti delle persone di colore.

Le radici della discriminazione nell’IA possono essere ricondotte a diversi fattori:

• Bias nei dati: I sistemi di IA imparano dai dati su cui vengono addestrati. Se questi dati contengono bias, l’IA rifletterà inevitabilmente tali bias nei suoi output. Ad esempio, dati di addestramento distorti possono portare i sistemi di IA a favorire alcuni gruppi rispetto ad altri.
• Progettazione dell’algoritmo: Gli algoritmi stessi possono essere progettati in modo da dare involontariamente priorità ad alcune variabili rispetto ad altre, producendo risultati distorti. Questo può accadere quando gli sviluppatori, senza volerlo, codificano i propri bias nel sistema.
• Bias sociali: I sistemi di IA possono rispecchiare i bias esistenti nella società, riflettendo problematiche sistemiche presenti nei dati utilizzati. Ciò include bias legati a razza, genere e status socioeconomico.

Concetti chiave

• Bias algoritmico: Errori o pregiudizi nei sistemi di IA che portano a risultati iniqui per determinati gruppi. Il bias algoritmico può derivare da dati di addestramento distorti, da una progettazione algoritmica difettosa o da entrambi. Quando i sistemi di IA prendono decisioni basandosi su schemi distorti, possono perpetuare o addirittura amplificare le disuguaglianze sociali.
• Dati di addestramento: Il dataset utilizzato per “insegnare” ai sistemi di IA. Se questi dati sono distorti, l’IA può apprendere e perpetuare questi bias. Garantire dati di addestramento diversificati ed equilibrati è fondamentale per sviluppare sistemi di IA equi.
• Pratiche discriminatorie: Pratiche che portano a trattamenti ingiusti degli individui sulla base di caratteristiche protette attraverso sistemi di IA. Le pratiche discriminatorie possono verificarsi in vari ambiti, tra cui selezione del personale, giustizia penale e sanità, dove i sistemi di IA vengono impiegati.

Esempi di discriminazione nell’IA

1. Riconoscimento facciale: Questi sistemi si sono dimostrati meno precisi nell’identificare individui appartenenti a gruppi etnici minoritari a causa di dati di addestramento squilibrati. Questo ha portato a tassi più elevati di identificazione errata tra le persone di colore, sollevando preoccupazioni su privacy e violazioni dei diritti civili.
2. Algoritmi sanitari: Un esempio noto è un algoritmo utilizzato negli ospedali statunitensi, che privilegiava i pazienti bianchi rispetto a quelli neri a causa di dati distorti relativi ai costi sanitari. Questo derivava dal fatto che l’algoritmo si basava sulla spesa sanitaria storica come indicatore dei bisogni di salute, svantaggiando involontariamente i pazienti neri che storicamente avevano avuto minore accesso alle risorse sanitarie.
3. Algoritmi di selezione: Un sistema di IA utilizzato da Amazon è risultato essere distorto nei confronti delle donne perché era stato addestrato su curriculum inviati prevalentemente da uomini. Questo bias ha portato l’algoritmo a favorire i candidati maschili, perpetuando le disparità di genere nel settore tecnologico.

Casi d’uso e implicazioni

I sistemi di IA vengono sempre più utilizzati in diversi settori, tra cui selezione del personale, sanità, giustizia penale e finanza. Ognuna di queste aree ha mostrato potenziale per la discriminazione:

• Selezione del personale: I sistemi di selezione basati su IA possono rafforzare involontariamente bias già presenti nei dati storici di assunzione, portando a pratiche di selezione discriminatorie. Tali bias possono derivare da dati squilibrati che sovrarappresentano determinate demografie, portando all’esclusione involontaria di candidati qualificati sulla base di genere, razza o altre caratteristiche.
• Giustizia penale: Strumenti algoritmici utilizzati per le valutazioni del rischio possono perpetuare bias razziali presenti nei dati sulla criminalità, portando a trattamenti iniqui dei gruppi minoritari. Questi strumenti possono influenzare decisioni riguardanti cauzione, sentenze e libertà vigilata, con algoritmi distorti che rischiano di aggravare le ingiustizie sistemiche.
• Servizi finanziari: Gli algoritmi di valutazione del credito possono discriminare determinati gruppi demografici a causa di dati di input distorti, influenzando l’approvazione di prestiti. Questi bias possono derivare da dati storici che riflettono pratiche di prestito discriminatorie, perpetuando così la disuguaglianza economica.

Come mitigare la discriminazione nell’IA

Per affrontare la discriminazione nell’IA, possono essere adottate diverse strategie:

• Test dei bias: Implementare test regolari dei sistemi di IA per identificare e mitigare i bias prima del loro utilizzo. Questo implica valutare gli output del sistema per verificare eventuali impatti disparati tra diversi gruppi demografici e adattare gli algoritmi di conseguenza.
• Raccolta di dati inclusivi: Garantire che i dataset di addestramento siano rappresentativi dell’intera popolazione, incluse le comunità emarginate. Dati diversificati possono aiutare a sviluppare sistemi di IA più equi e rappresentativi della diversità sociale.
• Trasparenza algoritmica: Rendere i sistemi di IA più trasparenti per consentire agli stakeholder di comprendere e correggere i possibili bias. La trasparenza implica una documentazione chiara su come sono progettati gli algoritmi, i dati utilizzati e i processi decisionali adottati.
• Governance etica: Istituire controlli interni ed esterni per assicurarsi che i sistemi di IA rispettino standard etici e non perpetuino la discriminazione. Questo include l’implementazione di politiche che promuovano equità, responsabilità e inclusività nello sviluppo e nella distribuzione dell’IA.

Aspetti legali ed etici

La discriminazione nell’IA non è solo una questione etica ma anche legale. Diverse normative, come l’Equality Act del Regno Unito, vietano la discriminazione sulla base di caratteristiche protette. Il rispetto di queste leggi è essenziale per le organizzazioni che adottano sistemi di IA. I quadri normativi forniscono linee guida per garantire che le tecnologie di IA tutelino i diritti umani e non contribuiscano alle disuguaglianze. Le considerazioni etiche riguardano la valutazione degli impatti sociali più ampi dell’IA e il garantire che le tecnologie vengano utilizzate in modo responsabile e giusto.

Discriminazione nell’IA: articoli scientifici

La discriminazione nell’IA si riferisce al trattamento ingiusto o diseguale di individui da parte dei sistemi di IA in base a determinate caratteristiche. Poiché le tecnologie di IA influenzano sempre più il processo decisionale in vari settori, affrontare bias e discriminazione è diventato cruciale. Di seguito alcuni articoli scientifici che esplorano questo tema:

1. Bias and Discrimination in AI: a cross-disciplinary perspective
   Autori: Xavier Ferrer, Tom van Nuenen, Jose M. Such, Mark Coté, Natalia Criado
   Questo articolo mette in evidenza la crescente preoccupazione per i bias nei sistemi di IA, che spesso portano a discriminazione. Gli autori analizzano la letteratura da prospettive tecniche, legali, sociali ed etiche per comprendere la relazione tra bias e discriminazione nell’IA. Sottolineano la necessità di collaborazioni interdisciplinari per affrontare efficacemente queste problematiche. Leggi di più
2. “Weak AI” is Likely to Never Become “Strong AI”, So What is its Greatest Value for us?
   Autore: Bin Liu
   Sebbene non si concentri direttamente sulla discriminazione, questo articolo discute le controversie legate all’IA, comprese le sue limitazioni e gli impatti sulla società. Distingue tra “weak AI” e “strong AI” (intelligenza artificiale generale) ed esplora il potenziale valore della “weak AI”. Comprendere questi paradigmi può fornire spunti su come i bias possano essere perpetuati da diversi sistemi di IA. Leggi di più
3. Putting AI Ethics into Practice: The Hourglass Model of Organizational AI Governance
   Autori: Matti Mäntymäki, Matti Minkkinen, Teemu Birkstedt, Mika Viljanen
   Questo articolo presenta un modello di governance dell’IA chiamato “hourglass model”, che mira a tradurre i principi etici dell’IA in pratica. Affronta rischi come bias e discriminazione fornendo requisiti di governance a vari livelli, inclusi ambiente, organizzazione e sistemi di IA. Il modello è progettato per essere in linea con il futuro AI Act europeo e garantire uno sviluppo dell’IA socialmente responsabile. Leggi di più