Intelligenza Artificiale
La scatola nera: etica e trasparenza nell鈥檈ra dell鈥橧intelligenza artificiale aziendale - Blog Formazione continua
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L鈥橧ntelligenza Artificiale (IA), con la sua allure di innovazione e promessa di efficienza, ha rapidamente conquistato la scena aziendale e accademica, dividendo l鈥檕pinione pubblica. Sogno della modernit脿 o distopia deumanizzante?
Professionisti e manager si interrogano su come coniugare l鈥檌narrestabile avanzata tecnologica con i principi etici: come assicurare che le macchine, con la loro inesauribile capacit脿 di apprendimento e creazione, servano l鈥檜manit脿 senza sopraffarla? Alberto Termine, esperto di studi sull鈥檌ntelligenza artificiale e governance aziendale (Istituto Dalle Molle), ci aiuta a fare chiarezza.
鈥嬧赌嬧赌嬧�嬧赌嬧赌嬧�� Innanzitutto, sottolinea come le problematiche etiche riguardanti l鈥檜so dell鈥橧intelligenza artificiale in contesti aziendali siano: 鈥渟variate e complesse, a partire dalla trasparenza e dall鈥檌nterpretabilit脿". Gli algoritmi di machine learning, per quanto straordinari nelle loro capacit脿 predittive, agiscono spesso come delle vere e proprie scatole nere (black box). 鈥溍� difficile per gli utenti comprendere come e perch茅 i sistemi di IA prendano determinate decisioni鈥�, osserva Termine. Questa opacit脿 mina la capacit脿 di controllo umano, rendendo difficile supervisionare il comportamento delle macchine e verificarne l鈥檃ffidabilit脿.
Il concetto di black box assume una rilevanza particolare quando l鈥橧ntelligenza artificiale viene utilizzata per prendere decisioni che riguardano direttamente le persone, come nel caso delle assunzioni o della concessione di crediti. Se un algoritmo non spiega perch茅 esclude un candidato o perch茅 assegna un punteggio di rischio elevato a un richiedente, si rischia di perpetuare, o addirittura aggravare, pregiudizi inconsci. Il problema non si limita alla trasparenza. Termine spiega come i modelli di IA: 鈥渁ddestrati su grandi quantit脿 di dati grezzi, possano facilmente assimilare bias esistenti nei dati stessi鈥�. Questi pregiudizi, spesso legati a discriminazioni etniche, di genere o politiche, vengono poi ereditati dai sistemi e si traducono in decisioni potenzialmente discriminatorie. "Per garantire un uso responsabile dell鈥橧A, le aziende devono adottare strategie di controllo rigorose, capaci di identificare ed eliminare la presenza di dati distorti o previsioni influenzate da bias鈥�.
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鈥嬧赌嬧赌嬧�嬧赌嬧赌嬧�� Innanzitutto, sottolinea come le problematiche etiche riguardanti l鈥檜so dell鈥橧intelligenza artificiale in contesti aziendali siano: 鈥渟variate e complesse, a partire dalla trasparenza e dall鈥檌nterpretabilit脿". Gli algoritmi di machine learning, per quanto straordinari nelle loro capacit脿 predittive, agiscono spesso come delle vere e proprie scatole nere (black box). 鈥溍� difficile per gli utenti comprendere come e perch茅 i sistemi di IA prendano determinate decisioni鈥�, osserva Termine. Questa opacit脿 mina la capacit脿 di controllo umano, rendendo difficile supervisionare il comportamento delle macchine e verificarne l鈥檃ffidabilit脿.
Il concetto di black box assume una rilevanza particolare quando l鈥橧ntelligenza artificiale viene utilizzata per prendere decisioni che riguardano direttamente le persone, come nel caso delle assunzioni o della concessione di crediti. Se un algoritmo non spiega perch茅 esclude un candidato o perch茅 assegna un punteggio di rischio elevato a un richiedente, si rischia di perpetuare, o addirittura aggravare, pregiudizi inconsci. Il problema non si limita alla trasparenza. Termine spiega come i modelli di IA: 鈥渁ddestrati su grandi quantit脿 di dati grezzi, possano facilmente assimilare bias esistenti nei dati stessi鈥�. Questi pregiudizi, spesso legati a discriminazioni etniche, di genere o politiche, vengono poi ereditati dai sistemi e si traducono in decisioni potenzialmente discriminatorie. "Per garantire un uso responsabile dell鈥橧A, le aziende devono adottare strategie di controllo rigorose, capaci di identificare ed eliminare la presenza di dati distorti o previsioni influenzate da bias鈥�.
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Una sfida complessa
Un recente studio dell鈥橴niversit脿 di Cambridge conferma che migliorare l鈥檌nterpretabilit脿 dei modelli di IA pu貌 contribuire a ridurre i rischi legati ai bias, ma avverte che ci貌 implica sacrificare parte della precisione delle previsioni.
鈥嬧赌嬧赌嬧�嬧赌嬧赌嬧�婲onostante i progressi nelle tecniche di spiegabilit脿, come LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) e SHAP (Shapley Additive exPlanations), che forniscono spiegazioni locali e interpretabili per le decisioni dell'algoritmo su singole predizioni, trovare un equilibrio tra trasparenza e accuratezza resta una delle sfide pi霉 significative.
鈥嬧赌嬧赌嬧�嬧赌嬧赌嬧�婰a questione della responsabilit脿 nelle 鈥渂lack box鈥� diventa ancora pi霉 critica quando si considera l鈥檃spetto legale: 鈥淚l Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) dell鈥橴nione Europea ha introdotto il diritto alla spiegazione, offrendo agli individui il diritto di conoscere il ragionamento dietro le decisioni automatizzate che li riguardano鈥�, spiega Alberto Termine. Applicare questo principio non 猫 semplice, soprattutto in presenza di modelli complessi e opachi. Le aziende si trovano quindi a dover sviluppare non solo soluzioni tecniche, ma anche politiche interne di governance che traducano i principi etici in requisiti misurabili e verificabili.
Nel contesto europeo, aggiunge: 鈥渓e organizzazioni devono adottare politiche che garantiscano l鈥檃llineamento delle tecnologie con i valori espressi dalle normative vigenti, come il GDPR e il pi霉 recente EU AI Act鈥�. Questo significa implementare quadri di governance dei dati, promuovere l鈥檃ccesso aperto alle informazioni e tutelare le categorie vulnerabili.
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Nel contesto europeo, aggiunge: 鈥渓e organizzazioni devono adottare politiche che garantiscano l鈥檃llineamento delle tecnologie con i valori espressi dalle normative vigenti, come il GDPR e il pi霉 recente EU AI Act鈥�. Questo significa implementare quadri di governance dei dati, promuovere l鈥檃ccesso aperto alle informazioni e tutelare le categorie vulnerabili.
LIME
LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) crea modelli semplici e lineari che spiegano il comportamento dell'IA solo per singole predizioni o casi specifici. Questo avviene alterando leggermente i dati di input per osservare come varia l'output, cos矛 da costruire una versione semplificata del modello originale, utile per capire come si 猫 arrivati a una certa decisione.
Possiamo dire che LIME funzioni come un interprete che semplifica le cose: prende una singola decisione dell'IA, modifica leggermente i dati di partenza (come cambiare una parola in una frase), e poi osserva come cambia la risposta. In questo modo, costruisce una spiegazione semplice che permette di capire perch茅 quella specifica scelta 猫 stata fatta. 脠 un po' come chiedere a un cuoco perch茅 ha aggiunto il sale alla zuppa e ottenere una risposta chiara solo per quella singola ricetta.
Possiamo dire che LIME funzioni come un interprete che semplifica le cose: prende una singola decisione dell'IA, modifica leggermente i dati di partenza (come cambiare una parola in una frase), e poi osserva come cambia la risposta. In questo modo, costruisce una spiegazione semplice che permette di capire perch茅 quella specifica scelta 猫 stata fatta. 脠 un po' come chiedere a un cuoco perch茅 ha aggiunto il sale alla zuppa e ottenere una risposta chiara solo per quella singola ricetta.
SHAP
SHAP (SHapley Additive exPlanations), invece, si basa sulla teoria dei giochi e attribuisce un valore a ogni variabile dei dati in base al suo contributo complessivo al risultato finale del modello. Questo approccio assegna importanza alle diverse caratteristiche dei dati, rendendo pi霉 chiaro il ruolo di ciascuna nel determinare l'output dell'IA, sia per singole predizioni che a livello generale.
鈥嬧赌嬧赌嬧�嬧赌嬧赌嬧�婼emplificando, possiamo dire che SHAP usa un approccio un po' pi霉 sofisticato, basato sulla teoria dei giochi. In pratica, assegna un "punteggio" a ogni ingrediente utilizzato dall'IA, per capire quanto ciascuno di essi abbia contribuito alla decisione finale. 脠 come fare una valutazione di ogni ingrediente di una torta e scoprire quanto ciascuno abbia contribuito al gusto finale. SHAP non solo spiega una singola decisione, ma aiuta anche a capire il ruolo di ogni elemento in tutte le decisioni prese dall'IA.
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Solo attraverso politiche robuste e una Formazione continua di qualit脿 possiamo assicurarci che l鈥橧A diventi uno strumento di progresso etico e sociale...
Alberto Termine
Scopri di pi霉Una delle sfide principali sar脿 formare il personale sull鈥檜so consapevole delle tecnologie di Iintelligenza artificiale: 鈥淓sistono rischi che non possono essere eliminati con semplici protocolli di certificazione. Educare i dipendenti 猫 fondamentale per garantire un utilizzo informato e responsabile dell鈥橧A鈥�. Le aziende devono sviluppare interventi educativi che non solo rendano i dipendenti competenti sulle tecnologie, ma li sensibilizzino anche sulle loro implicazioni etiche: 鈥渁ffinch茅 diventino promotori di una cultura dell鈥檌nnovazione responsabile鈥�. Conclude con un invito chiaro: 鈥�Solo attraverso politiche robuste e una Formazione continua di qualit脿 possiamo assicurarci che l鈥橧A diventi uno strumento di progresso etico e sociale, capace di migliorare le nostre vite senza comprometterne i diritti鈥�.
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-
- A distanza
- 20 febbraio 2024
- Serale
- Da definire
- 1.0 ECTS
- 12 ore-lezione
-
- Modalit脿 da definire
- 26 marzo 2025
- Frequenza da definire
- Da definire
- 2.0 ECTS
- 24 ore-lezione