Etica dell'AI

I sistemi di AI che pongono al centro esigenze e valori umani hanno maggiori probabilità di essere adottati, valutati come affidabili e utilizzati in modo efficace. Integrando un approccio incentrato sull'uomo nello sviluppo e nell'implementazione dell'AI, le organizzazioni possono creare sistemi di AI più responsabili, efficaci e orientati al bene comune, capaci di potenziare l'ingegno e la creatività umana.

Tra le tecniche e gli approcci per implementare la centralità dell'uomo figurano:

• Human in the loop (che integra il giudizio umano nei momenti cruciali dei processi di AI, soprattutto nelle decisioni ad alto rischio).
• Progettazione partecipativa.
• Valutazioni dell'impatto etico.
• AI adattiva (che modifica il proprio comportamento in base al feedback umano e ai cambiamenti del contesto).

Con l'evoluzione dell'AI, sarà essenziale mantenere un approccio incentrato sull'essere umano, così da sviluppare sistemi in grado di apportare benefici alla società nel pieno rispetto dei diritti e della dignità individuali.

Un aspetto fondamentale dell'etica dell'AI è assicurare risultati corretti e privi di pregiudizi. Consideriamo questo esempio: se un algoritmo identifica gli animali come esseri umani, occorre fornire dati ulteriori su un insieme più diversificato di persone. Se invece un algoritmo produce decisioni imprecise o eticamente discutibili, potrebbe significare che il data set per l'addestramento del modello era insufficiente o che il rinforzo dell'apprendimento non era calibrato sugli obiettivi.

Gli esseri umani, a volte in modo del tutto involontario, hanno trasferito nei sistemi di AI dei valori contrari all'etica, a causa di una selezione di dati non imparziali o di un'assegnazione errata dei parametri di rinforzo. Una delle misure tecniche iniziali per garantire l'etica dell'AI è lo sviluppo di metriche di equità e tecniche di debiasing. La parità demografica e le probabilità equalizzate misurano l'equità algoritmica. Il bilanciamento dei dati di training e il debiasing avversariale possono contribuire a mitigare i bias appresi.

Ma non basta intervenire una tantum. Verifiche periodiche, insieme a una rappresentanza diversificata nei team di sviluppo dell'AI, aiuteranno a mantenere l'equità e la responsabilità durante tutto il ciclo di vita del sistema di AI. Non è sufficiente affrontare questi temi una sola volta: devono diventare parte integrante del nostro dibattito su base continuativa.

Trasparenza e spiegabilità sono cruciali per infondere fiducia, rispettare le normative sull'AI e ottenere la validazione sul piano etico. Un'AI trasparente e spiegabile permette agli sviluppatori di identificare e risolvere i bias o gli errori presenti nel processo decisionale, e agli utilizzatori finali di operare scelte consapevoli, avendo chiari i fattori che influenzano i risultati prodotti dall'AI.

Etichette nutrizionali per modelli di AI

Le etichette nutrizionali sugli imballaggi alimentari garantiscono trasparenza circa gli ingredienti, il valore nutrizionale e la preparazione, ad esempio, dei tuoi snack preferiti. Allo stesso modo, le model card sono le etichette nutrizionali trasparenti dei modelli di AI. Forniscono visibilità su finalità, prestazioni, limiti e considerazioni etiche di un modello, utilizzando un formato standardizzato e accessibile per comunicare gli aspetti essenziali dell'AI agli stakeholder.

Tecniche per la spiegazione di modelli complessi

Chi sviluppa modelli può ricorrere a svariate tecniche per spiegare le previsioni generate dai modelli di machine learning più complessi, contribuendo a chiarire il processo decisionale alla base dei risultati. Tra queste tecniche vi sono:

• LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations).
• SHAP (SHapley Additive exPlanations).
• Grafici ICE (Individual Conditional Expectation).

Gli sviluppatori possono anche utilizzare l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per generare spiegazioni leggibili dall'uomo circa le decisioni del modello. L'NLP può tradurre output statistici complessi in narrazioni chiare e contestualizzate, che sono accessibili e facili da interpretare sia per gli sviluppatori che per gli utenti. Leggi le cinque domande chiave da porre quando si sviluppano modelli di trustworthy AI.

Strettamente connesse tra loro, la privacy e la sicurezza sono due aspetti fondamentali che garantiscono la protezione dei dati sensibili durante tutto il ciclo di vita dell'AI. Le tecniche di AI poste a garanzia della privacy consentono alle organizzazioni di sfruttare vasti data set, salvaguardando al contempo le informazioni individuali. A loro volta, le misure di sicurezza proteggono da attacchi informatici malevoli e accessi non autorizzati.

Evolvendosi verso modelli di dati decentralizzati, le aziende trovano nelle tecniche di federated learning una soluzione che coniuga scalabilità e flessibilità, e contribuisce anche a risolvere diversi problemi legati alla privacy e alla sicurezza. Queste tecniche, ad esempio, permettono alle organizzazioni di addestrare i modelli senza trasferire i dati grezzi, riducendo al minimo la movimentazione delle informazioni e, di conseguenza, il rischio di esposizione.

Altre tecniche dimostratesi utili per la privacy e la sicurezza sono:

• Crittografia omomorfica (che permette di eseguire calcoli su dati cifrati senza doverli decrittografare).
• Differential privacy (che nasconde i dati individuali aggiungendo rumore controllato).
• Training avversariale e sanificazione degli input.
• Protocolli robusti di controllo degli accessi e autenticazione.

I sistemi di AI robusti funzionano in modo coerente e accurato in varie condizioni, inclusi input imprevisti o cambiamenti ambientali. La robustezza è fondamentale per mantenere l'affidabilità e la fiducia nelle applicazioni del mondo reale.

Tra le tecniche per migliorare la robustezza figurano:

• Il training avversariale consiste nell'esporre i modelli a input dannosi durante l'addestramento per migliorarne la resilienza.
• I metodi ensemble implicano l'uso combinato di vari algoritmi di apprendimento per migliorare la stabilità e le prestazioni.
• Le tecniche di regolarizzazione contribuiscono a prevenire l'eccessivo o scarso adattamento, migliorano la generalizzazione e bilanciano la complessità del modello con le sue prestazioni. Il monitoraggio continuo delle performance e gli aggiornamenti dei modelli aiutano a garantire l'accuratezza.

I software di trustworthy AI dovrebbero integrare diverse metodologie per gestire gli algoritmi e monitorarne il degrado nel tempo. In definitiva, l'etica dell'AI si traduce in un insieme integrato di governance, soluzioni tecniche e pratiche organizzative che allineano lo sviluppo e l'implementazione dell'intelligenza artificiale ai valori umani e agli interessi della società.