Il bias, o pregiudizio, rappresenta una distorsione che può compromettere l’efficacia dei processi decisionali o la loro adeguatezza a determinati obiettivi, come ad esempio l’equità.
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Capire il bias: perché è cruciale nell’Intelligenza Artificiale?
Nei sistemi di Intelligenza Artificiale (IA), questa problematica assume una grande rilevanza, poiché i processi decisionali automatizzati tendono a essere applicati su vasta scala e in modo sistematico.
Inoltre la complessità dei sistemi di IA non rende sempre trasparente e facilmente identificabile la fonte di un bias. Tanto più un processo decisionale è automatizzato e complesso, tanto più ampio può essere l’impatto di una distorsione, influenzando milioni di persone in settori critici come il lavoro, la salute e l’accesso ai servizi. Una decisione errata, dettata da un bias, rischia così di amplificare le disuguaglianze o di introdurre nuove forme di ingiustizia in maniera capillare e difficilmente correggibile.
Ad esempio, un bias può emergere in un sistema di selezione del personale che discrimina inconsapevolmente determinati gruppi demografici, come le candidate femminili per ruoli tradizionalmente considerati maschili, a causa della scarsa rappresentanza di tali gruppi nei dati utilizzati per il suo addestramento. Questo comportamento può essere amplificato dal fatto che le metriche di valutazione utilizzate nell’addestramento tendono a privilegiare determinati obiettivi (come la precisione) a scapito di altri (come l’equità).
Le implicazioni delle distorsioni dell’IA
Considerando che L’IA è ormai parte integrante di settori cruciali come il mercato del lavoro, la sanità, l’istruzione e l’accesso ai servizi pubblici, le implicazioni di queste distorsioni vanno ben oltre il dominio tecnico. Affrontare il problema del bias significa migliorare l’accuratezza dei sistemi, e garantire che essi operino in modo equo e responsabile, evitando di perpetuare o amplificare disuguaglianze già esistenti. Ma significa anche garantire che questi sistemi siano sostenibili nel tempo, evitando problemi di accettazione da parte degli utenti e qui in ultima analisi proteggendo gli investimenti fatti nel loro sviluppo.
Capire in quali fasi del processo di progettazione di un sistema di IA possono prodursi distorsioni
È quindi utile chiedersi in quali fasi del processo di progettazione di un sistema di IA possano prodursi distorsioni. In questo modo, tutti gli attori coinvolti nella definizione degli obiettivi, nella raccolta dei dati e nello sviluppo degli algoritmi possono adottare misure adeguate per identificare, mitigare e prevenire tali bias.
I principali tipi di bias che possono influenzare un sistema di IA
La nostra discussione sarà guidata dalla figura seguente, che illustra i principali tipi di bias che possono influenzare un sistema di IA, evidenziando le fasi del processo di progettazione che sono più comunemente coinvolte da ogni tipologia.
Il bias sociale
Il bias sociale è una delle forme più insidiose di distorsione, poiché riflette pregiudizi radicati nella società che possono quindi risultare poco evidenti. Questo tipo di bias non si limita a un contesto specifico, ma si riflette nelle pratiche della vita umana e negli artefatti che questa produce. I modelli di IA progettati per supportare decisioni in ambiti come l’istruzione, la giustizia o la sanità possono perpetuare stereotipi e discriminazioni, se addestrati su dati che rappresentano fedelmente, ma in modo distorto, la realtà sociale.
Affrontare il bias sociale richiede un’azione decisa e consapevole fin dalle prime fasi di progettazione. Un passo cruciale è la selezione dei dati: è essenziale garantire che i dati utilizzati per addestrare i sistemi siano rappresentativi, equilibrati e privi alla fonte di distorsioni. Coinvolgere team di sviluppo con prospettive culturali, professionali e personali diverse può contribuire a identificare pregiudizi nascosti. L’implementazione di audit regolari sui dati permette di monitorare e correggere eventuali problemi prima che si traducano in danni concreti.
Il bias di rappresentazione
Un altro problema comune è il bias di rappresentazione, che si verifica quando il modo in cui i dati vengono trasformati per gli algoritmi riflettere una particolare tendenza, trascurandone altre. Questo tipo di bias può emergere durante la fase di codifica dei dati. Ad esempio, tecniche che rappresentano parole o frasi attraverso valori numerici possono enfatizzare associazioni linguistiche comuni, ignorando significati particolari o contesti meno frequenti. Un caso simile si osserva quando l’uso di statistiche aggregate, come la media, appiattisce le differenze tra gruppi minoritari e maggioritari, riducendo la capacità del sistema di cogliere la diversità.
Un esempio concreto si riscontra nei dataset relativi al traffico urbano, che spesso trascurano le esigenze delle persone con disabilità. Questa mancanza porta a soluzioni basate su IA che non tengono conto delle loro esperienze e necessità, rendendo i sistemi meno inclusivi.
Il bias di rappresentazione, ci fa comprendere che per migliorare la qualità di un dataset non basta ampliare la quantità di dati raccolti: è fondamentale garantire che siano rappresentativi di tutte le categorie sociali e culturali. Inoltre, occorre applicare tecniche avanzate di trasformazione e bilanciamento dei dati per preservare i casi limite, assicurando che i sistemi di IA siano equi e inclusivi fin dalle prime fasi del loro sviluppo.
Il bias di misurazione e decisione
Il bias di misurazione e decisione è legato alla logica decisionale applicata da un algoritmo che può introdurre distorsioni significative quando i criteri di valutazione non sono adeguatamente scelti o riflettono implicitamente pregiudizi presenti nei dati di addestramento.
Prendiamo ad esempio i sistemi di valutazione automatizzati, che spesso utilizzano algoritmi di clustering per raggruppare studenti con caratteristiche simili. Se gli algoritmi non tengono conto di fattori socioeconomici e culturali che influenzano le performance degli studenti, rischiano di etichettare erroneamente alcuni individui come meno capaci, perpetuando così circoli viziosi di disuguaglianza.
Nei sistemi di raccomandazione, basati su algoritmi di collaborative filtering o filtraggio basato sul contenuto, il bias può manifestarsi in diversi modi. Ad esempio, se gli algoritmi sono addestrati su dati che riflettono preferenze dominanti, tenderanno a suggerire contenuti omogenei, limitando l’esposizione degli utenti a nuove idee e prospettive diverse.
Per affrontare questa sfida, occorre verificare le metriche e i parametri che guidano i sistemi di IA, introducendo una fase di valutazione continua dei risultati prodotti che misuri l’equità demografica, la parità d’impatto o le pari opportunità offerte a gruppi di utenti con caratteristiche differenti, come il genere, l’etnia o lo status socioeconomico, al fine di identificare e mitigare eventuali bias
Il bias di utilizzo
Il bias di utilizzo si lega al modo in cui un sistema viene utilizzato. L’interfaccia utente, ad esempio, può influenzare il modo in cui le persone interagiscono con il sistema e amplificare distorsioni legate al contesto culturale. Un’interfaccia poco trasparente, che nasconde la complessità degli algoritmi decisionali sottostanti, può spingere gli utenti a fidarsi eccessivamente dei risultati senza comprenderne le limitazioni.
Ad esempio, un chatbot progettato per fornire assistenza clienti potrebbe dare risposte evasive o incoerenti quando l’utente pone domande fuori dal suo ambito di competenza, creando l’illusione di un’informazione affidabile quando, in realtà, questa non è presente. La scarsa alfabetizzazione digitale degli utenti può accentuare il bias di utilizzo: un utente che si aspetta risultati imparziali e oggettivi da un algoritmo di ricerca potrebbe non rendersi conto di quanto siano influenzati da fattori come la personalizzazione o la pubblicità.
Per mitigare questo tipo di bias è fondamentale adottare un approccio progettuale centrato sull’utente, che includa test e analisi con gruppi rappresentativi di utilizzatori. Inoltre, è cruciale adattare i sistemi al contesto culturale specifico degli utenti per promuovere un accesso inclusivo e consapevole alle funzionalità offerte delle nuove tecnologie.
L’intelligenza artificiale responsabile
La capillarità con la quale i bias possono influenzare i processi di progettazione di IA ci fa capire quanto sia importante investire in una cultura della responsabilità sociale tra i progettisti, affinché le tecnologie nascano con una prospettiva di Ethics by Design, ovvero con un’attenzione all’identificazione e riduzione dei bias fin dalle fasi iniziali di sviluppo. Se le questioni etiche vengono affrontate solo alla fine, quando la tecnologia è già pronta, rischiano di trasformarsi in ulteriori elementi di complessità e di costo, anziché rappresentare un’occasione di valorizzazione del sistema.
La responsabilità sociale deve quindi permeare ogni fase dello sviluppo di un sistema di IA. Questo richiede l’adozione di un approccio multidisciplinare, consolidato come prassi nei processi di progettazione, che integri competenze e prospettive diverse. L’obiettivo non deve limitarsi alla massimizzazione dell’efficienza, ma deve anche promuovere il benessere umano, assicurando al contempo la sostenibilità nel lungo termine dei sistemi tecnologici e la protezione degli investimenti effettuati nella loro creazione.
Human Hall 4 AI è un centro di ricerca multidisciplinare che si dedica proprio a questo obiettivo. Attraverso la collaborazione tra esperti di diverse discipline, il centro sviluppa modelli e strumenti per valutare la compliance dei sistemi di IA rispetto ai diritti umani, promuovendo un futuro in cui l’IA sia al servizio dell’uomo e non viceversa.
