Qualche tempo fa avevamo discusso qui su HTML.it le possibili conseguenze legate al cosiddetto problema dell’AI Bias. Si tratta, in sostanza, di un comportamento errato di un algoritmo di machine learning, legato ad un dataset mal bilanciato, che spesso finisce per generare comportamenti errati ed imprevisti, che possono essere interpretati come discriminatori. L’errata definizione del dataset non è però necessariamente l’unico motivo che può portare ad un’interpretazione discriminatoria di un algoritmo. Ed un esempio potrebbe essere quello che ha recentemente notato un utente di Twitter, quando ha deciso di allegare ad un tweet le due foto seguenti, con il preciso scopo di valutare se l’algoritmo che le avrebbe ritagliate per la visualizzazione in anteprima fosse “sessista” o meno: Nonostante le due immagini fossero composte da…
