{"id":22239,"date":"2020-04-16T01:41:42","date_gmt":"2020-04-15T23:41:42","guid":{"rendered":"https:\/\/savinol.sg-host.com\/webdesign\/ai-bias-conoscere-i-rischi-dellintelligenza-artificiale\/"},"modified":"2020-04-16T01:41:42","modified_gmt":"2020-04-15T23:41:42","slug":"ai-bias-conoscere-i-rischi-dellintelligenza-artificiale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.nycwebdesign.eu\/webdesign\/ai-bias-conoscere-i-rischi-dellintelligenza-artificiale\/","title":{"rendered":"AI Bias: conoscere i rischi dell&#8217;intelligenza artificiale"},"content":{"rendered":"<p> <br \/>\n<\/p>\n<div>\n<p>Le moderne tecnologie si affidano sempre pi\u00f9 spesso all\u2019<strong>intelligenza artificiale<\/strong>. In particolare, \u00e8 frequente imbattersi in software che utilizzino, anche solo per poche funzionalit\u00e0 (magari secondarie), moduli basati su tecniche di <strong>machine learning<\/strong>, cio\u00e8 algoritmi il cui funzionamento dipende fortemente dall\u2019insieme di dati utilizzati in una cosiddetta <strong>fase di addestramento<\/strong>.<\/p>\n<p>La maggior parte degli algoritmi di machine learning, infatti, sfrutta tecniche che hanno una origine teorica <strong>statistica<\/strong>. Queste tecniche tendono a far s\u00ec che il comportamento dell\u2019algoritmo venga iterativamente migliorato, in modo da seguire l\u2019andamento dettato dai dati forniti come <strong>training set<\/strong>. Ci sono moltissime evidenze che mostrano come tale processo sia notevolmente efficace nell\u2019ottica di risolvere problemi quali il riconoscimento automatico di immagini, la classificazione automatica di dati (anche eterogenei), e molto altro.<\/p>\n<p>Tuttavia, recentemente si \u00e8 parlato molto di come l\u2019uso non oculato del machine learning possa causare diversi problemi derivanti da dati non opportunamente selezionati. Per capire meglio i rischi, utilizziamo un noto esempio in cui l\u2019uso scorretto del machine learning ha finito per causare non pochi guai.<\/p>\n<p>Alcuni anni fa, diversi giudici americani furono dotati di un sistema automatico denominato <strong>COMPAS<\/strong>, che avrebbe dovuto aiutarli nella quantificazione della pena da infliggere ai condannati. In molti casi, infatti, le pene previste non prevedono un numero di anni di reclusione esatto, quanto piuttosto una \u201cforbice\u201d, un intervallo tra un minimo ed un massimo numero di anni. Per poter decidere in modo opportuno, i giudici sono tenuti a valutare, tra le altre cose, il rischio di recidiva dei condannati. COMPAS era stato pensato proprio per risolvere questo problema: <strong>automatizzare l\u2019analisi<\/strong> del rischio di recidiva. Dopo un periodo in cui tale sistema fu utilizzato, venne fuori che COMPAS assegnava un rischio di recidiva pi\u00f9 elevato ai condannati di etnia afro-americana. Il motivo risiedeva nel dataset utilizzato per la fase di addestramento, che non era stato opportunamente bilanciato con dati relativi ad altre etnie.<\/p>\n<p>Quello appena descritto \u00e8 un classico esempio di <strong>bias algoritmico<\/strong>, un tipico problema che pu\u00f2 potenzialmente affliggere qualsiasi sistema basato sul machine learning. Riconoscere tale bias non \u00e8 affatto semplice, e diversi studi sono in atto per cercare modalit\u00e0 efficaci per ridurne l\u2019occorrenza.<\/p>\n<p>Vi sono poi altri tipi di bias che potrebbero compromettere il funzionamento di un sistema di machine learning. Tra questi, vi \u00e8 il cosiddetto <strong>bias tecnico<\/strong>, dovuto ad errori di programmazione o difetti dovuto all\u2019errata implementazione del sistema. Un\u2019ulteriore tipologia \u00e8 il bias emergente, ovvero quello causato dal verificarsi di comportamenti anomali dovuti all\u2019uso dell\u2019algoritmo su dati non inclusi nel dataset originario. Tale problema \u00e8 tipico dei casi in cui l\u2019algoritmo di machine learning soffre del cosiddetto problema dell\u2019<strong>overfitting<\/strong>: pu\u00f2 capitare, infatti, che gli algoritmi di addestramento finiscano per far s\u00ec che il sistema risultante si comporti in modo adeguato per dati molto simili a quelli inclusi nel training set, ma finisca per comportarsi in maniera pressoch\u00e9 imprevedibile per dati che si discostano molto da quelli analizzati in fase di addestramento.<\/p>\n<p>Molte delle ricerche attuali, mirate ad identificare agevolmente i suddetti bias, sembrano aprire verso metodi di analisi discorsiva, in cui gruppi di utenti, sviluppatori e designer valutano il comportamento di un algoritmo utilizzando la loro creativit\u00e0 per sottoporre casi estremi in input ai sistemi di intelligenza artificiale. In attesa che l\u2019efficacia di queste metodologie venga dimostrata, \u00e8 cruciale che gli sviluppatori facciano molta attenzione ai dati utilizzati per il machine learning, analizzandoli in modo opportuno e facendo s\u00ec che essi risultino opportunamente <strong>variegati e bilanciati<\/strong>.<\/p>\n<\/div>\n<p><br \/>\n<br \/><a href=\"http:\/\/feedproxy.google.com\/~r\/htmlitedit\/~3\/Kl9NKaQ06SY\/\">Source link <\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Le moderne tecnologie si affidano sempre pi\u00f9 spesso all\u2019intelligenza artificiale. In particolare, \u00e8 frequente imbattersi in software che utilizzino, anche solo per poche funzionalit\u00e0 (magari secondarie), moduli basati su tecniche di machine learning, cio\u00e8 algoritmi il cui funzionamento dipende fortemente dall\u2019insieme di dati utilizzati in una cosiddetta fase di addestramento. 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