Intelligenza artificiale: linee guida per un uso corretto

Intelligenza artificiale: linee guida per un uso corretto

Il caso di Cambridge Analytica

 

E’ arrivata l’estate. Sono già passati 4 mesi da quando abbiamo iniziato a parlare di intelligenza artificiale, cercando di sottolineare quali siano gli aspetti problematici nel suo utilizzo. Le questioni etiche sono infinite e riguardano diversi aspetti della nostra esistenza. Abbiamo cercato, fin qui, di metterne in luce alcune.
Quest’anno, la Gran Bretagna è stata toccata dal clamoroso scandalo di “Cambridge Analytica”. In quest’occasione, è stato costituito un comitato apposito per delineare alcune linee guida relativamente all’uso corretto dell’ intelligenza artificiale.
MIPU ha pensato di condividerle con voi per provare a ragionarci insieme.

Anzitutto, cosa intendiamo per “uso corretto”? Un sinonimo di “corretto” potrebbe essere “etico”, ma come definiamo in cosa consista questa “eticità”?

I prossimi articoli, con l’aiuto delle linee guida decretate dal comitato dell’House of Lords in Inghilterra, cercheranno di fare chiarezza sulla definizione di questo concetto.

Ma, una cosa alla volta. Iniziamo dal principio: i dati. Una volta messi in rete, che fine fanno i nostri dati?
L’intelligenza artificiale è programmata attraverso l’uso di algoritmi, un incrocio di variabili organizzate in maniera deterministica. A un determinato input corrisponde un preciso output. Tuttavia l’intelligenza artificiale, in maniera simile a quella umana, è in grado di imparare autonomamente nuovi percorsi per la risoluzione dei problemi. Questo non dipende dalla precisione con cui è creato un algoritmo, o meglio, non solo da questo, quanto piuttosto dai dati che l’intelligenza artificiale riceve. Più dati riceve, più velocemente sarà in grado di apprendere e di formulare percorsi risolutivi nuovi rispetto ai problemi che vengono posti.

 

Questioni etiche

 

I dati che noi carichiamo in rete, permettono a chi li acquisisce di rendere più intelligente la propria intelligenza artificiale.
Pur trattandosi di un film, per chi non è esperto del settore, una spiegazione molto accurata di quello che potrebbe avvenire quando un’intelligenza artificiale, programmata in maniera deterministica all’interno di un preciso contesto, apprende nuove informazioni è dato dal film TAU: un thriller di Federico d’Alessandro, distribuito da Netflix lo scorso mese.

I nostri dati, caricati in rete, nutrono le intelligenze artificiali che li ricevono. Finora ci siamo occupate dei pregiudizi cui bisogna prestare attenzione quando si forniscono questi dati, sulle conseguenze che può avere fornire un set di dati omogenei, privi di dissonanze e incapaci di rappresentare le diverse sfumature. Abbiamo parlato di come vanno forniti i dati durante i processi di programmazione. Ora parliamo invece dei dati che noi inconsapevolmente carichiamo sulla rete. Noi, non i programmatori e chi si occupa direttamente di Machine Learning. Come tutelare le nostre privacy? Come garantire un uso corretto dei nostri dati? Quali sono i parametri di base stabiliti dal comitato inglese appositamente formatosi?

Sono le domande che da cui è partito il lavoro dell’House of Lords in seguito allo scandalo di Cambridge Analytica, quali sono le risposte che hanno cercato di dare?

Il contenuto di ogni linea guida sarà affrontato nei prossimi articoli.

Continuate a seguirci per approfondire la questione.

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