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L’Intelligenza Artificiale (IA) è sempre più integrata nella nostra vita quotidiana – dalle decisioni di assunzione all’assistenza sanitaria e alla sicurezza – ma il suo utilizzo ha sollevato preoccupazioni riguardo al pregiudizio algoritmico. Il pregiudizio algoritmico si riferisce a pregiudizi sistematici e ingiusti nei risultati dei sistemi di IA, che spesso riflettono stereotipi e disuguaglianze sociali.
In sostanza, un algoritmo di IA può riprodurre involontariamente i pregiudizi umani presenti nei dati di addestramento o nel suo design, portando a risultati discriminatori.
Questo problema è diventato una delle sfide più dibattute nell’etica tecnologica, attirando l’attenzione globale di ricercatori, legislatori e leader del settore. L’adozione rapida dell’IA rende fondamentale affrontare il pregiudizio ora: senza linee guida etiche, l’IA rischia di riprodurre pregiudizi e discriminazioni reali, alimentando divisioni sociali e minacciando persino i diritti umani fondamentali.
Di seguito, esploriamo le cause del pregiudizio algoritmico, esempi concreti del suo impatto e come il mondo stia lavorando per rendere l’IA più equa.
Comprendere il Pregiudizio Algoritmico e le Sue Cause
Il pregiudizio algoritmico nasce tipicamente non perché l’IA “voglia” discriminare, ma a causa di fattori umani. I sistemi di IA apprendono dai dati e seguono regole create da persone – e le persone hanno pregiudizi (spesso inconsci).
Se i dati di addestramento sono distorti o riflettono pregiudizi storici, l’IA probabilmente apprenderà quegli schemi.
Ad esempio, un’IA per la selezione dei curricula addestrata su un decennio di assunzioni nel settore tecnologico (dove la maggior parte dei candidati assunti erano uomini) potrebbe dedurre che i candidati maschi siano preferibili, svantaggiando così le donne. Altre cause comuni includono dataset incompleti o non rappresentativi, etichettatura dei dati parziale o algoritmi ottimizzati per l’accuratezza complessiva ma non per l’equità verso gruppi minoritari.
In breve, gli algoritmi di IA ereditano i pregiudizi dei loro creatori e dei dati a meno che non vengano adottate misure deliberate per riconoscerli e correggerli.
È importante notare che il pregiudizio algoritmico è solitamente non intenzionale. Le organizzazioni spesso adottano l’IA per rendere le decisioni più oggettive, ma se “alimentano” il sistema con informazioni parziali o non considerano l’equità nel design, il risultato può comunque essere iniquo. Il pregiudizio nell’IA può assegnare opportunità in modo ingiusto e produrre risultati inaccurati, influendo negativamente sul benessere delle persone e minando la fiducia nell’IA.
Comprendere perché il pregiudizio si verifica è il primo passo verso soluzioni – un passo che accademia, industria e governi in tutto il mondo stanno ora prendendo seriamente.
Esempi Concreti di Pregiudizio nell’IA
Il pregiudizio nell’IA non è solo una preoccupazione teorica; numerosi casi reali hanno dimostrato come il pregiudizio algoritmico possa portare a discriminazioni. Ecco alcuni esempi significativi di pregiudizio nell’IA in diversi settori:
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Giustizia Penale: Negli Stati Uniti, un algoritmo popolare usato per prevedere la recidiva criminale (probabilità di reiterare un reato) è risultato essere parziale contro imputati di colore. Spesso classificava erroneamente imputati neri come ad alto rischio e imputati bianchi come a basso rischio, aggravando le disparità razziali nelle sentenze.
Questo caso evidenzia come l’IA possa amplificare pregiudizi storici nella polizia e nei tribunali. -
Assunzioni e Reclutamento: Amazon ha famosamente abbandonato uno strumento di reclutamento basato su IA dopo aver scoperto che discriminava le donne. Il modello di machine learning aveva imparato che i candidati maschi erano preferibili, essendo stato addestrato su curricula prevalentemente maschili.
Di conseguenza, i curricula contenenti la parola “women’s” (ad esempio “capitano del club di scacchi femminile”) o provenienti da college esclusivamente femminili venivano penalizzati dal sistema. Questo algoritmo di selezione parziale avrebbe escluso ingiustamente donne qualificate per ruoli tecnici. -
Sanità: Un algoritmo utilizzato negli ospedali statunitensi per identificare pazienti che necessitano di cure extra è risultato sottovalutare le esigenze sanitarie dei pazienti neri rispetto a quelli bianchi. Il sistema prevedeva la priorità di gestione delle cure basandosi sulla spesa sanitaria: poiché storicamente si spendeva meno per pazienti neri con lo stesso livello di malattia, l’algoritmo concludeva erroneamente che i pazienti neri fossero “più sani” e assegnava loro punteggi di rischio inferiori.
In pratica, questo pregiudizio ha fatto sì che molti pazienti neri bisognosi di maggior assistenza venissero trascurati – lo studio ha mostrato che i pazienti neri avevano spese mediche annuali inferiori di circa 1.800 dollari rispetto a pazienti bianchi con condizioni simili, portando l’IA a sottotrattarli. -
Riconoscimento Facciale: La tecnologia di riconoscimento facciale ha mostrato significativi pregiudizi in termini di accuratezza tra diverse categorie demografiche. Uno studio completo del 2019 del National Institute of Standards and Technology (NIST) degli Stati Uniti ha rilevato che la maggior parte degli algoritmi di riconoscimento facciale presentava tassi di errore molto più elevati per persone di colore e donne rispetto agli uomini bianchi.
In scenari di confronto uno a uno (verifica se due foto ritraggono la stessa persona), le identificazioni false positive per volti asiatici e afroamericani erano da 10 a 100 volte più probabili rispetto ai volti caucasici in alcuni algoritmi. Nelle ricerche uno a molti (identificazione di una persona in un database, usata dalle forze dell’ordine), i tassi più alti di errore riguardavano donne nere – un pregiudizio pericoloso che ha già portato all’arresto ingiustificato di persone innocenti.
Queste disparità dimostrano come l’IA parziale possa danneggiare in modo sproporzionato gruppi marginalizzati. -
IA Generativa e Contenuti Online: Anche i sistemi di IA più recenti non sono immuni. Uno studio UNESCO del 2024 ha rivelato che i grandi modelli linguistici (l’IA dietro chatbot e generatori di contenuti) spesso producono stereotipi regressivi di genere e razziali.
Ad esempio, le donne venivano descritte in ruoli domestici quattro volte più spesso degli uomini da un modello popolare, con nomi femminili frequentemente associati a parole come “casa” e “bambini”, mentre i nomi maschili erano legati a “dirigente”, “stipendio” e “carriera”. Analogamente, lo studio ha rilevato che questi modelli mostrano pregiudizi omofobi e stereotipi culturali nei loro output.
Dato che milioni di persone usano ora l’IA generativa nella vita quotidiana, anche pregiudizi sottili nei contenuti possono amplificare le disuguaglianze nel mondo reale, rafforzando stereotipi su larga scala.
Questi esempi sottolineano che il pregiudizio algoritmico non è un problema lontano o raro – sta accadendo in molti ambiti oggi. Dalle opportunità lavorative alla giustizia, dalla sanità alle informazioni online, i sistemi di IA parziali possono replicare e persino intensificare discriminazioni esistenti.
Il danno ricade spesso su gruppi storicamente svantaggiati, sollevando serie preoccupazioni etiche e sui diritti umani. Come avverte l’UNESCO, i rischi dell’IA sono “un’aggravante delle disuguaglianze esistenti, causando ulteriori danni a gruppi già marginalizzati”.
Perché il Pregiudizio nell’IA è Importante?
Le poste in gioco per affrontare il pregiudizio nell’IA sono alte. Se non controllati, gli algoritmi parziali possono consolidare discriminazioni sistemiche dietro una facciata di neutralità tecnologica. Le decisioni prese (o guidate) dall’IA – chi viene assunto, chi ottiene un prestito o la libertà condizionata, come la polizia indirizza la sorveglianza – hanno conseguenze reali sulla vita delle persone.
Se queste decisioni sono ingiustamente sbilanciate contro certi generi, razze o comunità, le disuguaglianze sociali si ampliano. Ciò può portare a opportunità negate, disparità economiche o persino minacce alla libertà personale e alla sicurezza dei gruppi coinvolti.
Nel quadro più ampio, il pregiudizio algoritmico minaccia i diritti umani e la giustizia sociale, entrando in conflitto con i principi di uguaglianza e non discriminazione sostenuti dalle società democratiche.
Il pregiudizio nell’IA erode anche la fiducia pubblica nella tecnologia. Le persone sono meno propense a fidarsi o adottare sistemi di IA percepiti come ingiusti o opachi.
Per aziende e governi, questo deficit di fiducia è un problema serio – l’innovazione di successo richiede la fiducia del pubblico. Come ha osservato un esperto, decisioni di IA giuste e imparziali non sono solo eticamente corrette, ma sono vantaggiose per il business e la società perché l’innovazione sostenibile dipende dalla fiducia.
Al contrario, fallimenti di IA ampiamente pubblicizzati a causa di pregiudizi (come i casi sopra) possono danneggiare la reputazione e la legittimità di un’organizzazione.
Inoltre, il pregiudizio algoritmico può ridurre i benefici potenziali dell’IA. L’IA promette di migliorare efficienza e decisioni, ma se i suoi risultati sono discriminatori o inaccurati per alcune fasce della popolazione, non può raggiungere il suo pieno impatto positivo.
Ad esempio, uno strumento di IA per la salute che funziona bene per un gruppo demografico ma male per altri non è veramente efficace o accettabile. Come osservato dall’OCSE, il pregiudizio nell’IA limita ingiustamente le opportunità e può costare alle aziende la reputazione e la fiducia degli utenti.
In sintesi, affrontare il pregiudizio non è solo un imperativo morale, ma anche fondamentale per sfruttare i benefici dell’IA in modo equo per tutti.
Strategie per Mitigare il Pregiudizio nell’IA
Poiché il pregiudizio algoritmico è ormai ampiamente riconosciuto, sono emerse diverse strategie e buone pratiche per mitigarne gli effetti. Garantire che i sistemi di IA siano equi e inclusivi richiede interventi in più fasi dello sviluppo e dell’implementazione:
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Migliori Pratiche sui Dati: Poiché i dati parziali sono una causa principale, migliorare la qualità dei dati è fondamentale. Ciò significa utilizzare dataset di addestramento diversificati e rappresentativi che includano gruppi minoritari, e controllare rigorosamente eventuali distorsioni o lacune.
Comporta anche l’audit dei dati per pregiudizi storici (ad esempio risultati diversi per razza/genere) e la correzione o bilanciamento prima dell’addestramento del modello. Nei casi in cui certi gruppi sono sottorappresentati, tecniche come l’aumento dei dati o dati sintetici possono aiutare.
La ricerca del NIST ha suggerito che dati di addestramento più diversi possono produrre risultati più equi nel riconoscimento facciale, per esempio. Il monitoraggio continuo degli output di un’IA può anche segnalare precocemente problemi di pregiudizio – ciò che si misura si può gestire. Se un’organizzazione raccoglie dati concreti su come le decisioni dell’algoritmo variano per demografia, può identificare schemi ingiusti e intervenire. -
Design Algoritmico Equo: Gli sviluppatori dovrebbero integrare consapevolmente vincoli di equità e tecniche di mitigazione del pregiudizio nell’addestramento del modello. Ciò può includere l’uso di algoritmi che possono essere regolati per l’equità (non solo per l’accuratezza), o l’applicazione di tecniche per equalizzare i tassi di errore tra i gruppi.
Esistono ora strumenti e framework (molti open-source) per testare i modelli alla ricerca di pregiudizi e modificarli – ad esempio, ripesare i dati, modificare le soglie decisionali o rimuovere caratteristiche sensibili in modo ponderato.
È importante notare che esistono molteplici definizioni matematiche di equità (ad esempio parità di previsione, parità di falsi positivi, ecc.), e talvolta sono in conflitto. Scegliere l’approccio giusto all’equità richiede giudizio etico e contestuale, non solo una modifica dei dati.
Perciò, i team di IA sono incoraggiati a collaborare con esperti del settore e comunità interessate quando definiscono i criteri di equità per una specifica applicazione. -
Supervisione Umana e Responsabilità: Nessun sistema di IA dovrebbe operare in isolamento senza responsabilità umana. La supervisione umana è cruciale per individuare e correggere pregiudizi che una macchina potrebbe apprendere.
Ciò significa avere persone coinvolte nelle decisioni importanti – ad esempio un recruiter che rivede i candidati selezionati dall’IA, o un giudice che valuta con cautela un punteggio di rischio generato dall’IA.
Significa anche una chiara attribuzione di responsabilità: le organizzazioni devono ricordare di essere responsabili delle decisioni prese dai loro algoritmi come se fossero prese da dipendenti. Audit regolari delle decisioni IA, valutazioni dell’impatto del pregiudizio e la capacità di spiegare il ragionamento dell’IA (spiegabilità) aiutano a mantenere la responsabilità.
La trasparenza è un altro pilastro: essere aperti su come funziona un sistema di IA e sui suoi limiti noti può costruire fiducia e permettere controlli indipendenti.
In effetti, alcune giurisdizioni stanno andando verso l’obbligo di trasparenza per decisioni algoritmiche ad alto impatto (ad esempio, richiedendo alle agenzie pubbliche di divulgare come gli algoritmi sono usati nelle decisioni che riguardano i cittadini). L’obiettivo è garantire che l’IA supporti il processo decisionale umano senza sostituire il giudizio etico o la responsabilità legale. -
Team Diversificati e Sviluppo Inclusivo: Un numero crescente di esperti sottolinea il valore della diversità tra sviluppatori e stakeholder dell’IA. I prodotti di IA riflettono le prospettive e i punti ciechi di chi li costruisce.
Quindi, se un sistema di IA è progettato da un gruppo omogeneo (ad esempio un solo genere, una sola etnia o un solo background culturale), potrebbe non considerare come potrebbe impattare ingiustamente altri.
Coinvolgere voci diverse – incluse donne, minoranze razziali ed esperti di scienze sociali o etica – nel processo di progettazione e test porta a un’IA più consapevole culturalmente.
L’UNESCO evidenzia che, secondo dati recenti, le donne sono fortemente sottorappresentate nei ruoli di IA (solo circa il 20% degli addetti tecnici e il 12% dei ricercatori in IA sono donne). Aumentare la rappresentanza non riguarda solo l’uguaglianza sul lavoro, ma migliorare i risultati dell’IA: se i sistemi di IA non sono sviluppati da team diversificati, è meno probabile che soddisfino le esigenze di utenti diversi o proteggano i diritti di tutti.
Iniziative come la piattaforma UNESCO Women4Ethical AI mirano a promuovere la diversità e condividere buone pratiche per un design di IA non discriminatorio. -
Regolamentazione e Linee Guida Etiche: Governi e organismi internazionali stanno ora intervenendo attivamente per garantire che il pregiudizio nell’IA venga affrontato. Nel 2021, gli Stati membri dell’UNESCO hanno adottato all’unanimità la Raccomandazione sull’Etica dell’Intelligenza Artificiale – il primo quadro globale per l’etica dell’IA.
Essa sancisce principi di trasparenza, equità e non discriminazione, e sottolinea l’importanza della supervisione umana dei sistemi di IA. Questi principi guidano le nazioni nella creazione di politiche e leggi sull’IA.
Analogamente, il nuovo AI Act dell’Unione Europea (che entrerà pienamente in vigore nel 2024) pone esplicitamente la prevenzione del pregiudizio come priorità. Uno degli obiettivi principali dell’AI Act è mitigare discriminazioni e pregiudizi nei sistemi di IA ad alto rischio.
La legge richiederà che i sistemi usati in ambiti sensibili (come assunzioni, credito, forze dell’ordine, ecc.) siano sottoposti a rigorose valutazioni di equità e non danneggino in modo sproporzionato gruppi protetti.
Le violazioni potrebbero comportare multe salate, creando un forte incentivo per le aziende a implementare controlli sul pregiudizio.
Oltre alle normative generali, alcune amministrazioni locali hanno adottato misure mirate – ad esempio, più di una dozzina di grandi città (tra cui San Francisco, Boston e Minneapolis) hanno vietato l’uso della tecnologia di riconoscimento facciale da parte della polizia a causa dei suoi pregiudizi razziali dimostrati e dei rischi per i diritti civili.
Dal lato industriale, organizzazioni di standardizzazione e aziende tecnologiche stanno pubblicando linee guida e sviluppando strumenti (come toolkit per l’equità e framework di audit) per aiutare i professionisti a integrare l’etica nello sviluppo dell’IA.
Il movimento verso un’“IA Affidabile” coinvolge una combinazione di questi sforzi, assicurando che i sistemi di IA siano legali, etici e robusti nella pratica.
>>> Vuole sapere:
L’intelligenza artificiale e il pregiudizio algoritmico rappresentano una sfida globale che stiamo solo iniziando ad affrontare efficacemente. Gli esempi e gli sforzi sopra descritti mostrano chiaramente che il pregiudizio nell’IA non è un problema di nicchia – interessa opportunità economiche, giustizia, salute e coesione sociale in tutto il mondo.
La buona notizia è che la consapevolezza è aumentata notevolmente e sta emergendo un consenso sul fatto che l’IA debba essere centrata sull’uomo e giusta.
Raggiungere questo obiettivo richiederà vigilanza continua: testare costantemente i sistemi di IA per pregiudizi, migliorare dati e algoritmi, coinvolgere stakeholder diversificati e aggiornare le normative man mano che la tecnologia evolve.
In fondo, combattere il pregiudizio algoritmico significa allineare l’IA ai nostri valori di uguaglianza e giustizia. Come ha osservato la Direttrice Generale dell’UNESCO Audrey Azoulay, anche “piccoli pregiudizi nei contenuti [dell’IA] possono amplificare significativamente le disuguaglianze nel mondo reale”.
Perciò, la ricerca di un’IA imparziale è fondamentale per garantire che la tecnologia sollevi tutti i segmenti della società anziché rafforzare vecchi pregiudizi.
Dando priorità ai principi etici nel design dell’IA – e supportandoli con azioni concrete e politiche – possiamo sfruttare il potere innovativo dell’IA salvaguardando la dignità umana.
Il futuro dell’IA è un percorso in cui le macchine intelligenti apprendono dai migliori valori dell’umanità, non dai nostri peggiori pregiudizi, permettendo alla tecnologia di beneficiare davvero tutti.
