I dati sono la linfa vitale dell'intelligenza artificiale, essenziali per il funzionamento e lo sviluppo degli algoritmi, in particolare nel deep learning. Non si tratta più di programmare direttamente gli algoritmi, ma di fornire dati su cui le macchine possano basare il loro apprendimento. Tuttavia, l'approvvigionamento dei dati solleva importanti questioni etiche e legali. Ad esempio, l'utilizzo di cartelle cliniche anonime per sviluppare metodi diagnostici pone interrogativi sulla necessità del consenso informato, come richiesto dal GDPR.
I dati non sono privi di problemi: contengono bias e pregiudizi che possono influenzare negativamente i risultati dell'intelligenza artificiale. Un esempio emblematico è il sistema di assunzione di Amazon, che discriminava le donne a causa dei pregiudizi presenti nei dati di addestramento. Eliminare i bias è una sfida complessa, e certificare la loro assenza è praticamente impossibile.
Un'altra questione cruciale riguarda i dati derivati, informazioni che l'intelligenza artificiale deduce senza che siano stati esplicitamente forniti. Un caso famoso riguarda la catena Target, che aveva dedotto la gravidanza di una ragazza dai suoi comportamenti di consumo, sollevando problemi legali e di privacy. Questi dati, spesso non tutelati, sono utilizzati per decisioni critiche, e la loro gestione etica è fondamentale per evitare conseguenze negative.
La puntata conclude con una riflessione sull'importanza di sviluppare un sistema deontologico per distinguere il bene dal male nell'uso dell'intelligenza artificiale, un tema che sarà approfondito nei prossimi episodi.
In questa Puntata
L'episodio esplora il ruolo cruciale dei dati nell'intelligenza artificiale, evidenziando le sfide etiche e pratiche legate al loro utilizzo. Si discutono le implicazioni dell'uso dei dati anonimi, la presenza di bias nei dataset, la responsabilità nella selezione dei dati e la complessità dei dati derivati. Si analizzano casi concreti per illustrare come i dati possano influenzare decisioni critiche e si sottolinea la necessità di un approccio etico nella gestione dei dati.