I dati sono il fondamento su cui si costruisce l'intelligenza artificiale moderna, ma la loro origine e il loro utilizzo sollevano questioni complesse. L'approvvigionamento dei dati, che siano anonimi o meno, è cruciale per il training degli algoritmi, ma l'uso di dati sensibili come le cartelle cliniche apre un dibattito etico e legale. La normativa europea GDPR richiede il consenso informato, ma ottenere un numero sufficiente di autorizzazioni per affrontare problemi globali, come la diagnosi precoce del cancro, è una sfida non da poco.
I dati non sono solo strumenti di costruzione, ma anche potenziali fonti di errore. I bias intrinseci nei dati possono portare a discriminazioni, come dimostrato dal caso di Amazon che ha dovuto ritirare un sistema di assunzione perché discriminava le donne. La responsabilità di chi fornisce i dati è cruciale: dati incompleti o distorti possono portare a decisioni sbagliate da parte dell'intelligenza artificiale.
Un aspetto ancora più controverso è quello dei dati derivati, ovvero le informazioni che l'intelligenza artificiale deduce senza che siano state esplicitamente fornite. Il caso di Target, che ha dedotto una gravidanza dai comportamenti di consumo, evidenzia come questi dati possano essere invasivi e legalmente complessi. La capacità di dedurre informazioni sensibili, come l'orientamento sessuale o lo stato di salute, solleva interrogativi su chi possieda realmente questi dati e come debbano essere regolamentati.
In questa Puntata
Chi possiede davvero i dati che l'intelligenza artificiale deduce su di te? Scopriamo le implicazioni etiche e legali.