Ciao Internet! Oggi entriamo nel cuore pulsante dell'intelligenza artificiale: i dati. Se possiamo considerare l'intelligenza artificiale come la cultura che coltiviamo, allora i dati sono l'acqua che la nutre. Senza dati, l'intelligenza artificiale non potrebbe esistere. Nel contesto moderno, specialmente con il deep learning, non siamo più noi a progettare gli algoritmi; sono le macchine che li creano basandosi sui dati a disposizione. Questo rende i dati fondamentali ma anche potenzialmente dannosi.
Il nostro viaggio inizia con una riflessione sull'approvvigionamento dei dati. Da dove provengono e come li otteniamo? È etico utilizzare dati anonimi per scopi superiori, come la ricerca medica? Ad esempio, utilizzare le cartelle cliniche anonime per sviluppare metodi diagnostici per il cancro è un tema complesso che diversi governi trattano in modi diversi. Chi segue il GDPR insiste sul consenso informato, e personalmente ritengo sia corretto. Tuttavia, questo potrebbe limitare il numero di dati disponibili per risolvere grandi problemi, come la diagnosi di malattie.
Un altro aspetto critico è il bias nei dati. I dati che alimentano l'intelligenza artificiale possono contenere pregiudizi. Questo è stato evidente nel caso di Amazon, che ha dovuto ritirare un sistema di HR perché discriminava contro le donne. Non era l'algoritmo ad essere intrinsecamente cattivo, ma i dati di base contenevano pregiudizi. Riconoscere e rimuovere questi bias è tutt'altro che semplice e oggi è praticamente impossibile garantire che un dataset ne sia privo.
La responsabilità dei dati è un altro tema cruciale. Quando forniamo dati per addestrare un algoritmo, abbiamo la responsabilità di garantire che siano corretti. Se i dati sono incompleti o distorti, possiamo essere responsabili delle decisioni errate che ne derivano. Ma la questione si complica ulteriormente con i dati derivati, che l'intelligenza artificiale è straordinariamente brava a inferire. Un esempio è la famosa campagna di Target, in cui un'intelligenza artificiale ha dedotto che una ragazza fosse incinta basandosi sui suoi comportamenti di acquisto.
Questi dati derivati sollevano domande legali ed etiche. A chi appartengono? Sebbene intuitivamente potremmo dire che appartengono alla persona a cui si riferiscono, la realtà è più complessa. Questi dati non sono stati forniti volontariamente, né sono trattati come tali. Eppure stanno diventando la base di molte decisioni automatiche che influenzano le nostre vite.
Questa discussione sui dati e sull'intelligenza artificiale fa parte di una settimana dedicata all'etica dell'IA. Esploreremo come creare un sistema deontologico che distingua il bene dal male negli algoritmi. Ma per oggi, il sole sta tramontando e dobbiamo fermarci qui. Grazie per avermi ascoltato, sono Matteo Flora e vi faccio compagnia cinque giorni alla settimana raccontandovi di come la rete ci cambia.
I contenuti dell'Episodio #576
In questo episodio di Ciao Internet, esploro il ruolo cruciale dei dati nell'intelligenza artificiale. Analizzo come i dati siano essenziali per il funzionamento degli algoritmi di deep learning e discuto le implicazioni etiche e legali del loro utilizzo, dai bias intrinseci fino ai dati derivati. Rifletto su come i dati, se non gestiti correttamente, possano influenzare negativamente le decisioni automatiche e sollevo importanti domande sulla responsabilità nella loro gestione.