4. Sorveglianza e controllo sociale:
Fin dove è giusto essere monitorati?
I rischi etici, sociali e politici dell’AI
Abbiamo già parlato dell’opportunità di avere delle smart city gestite da AI che permettono di tracciare
qualsiasi entità, al fine di migliorare, ad esempio, la sicurezza. Ma fin dove è giusto venire monitorati?
Dal mondo arrivano i primi problemi etici e sociali.
5. I rischi etici, sociali e politici dell’AI
Alla macchina manca una reale comprensione
del mondo:
Spazio Tempo Casualità
6. I rischi etici, sociali e politici dell’AI
Adversarial attack
Deepfake
per il bene
per il male
7. Possono davvero
esserci discriminazioni
e pregiudizi negli
algoritmi?
Algoritmi che discriminano
La risposta è Sì... ma quali sono le cause?
• Scarsa qualità dei dati di training
• Dati non rappresentativi della realtà
• Dati che riflettono pregiudizi esistenti
8. Algoritmi che discriminano
Come si può agire in risposta?
Maggiore sensibilizzazione
da parte degli anelli della
catena
Scrutinio costante a
posteriori, sull’output
dell’algoritmo, per valutare
se i risultati siano in qualche
modo polarizzati.
Adozione di policy aziendali
ad hoc, in modo tale che l’AI
sia addestrata con dati
polarizzati.
9. Quanto è possibile sapere su di noi, tramite l'AI?
Suddividiamo la questione in 3 livelli:
Totalità dati prodotti su di noi in
mano a società private
Dati su di noi a cui arriviamo
grazie a dati di altre
persone
Convincimento di marketing,
indirizzamento politico
dell'audience, valutazione del
rischio
