Piccola guida per comprendere l’intelligenza artificiale responsabile: dalla definizione ai rischi, scopriamo come può cambiare il nostro futuro digitale.
L’Intelligenza Artificiale responsabile identifica l’applicazione etica e consapevole di tecnologie di machine learning e algoritmi per prendere decisioni basate principalmente su statistiche. Questo concetto è nato dall’esigenza di gestire le possibili implicazioni negative che possono derivare dall’uso dell’AI, come la discriminazione, la violazione della privacy e l’impiego improprio delle informazioni. Ma cosa comporta veramente l’utilizzo responsabile dell’intelligenza artificiale?
La nascita dell’Intelligenza Artificiale Responsabile
L’AI Responsabile è un movimento che ha preso piede in seguito all’uso iniziale degli algoritmi per prendere decisioni basate principalmente su statistiche e abilità di apprendimento automatico. La necessità di responsabilità è nata quando si è compreso come una “piccola decisione” basata su AI potesse avere un impatto rilevante sulla vita delle persone. Ad esempio, la decisione di concedere o meno un prestito basandosi su dati e AI impone di accertarsi che i dati siano corretti, non siano sessisti, e che la valutazione del richiedente sia equa.
Attenzione alle conseguenze non intenzionali
Nessuno intende sviluppare un’applicazione di intelligenza artificiale dannosa, ma l’attenzione principale deve essere posta nelle conseguenze non intenzionali, che devono essere conosciute prima di procedere. Alcuni esempi di danni non intenzionali possono essere il pregiudizio contro un sottogruppo di individui o l’incontro con schemi di uso che non erano stati previsti.
Aggiornare continuamente le pratiche e le procedure mentre l’IA evolve
Le capacità delle grandi applicazioni di intelligenza artificiale sono in costante evoluzione. Ogni organizzazione e ogni team deve quindi implementare un set di pratiche e procedure viventi e continue. Man mano che queste applicazioni migliorano e vengono utilizzate e implementate più ampiamente, sarà necessario aumentare continuamente la vigilanza su ciò che vi entra e su ciò che ne esce.
Dal vecchio mondo dei modelli al nuovo mondo delle LLM (Large Language Models)
In passato, avevamo il completo controllo di come funzionava il modello, di cosa era il modello, di quali dati venivano utilizzati dal modello e dell’applicazione. Ora, con l’avvento delle LLM, stiamo comprando una “scatola nera” super potente, ma dobbiamo comunque rimanere degli utilizzatori responsabili.