Cos’è l’Intelligenza Artificiale Responsabile? Principi, Sfide e Benefici

Intelligenza Artificiale Responsabile (RAI) si riferisce alla progettazione e alla distribuzione di sistemi di intelligenza artificiale che sono trasparenti, imparziali, responsabili e seguono linee guida etiche. Man mano che i sistemi di intelligenza artificiale diventano più robusti e diffusi, è essenziale assicurarsi che siano sviluppati in modo responsabile e che seguano le linee guida di sicurezza ed etiche.

Salute, Trasporto, Gestione della Rete e Sorveglianza sono applicazioni di intelligenza artificiale critiche per la sicurezza in cui il fallimento del sistema può avere gravi conseguenze. Le grandi aziende sono consapevoli che l’Intelligenza Artificiale Responsabile è essenziale per mitigare i rischi tecnologici. Tuttavia, secondo un rapporto di MIT Sloan/BCG che includeva 1093 rispondenti, il 54% delle aziende mancava di competenze e talenti in materia di Intelligenza Artificiale Responsabile.

Sebbene i leader del pensiero e le organizzazioni abbiano sviluppato principi per l’intelligenza artificiale responsabile, assicurare lo sviluppo responsabile dei sistemi di intelligenza artificiale presenta ancora sfide. Esploriamo questo concetto in dettaglio:

5 Principi per l’Intelligenza Artificiale Responsabile

1. Equità

I tecnologi dovrebbero progettare procedure in modo che i sistemi di intelligenza artificiale trattino tutti gli individui e i gruppi in modo equo senza pregiudizi. Pertanto, l’equità è il requisito principale nelle applicazioni di decisione ad alto rischio.

Equità è definita come:

“Esaminare l’impatto su vari gruppi demografici e scegliere una delle diverse definizioni matematiche di equità di gruppo che soddisferà adeguatamente l’insieme desiderato di requisiti legali, culturali ed etici.”

2. Responsabilità

La responsabilità significa che gli individui e le organizzazioni che sviluppano e distribuiscono sistemi di intelligenza artificiale dovrebbero essere responsabili delle loro decisioni e azioni. Il team che distribuisce i sistemi di intelligenza artificiale dovrebbe assicurarsi che il loro sistema di intelligenza artificiale sia trasparente, interpretabile, verificabile e non dannoso per la società.

La responsabilità include sette componenti:

1. Contesto (scopo per cui è richiesta la responsabilità)
2. Portata (oggetto della responsabilità)
3. Agenzia (chi è responsabile?)
4. Forum (a cui il responsabile deve riferire)
5. Standard (criteri per la responsabilità)
6. Processo (metodo di responsabilità)
7. Implicazioni (conseguenze della responsabilità)

3. Trasparenza

La trasparenza significa che la ragione alla base della presa di decisioni nei sistemi di intelligenza artificiale è chiara e comprensibile. I sistemi di intelligenza artificiale trasparenti sono spiegabili.

Secondo Assessment List for Trustworthy Artificial Intelligence (ALTAI), la trasparenza ha tre elementi chiave:

1. Tracciabilità (i dati, i passaggi di pre-elaborazione e il modello sono accessibili)
2. Spiegabilità (la ragione alla base della presa di decisioni/predizione è chiara)
3. Comunicazione aperta (riguardo ai limiti del sistema di intelligenza artificiale)

4. Privacy

La privacy è uno dei principi principali dell’intelligenza artificiale responsabile. Si riferisce alla protezione delle informazioni personali. Questo principio assicura che le informazioni personali delle persone siano raccolte e elaborate con il consenso e mantenute al di fuori delle mani di malintenzionati.

Come è stato dimostrato di recente, c’è stato un caso di Clearview, un’azienda che produce modelli di riconoscimento facciale per le forze dell’ordine e le università. I responsabili della protezione dei dati del Regno Unito hanno denunciato Clearview AI per 7,5 milioni di sterline per aver raccolto immagini di residenti del Regno Unito dai social media senza consenso per creare un database di 20 miliardi di immagini.

5. Sicurezza

La sicurezza significa assicurarsi che i sistemi di intelligenza artificiale siano sicuri e non minacciosi per la società. Un esempio di minaccia alla sicurezza dell’intelligenza artificiale è l’attacco avversario. Questi attacchi malintenzionati ingannano i modelli di apprendimento automatico per prendere decisioni errate. Proteggere i sistemi di intelligenza artificiale dagli attacchi informatici è essenziale per l’intelligenza artificiale responsabile.

4 Sfide Principali e Rischi dell’Intelligenza Artificiale Responsabile

1. Pregiudizio

I pregiudizi umani relativi all’età, al genere, alla nazionalità e alla razza possono influenzare la raccolta dei dati, potenzialmente portando a modelli di intelligenza artificiale pregiudizievoli. Uno studio del Dipartimento del Commercio degli Stati Uniti ha scoperto che l’intelligenza artificiale di riconoscimento facciale sbaglia a identificare le persone di colore. Pertanto, utilizzare l’intelligenza artificiale per il riconoscimento facciale nelle forze dell’ordine può portare ad arresti ingiusti. Inoltre, creare modelli di intelligenza artificiale equi è difficile perché ci sono 21 parametri diversi per definirli. Quindi, c’è un compromesso; soddisfare un parametro di intelligenza artificiale equo significa sacrificare un altro.

2. Interpretazione

L’interpretazione è una sfida critica nello sviluppo dell’intelligenza artificiale responsabile. Si riferisce alla comprensione di come il modello di apprendimento automatico abbia raggiunto una particolare conclusione.

I reti neurali profonde mancano di interpretazione perché operano come scatole nere con molti strati di neuroni nascosti, rendendo difficile capire il processo decisionale. Ciò può essere una sfida nelle decisioni ad alto rischio come la sanità, la finanza, ecc.

Inoltre, formalizzare l’interpretazione nei modelli di apprendimento automatico è difficile perché è soggettivo e specifico del dominio.

3. Governance

La governance si riferisce a un insieme di regole, politiche e procedure che sovraintendono lo sviluppo e la distribuzione dei sistemi di intelligenza artificiale. Di recente, c’è stato un notevole progresso nel discorso sulla governance dell’intelligenza artificiale, con organizzazioni che presentano framework e linee guida etiche.

Le linee guida per l’intelligenza artificiale affidabile dell’UE, l’Australian AI Ethics Framework e l’OECD AI Principles sono esempi di framework di governance dell’intelligenza artificiale.

Tuttavia, il rapido avanzamento dell’intelligenza artificiale negli ultimi anni può superare questi framework di governance dell’intelligenza artificiale. A questo proposito, c’è bisogno di un framework che valuti l’equità, l’interpretazione e l’etica dei sistemi di intelligenza artificiale.

4. Regolamentazione

Man mano che i sistemi di intelligenza artificiale diventano più diffusi, c’è bisogno di regolamentazione che consideri i valori etici e sociali. Sviluppare una regolamentazione che non soffochi l’innovazione dell’intelligenza artificiale è una sfida critica nell’intelligenza artificiale responsabile.

Anche con il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR), la California Consumer Privacy Act (CCPA) e la Legge sulla Protezione delle Informazioni Personali (PIPL) come organismi regolatori, i ricercatori di intelligenza artificiale hanno scoperto che il 97% dei siti web dell’UE non rispetta i requisiti del quadro giuridico del GDPR.

Inoltre, i legislatori affrontano una sfida significativa nel raggiungere un consenso sulla definizione di intelligenza artificiale che includa sia i sistemi di intelligenza artificiale classici che le ultime applicazioni di intelligenza artificiale.

3 Principali Vantaggi dell’Intelligenza Artificiale Responsabile

1. Riduzione del Pregiudizio

L’intelligenza artificiale responsabile riduce il pregiudizio nei processi decisionali, costruendo fiducia nei sistemi di intelligenza artificiale. Ridurre il pregiudizio nei sistemi di intelligenza artificiale può fornire un sistema sanitario equo e ridurre il pregiudizio nei servizi finanziari basati sull’intelligenza artificiale, ecc.

2. Trasparenza Migliorata

L’intelligenza artificiale responsabile rende trasparenti le applicazioni di intelligenza artificiale, costruendo fiducia nei sistemi di intelligenza artificiale. I sistemi di intelligenza artificiale trasparenti riducono il rischio di errore e abuso. La trasparenza migliorata rende più facile l’audit dei sistemi di intelligenza artificiale, vince la fiducia degli stakeholder e può portare a sistemi di intelligenza artificiale responsabili.

3. Maggiore Sicurezza

Le applicazioni di intelligenza artificiale sicure assicurano la privacy dei dati, producono output attendibili e innocui e sono al sicuro da attacchi informatici.

I giganti della tecnologia come Microsoft (MSFT ) e Google (GOOGL ), che sono all’avanguardia nello sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale, hanno sviluppato principi di intelligenza artificiale responsabile. L’intelligenza artificiale responsabile assicura che l’innovazione nell’intelligenza artificiale non sia dannosa per gli individui e la società.

I leader del pensiero, i ricercatori, le organizzazioni e le autorità giudiziarie dovrebbero continuamente rivedere la letteratura sull’intelligenza artificiale responsabile per assicurare un futuro sicuro per l’innovazione dell’intelligenza artificiale.

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