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etica dell'AI - Coggle Diagram
etica dell'AI
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IA e diritti umani
Problema: Sorveglianza predittiva e limitazione della libertà di espressione.
Esempio Reale: Sistemi di punteggio sociale (Social Credit System) che limitano l'accesso a servizi in base al comportamento monitorato dall'IA.
Questi sistemi utilizzano l'IA per monitorare costantemente i comportamenti pubblici e privati dei cittadini, assegnando un punteggio sociale. Un punteggio basso può limitare diritti fondamentali, come viaggiare, accedere a prestiti o ottenere determinati lavori.
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bias e discriminazione
Problema: Gli algoritmi ereditano i pregiudizi dei dati storici.
Esempio Reale: L'algoritmo COMPAS (usato negli USA per prevedere la recidiva) che tendeva a sovrastimare il rischio di nuovi reati per le persone di colore rispetto ai bianchi.
L'algoritmo veniva addestrato su dati storici di arresti che riflettevano pregiudizi sistemici. Di conseguenza, assegnava punteggi di rischio più alti alle persone nere rispetto ai bianchi, pur a parità di precedenti penali.
privacy
Problema: Raccolta massiva di dati senza un consenso realmente informato.
Esempio Reale: Il caso Clearview AI, che ha raschiato miliardi di foto dai social media per creare un database di riconoscimento facciale venduto alle forze dell'ordine.
L'azienda ha estratto miliardi di foto dai social media senza il consenso degli utenti per creare un database di riconoscimento facciale. Questo permette alle forze dell'ordine di identificare chiunque istantaneamente, eliminando l'anonimato negli spazi pubblici.
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sicurezza e affidabilità
Problema: Vulnerabilità ad attacchi informatici o "allucinazioni" (risposte false ma convincenti).
Esempio Reale: Chatbot legali che inventano sentenze mai esistite per supportare una tesi, inducendo in errore gli avvocati.
Alcune IA hanno inventato citazioni di casi giudiziari mai esistiti (allucinazioni) per supportare una tesi legale. Se usate in tribunale, queste risposte false ma convincenti compromettono l'integrità del sistema giudiziario e la difesa dei cittadini.
lavoro e occupazione
Problema: Automazione di compiti cognitivi e creativi, non solo manuali.
Esempio Reale: La riduzione del personale nei settori di customer service e copyediting a causa dell'integrazione di LLM (Large Language Models).
L'integrazione di LLM (modelli linguistici) permette di gestire migliaia di richieste simultanee, rendendo superflui molti ruoli di assistenza umana. Questo accelera la disoccupazione nel settore terziario prima che i lavoratori possano essere riqualificati.
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