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HCAI approfondito - Coggle Diagram
HCAI approfondito
Framework HCAI
Tecnologia
Capacità computazionali
Automazione
Fattori Umani
Bisogni utenti
Fiducia
Collaborazione
Etica
Fairness
Privacy
Accountability
Riduzione bias
👉 Al centro: Human-Driven Decision Making.
Obiettivi
Human Control
Explainability
AI Etica e Responsabile
Origini e Problemi dell'AI
Machine Learning
Apprendimento da dati
Individuazione di pattern
Decisioni basate sui dataset
Problemi
Bias nei dati
Discriminazioni
AI non neutrale
👉 L'AI riflette il passato e può amplificare errori e pregiudizi.
Problemi Strutturali dell'AI
Black Box
Processo interno non interpretabile
Decisioni difficili da spiegare
Fenomeni Critici
Non determinismo
Hallucinations
Dipendenza dai dati web
👉 Più potenza non significa maggiore comprensione.
Perché Nasce la HCAI
Centralità dell'utente
Controllo umano
Trasparenza
ResponsabilitÃ
👉 Obiettivo: AI utile, comprensibile e controllabile.