Sfide sociali: etica, correttezza e privacy

Comprendere l'intelligenza artificiale

Iason Prassides

Content Developer, DataCamp

IA responsabile

IA responsabile: Sviluppo e utilizzo etico e responsabile dei sistemi di IA, con riferimento all'impatto sulla società

 

Aree di IA responsabile

Comprendere l'intelligenza artificiale

IA responsabile

IA responsabile: Sviluppo e utilizzo etico e responsabile dei sistemi di IA, con riferimento all'impatto sulla società

 

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IA responsabile

IA responsabile: Sviluppo e utilizzo etico e responsabile dei sistemi di IA, con riferimento all'impatto sulla società

 

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IA responsabile

IA responsabile: Sviluppo e utilizzo etico e responsabile dei sistemi di IA, con riferimento all'impatto sulla società

 

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IA responsabile

IA responsabile: Sviluppo e utilizzo etico e responsabile dei sistemi di IA, con riferimento all'impatto sulla società

 

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IA responsabile

IA responsabile: Sviluppo e utilizzo etico e responsabile dei sistemi di IA, con riferimento all'impatto sulla società

 

Aree di IA responsabile

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IA responsabile

IA responsabile: Sviluppo e utilizzo etico e responsabile dei sistemi di IA, con riferimento all'impatto sulla società

 

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Comprendere l'intelligenza artificiale

Etica e correttezza

Etica dell'IA: rispettare le linee guida e i principi etici:

  • Equità
  • Trasparenza
  • Privacy
  • Responsabilità
  • Responsabilità per le decisioni dell'IA

Equità

Comprendere l'intelligenza artificiale

Etica e correttezza

Etica dell'IA: rispettare le linee guida e i principi etici.

  • Equità
  • Trasparenza
  • Privacy
  • Responsabilità
  • Responsabilità per le decisioni dell'IA

Equità per attenuare i pregiudizi

Comprendere l'intelligenza artificiale

Etica e correttezza

Etica dell'IA: rispettare le linee guida e i principi etici.

  • Equità
  • Trasparenza
  • Privacy
  • Responsabilità
  • Responsabilità per le decisioni dell'IA

Fonti di pregiudizio

Comprendere l'intelligenza artificiale

Bias nei sistemi di IA: esempi

Vagliare i curricula di lavoro
  • Dati distorti: prevalenza maschile
  • Discriminazione femminile
  • Soluzioni: raccolta attiva dei dati, algoritmi di correzione delle distorsioni

Pregiudizio dei dati nel sistema di selezione del lavoro

Pregiudizio dei dati nel sistema di selezione del lavoro

Raccomandazioni per l'e-commerce

Pregiudizi algoritmici nelle raccomandazioni

Comprendere l'intelligenza artificiale

Bias nei sistemi di IA: esempi

Vagliare i curricula di lavoro
  • Dati distorti: prevalenza maschile
  • Discriminazione femminile
  • Soluzioni: raccolta attiva dei dati, algoritmi di correzione delle distorsioni

Pregiudizio dei dati nel sistema di selezione del lavoro

Pregiudizio dei dati nel sistema di selezione del lavoro

Raccomandazioni per l'e-commerce
  • I prodotti più popolari sono eccessivamente promossi
  • I prodotti nuovi o diversi sono ignorati
  • Soluzioni: tecniche e metriche per raccomandazioni diversificate ed eque

Pregiudizi algoritmici nelle raccomandazioni

Comprendere l'intelligenza artificiale

La privacy dei dati nei sistemi di IA

Privacy dei dati: proteggere le informazioni sensibili da accessi non autorizzati

Privacy dei dati

Comprendere l'intelligenza artificiale

La privacy dei dati nei sistemi di IA

Privacy dei dati: proteggere le informazioni sensibili da accessi non autorizzati

Misure per la privacy dei dati

1 GDPR: Regolamento protezione dati. : CCPA: Legge sulla privacy dei consumatori della California.
Comprendere l'intelligenza artificiale

La privacy dei dati nei sistemi di IA

Privacy dei dati: proteggere le informazioni sensibili da accessi non autorizzati

Misure e rischi per la privacy dei dati

1 GDPR: Regolamento protezione dati. : CCPA: Legge sulla privacy dei consumatori della California.
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Passiamo alla pratica!

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