Valutazione dei rischi dell’IA

Strategia per l'Intelligenza Artificiale (AI)

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

Paletti etici

 

  • UNESCO
    • Servono regole di salvaguardia
    • Prevenire rischi come bias e discriminazione
    • Diritti umani fondamentali

 

Guardrail

1 https://www.unesco.org/en/artificial-intelligence/recommendation-ethics
Strategia per l'Intelligenza Artificiale (AI)

Rischi dell’IA

 

  • National Institute of Standards and Technology (NIST)

    Probabilità

 

  • Probabilità di accadimento
  • Entità delle conseguenze

Impatto

1 https://www.nist.gov/artificial-intelligence
Strategia per l'Intelligenza Artificiale (AI)

Rischi sui dati

  • Privacy dei dati
    • Informazioni sensibili

Informazioni sensibili

  • Bias nei dati
    • Perpetuano bias sociali  

Bias sociali

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IA fuori controllo

 

  • Pregiudizio di genere

Selezione del personale

 

  • Discriminazione razziale

Mutuo

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Violazione della privacy dei dati

  • Maxi-multa per non conformità al GDPR
  • Trattamento illecito dei dati
  • Immagini web scrappate per il riconoscimento facciale

 

Sanzione per privacy

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Implicazioni per il business

Legali

Danni legali

Strategia per l'Intelligenza Artificiale (AI)

Implicazioni per il business

Legali, reputazionali

Danni reputazionali

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Implicazioni per il business

Danni legali, reputazionali e finanziari.

Danni finanziari

Strategia per l'Intelligenza Artificiale (AI)

Framework etici

Framework per IA etica

Strategia per l'Intelligenza Artificiale (AI)

Framework etici

Carta etica UNESCO

Strategia per l'Intelligenza Artificiale (AI)

Framework etici

Elementi Microsoft di IA responsabile

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Pilastri chiave della valutazione dei rischi

Privacy

                Privacy

Equità

                Equità

Trasparenza

             Trasparenza

Responsabilità

             Responsabilità
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Norme e conformità

  • Ciclo di vita dei progetti IA

Ciclo di vita dei progetti IA

  • Norme e conformità
    • La responsabilità richiede governance
    • Definisci ruoli e responsabilità
    • Rispetta le norme sulla privacy dei dati
    • Chiedi il consenso e anonimizza i dati
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Raccolta e preparazione dei dati

Valuta

  • Disponibili internamente o da acquisire esternamente?
  • Informazioni sensibili come PII (dati personali identificabili)?
  • Popolazione ben rappresentata?

Popolazione ben rappresentata

Mitiga

  • Processi per l’integrità dei dati
  • Cifratura degli identificatori, dati sintetici
  • Crea dati bilanciati

Crea dati bilanciati

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Sviluppo ed evaluation del modello

  • Spiega gli output del modello
    • Spiegabilità e rilevazione dei bias
    • Trattamento equo tra categorie

Spiegabilità e rilevazione dei bias

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Deploy e monitoraggio del modello

 

  • Grado di impatto

  • Definisci strategie di mitigazione

 

Alti costi

 

  • Costo elevato in sanità e finanza

  • Riallinea il comportamento del modello

 

Sanità

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Ayo berlatih!

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