Oggi ci immergiamo in un argomento affascinante e, ammettiamolo, leggermente preoccupante: i cicli di retroazione della giustizia nei sistemi di intelligenza artificiale (IA). Cercheremo di esplorare questo concetto in modo approfondito e accessibile, esaminando sia i meccanismi sottostanti sia le implicazioni di tali fenomeni sulla nostra vita quotidiana. Vogliamo comprendere perché è cruciale prestare attenzione a questi aspetti, in quanto essi toccano ognuno di noi.
Immaginate la seguente situazione: una banca utilizza un sistema di apprendimento automatico per determinare chi possa ricevere un prestito. Questo sistema, tuttavia, presenta dei bias e tende a negare prestiti a determinate persone, basandosi su dati storici distorti. Cosa accade in seguito? Queste persone si trovano in una posizione di svantaggio, con minori opportunità di migliorare la propria situazione economica, il che rinforza la percezione di inaffidabilità del sistema stesso. Questo è il ciclo di retroazione che si instaura. È giusto ritenere che ciò siverifichi? A noi non sembra.
Le fondamenta del problema: cos’è il MIDS?
Per comprendere a fondo questa dinamica, dobbiamo affrontare un concetto tecnico fondamentale: il displacement of distribution induced by the model (MIDS). Non lasciatevi spaventare dal termine. In parole semplici, significa che i modelli di IA non solo effettuano delle decisioni, ma influenzano anche i dati futuri. È come se le loro scelte avessero ripercussioni e, successivamente, queste influissero sul proprio comportamento.
Immaginate un sistema di raccomandazioni di una piattaforma di streaming che vi propone sempre e solo commedie. E se invece desideraste esplorare altri generi? Il sistema non lo saprà, poiché è bloccato nella sua bolla, nutrendosi esclusivamente delle sue scelte passate.
Tre sfaccettature dello stesso problema
Il MIDS può manifestarsi in diversi modi, ma le tre forme più comuni sono le seguenti:
1. Predizione performativa
Questa forma si verifica quando la previsione di un modello modifica la realtà stessa. Si tratta di una sorta di profezia che si autoavvera. Per esempio, se un sistema predice che un individuo non restituirà un prestito, la banca potrebbe negarglielo. Questo impedisce a tale persona di dimostrare il contrario, confermando quanto previsto dal modello. È un po’ come dire: “Sapevo che non ce l’avresti fatta”, ma senza offrire alla persona nemmeno una reale opportunità.
2. Collasso del modello
Questo problema è di natura più tecnica. Immaginate che un modello di IA generi dati erronei per addestrare nuovi sistemi. Se tali dati contengono errori o bias, la successiva generazione di modelli sarà ancor meno accurata. È come copiare un compito da qualcuno che ha già sbagliato, accumulando così errori su errori.
3. Amplificazione delle disuguaglianze
Questo aspetto è più di natura sociale. Se un modello si dimostra inefficace per un determinato gruppo (ad esempio persone di specifiche etnie), queste ultime smetteranno di utilizzarlo. Ciò significa che il sistema avrà meno dati riguardanti tale gruppo e quindi il suo rendimento in futuro potrebbe ulteriormente deteriorarsi. È come chiudere la porta a una stanza in cui nessuno riesce a comprenderti.
Le ripercussioni a livello collettivo
Potreste pensare: «Suona male, ma io non utilizzo sistemi di IA nella mia vita quotidiana». Consentiteci di rilevare che è proprio il contrario, anche se non ne siete consapevoli. Dagli algoritmi che determinano le notizie che visualizzate sui social media, a quelli che decidono se il vostro curriculum approda sulla scrivania di un reclutatore, la IA è ovunque. Se questi sistemi sono soggetti a bias, tutti noi ne subiamo le conseguenze.
In WWWhatsnew.com abbiamo discusso frequentemente di come la tecnologia influisce sulla nostra vita quotidiana. Non si tratta esclusivamente di innovazione, ma anche di garantire che tale innovazione sia etica e giusta. Questo tipo di cicli di retroazione dimostrano ulteriormente la necessità di monitorare attentamente l’uso dell’IA.
Cosa possiamo fare per interrompere il ciclo?
Non tutto è perduto. Esistono metodi per contrastare questi cicli. Una delle soluzioni più promettenti è conosciuta come riparazione algorittmica (AR). La sostanza di questa idea è utilizzare l’IA per correggere le ingiustizie del passato.
Come funziona?
A differenza dell’approccio “one-size-fits-all”, l’AR si propone di avvantaggiare coloro che storicamente hanno ricevuto meno. Ad esempio, durante l’addestramento di un modello, si potrebbe garantire una rappresentanza equa di tutti i gruppi, inclusi quelli storicamente marginalizzati. Questo non solo migliora la giustizia, ma rende anche i sistemi più precisi.
Strategie fondamentali
- Mappatura stratificata: Assicurarsi che tutti i gruppi abbiano una rappresentanza equa nei dati di addestramento.
- Dati veritieri: Preferire l’uso di dati reali piuttosto che dati generati artificialmente, per prevenire l’accumularsi di bias.
- Revisione umana: Coinvolgere persone reali nella revisione e nella correzione dei dati, per garantire la qualità degli stessi.
Amiamo la tecnologia, ma siamo profondamente convinti che essa non sia neutrale. Le nostre scelte nell’ambito dell’intelligenza artificiale riflettono chi siamo come società. Permettendo che i bias storici influenzino questi sistemi, perpetuiamo disuguaglianze, ma attraverso strumenti come la riparazione algorittmica, possiamo intraprendere un percorso di cambiamento positivo e significativo.
Marco Stella, è un Blogger Freelance, autore su Maidirelink.it, amante del web e di tutto ciò che lo circonda. Nella vita, è un fotografo ed in rete scrive soprattutto guide e tutorial sul mondo Pc windows, Smartphone, Giochi e curiosità dal web.
