L’intelligenza artificiale (IA), soprattutto l’intelligenza artificiale generativa, continua a sorprenderci con la sua capacità di comprendere e replicare la cognizione e l’intelligenza umana. Tuttavia, in molti casi, i risultati o le previsioni prodotte dai sistemi di IA possono riflettere diversi tipi di pregiudizi, tra cui quelli culturali e razziali.
Un esempio evidente di questi pregiudizi e inesattezze culturali è emerso nel blog “Barbies of the World” di Buzzfeed, che ora è stato cancellato. Queste “Barbie” sono state generate usando Midjourney, un generatore di immagini basato sull’IA, al fine di immaginare come sarebbero le Barbie in diverse parti del mondo. Esploreremo questo tema più approfonditamente in seguito.
Tuttavia, non si tratta dell’unica volta in cui l’IA ha dimostrato di essere soggetta a “pregiudizi” o di produrre risultati errati. Ad esempio, nel 2022, Apple è stata oggetto di una causa legale a causa dell’accusa secondo cui il sensore di ossigeno nel sangue dell’Apple Watch era stato progettato con pregiudizio nei confronti delle persone di colore. In un altro caso, gli utenti di Twitter hanno scoperto che l’IA utilizzata per il ritaglio automatico delle immagini preferiva i volti bianchi rispetto a quelli neri e i volti femminili rispetto a quelli maschili. Affrontare queste sfide è fondamentale ma anche complesso.
In questo articolo, esploreremo cosa sia il bias dell’IA, come influisca sulla nostra società e discuteremo brevemente come i professionisti possono mitigarlo per affrontare sfide come gli stereotipi culturali.
Il bias dell’IA si verifica quando i modelli di intelligenza artificiale producono risultati discriminatori basati su determinati dati demografici. Ci sono diversi tipi di bias dell’IA, tra cui:
- Bias Stereotipato: Questo si verifica quando i risultati dei modelli di IA riflettono stereotipi o concezioni preconcette su specifici gruppi demografici.
- Bias Razziale: Questo tipo di bias si manifesta quando i risultati dei modelli di IA discriminano ingiustamente le persone o i gruppi in base alla loro etnia o razza.
- Bias Culturale: Questo si verifica quando i risultati dei modelli di IA favoriscono una cultura rispetto a un’altra.
Oltre ai bias, ci sono altri problemi che possono influenzare i risultati dei sistemi di IA, tra cui:
- Inesattezze: Queste si verificano quando i risultati prodotti dai modelli di IA sono errati a causa di dati di addestramento inconsistenti.
- Allucinazioni: Queste si manifestano quando i modelli di IA producono risultati falsi e non basati su dati reali.
L’impatto dei bias dell’IA sulla società può essere dannoso. I sistemi di IA distorti possono produrre risultati imprecisi che amplificano i pregiudizi già presenti nella società, contribuendo alla discriminazione e alle violazioni dei diritti. Possono anche influenzare i processi di selezione e ridurre la fiducia nella tecnologia dell’IA.
Inoltre, i risultati distorti dell’IA possono portare a previsioni errate che hanno gravi conseguenze per individui innocenti. Ad esempio, nel 2020, Robert McDaniel è stato erroneamente considerato un “soggetto d’interesse” a causa dell’algoritmo di polizia predittiva di Chicago.
Nel campo sanitario, l’IA distorta può avere gravi conseguenze per i pazienti. Nel 2019, è emerso che un ampio algoritmo medico statunitense presentava un bias razziale, portando a una gestione delle cure meno accurata per i pazienti di colore.
Nel luglio 2023, Buzzfeed ha pubblicato un blog contenente 194 immagini di Barbie generate dall’IA da diverse parti del mondo. Il post è diventato virale su Twitter, ma ha sollevato preoccupazioni per le inesattezze razziali e culturali. Ad esempio, l’immagine generata dall’IA di una Barbie tedesca indossava l’uniforme di un generale nazista delle SS.
Allo stesso modo, l’immagine di una Barbie del Sud Sudan generata dall’IA mostrava una pistola al fianco, riflettendo pregiudizi radicati negli algoritmi dell’IA. Molte altre immagini presentavano inesattezze culturali, come la Barbie del Qatar che indossava un Ghutra, un copricapo tradizionale maschile arabo.
Nonostante il potenziale rivoluzionario dell’IA in molti settori, casi come quelli menzionati sopra potrebbero portare a una riduzione dell’adozione generale dell’IA, con conseguente perdita di opportunità. Questi problemi spesso derivano da limitazioni significative nei sistemi di IA, tra cui la mancanza di creatività, la difficoltà di comprensione del contesto e il bias nei dati di addestramento.
Per ridurre i bias nei modelli di IA, è possibile adottare diverse strategie chiave:
- Garantire la Qualità dei Dati: Inserire dati completi, accurati e puliti nei modelli di IA può contribuire a ridurre i bias e migliorare l’accuratezza dei risultati.
- Utilizzare Set di Dati Diversificati: Introdurre set di dati diversi nei sistemi di IA può contribuire a mitigare i pregiudizi e renderli più inclusivi.
- Cicli di Feedback: Con un feedback costante e un processo di apprendimento continuo, i modelli di IA possono migliorare gradualmente i propri risultati.
- Standard Globali: La collaborazione tra organizzazioni internazionali è essenziale per stabilire standard globali per l’IA e garantire la sua qualità a livello internazionale.
- IA Responsabile: L’adozione di pratiche di IA responsabile può contribuire a mitigare i bias, promuovere l’equità e garantire che i sistemi di IA servano un pubblico diversificato.
Incorporando dati diversi, responsabilità etica e trasparenza nella comunicazione, possiamo assicurare che l’IA diventi una forza positiva nel mondo.