Dilemmi etici dell'IA con esempi della vita reale
Sebbene l'intelligenza artificiale stia cambiando il modo in cui le aziende operano, esistono preoccupazioni su come possa influenzare le nostre vite. Questo non è solo un problema accademico o sociale, ma un rischio reputazionale per le aziende; nessuna azienda vuole essere minata da scandali relativi ai dati o all'etica dell'IA che danneggiano la sua reputazione.
Esplora approfondimenti sulle questioni etiche che sorgono con l'uso dell'IA, esempi di cattivo utilizzo e i principi chiave per mitigare questi problemi.
Bias algoritmico
Gli algoritmi e i dati di addestramento possono contenere bias, proprio come gli esseri umani, poiché sono anch'essi generati da loro. Questi bias impediscono ai sistemi di IA di prendere decisioni eque. Incontriamo bias nei sistemi di IA per due motivi:
- I sviluppatori possono programmare sistemi di IA distorti senza nemmeno accorgersene
- I dati storici utilizzati per addestrare gli algoritmi di IA potrebbero non essere sufficienti a rappresentare accuratamente l'intera popolazione.
Esempio della vita reale:
I Large language models (LLM) sono sempre più utilizzati nei luoghi di lavoro per migliorare l'efficienza e l'equità, ma possono anche riprodurre o amplificare i bias sociali. Lo studio "Silicon Ceiling" esamina l'impatto dei LLM sulle assunzioni analizzando i bias razziali e di genere nel OpenAI's GPT-3.5, attingendo ai metodi tradizionali di audit dei curriculum.
I ricercatori conducono due studi utilizzando nomi associati a diverse razze e generi: valutazione del curriculum e generazione del curriculum. Nel Studio 1, GPT assegna punteggi ai curriculum con nomi vari in molteplici occupazioni e criteri di valutazione, rivelando bias basati sugli stereotipi. Nel Studio 2, GPT genera curriculum fittizi, mostrando differenze sistemiche: i curriculum delle donne riflettono meno esperienza, mentre i curriculum asiatici e ispanici includono marcatori di immigrazione.
Questi risultati si aggiungono alle prove di bias nei LLM, in particolare nei contesti di assunzione.1
Per costruire un'IA etica e responsabile, è necessario eliminare i bias nei sistemi di IA. Tuttavia, solo il 47% delle organizzazioni testa i bias nei dati, nei modelli e nell'uso umano degli algoritmi.2
Sebbene eliminare tutti i bias nei sistemi di IA sia quasi impossibile, dati i numerosi bias umani esistenti e la continua scoperta di nuovi, minimizzarli può essere un obiettivo aziendale.
Cose autonome
I Autonomous Things (AuT) sono dispositivi e macchine che eseguono compiti specifici senza intervento umano. Queste macchine includono auto a guida autonoma, droni e robotica. Poiché l'etica dei robot è un argomento ampio, ci concentriamo sulle questioni non etiche che sorgono dall'uso di veicoli a guida autonoma e droni.
Auto a guida autonoma
Il mercato dei veicoli autonomi era valutato 54 miliardi di dollari nel 2019 e si prevede che raggiungerà 557 miliardi di dollari entro il 2026.3 Nonostante il suo valore in crescita, i veicoli autonomi pongono vari rischi alle linee guida etiche dell'IA. La responsabilità e l'imputabilità dei veicoli autonomi sono ancora oggetto di dibattito.
Esempio della vita reale:
Ad esempio, nel 2018, un'auto a guida autonoma Uber ha investito un pedone che è poi morto in ospedale.4 L'incidente è stato registrato come il primo decesso coinvolgente un'auto a guida autonoma.
Dopo l'indagine del Dipartimento di Polizia dell'Arizona e della National Transportation Safety Board (NTSB) degli Stati Uniti, i pubblici ministeri hanno deciso che l'azienda non è penalmente responsabile per la morte del pedone. Questo perché il conducente di sicurezza era distratta dal suo cellulare e i rapporti della polizia definiscono l'incidente "completamente evitabile".
Armi autonome letali (LAWs)
Le LAWs (Armi Autonome Letali) sono armi alimentate dall'IA che possono identificare e ingaggiare bersagli da sole in base a regole programmate. Tali sistemi esistono da decenni, in particolare nelle applicazioni difensive come mine, difesa missilistica, sistemi di sentinella e munizioni loitering.
Piattaforme più recenti includono veicoli terrestri e marittimi con capacità autonome, principalmente per il ricognizione ma talvolta con funzioni offensive.
Esempio della vita reale:
Nel conflitto Ucraina-Russia, le armi autonome sono utilizzate principalmente attraverso droni abilitati all'IA e munizioni loitering piuttosto che sistemi completamente indipendenti.
La Russia impiega munizioni loitering, che possono autonomamente cercare e colpire obiettivi militari predefiniti con un controllo umano minimo una volta lanciate. L'Ucraina utilizza principalmente droni semi-autonomi, in cui gli umani autorizzano gli attacchi mentre l'IA assiste con la navigazione, il tracciamento dei bersagli e l'impegno rapido.
Questi sistemi aumentano velocità e precisione sul campo di battaglia ma riducono il controllo umano significativo, creando sfide legali ed etiche nel diritto internazionale umanitario, in particolare per quanto riguarda i principi di distinzione, proporzionalità e responsabilità.5
Esempio della vita reale:
Dal 2018, le Nazioni Unite si sono opposte costantemente ai sistemi di armi autonome letali (LAWS). Il Segretario Generale António Guterres li ha definiti politicamente inaccettabili e moralmente inaccettabili, e ha sollecitato il loro divieto.
Nel 2023, ha ribadito la necessità di uno strumento internazionale legalmente vincolante per vietare le armi completamente autonome e regolare le altre, citando gravi rischi umanitari, legali e per i diritti umani. Gli esperti sui diritti umani dell'ONU hanno fatto eco a queste preoccupazioni e sostenuto un divieto globale.6
Disoccupazione e disuguaglianza di reddito dovute all'automazione
L'automazione guidata dall'IA dovrebbe rimodellare significativamente i mercati del lavoro, contribuendo alle pressioni di disoccupazione a breve termine e ampliando la disuguaglianza di reddito se lasciata senza gestione.
Le proiezioni attuali suggeriscono che il 15-25% dei posti di lavoro affronterà una significativa disruzione entro il 2025-2027, con uno spostamento netto dei posti di lavoro del 5-10% dopo la creazione di nuovi ruoli.
Allo stesso tempo, l'IA integra il lavoro umano in aree come il processo decisionale, il ragionamento e la creatività, spostando la domanda verso competenze di maggior valore. Con oltre il 40% dei lavoratori che necessita di un significativo upskilling entro il 2030, un accesso disuguale alla riqualificazione rischia di approfondire la disuguaglianza di reddito tra coloro che possono adattarsi ai ruoli abilitati all'IA e coloro che non possono. Leggi perdita di posti di lavoro IA per ulteriori previsioni sull'effetto dell'IA sul mercato del lavoro attuale.
Cattivi utilizzi dell'IA
Controversie sulla governance dell'IA sulle armi autonome
Le recenti tensioni tra le aziende di IA e i governi illustrano quanto sia difficile stabilire limiti all'uso militare dell'IA. All'inizio del 2026, l'azienda di IA Anthropic ha rifiutato di firmare un contratto del Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti che avrebbe consentito al governo "accesso illimitato" ai suoi modelli per "tutti gli scopi leciti".
Il CEO di Anthropic, Dario Amodei, ha dichiarato che l'azienda avrebbe partecipato solo se fossero state incluse due salvaguardie: vietare la sorveglianza di massa domestica e impedire lo sviluppo di armi completamente autonome senza supervisione umana.7
Il disaccordo evidenzia preoccupazioni più ampie sul ruolo dei sistemi avanzati di IA nella guerra. Sebbene i large language models non siano armi di per sé, possono essere integrati nei sistemi militari per analizzare l'intelligence, generare elenchi di potenziali bersagli, dare priorità alle minacce e raccomandare azioni militari.
Le armi completamente autonome rappresentano la fase più controversa di questa progressione. Una volta attivate, questi sistemi possono autonomamente cercare, selezionare e attaccare bersagli utilizzando sensori come telecamere e radar, nonché algoritmi di IA.
I critici avvertono che rimuovere gli umani dal ciclo decisionale solleva gravi preoccupazioni etiche e legali, in particolare per quanto riguarda la responsabilità e la conformità al diritto internazionale umanitario.
Pratiche di sorveglianza che limitano la privacy
"Il Grande Fratello ti sta guardando". Questa famosa frase dal romanzo distopico di George Orwell 1984 era una volta un'opera di fantascienza. Oggi, tuttavia, sembra sempre più realtà, poiché i governi utilizzano l'IA per la sorveglianza di massa. In particolare, l'uso della tecnologia di riconoscimento facciale nei sistemi di sorveglianza ha sollevato gravi preoccupazioni sui diritti alla privacy
Secondo l'indice AI Global Surveillance (AIGS), 176 paesi stanno utilizzando sistemi di sorveglianza IA, e le democrazie liberali sono i principali utenti della sorveglianza IA.8
Lo stesso studio mostra che il 51% delle democrazie avanzate dispiega sistemi di sorveglianza IA rispetto al 37% degli stati autocratici chiusi. Tuttavia, ciò è probabilmente dovuto al divario di ricchezza tra questi 2 gruppi di paesi.
Da una prospettiva etica, la domanda importante è se i governi stiano abusando della tecnologia o la stiano utilizzando legalmente.
Esempi della vita reale:
Alcuni giganti tecnologici dichiarano anche preoccupazioni etiche sulla sorveglianza alimentata dall'IA. Ad esempio, il presidente di Microsoft, Brad Smith, ha pubblicato un post sul blog che chiedeva la regolamentazione governativa del riconoscimento facciale.9
Inoltre, IBM ha smesso di offrire la tecnologia per la sorveglianza di massa a causa del suo potenziale di cattivo utilizzo, come il profilamento razziale, che viola i diritti umani fondamentali.10
Manipolazione del giudizio umano
Le analisi alimentate dall'IA possono fornire approfondimenti attuabili sul comportamento umano, tuttavia abusare delle analisi per manipolare le decisioni umane è eticamente sbagliato.
Esempio della vita reale:
Cambridge Analytica ha venduto i dati dei votanti americani raccolti su Facebook alle campagne politiche e ha fornito assistenza e analisi alle campagne presidenziali del 2016 di Ted Cruz e Donald Trump.
Le informazioni sulla violazione dei dati sono state divulgate nel 2018 e la Federal Trade Commission ha multato Facebook per 5 miliardi di dollari a causa delle sue violazioni della privacy.11
Proliferazione dei deepfake
I deepfake sono immagini o video generati sinteticamente in cui una persona in un' immagine o video media viene sostituita con l'aspetto di qualcun altro.
Creare una narrazione falsa utilizzando i deepfake può danneggiare la fiducia delle persone nei media (che è già al minimo storico).12 Questa sfiducia è pericolosa per le società, considerando che i media di massa sono ancora l'opzione numero uno dei governi per informare le persone su eventi di emergenza come una pandemia globale o un grande terremoto che causa danni diffusi e vittime.
Esempio della vita reale:
La Commissione Europea ha avviato un'indagine sulla piattaforma X di Elon Musk per le accuse secondo cui il suo strumento di IA, Grok, è stato utilizzato per generare immagini deepfake sessualizzate di persone reali, a seguito di un'azione simile da parte del regolatore britannico Ofcom.
Se X risultasse aver violato il Digital Services Act dell'UE, potrebbe affrontare multe fino al 6% del suo fatturato annuo globale, e i regolatori potrebbero imporre misure interim se le salvaguardie non vengono rafforzate.
I funzionari dell'UE e i sostenitori hanno condannato i deepfake come dannosi e degradanti, in particolare per le donne e i bambini, chiedendosi se X abbia adeguatamente valutato e mitigato i rischi legati a potenti strumenti di IA.13
Intelligenza generale artificiale (AGI) / Singolarità
La prospettiva dell'intelligenza generale artificiale (AGI) o della singolarità solleva preoccupazioni etiche sul valore della vita umana mentre le macchine superano l'intelligenza umana. Allo stesso tempo, il percorso verso l'AGI rimane incerto, senza un consenso scientifico su se emergerà dal ridimensionamento delle architetture esistenti come i trasformatori o dallo sviluppo di approcci fondamentalmente nuovi, né su come l'AGI dovrebbe essere infine validato.
Dilemmi pratici, come se le auto a guida autonoma dovrebbero dare priorità alla sicurezza dei passeggeri o dei pedoni, evidenziano questioni morali irrisolte che devono essere affrontate prima che queste tecnologie siano ampiamente implementate. Più in generale, l'emergere di sistemi superintelligenti sfida il dominio umano e solleva domande fondamentali sui diritti, le responsabilità e i quadri morali degli esseri artificiali.
Abbiamo analizzato oltre 8.500 previsioni di scienziati, imprenditori e della comunità più ampia e abbiamo scoperto che la maggior parte degli esperti considera l'AGI inevitabile. Basandosi su questa convinzione, recenti sondaggi tra i ricercatori di IA stimano il suo arrivo intorno al 2040, un cambiamento notevole rispetto alle previsioni precedenti vicine al 2060, mentre gli imprenditori sono ancora più ottimisti, proiettando tempistiche vicine al 2030.
Etica dei robot
L'etica dei robot, o roboetica, tratta di come gli umani progettano, usano e trattano i robot. I dibattiti su questo argomento esistono dagli anni '40, chiedendosi principalmente se i robot dovrebbero avere diritti paragonabili a quelli di umani e animali.
L'autore Isaac Asimov è il primo a parlare di leggi per i robot nel suo racconto intitolato "Runaround". Ha introdotto le Tre Leggi della Robotica:14
- Un robot non può ferire un essere umano o, per inerzia, permettere a un essere umano di subire danni.
- Un robot deve obbedire agli ordini dati dagli esseri umani, tranne dove tali ordini entrino in conflitto con la Prima Legge.
- Un robot deve proteggere la propria esistenza finché tale protezione non entra in conflitto con la Prima o la Seconda Legge.
Aggiungi come fonte preferitaCome navigare questi dilemmi?
Queste sono domande difficili e soluzioni innovative e controverse come il reddito di base universale potrebbero essere necessarie per affrontarle. Ci sono numerose iniziative e organizzazioni volte a minimizzare il potenziale impatto negativo dell'IA.
Ad esempio, l'Istituto per l'Etica nell'Intelligenza Artificiale (IEAI) presso la Technical University of Munich conduce ricerche sull'IA in vari settori come mobilità, occupazione, sanità e sostenibilità.15
Ecco alcune raccomandazioni per mitigare le controversie che circondano gli usi avversari dell'IA:
Considera le politiche e le migliori pratiche dell'UNESCO
Politica di governance dei dati
Questa politica sottolinea l'importanza di quadri dettagliati per la raccolta, l'uso e la governance dei dati per garantire la privacy individuale e mitigare i rischi. Incoraggia la creazione di dataset di qualità per l'addestramento dell'IA, l'adozione di dataset aperti e affidabili e l'implementazione di strategie efficaci di protezione dei dati.
Ad esempio, stabilire dataset standardizzati per l'IA sanitaria garantisce accuratezza e riduce i bias.
Governance etica dell'IA
I meccanismi di governance devono essere inclusivi, multidisciplinari e multilaterali, incorporando diverse parti interessate come le comunità colpite, i responsabili politici e gli esperti di IA. Questo approccio si estende all'applicazione della responsabilità e alla fornitura di risarcimenti per i danni.
Ad esempio, garantire un'assunzione equa dei sistemi di IA richiede audit continui per affrontare i bias.
Politica di educazione e ricerca
Promuove l'alfabetizzazione e la consapevolezza etica sull'IA integrando l'educazione all'IA e ai dati nei curricula. Prioritizza anche la partecipazione dei gruppi emarginati e avanza la ricerca sull'IA etica.
Ad esempio, le scuole potrebbero insegnare le basi dell'IA insieme alla programmazione e al pensiero critico, equipaggiando le generazioni future per navigare negli impatti sociali dell'IA.
Salute e benessere sociale
Questa politica incoraggia l'implementazione dell'IA per migliorare l'assistenza sanitaria, affrontare i rischi sanitari globali e avanzare la salute mentale. Sottolinea la necessità di applicazioni IA che siano medicalmente provate, sicure ed efficienti.
Parità di genere nell'IA
La qualità di genere mira a ridurre le disparità di genere nell'IA sostenendo le donne nei campi STEM ed evitando bias nei sistemi di IA.
Ad esempio, allocare fondi per mentoriare le donne nella ricerca sull'IA e affrontare i bias di genere negli algoritmi di reclutamento del lavoro.
Sostenibilità ambientale
Questa politica si concentra sulla valutazione e mitigazione dell'impatto ambientale dell'IA, come la sua impronta di carbonio e il consumo di risorse. È incoraggiato l'incentivazione dell'uso dell'IA nella previsione e mitigazione del clima.
Ad esempio, l'IA può essere utilizzata per monitorare la deforestazione e ottimizzare le reti di energia rinnovabile.
Metodologia di valutazione della prontezza (RAM)
Questa tecnica aiuta gli stati a valutare la loro preparazione a implementare politiche etiche sull'IA valutando i quadri legali, le infrastrutture e la disponibilità di risorse.
Ad esempio, il RAM può identificare lacune nella regolamentazione e nell'infrastruttura dell'IA, guidando le nazioni verso l'adozione di un'IA etica.
Valutazione dell'impatto etico (EIA)
Questo metodo valuta i potenziali impatti sociali, ambientali ed economici dei progetti di IA. Collaborando con le comunità colpite, l'EIA garantisce l'allocazione delle risorse per prevenire danni.
Ad esempio, un'EIA potrebbe identificare i rischi di bias in un sistema di polizia predittiva e raccomandare mitigazioni.
Osservatorio globale sull'etica dell'IA
Si riferisce a una piattaforma digitale che offre analisi delle sfide etiche dell'IA e monitora l'implementazione globale delle raccomandazioni dell'UNESCO.
Ad esempio, l'osservatorio potrebbe fornire rapporti sugli impatti sociali dell'IA in vari paesi.
Formazione sull'etica dell'IA e consapevolezza pubblica
Questo approccio incoraggia un'educazione accessibile e l'impegno civico per migliorare la comprensione pubblica dell'etica dell'IA.
Ad esempio, campagne per educare gli utenti sui rischi per la privacy nelle piattaforme di social media alimentate dall'IA possono creare cittadini digitali informati.
Figura 1: Aree di politica etica dell'IA UNESCO16
Migliori pratiche raccomandate dall'UNESCO
- Governance inclusiva e multi-stakeholder:
- Coinvolgere diverse parti interessate, comprese le comunità emarginate, nella creazione di politiche e nella governance dell'IA.
- Utilizzare team multidisciplinari per garantire che le decisioni siano equilibrate ed eque.
- Esempio: Tenere consultazioni pubbliche quando si implementano sistemi di sorveglianza IA.
- Trasparenza e spiegabilità:
- Sviluppare sistemi di IA con processi decisionali interpretabili.
- Bilanciare la trasparenza con le preoccupazioni di sicurezza e privacy.
- Esempio: Fornire agli utenti spiegazioni in linguaggio semplice su come un modello di IA prende le decisioni.
- Valutazioni di sostenibilità:
- Valutare regolarmente i sistemi di IA per il loro impatto ambientale, incluso il consumo di energia e l'impronta di carbonio.
- Esempio: Ridurre l'uso di energia nell'addestramento di grandi modelli di machine learning.
- Programmi di alfabetizzazione sull'IA:
- Educare il pubblico e i responsabili politici sulle implicazioni etiche dell'IA.
- Incorporare l'etica dell'IA nei curricula educativi a tutti i livelli.
- Esempio: Workshop sui rischi per la privacy nei social media alimentati dall'IA.
- Audit continui e meccanismi di responsabilità:
- Stabilire audit regolari per i sistemi di IA per rilevare e affrontare bias, imprecisioni o violazioni etiche.
- Assicurare che ci sia un processo chiaro per il risarcimento in caso di danni causati dall'IA.
- Esempio: Revisioni periodiche degli strumenti di reclutamento IA per prevenire i bias di genere.
Impara i quadri di IA responsabile
Ecco alcuni quadri di IA responsabile per superare dilemmi etici come il bias dell'IA:
Trasparenza
I sviluppatori di IA hanno l'obbligo etico di essere trasparenti in modo strutturato e accessibile poiché la tecnologia dell'IA ha il potenziale per violare le leggi e impattare negativamente l'esperienza umana. Per rendere l'IA accessibile e trasparente, la condivisione delle conoscenze può aiutare.
Ad esempio, OpenAI è stata fondata nel 2015 come laboratorio di ricerca sull'IA senza scopo di lucro da Elon Musk, Sam Altman e altri, con la missione di sviluppare "intelligenza digitale" a beneficio dell'umanità.
Tuttavia, dopo la sua ristrutturazione in una Public Benefit Corporation (PBC), OpenAI ora opera come entità a scopo di lucro governata da una fondazione senza scopo di lucro.17
Concedendo a Microsoft una licenza esclusiva per i suoi modelli di frontiera, OpenAI è passata da un modello di ricerca trasparente e aperto a uno proprietario, scatenando un significativo dibattito sulla sua missione originale.
Spiegabilità
I sviluppatori di IA e le aziende devono spiegare come i loro algoritmi arrivano alle loro previsioni per superare le questioni etiche che sorgono con previsioni inaccurate. Vari approcci tecnici possono spiegare come questi algoritmi raggiungono le loro conclusioni e quali fattori influenzano le loro decisioni.
Allineamento
Numerosi paesi, aziende e università stanno costruendo sistemi di IA e nella maggior parte delle aree non esiste un quadro legale adattato ai recenti sviluppi nell'IA.
Modernizzare i quadri legali a livello nazionale e superiore (ad es. ONU) chiarirà il percorso verso lo sviluppo etico dell'IA. Le aziende pioniere dovrebbero guidare questi sforzi per creare chiarezza per il loro settore.
Utilizza quadri e strumenti di etica dell'IA
Accademici e organizzazioni si concentrano sempre più sui quadri etici per guidare l'uso delle tecnologie di IA. Questi quadri affrontano le implicazioni morali dell'IA lungo tutto il suo ciclo di vita, inclusi l'addestramento dei sistemi di IA, lo sviluppo dei modelli di IA e l'implementazione dei sistemi intelligenti.
Ecco un elenco di strumenti che possono aiutarti ad applicare le pratiche di etica dell'IA:
Strumenti di governance dell'IA
I strumenti di governance dell'IA assicurano che le applicazioni di IA siano sviluppate e implementate in linea con i principi etici. Questi strumenti aiutano le organizzazioni a monitorare e controllare i programmi di IA lungo tutto il ciclo di vita dell'IA, affrontare i rischi legati a risultati non etici e supportare un'IA affidabile.
Implementando pratiche complete di governance dell'IA, le aziende possono gestire meglio i potenziali rischi e raggiungere la conformità IA con gli organismi di regolamentazione.
LLMOps
Man mano che le tecnologie di IA diventano più sofisticate, è cresciuta la necessità di strumenti specializzati per supervisionare e implementare questi modelli.
In questo contesto, gli strumenti LLMOps, pratiche operative utilizzate per gestire i large language models, svolgono un ruolo chiave nel supportare l'uso etico dei large language models aiutando a garantire che non perpetuino le disuguaglianze esistenti o contribuiscano a problemi come i deepfake.
MLOps
I strumenti MLOps (Machine Learning Operations) coinvolgono l'integrazione dei modelli di IA nella produzione garantendo l'allineamento con gli standard etici.
Questa pratica enfatizza la supervisione umana dei sistemi autonomi, in particolare in aree critiche come la sanità e la giustizia penale.
Governance dei dati
La governance dei dati è cruciale per l'uso etico dell'IA, coinvolgendo una gestione responsabile dei dati che addestra i sistemi di IA.
Una governance dei dati efficace garantisce la protezione dei dati e considera le implicazioni sociali dell'uso dei dati, supportando considerazioni etiche lungo tutto il ciclo di vita dell'IA. Questo è particolarmente importante mentre le grandi aziende tecnologiche plasmano il futuro delle tecnologie di IA.
FAQ
L'etica dell'IA è lo studio dei principi morali che guidano la progettazione, lo sviluppo e l'implementazione dell'intelligenza artificiale. Affronta questioni come equità, trasparenza, privacy e responsabilità per garantire che i sistemi di IA beneficino la società, evitino danni e rispettino i diritti umani, mitigando al contempo i bias e le conseguenze non intenzionali.
La Raccomandazione dell'UNESCO sull'Etica dell'IA, adottata nel novembre 2021, invita a minimizzare gli esiti discriminatori e distorti nei sistemi di IA promuovendo al contempo equità, trasparenza, responsabilità e rispetto dei diritti umani.
Sottolinea la creazione di quadri istituzionali e legali per governare l'IA per il bene pubblico. Delinea politiche concrete per la governance dei dati, la parità di genere e l'uso etico dell'IA in tutti i settori. La Raccomandazione include meccanismi per il monitoraggio, la valutazione e l'implementazione per guidare cambiamenti significativi.
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author = {Dilmegani, Cem},
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