Dilemmi etici dell'IA con esempi reali
Sebbene l'intelligenza artificiale stia cambiando il modo in cui operano le aziende, ci sono preoccupazioni su come possa influenzare le nostre vite. Si tratta sia di un problema accademico/sociale che di un rischio reputazionale per le imprese; nessuna azienda vuole essere minata da scandali legati all'etica dei dati o dell'IA che ne danneggino la reputazione.
Esplora approfondimenti sulle questioni etiche che sorgono con l'uso dell'IA, esempi di uso improprio e i principi chiave per mitigare questi problemi.
Distorsione algoritmica
Gli algoritmi e i dati di addestramento possono contenere pregiudizi, proprio come gli esseri umani, poiché anch'essi sono generati da questi ultimi. Questi pregiudizi impediscono ai sistemi di IA di prendere decisioni eque. Incontriamo pregiudizi nei sistemi di IA per due ragioni:
- Gli sviluppatori possono programmare sistemi di IA distorti senza nemmeno rendersene conto
- I dati storici utilizzati per addestrare gli algoritmi di IA potrebbero non essere sufficienti a rappresentare accuratamente l'intera popolazione.
Esempio reale:
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono sempre più utilizzati nei luoghi di lavoro per migliorare l'efficienza e l'equità, ma possono anche riprodurre o amplificare i pregiudizi sociali. Lo studio Silicon Ceiling esamina l'impatto degli LLM sulle assunzioni, verificando i pregiudizi di razza e genere in OpenAI's GPT-3.5, basandosi sui metodi tradizionali di audit dei curriculum.
I ricercatori conducono due studi utilizzando nomi associati a razze e generi diversi: valutazione dei curriculum e generazione di curriculum. Nello Studio 1, GPT valuta i curriculum con nomi diversi in diverse occupazioni e criteri di valutazione, rivelando pregiudizi basati sugli stereotipi. Nello Studio 2, GPT genera curriculum fittizi, mostrando differenze sistematiche: i curriculum delle donne riflettono meno esperienza, mentre quelli di asiatici e ispanici includono indicatori di immigrazione.
Questi risultati si aggiungono alle prove di pregiudizio negli LLM, in particolare nei contesti di assunzione.1
Per costruire un'IA etica e responsabile, è necessario eliminare i pregiudizi nei sistemi di IA. Tuttavia, il 47% delle organizzazioni effettua test per individuare pregiudizi nei dati, nei modelli e nell'uso umano degli algoritmi.2
Sebbene eliminare tutti i pregiudizi nei sistemi di IA sia quasi impossibile, dati i numerosi pregiudizi umani esistenti e la continua scoperta di nuovi, minimizzarli può essere un obiettivo aziendale.
Oggetti autonomi
Gli Oggetti Autonomi (AuT) sono dispositivi e macchine che svolgono compiti specifici senza intervento umano. Questi includono auto a guida autonoma, droni e robotica. Poiché l'etica dei robot è un argomento ampio, ci concentriamo sulle questioni etiche derivanti dall'uso di veicoli autonomi e droni.
Auto a guida autonoma
Nonostante il crescente valore dei veicoli autonomi, questi pongono vari rischi per le linee guida etiche dell'IA. La responsabilità e l'imputabilità dei veicoli autonomi sono ancora oggetto di dibattito.
Esempio reale:
Ad esempio, nel 2018, un'auto a guida autonoma di Uber ha investito un pedone che è poi deceduto in ospedale.3 L'incidente è stato registrato come il primo decesso che ha coinvolto un'auto a guida autonoma.
Dopo le indagini del Dipartimento di Polizia dell'Arizona e del National Transportation Safety Board (NTSB) degli Stati Uniti, i pubblici ministeri hanno stabilito che la società non è penalmente responsabile per la morte del pedone. Questo perché il conducente di sicurezza era distratto dal proprio telefono cellulare e i rapporti della polizia definiscono l'incidente "completamente evitabile".
Armi Autonome Letali (LAWs)
Le LAWs (Armi Autonome Letali) sono armi basate sull'IA in grado di identificare e ingaggiare obiettivi autonomamente sulla base di regole programmate. Tali sistemi esistono da decenni, in particolare in applicazioni difensive come mine, difesa missilistica, sistemi di sorveglianza e munizioni a circuito chiuso.
Piattaforme più recenti includono veicoli terrestri e navali con capacità autonome, principalmente per la ricognizione ma talvolta con funzioni offensive.
Esempio reale:
Nel conflitto Ucraina-Russia, le armi autonome sono utilizzate principalmente attraverso droni abilitati all'IA e munizioni a circuito chiuso, piuttosto che sistemi completamente indipendenti.
La Russia impiega munizioni a circuito chiuso, che possono cercare e colpire autonomamente obiettivi militari predefiniti con un controllo umano minimo una volta lanciate. L'Ucraina utilizza principalmente droni semi-autonomi, in cui gli esseri umani autorizzano gli attacchi mentre l'IA assiste nella navigazione, nel tracciamento dei bersagli e nell'ingaggio rapido.
Questi sistemi aumentano velocità e precisione sul campo di battaglia ma riducono la supervisione umana significativa, creando sfide legali ed etiche secondo il diritto internazionale umanitario, in particolare per quanto riguarda i principi di distinzione, proporzionalità e responsabilità.4
Esempio reale:
Dal 2018, le Nazioni Unite si sono costantemente opposte ai sistemi d'arma autonomi letali (LAWS). Il Segretario Generale António Guterres li ha definiti politicamente inaccettabili e moralmente ripugnanti, esortandone la proibizione.
Nel 2023, ha ribadito la necessità di uno strumento internazionale giuridicamente vincolante per vietare le armi completamente autonome e regolamentare le altre, citando gravi rischi umanitari, legali e per i diritti umani. Gli esperti delle Nazioni Unite per i diritti umani hanno espresso le stesse preoccupazioni e hanno sostenuto un divieto globale.5
Disoccupazione e disuguaglianza di reddito dovute all'automazione
Si prevede che l'automazione basata sull'IA rimodellerà significativamente i mercati del lavoro, contribuendo a pressioni di disoccupazione a breve termine e all'ampliamento della disuguaglianza di reddito se non gestita.
Le proiezioni attuali suggeriscono che il 15-25% dei posti di lavoro subirà una significativa disruption entro il 2025-2027, con un spostamento netto di 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 avrà bisogno di un significativo aggiornamento delle competenze entro il 2030, un accesso diseguale alla riqualificazione rischia di approfondire la disuguaglianza di reddito tra coloro che possono adattarsi a ruoli abilitati dall'IA e coloro che non possono. Leggi la perdita di posti di lavoro dovuta all'IA per ulteriori previsioni sull'effetto dell'IA sul mercato del lavoro attuale.
Usi impropri dell'IA
Dispute sulla governance dell'IA riguardo alle armi autonome
Le recenti tensioni tra aziende di IA e 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 con il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti che avrebbe concesso al governo "accesso illimitato" ai suoi modelli per "tutti gli scopi leciti".
L'amministratore delegato di Anthropic Dario Amodei ha dichiarato che l'azienda avrebbe partecipato se fossero state incluse due tutele: vietare la sorveglianza di massa interna e impedire lo sviluppo di armi completamente autonome senza supervisione umana.6
Il disaccordo evidenzia preoccupazioni più ampie sul ruolo dei sistemi di IA avanzati nella guerra. Sebbene i modelli linguistici di grandi dimensioni non siano di per sé armi, possono essere integrati nei sistemi militari per analizzare l'intelligence, generare elenchi di potenziali bersagli, stabilire priorità tra le minacce e raccomandare azioni militari.
Le armi completamente autonome rappresentano lo stadio più controverso di questa progressione. Una volta attivati, questi sistemi possono cercare, selezionare e attaccare autonomamente obiettivi utilizzando sensori come telecamere e radar, nonché algoritmi di IA.
I critici avvertono che l'esclusione dell'essere umano dal ciclo decisionale solleva importanti preoccupazioni etiche e legali, in particolare riguardo alla responsabilità e alla conformità con il diritto internazionale umanitario.
Pratiche di sorveglianza che limitano la privacy
"Il Grande Fratello ti guarda". Questa famosa frase del romanzo distopico di George Orwell 1984 era un tempo 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 serie preoccupazioni riguardo al diritto alla privacy
Secondo l'IA Global Surveillance (AIGS) Index, 176 paesi stanno utilizzando sistemi di sorveglianza IA e le democrazie liberali sono i principali utilizzatori della sorveglianza IA.7
Lo stesso studio mostra che il 51% delle democrazie avanzate utilizza sistemi di sorveglianza IA rispetto al 37% degli stati autocratici chiusi. Tuttavia, ciò è probabilmente dovuto al divario di ricchezza tra questi due gruppi di paesi.
Da un punto di vista etico, la domanda importante è se i governi stiano abusando della tecnologia o la stiano usando legalmente.
Esempi reali:
Anche alcuni giganti della tecnologia esprimono preoccupazioni etiche sulla sorveglianza basata sull'IA. Ad esempio, il presidente di Microsoft Brad Smith ha pubblicato un post sul blog chiedendo una regolamentazione governativa del riconoscimento facciale.8
Inoltre, IBM ha smesso di offrire la tecnologia per la sorveglianza di massa a causa del suo potenziale di uso improprio, come la profilazione razziale, che viola i diritti umani fondamentali.9
Manipolazione del giudizio umano
L'analisi basata sull'IA può fornire informazioni utili sul comportamento umano, ma abusare dell'analisi per manipolare le decisioni umane è eticamente sbagliato.
Esempio reale:
Cambridge Analytica ha venduto i dati degli elettori 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 rese note nel 2018 e la Federal Trade Commission ha multato Facebook per 5 miliardi di dollari a causa delle sue violazioni della privacy.10
Proliferazione dei deepfake
I deepfake sono immagini o video generati sinteticamente in cui una persona in un immagine o video viene sostituita con le sembianze di qualcun altro.
Creare una falsa narrativa usando i deepfake può minare la fiducia delle persone nei media (che è ai minimi storici).11 Questa sfiducia è pericolosa per le società, considerando che i mass media sono ancora il principale strumento dei governi per informare le persone su eventi di emergenza come una pandemia globale o un forte terremoto che causa danni e vittime diffusi.
Esempio reale:
La Commissione Europea ha aperto un'indagine sulla piattaforma X di Elon Musk in seguito alle accuse che il suo strumento di IA, Grok, sia stato utilizzato per generare immagini deepfake sessualizzate di persone reali, dopo un'azione simile da parte del regolatore britannico Ofcom.
Se X verrà ritenuta in violazione del Digital Services Act dell'UE, potrebbe affrontare multe fino al 6% del suo fatturato annuo globale, e i regolatori potrebbero imporre misure provvisorie se le tutele non vengono rafforzate.
Funzionari dell'UE e attivisti hanno condannato i deepfake come dannosi e degradanti, in particolare per donne e bambini, mettendo in dubbio che X abbia adeguatamente valutato e mitigato i rischi legati a potenti strumenti di IA.12
Intelligenza artificiale generale (AGI) / Singolarità
La prospettiva dell'intelligenza artificiale generale (AGI) o della singolarità solleva preoccupazioni etiche sul valore della vita umana quando le macchine superano l'intelligenza umana. Allo stesso tempo, il percorso verso l'AGI rimane incerto, senza un consenso scientifico sul fatto che sorgerà dal ridimensionamento delle architetture esistenti come i trasformatori o dallo sviluppo di approcci fondamentalmente nuovi, né su come l'AGI dovrebbe essere validata.
Dilemmi pratici, come se le auto a guida autonoma debbano dare priorità alla sicurezza dei passeggeri o dei pedoni, evidenziano questioni morali irrisolte che devono essere affrontate prima che queste tecnologie vengano 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 come inevitabile. Basandosi su questa convinzione, recenti sondaggi tra i ricercatori di IA stimano il suo arrivo intorno al 2040, un notevole cambiamento rispetto alle previsioni precedenti più vicine al 2060, mentre gli imprenditori sono ancora più ottimisti, proiettando tempistiche vicino al 2030.
Etica dei robot
L'etica dei robot, o roboetica, si occupa di come gli esseri umani progettano, usano e trattano i robot. I dibattiti su questo argomento esistono dagli anni '40, mettendo principalmente in discussione se i robot debbano avere diritti paragonabili a quelli degli esseri umani e degli animali.
L'autore Isaac Asimov è stato il primo a parlare di leggi per i robot nel suo racconto intitolato "Runaround". Ha introdotto le Tre Leggi della Robotica:13
- Un robot non può recare danno a un essere umano né permettere che, a causa del proprio mancato intervento, un essere umano subisca danno.
- Un robot deve obbedire agli ordini impartiti dagli esseri umani, purché tali ordini non siano in conflitto con la Prima Legge.
- Un robot deve proteggere la propria esistenza, purché questa protezione non sia in conflitto con la Prima o la Seconda Legge.
Come affrontare questi dilemmi?
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'Institute for Ethics in Artificial Intelligence (IEAI) presso l'Università Tecnica di Monaco conduce ricerche sull'IA in vari ambiti come mobilità, occupazione, sanità e sostenibilità.14
Ecco alcune raccomandazioni per mitigare le controversie che circondano gli usi ostili 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 al fine di 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 pregiudizi.
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 mezzi di ricorso per i danni.
Ad esempio, garantire un'assunzione equa dei sistemi di IA richiede audit continui per affrontare i pregiudizi.
Politica per l'istruzione e la ricerca
Promuove l'alfabetizzazione all'IA e la consapevolezza etica integrando l'educazione all'IA e ai dati nei programmi scolastici. Inoltre, dà priorità alla partecipazione dei gruppi emarginati e fa avanzare la ricerca etica sull'IA.
Ad esempio, le scuole potrebbero insegnare le basi dell'IA insieme alla programmazione e al pensiero critico, preparando le future generazioni a gestire gli 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 promuovere la salute mentale. Sottolinea la necessità di applicazioni di IA che siano comprovate dal punto di vista medico, sicure ed efficienti.
Uguaglianza di genere nell'IA
L'uguaglianza di genere mira a ridurre le disparità di genere nell'IA sostenendo le donne nei campi STEM ed evitando pregiudizi nei sistemi di IA.
Ad esempio, stanziare fondi per il tutoraggio delle donne nella ricerca sull'IA e affrontare i pregiudizi di genere negli algoritmi di assunzione.
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. Viene incoraggiato l'incentivazione dell'uso dell'IA nella previsione e nella mitigazione dei cambiamenti climatici.
Ad esempio, l'IA può essere utilizzata per monitorare la deforestazione e ottimizzare le reti di energia rinnovabile.
Metodologia di valutazione della preparazione (RAM)
Questa tecnica aiuta gli stati a valutare la loro preparazione ad attuare politiche etiche sull'IA valutando i quadri giuridici, le infrastrutture e la disponibilità di risorse.
Ad esempio, la RAM può identificare le lacune nella regolamentazione e nell'infrastruttura dell'IA, guidando le nazioni verso un'adozione etica dell'IA.
Valutazione dell'impatto etico (EIA)
Questo metodo valuta i potenziali impatti sociali, ambientali ed economici dei progetti di IA. Collaborando con le comunità interessate, l'EIA garantisce l'allocazione delle risorse per prevenire danni.
Ad esempio, un'EIA potrebbe identificare i rischi di pregiudizio 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'istruzione 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 basate sull'IA possono creare cittadini digitali informati.
Figura 1: Aree politiche dell'UNESCO per un'IA etica15
Migliori pratiche raccomandate dall'UNESCO
- Governance inclusiva e multi-stakeholder:
- Coinvolgere diverse parti interessate, comprese le comunità emarginate, nella creazione delle politiche e nella governance dell'IA.
- Utilizzare team multidisciplinari per garantire decisioni equilibrate ed eque.
- Esempio: Tenere consultazioni pubbliche quando si implementano sistemi di sorveglianza basati sull'IA.
- Trasparenza e spiegabilità:
- Sviluppare sistemi di IA con processi decisionali interpretabili.
- Bilanciare la trasparenza con le preoccupazioni sulla sicurezza e sulla privacy.
- Esempio: Fornire agli utenti spiegazioni in linguaggio semplice su come un modello di IA prende decisioni.
- Valutazioni della sostenibilità:
- Valutare regolarmente i sistemi di IA per il loro impatto ambientale, compreso il consumo energetico e l'impronta di carbonio.
- Esempio: Ridurre il consumo energetico nell'addestramento di grandi modelli di apprendimento automatico.
- Programmi di alfabetizzazione all'IA:
- Educare il pubblico e i responsabili politici sulle implicazioni etiche dell'IA.
- Incorporare l'etica dell'IA nei programmi educativi a tutti i livelli.
- Esempio: Workshop sui rischi per la privacy nei social media basati sull'IA.
- Audit continui e meccanismi di responsabilità:
- Stabilire audit regolari per i sistemi di IA per rilevare e affrontare pregiudizi, inesattezze o violazioni etiche.
- Garantire un processo chiaro per il ricorso in caso di danni causati dall'IA.
- Esempio: Revisioni periodiche degli strumenti di reclutamento basati sull'IA per prevenire i pregiudizi di genere.
Impara i framework per un'IA responsabile
Ecco alcuni framework per un'IA responsabile per superare i dilemmi etici come i pregiudizi dell'IA:
Trasparenza
Gli sviluppatori di IA hanno l'obbligo etico di essere trasparenti in modo strutturato e accessibile, poiché la tecnologia dell'IA ha il potenziale di violare le leggi e avere un impatto negativo sull'esperienza umana. Per rendere l'IA accessibile e trasparente, la condivisione della conoscenza 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, in seguito alla sua ristrutturazione in una Public Benefit Corporation (PBC), OpenAI opera ora come entità a scopo di lucro governata da una fondazione senza scopo di lucro.16
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, suscitando un significativo dibattito sulla sua missione originale.
Spiegabilità
Gli sviluppatori di IA e le aziende devono spiegare come i loro algoritmi arrivano alle loro previsioni per superare i problemi etici che sorgono con previsioni imprecise. 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 giuridico adattato ai recenti sviluppi dell'IA.
Modernizzare i quadri giuridici sia a livello nazionale che a livelli superiori (ad esempio, ONU) chiarirà il percorso verso uno sviluppo etico dell'IA. Le aziende pioniere dovrebbero guidare questi sforzi per creare chiarezza per il loro settore.
Usa framework e strumenti per l'etica dell'IA
Accademici e organizzazioni si concentrano sempre più su framework etici per guidare l'uso delle tecnologie di IA. Questi framework affrontano le implicazioni morali dell'IA durante il suo ciclo di vita, compreso l'addestramento dei sistemi di IA, lo sviluppo di modelli di IA e l'implementazione di sistemi intelligenti.
Ecco un elenco di strumenti che possono aiutarti ad applicare le pratiche di etica dell'IA:
Strumenti di governance dell'IA
Gli strumenti di governance dell'IA garantiscono 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 durante tutto il ciclo di vita dell'IA, ad affrontare i rischi legati a risultati non etici e a supportare un'IA affidabile.
Implementando pratiche complete di governance dell'IA, le aziende possono gestire meglio i rischi potenziali e ottenere la conformità dell'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 modelli linguistici di grandi dimensioni, svolgono un ruolo chiave nel supportare l'uso etico dei modelli linguistici di grandi dimensioni aiutando a garantire che non perpetuino le disuguaglianze esistenti o contribuiscano a problemi come i deepfake.
MLOps
Gli strumenti MLOps (Machine Learning Operations) comportano l'integrazione dei modelli di IA in 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 addestrano i sistemi di IA.
Un'efficace governance dei dati garantisce la protezione dei dati e considera le implicazioni sociali dell'utilizzo dei dati, supportando le considerazioni etiche durante tutto il ciclo di vita dell'IA. Ciò è particolarmente importante poiché le grandi aziende tecnologiche plasmano il futuro delle tecnologie di IA.
Aggiungi come fonte preferitaFAQ
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 l'equità, la trasparenza, la privacy e la responsabilità per garantire che i sistemi di IA portino benefici alla società, evitino danni e rispettino i diritti umani, mitigando al contempo i pregiudizi e le conseguenze indesiderate.
La Raccomandazione dell'UNESCO sull'etica dell'IA, adottata nel novembre 2021, chiede di ridurre al minimo i risultati 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 giuridici per governare l'IA per il bene pubblico. Delinea politiche concrete per la governance dei dati, l'uguaglianza di genere e l'uso etico dell'IA in tutti i settori. La Raccomandazione include meccanismi di monitoraggio, valutazione e implementazione per promuovere un cambiamento significativo.
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}Collegamenti di riferimento
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