Dilemmi etici dell'IA con esempi reali
Sebbene l'intelligenza artificiale stia cambiando il modo in cui operano le aziende, vi sono preoccupazioni su come possa influenzare le nostre vite. Si tratta sia di un problema accademico e sociale, sia di un rischio reputazionale per le imprese; nessuna azienda vuole essere danneggiata da scandali legati ai dati o all'etica dell'IA che ne compromettano la reputazione.
Esplora approfondimenti sui problemi etici che sorgono con l'uso dell'IA, esempi di uso improprio e i principi chiave per mitigare questi problemi.
Pregiudizio algoritmico
Gli algoritmi e i dati di addestramento possono contenere pregiudizi, come accade per gli esseri umani, poiché sono anch'essi generati da umani. Questi pregiudizi impediscono ai sistemi di IA di prendere decisioni eque. Incontriamo pregiudizi nei sistemi di IA per due motivi:
- Gli sviluppatori possono programmare sistemi di IA distorti senza nemmeno accorgersene
- I dati storici utilizzati per addestrare gli algoritmi di IA potrebbero non essere sufficienti per rappresentare accuratamente l'intera popolazione.
Esempio reale:
large language models (LLMs) 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 nel OpenAI’s GPT-3.5, basandosi sui metodi tradizionali di revisione dei curriculum.
I ricercatori conducono due studi utilizzando nomi associati a razze e generi diversi: la valutazione dei curriculum e la generazione di curriculum. Nello Studio 1, GPT valuta curriculum con nomi diversi in molteplici occupazioni e criteri di valutazione, rivelando pregiudizi basati su stereotipi. Nello Studio 2, GPT genera curriculum fittizi, mostrando differenze sistematiche: i curriculum delle donne riflettono meno esperienza, mentre quelli asiatici e ispanici includono indicatori di origine immigrata.
Questi risultati si aggiungono alle prove di pregiudizi negli LLM, in particolare nei contesti di assunzione.1
Per costruire un'IA responsabile ed etica, è necessario eliminare i pregiudizi nei sistemi di IA. Tuttavia, il 47% delle organizzazioni verifica la presenza di pregiudizi nei dati, nei model 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, ridurli al minimo può essere un obiettivo aziendale.
Sistemi autonomi
Gli Autonomous Things (AuT) sono dispositivi e macchine che svolgono compiti specifici senza intervento umano. Queste macchine includono auto a guida autonoma, droni e robotica. Dal momento che l'etica dei robot è un tema ampio, ci concentriamo sulle questioni etiche che derivano dall'uso di veicoli a guida autonoma e droni.
Auto a guida autonoma
Nonostante il valore crescente dei veicoli autonomi, essi pongono diversi rischi rispetto alle linee guida sull'etica 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 in seguito è morto in ospedale.3 L'incidente è stato registrato come la prima morte 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 l'azienda non è penalmente responsabile della morte del pedone. Questo perché la conducente di sicurezza era distratta dal telefono cellulare e i rapporti della polizia definiscono l'incidente “completamente evitabile”.
Armi autonome letali (LAWs)
Le LAWs (Lethal Autonomous Weapons) sono armi basate sull'IA in grado di identificare e ingaggiare bersagli autonomamente in base a regole programmate. Tali sistemi esistono da decenni, in particolare in applicazioni difensive come mine, difesa missilistica, sistemi di sentinella e munizioni circuitanti.
Le piattaforme più recenti includono veicoli terrestri e marittimi con capacità autonome, principalmente per la ricognizione ma talvolta con funzioni offensive.
Esempio reale:
Nel conflitto tra Ucraina e Russia, le armi autonome sono utilizzate principalmente attraverso droni abilitati all'IA e munizioni circuitanti piuttosto che tramite sistemi completamente indipendenti.
La Russia impiega munizioni circuitanti, che possono cercare e colpire autonomamente obiettivi militari predefiniti con un controllo umano minimo una volta lanciate. L'Ucraina utilizza principalmente droni semi-autonomi, nei quali 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 giuridiche ed etiche ai sensi del diritto internazionale umanitario, in particolare per quanto riguarda i principi di distinzione, proporzionalità e responsabilità.4
Esempio reale:
Dal 2018, le Nazioni Unite si oppongono costantemente ai sistemi d'arma autonomi letali (LAWS). Il Segretario Generale António Guterres li ha definiti politicamente e moralmente inaccettabili e ne ha sollecitato 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, giuridici e per i diritti umani. Gli esperti delle Nazioni Unite per i diritti umani hanno fatto eco a queste preoccupazioni e hanno sostenuto un divieto globale.5
Disoccupazione e disuguaglianza di reddito dovute all'automazione
Si prevede che l'automazione guidata dall'IA rimodellerà profondamente i mercati del lavoro, contribuendo a pressioni di disoccupazione a breve termine e ad ampliare la disuguaglianza di reddito se non gestita.
Secondo l'analisi di AIMultiple, le proiezioni attuali suggeriscono che il 15-25% dei posti di lavoro subirà una significativa perturbazione entro il 2027, con un 5-10% di spostamento netto dei posti di lavoro dopo la creazione di nuovi ruoli.
Al contempo, l'IA integra il lavoro umano in ambiti come il processo decisionale, il ragionamento e la creatività, spostando la domanda verso competenze di maggior valore. Con oltre il 40% dei lavoratori che entro il 2030 necessiterà di un significativo aggiornamento delle competenze, l'accesso diseguale alla riqualificazione rischia di aggravare la disuguaglianza di reddito tra coloro che possono adattarsi ai ruoli basati sull'IA e coloro che non possono.
Usi impropri dell'IA
Dispute sulla governance dell'IA riguardo alle armi autonome
Le recenti tensioni tra aziende di IA e governi mostrano quanto sia difficile porre 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 consentito al governo un “accesso illimitato” ai suoi model per “tutti gli scopi leciti”.
Dario Amodei, CEO di Anthropic, ha dichiarato che l'azienda parteciperebbe se fossero incluse due garanzie: il divieto della sorveglianza di massa interna e la prevenzione dello 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 large language models non siano di per sé armi, possono essere integrati nei sistemi militari per analizzare informazioni, generare elenchi di potenziali obiettivi, stabilire priorità tra le minacce e raccomandare azioni militari.
Le armi completamente autonome rappresentano la fase più controversa di questa progressione. Una volta attivati, questi sistemi possono cercare, selezionare e attaccare autonomamente gli obiettivi utilizzando sensori come telecamere e radar, oltre ad algoritmi di IA.
I critici avvertono che escludere gli esseri umani dal ciclo decisionale solleva importanti preoccupazioni etiche e giuridiche, in particolare per quanto riguarda la responsabilità e il rispetto del diritto internazionale umanitario.
Pratiche di sorveglianza che limitano la privacy
“Il Grande Fratello ti guarda.” Questa celebre frase dal romanzo distopico di George Orwell 1984 era un tempo un'opera di fantascienza. Oggi, però, sembra sempre più realtà, poiché i governi impiegano l'IA per la sorveglianza di massa. In particolare, l'uso della tecnologia di riconoscimento facciale nei sistemi di sorveglianza ha sollevato serie preoccupazioni per il diritto alla privacy.
Secondo l'IA Global Surveillance (AIGS) Index, 176 paesi utilizzano sistemi di sorveglianza dell'IA e le democrazie liberali sono grandi utilizzatrici della sorveglianza dell'IA.7
Lo stesso studio mostra che il 51% delle democrazie avanzate utilizza sistemi di sorveglianza dell'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 utilizzando legalmente.
Esempi reali:
Alcuni grandi attori tecnologici esprimono inoltre 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
Gli analytics basati sull'IA possono fornire approfondimenti concreti sul comportamento umano, ma abusare degli analytics per manipolare le decisioni umane è eticamente sbagliato.
Esempio reale:
Cambridge Analytica ha venduto i dati degli elettori americani raccolti su Facebook a 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 violazioni della privacy.10
Proliferazione dei deepfake
I deepfake sono immagini o video generati sinteticamente in cui una persona in un contenuto multimediale immagine o video viene sostituita con le sembianze di qualcun altro.
Creare una falsa narrazione usando i deepfake può danneggiare la fiducia delle persone nei media (che è ai minimi storici).11Questa sfiducia è pericolosa per le società, considerando che i mass media sono ancora la principale opzione 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 secondo cui il suo strumento di IA, Grok, è stato utilizzato per generare immagini deepfake sessualizzate di persone reali, dopo un'azione analoga da parte dell'autorità di regolamentazione britannica Ofcom.
Se verrà accertato che X ha violato la legge sui servizi digitali dell'UE, potrebbe incorrere in multe fino al 6% del suo fatturato annuo globale e le autorità di regolamentazione potranno imporre misure provvisorie se le salvaguardie non saranno rafforzate.
Funzionari dell'UE e attivisti hanno condannato i deepfake come dannosi e degradanti, in particolare per donne e bambini, chiedendosi se 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 resta incerto, senza consenso scientifico sul fatto che nascerà dallo scaling delle architetture esistenti come i transformer o dallo sviluppo di approcci fondamentalmente nuovi, né su come l'AGI debba essere infine convalidata.
I dilemmi pratici, come stabilire 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 siano ampiamente diffuse. Più in generale, l'emergere di sistemi superintelligenti mette in discussione il dominio umano e solleva questioni fondamentali sui diritti, sulle responsabilità e sui framework morali degli esseri artificiali.
Abbiamo analizzato oltre 10.000 previsioni di scienziati, imprenditori e della comunità più ampia e abbiamo riscontrato che la maggior parte degli esperti considera l'AGI inevitabile. Sulla base di questa convinzione, recenti sondaggi tra i ricercatori di IA stimano il suo arrivo intorno al 2040, un notevole spostamento rispetto alle previsioni precedenti più vicine al 2060, mentre gli imprenditori sono ancora più ottimisti, proiettando tempistiche vicine al 2030.
Etica dei robot
L'etica dei robot, o roboetica, riguarda il modo in cui gli esseri umani progettano, usano e trattano i robot. I dibattiti su questo tema esistono dagli anni Quaranta, chiedendosi principalmente se i robot debbano avere diritti paragonabili a quelli degli esseri umani e degli animali.
Lo scrittore Isaac Asimov è 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, tramite l'inazione, permettere che un essere umano subisca un danno.
- Un robot deve obbedire agli ordini impartiti dagli esseri umani, tranne quando tali ordini entrerebbero in conflitto con la Prima Legge.
- Un robot deve proteggere la propria esistenza purché tale protezione non entri in conflitto con la Prima o la Seconda Legge.
Come affrontare questi dilemmi?
Si tratta di questioni difficili e soluzioni innovative e controverse come il reddito di base universale potrebbero essere necessarie per affrontarle. Esistono 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:
Considerare le politiche e le migliori pratiche dell'UNESCO
Politica di governance dei dati
Questa politica sottolinea l'importanza di framework 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, la creazione di dataset standardizzati per l'IA in ambito sanitario garantisce accuratezza e riduce i pregiudizi.
Governance etica dell'IA
I meccanismi di governance devono essere inclusivi, multidisciplinari e multilaterali, coinvolgendo portatori di interessi diversi come le comunità colpite, i decisori politici e gli esperti di IA. Questo approccio si estende all'applicazione della responsabilità e alla previsione di rimedi per i danni.
Ad esempio, garantire assunzioni eque tramite 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'istruzione sull'IA e sui dati nei programmi di studio. 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 generazioni future ad affrontare gli impatti sociali dell'IA.
Salute e benessere sociale
Questa politica incoraggia l'impiego 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 clinicamente comprovate, sicure ed efficienti.
Parità di genere nell'IA
La parità 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 mentoring delle donne nella ricerca sull'IA e affrontare i pregiudizi di genere negli algoritmi di reclutamento.
Sostenibilità ambientale
Questa politica si concentra sulla valutazione e sulla mitigazione dell'impatto ambientale dell'IA, come l'impronta di carbonio e il consumo di risorse. Si incoraggia l'incentivazione dell'uso dell'IA nella previsione e nella 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 preparazione (RAM)
Questa tecnica aiuta gli Stati a valutare la loro preparazione nell'implementare politiche etiche sull'IA, analizzando i framework giuridici, le infrastrutture e la disponibilità di risorse.
Ad esempio, RAM può individuare lacune nella regolamentazione dell'IA e nelle infrastrutture, 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 colpite, la EIA garantisce l'allocazione delle risorse per prevenire danni.
Ad esempio, una EIA potrebbe individuare i rischi di pregiudizio in un sistema di polizia predittiva e raccomandare misure di mitigazione.
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 UNESCO.
Ad esempio, l'osservatorio potrebbe fornire rapporti sugli impatti sociali dell'IA in vari paesi.
Formazione sull'etica dell'IA e sensibilizzazione 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 etiche dell'IA dell'UNESCO15
Migliori pratiche raccomandate dall'UNESCO
- Governance inclusiva e multi-stakeholder:
- Coinvolgere portatori di interessi diversi, comprese le comunità emarginate, nella creazione delle policy e nella governance dell'IA.
- Utilizzare team multidisciplinari per garantire decisioni complete ed eque.
- Esempio: Indire 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 di sicurezza e privacy.
- Esempio: Fornire agli utenti spiegazioni in linguaggio semplice su come un model di IA prende le decisioni.
- Valutazioni di sostenibilità:
- Valutare regolarmente i sistemi di IA per il loro impatto ambientale, compresi il consumo energetico e l'impronta di carbonio.
- Esempio: Ridurre il consumo energetico nell'addestramento di grandi model di machine learning.
- Programmi di alfabetizzazione all'IA:
- Educare il pubblico e i decisori politici sulle implicazioni etiche dell'IA.
- Integrare l'etica dell'IA nei programmi di studio 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 dei sistemi di IA per individuare e affrontare pregiudizi, inesattezze o violazioni etiche.
- Garantire un processo chiaro di ricorso nei casi di danno causato dall'IA.
- Esempio: Revisioni periodiche degli strumenti di reclutamento basati sull'IA per prevenire i pregiudizi di genere.
Apprendere i framework di IA responsabile
Ecco alcuni framework di IA responsabile per superare i dilemmi etici come il pregiudizio dell'IA:
Trasparenza
Gli sviluppatori di IA hanno l'obbligo etico di essere trasparenti in modo strutturato e accessibile, poiché la tecnologia dell'IA può violare leggi e influire negativamente sull'esperienza umana. Per rendere l'IA accessibile e trasparente, la condivisione della conoscenza può essere d'aiuto.
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 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 sui suoi model di frontiera, OpenAI è passata da un model di ricerca trasparente e aperto a uno proprietario, suscitando un ampio dibattito sulla sua missione originaria.
Spiegabilità
Gli sviluppatori di IA e le aziende devono spiegare come i loro algoritmi giungono alle 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 degli ambiti, non esiste un framework giuridico adeguato ai recenti sviluppi dell'IA.
Modernizzare i framework giuridici sia a livello nazionale sia a livelli superiori (ad es. ONU) chiarirà il percorso verso uno sviluppo etico dell'IA. Le aziende pioniere dovrebbero guidare questi sforzi per creare chiarezza per il proprio settore.
Usare framework e strumenti per l'etica dell'IA
Gli accademici e le organizzazioni si concentrano sempre più su framework etici per guidare l'uso delle tecnologie di IA. Questi framework affrontano le implicazioni morali dell'IA lungo il suo ciclo di vita, compreso l'addestramento dei sistemi di IA, lo sviluppo di model 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 lungo l'intero ciclo di vita dell'IA, ad affrontare i rischi legati a esiti non etici e a sostenere un'IA affidabile.
Implementando pratiche complete di governance dell'IA, le aziende possono gestire meglio i rischi potenziali e ottenere la conformità all'IA presso 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 model.
In questo contesto, gli strumenti LLMOps, pratiche operative utilizzate per gestire i large language models, svolgono un ruolo chiave nel sostenere l'uso etico dei large language models, contribuendo a garantire che non perpetuino le disuguaglianze esistenti né contribuiscano a problemi come i deepfake.
MLOps
Gli strumenti MLOps (Machine Learning Operations) implicano l'integrazione dei model di IA nella produzione garantendo al contempo l'allineamento con gli standard etici.
Questa pratica enfatizza la supervisione umana dei sistemi autonomi, in particolare in ambiti critici come sanità e giustizia penale.
Governance dei dati
La governance dei dati è cruciale per l'uso etico dell'IA, poiché implica 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, sostenendo le considerazioni etiche lungo 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 equità, trasparenza, privacy e responsabilità per garantire che i sistemi di IA apportino benefici alla società, evitino danni e rispettino i diritti umani, mitigando al contempo pregiudizi e conseguenze indesiderate.
La Raccomandazione UNESCO sull'etica dell'IA, adottata nel novembre 2021, chiede di ridurre al minimo gli esiti discriminatori e distorti nei sistemi di IA, promuovendo al contempo equità, trasparenza, responsabilità e rispetto dei diritti umani.
Sottolinea la creazione di framework istituzionali e giuridici 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 di monitoraggio, valutazione e attuazione per produrre un cambiamento significativo.
Cita questa ricerca
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
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}Registro delle modifiche
12 aggiornamentiAggiunte le dispute sulla governance dell'IA relative alle armi autonome alla sezione Misuses of AI.
Aggiunto un esempio reale alla sezione Armi Autonome.
Rimossa la sezione "Preoccupazioni etiche specifiche dell'IA generativa".
Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.
In precedenza ha lavorato come reclutatrice in società di project management e consulenza. Sıla ha conseguito un Master of Science in Psicologia Sociale e un Bachelor of Arts in Relazioni Internazionali.
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