L'intelligenza artificiale ha rivoluzionato l'era della business intelligence e ha permesso alle aziende di analizzare in modo molto più approfondito le informazioni ricavate dai propri dati. Con questo progresso nell'intelligenza artificiale, tuttavia, diventa sempre più urgente affrontare i bias algoritmici, che rischiano di diventare sempre più diffusi con la crescente sofisticazione dell'intelligenza artificiale.
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Che cosa è il bias algoritmico?
Il bias algoritmico è il modo in cui gli algoritmi di intelligenza artificiale forniscono risultati sistematicamente ingiusti per determinati gruppi. Questo può verificarsi in diversi modi, tra cui i seguenti.
Bias di selezione
In questo caso, i dati di addestramento non sono rappresentativi della popolazione.
Bias di conferma
L'algoritmo tende a privilegiare le informazioni che confermano le convinzioni esistenti.
Distorsione di misurazione
I dati possono essere errati per quanto riguarda la raccolta o la misurazione.
Conseguenze della distorsione nella BI
I pregiudizi nella Business Intelligence possono avere implicazioni molto gravi. Intuizioni distorte possono portare a quanto segue.
Decisioni errate
I dati distorti porteranno a conclusioni errate e a cattive decisioni aziendali.
Rafforzare gli stereotipi
Gli algoritmi distorti possono aggravare ulteriormente le disuguaglianze sociali ed economiche già esistenti.
Perdita di fiducia
Se si scoprisse che le organizzazioni impiegano un'intelligenza artificiale distorta, si perderebbe la fiducia del pubblico.
Riduzione dei pregiudizi nella BI basata sull'intelligenza artificiale
Per ridurre i pregiudizi nella BI basata sull'intelligenza artificiale, le organizzazioni dovrebbero adottare quanto segue.
Dati diversi e rappresentativi
- I dati di formazione dovrebbero essere diversificati e rappresentativi della popolazione
- I dati devono essere verificati e aggiornati regolarmente per rimuovere i pregiudizi
Algoritmi trasparenti
- Algoritmi trasparenti e comprensibili che indicano i passaggi del processo decisionale
- Revisione e audit frequenti per rilevare pregiudizi
Metriche di equità
- Applicare metriche di equità che misurino come l'intelligenza artificiale influenzerebbe vari gruppi
- Utilizzare queste metriche per identificare e correggere i pregiudizi
Rilevamento e rettifica delle distorsioni
- Importante supervisione umana per la scoperta e la rettifica dei pregiudizi
- Formazione di data scientist e analisti nella scoperta e mitigazione dei pregiudizi
Monitoraggio continuo
- Monitorare le prestazioni dei sistemi di intelligenza artificiale nel tempo per rilevare e correggere i pregiudizi emergenti
- Riqualificare e aggiornare frequentemente i modelli per mantenerne l'accuratezza e l'equità
Le organizzazioni saranno in grado di utilizzare la BI basata sull'intelligenza artificiale in modi che favoriscano cambiamenti positivi anziché negativi se adottano misure proattive per affrontare questi problemi.
