L’intelligenza artificiale ha rivoluzionato l’era della business intelligence e ha consentito alle aziende di approfondire le informazioni ricavate dai propri dati. Con questo progresso nell’intelligenza artificiale, tuttavia, diventa più urgente affrontare i pregiudizi algoritmici, che rischiano di diventare sempre più diffusi con la crescente sofisticazione dell’intelligenza artificiale.
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Che cos'è il bias algoritmico?
Il bias algoritmico è il modo in cui gli algoritmi di intelligenza artificiale forniscono risultati sistematicamente ingiusti per gruppi particolari. Ciò potrebbe avvenire in diversi modi, tra cui i seguenti.
Bias di selezione
In questo caso i dati di formazione non sono rappresentativi della popolazione.
Bias di conferma
L’algoritmo tende a favorire le informazioni che confermano le convinzioni esistenti.
Distorsione dalla misurazione
I dati possono essere errati per quanto riguarda la raccolta o la misurazione.
Conseguenze del bias nella BI
I bias nella BI possono avere implicazioni molto gravi. Approfondimenti distorti possono portare a quanto segue.
Processo decisionale errato
Dati distorti porteranno a conclusioni errate e decisioni aziendali sbagliate.
Rafforzare gli stereotipi
Algoritmi distorti possono ulteriormente aggravare le disuguaglianze sociali ed economiche già esistenti.
Perdita di fiducia
Se si scopre che le organizzazioni utilizzano un’intelligenza artificiale parziale, la fiducia del pubblico andrà persa.
Ridurre i bias 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 diversi e rappresentativi della popolazione
- I dati devono essere controllati e aggiornati regolarmente per eliminare i pregiudizi
Algoritmi trasparenti
- Algoritmi trasparenti e comprensibili che indicano le fasi del processo decisionale
- Revisione e audit frequenti per individuare bias
Metriche di equità
- Applicare metriche di equità che misurano il modo in cui l’intelligenza artificiale influenzerebbe vari gruppi
- Utilizza questi parametri per identificare e correggere i pregiudizi
Rilevamento e rettifica dei bias
- 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 guidano cambiamenti positivi piuttosto che negativi se adottano misure proattive per affrontare questi problemi.
