Etica e Responsabilità nell'AI
Quando l'AI fa male
📌Bias e Discriminazione
I bias nei dati possono diventare decisioni ingiuste su persone reali.
Nota pratica: non basta accuracy globale: analizza l'impatto sui sottogruppi. Una pratica matura richiede principi di , gestione degli e operativi.
Takeaway: performance senza può creare danni concreti.
📌Trasparenza e Spiegabilità
Nei contesti sensibili serve spiegare come e perché il sistema decide.
Nota pratica: definisci logging decisionale e revisione umana dove necessario.
Takeaway: trasparenza è requisito operativo.
🚀Startup Lens
Governance minima: policy d'uso, livelli di rischio, escalation umana, audit periodici e tracciamento incidenti.
⚠️Errore comune + Check rapido
Errore comune: trattare l'etica come documento e non come processo tecnico.
Check rapido (2 min): indica una decisione del tuo use case che deve avere revisione umana obbligatoria.
🎯 Punti Chiave
- •I dati possono amplificare bias
- •Explainability è cruciale nei casi ad alto impatto
- •Fairness e accountability vanno misurate
- •Serve governance operativa oltre la compliance
- •Learning outcome: identificare un rischio etico e definire una mitigazione concreta
💬 Discussione in Aula
- •Quale decisione AI nel tuo dominio richiede sempre revisione umana?
- •Come bilanciare accuratezza e spiegabilità?
- •Quale metrica useresti per monitorare fairness nel tempo?
Media del Capitolo
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🎬 Video
In arrivoVideo completo Capitolo 10: bias, explainability e governance etica operativa nei sistemi AI.
Durata target: 9 min
Path previsto: media/ch10-ethics-ai/video.mp4
🎙️ Podcast
🧩 Bias Review Interattivo — Credito
Analizza il dataset come reviewer etico: trova le decisioni sospette e i gruppi più esposti a bias. Verifica solo alla fine.
Passa il mouse sulle celle per vederle evidenziate — clicca per selezionare.
🧠 Quiz del Capitolo
1. Un modello di scoring del credito ha accuracy del 91% globale, ma sbaglia sul 34% dei richiedenti provenienti da una specifica area geografica. Il team vuole pubblicarlo. Cosa fai?