Etica e Responsabilità nell'AI
Quando l'AI fa male
📌Bias e Discriminazione
I bias non sono buoni o cattivi intenzionalmente — riflettono semplicemente i dati di training. Se alleni un sistema di approvazione prestiti su dati storici dove le minoranze avevano tassi di default più alti (a causa di discriminazione sistemica passata), il sistema imparerà questa discriminazione e la perpetuerà. È come insegnare a qualcuno usando solo esempi distorti. Operativamente definisci policy esplicite: cosa il sistema decide da solo e dove serve approvazione umana. Nota pratica: applica il concetto in un mini scenario reale prima del deploy. Takeaway: Accuratezza senza responsabilità può creare danni reali.
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📌Trasparenza e Spiegabilità
Le persone hanno il diritto di sapere perché l'AI ha preso una decisione su di loro. Se una banca ti nega un prestito, hai diritto di chiedere perché. Ma le reti neurali sono "black box" — è difficile spiegare quale combinazione di fattori ha portato alla decisione. La GDPR in Europa lo richiede: le aziende devono rendere conto delle decisioni AI. Operativamente definisci policy esplicite: cosa il sistema decide da solo e dove serve approvazione umana. Nota pratica: applica il concetto in un mini scenario reale prima del deploy. Takeaway: Accuratezza senza responsabilità può creare danni reali.
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🎯 Punti Chiave
- •AI riflette i bias nei dati di training
- •Amazon hiring system discriminava le donne
- •Explainability = capacità di spiegare perché
- •La trasparenza è un diritto (GDPR)
- •Learning outcome: identificare un rischio etico e proporre una mitigazione operativa
💬 Discussione in Aula
- •Come potremmo renderci conto dei bias prima che un sistema AI faccia danni?
- •Qual è il compromesso tra accuratezza e spiegabilità?
- •Se un algorithmo è provabilmente migliore ma meno trasparente, dovremmo usarlo comunque?
Media del Capitolo
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🎬 Video
In arrivoSpiegazione visuale del capitolo (8-12 min) con esempi pratici.
Durata target: 8-12 min
Path previsto: media/ch10-ethics-ai/video.mp4
🎙️ Podcast
In arrivoVersione audio con casi reali, errori comuni e takeaway operativi.
Durata target: 10-15 min
Path previsto: media/ch10-ethics-ai/podcast.mp3
🖼️ Infografica
In arrivoSintesi visuale: 5 punti chiave, 1 warning, 1 mini framework.
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📄 Risorsa
In arrivoMateriale scaricabile per studio e esercitazione guidata.
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🧠 Quiz del Capitolo
1. Etica AI serve a?
2. Explainability indica?
3. Dataset storici possono?