Bias nell’intelligenza artificiale

Definizione

Nel contesto dell’AI, il bias può essere definito come una deviazione sistematica o una tendenza che porta un sistema a produrre risultati non neutrali o discriminatori. A differenza del concetto statistico di bias (che si riferisce alla deviazione tra la stima e il valore reale), le distorsioni nei sistemi in AI ha implicazioni etiche e sociali più ampie.

Tipi di bias

1. Data Bias

È uno delle distorsioni nei sistemi più frequenti. Si verifica quando i dati utilizzati per addestrare un modello non rappresentano equamente la popolazione o il fenomeno reale. Questo può avvenire per via di:

• Campionamento non rappresentativo: ad esempio, un modello di riconoscimento vocale addestrato solo su voci maschili potrebbe performare male con voci femminili.
• Bias storici: se i dati riflettono ingiustizie sociali pregresse (es. discriminazione razziale nel mercato del lavoro), il modello può perpetuare tali ingiustizie.
• Sovra o sottorappresentazione: certe categorie possono essere sovrarappresentate o sottorappresentate nei dati, generando disparità nei risultati.

2. Bias algoritmico (Algorithmic Bias)

Riguarda la progettazione dell’algoritmo o del modello stesso. Anche se i dati sono corretti, le decisioni progettuali degli sviluppatori (come la selezione delle variabili, la scelta della funzione obiettivo o del metodo di ottimizzazione) possono introdurre distorsioni.

3. Human Bias

Gli sviluppatori, i ricercatori o gli stakeholder possono trasmettere inconsciamente i propri pregiudizi nei sistemi AI, sia nella raccolta dati che nella progettazione delle soluzioni.

4. Bias di interazione

Si verifica quando gli utenti interagiscono con un sistema AI in modi che lo spingono verso comportamenti distorti. Un esempio classico è un chatbot che impara comportamenti offensivi dall’interazione con utenti tossici.

5. Bias di conferma

Le persone tendono a cercare conferme delle proprie convinzioni nei risultati generati dal sistema, anche quando questi sono errati o distorti.

Esempi di distorsioni nei sistemi nella pratica

1. Riconoscimento facciale

Uno studio del MIT Media Lab del 2018 ha evidenziato che alcuni software di riconoscimento facciale mostravano errori significativi nel riconoscere persone con pelle scura, in particolare donne nere, con tassi di errore superiori al 30% rispetto a meno dell’1% per uomini bianchi^[1].

2. AI nel reclutamento del personale

Nel 2018 Amazon ha interrotto l’utilizzo di un sistema di intelligenza artificiale per la selezione dei CV poiché penalizzava le donne. Il modello era stato addestrato su dati storici che riflettevano uno squilibrio di genere nei ruoli tecnici^[2].

3. Criminalità predittiva (Predictive Policing)

Sistemi come COMPAS sono stati criticati per attribuire punteggi di rischio più alti ad afroamericani rispetto ai bianchi, anche in presenza di fattori simili^[3].

Cause principali delle distorsioni nell’AI

• Dati distorti o incompleti: molti dataset contengono errori, lacune o riflettono solo una parte della popolazione.
• Obiettivi di ottimizzazione sbilanciati: si massimizzano metriche come l’accuratezza ignorando l’equità.
• Mancanza di diversità nei team di sviluppo: può portare a cecità rispetto a bias culturali o sociali.
• Black box e mancanza di trasparenza: la complessità dei modelli rende difficile analizzare e correggere distorsioni.

Conseguenze delle distorsioni nei sistemi nell’AI

• Discriminazione verso individui o gruppi protetti.
• Perdita di fiducia nei sistemi tecnologici.
• Rischi legali e reputazionali per le aziende.
• Amplificazione delle disuguaglianze sociali.

Strategie per la mitigazione

1. Audit e valutazione etica dei dati

Analisi preventive dei dati utilizzati per addestrare i modelli per identificare distorsioni e correlazioni pericolose.

2. Fairness-aware Machine Learning

Uso di algoritmi progettati per rispettare metriche di equità come equal opportunity o demographic parity.

3. Inclusività nei team di sviluppo

Promuovere la diversità culturale, di genere e sociale tra chi progetta i sistemi.

4. Spiegabilità e trasparenza (Explainable AI)

Favorire modelli interpretabili o strumenti di spiegazione per individuare possibili distorsioni nelle decisioni.

5. Coinvolgimento degli stakeholder

Le persone impattate dai sistemi AI devono partecipare alla progettazione e alla valutazione.

Legislazione e regolamentazione

Europa

L’AI Act dell’Unione Europea propone una classificazione dei sistemi AI per livello di rischio e impone controlli più severi per quelli ad alto rischio, con focus anche sui bias algoritmici^[4].

Stati Uniti

In assenza di una regolamentazione federale unitaria, alcuni stati come New York hanno introdotto normative per il controllo delle distorsioni negli algoritmi usati nei processi di selezione del personale.

Linee guida internazionali

Organizzazioni come OCSE, ONU e IEEE promuovono principi per un’AI equa, trasparente e affidabile^[5].

Critiche e dibattito

Molti studiosi sottolineano che non è possibile ottenere un’AI totalmente imparziale, poiché le decisioni algoritmiche riflettono valori umani e culturali. Il concetto stesso di “equità” è controverso e spesso definito in modo diverso da diversi gruppi sociali o giuridici. Alcuni esperti propongono modelli attivamente “antidiscriminatori”, piuttosto che semplicemente neutrali.

Conclusione

Il bias nell’intelligenza artificiale rappresenta una delle sfide più complesse e urgenti dell’era digitale. Nonostante l’AI offra enormi potenzialità per migliorare l’efficienza e l’accessibilità dei servizi, la sua implementazione non controllata può amplificare le ingiustizie sociali esistenti. Affrontare il bias richiede un approccio multidisciplinare che unisca ingegneria, etica, diritto, sociologia e partecipazione pubblica. Solo attraverso una progettazione consapevole e responsabile sarà possibile costruire sistemi intelligenti equi, affidabili e inclusivi.

Voci correlate

• Etica dell’intelligenza artificiale
• Fairness in Machine Learning
• Explainable AI
• Sorveglianza algoritmica
• Discriminazione algoritmica
• AI Act

Note

1. Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Gender Shades – MIT Media Lab.
2. Reuters – Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women.
3. ProPublica – Machine Bias (2016)
4. European Commission – AI Act Proposal
5. OECD – Principles on Artificial Intelligence