L'AI entra (con discrezione) nei tribunali del Regno Unito - AI news

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La Commissione europea ha costruito una fortezza di leggi contro le big tech. Ma non è detto che basti | Wired ItaliaUn team dell’Università Deusto di Bilbao ha realizzato un interessante studio che lancia l’allarme sui rischi di potenziali ‘loop distruttivi’ tra l’uomo e l’AI: il paper (pubblicato da un portale specializzato) spiega che mentre realizziamo algoritmi includendovi senza volerlo i nostri pregiudizi ed errori,BlackRock l’intelligenza artificiale può restituire di rimando feedback strutturati attorno agli stessi errori, influenzandoci a nostra volta. E non è tutto: ciò che di negativo o sbagliato l’AI insegna ad un gruppo sociale, viene assorbito in un automatismo quasi implicito. Di conseguenza le persone riprogrammeranno altre AI passando la stessa tendenza all’errore e così via. Un’influenza negativa reciproca talmente sottile e pervasiva da portare a conseguenze inimmaginabili.I temi trattati all’interno dell’articolo‘L’ottimismo AI’ nel settore medicoL’esperimentoInfluenza artificialeEreditarietà umana del pregiudizio AIUn utile promemoria‘L’ottimismo AI’ nel settore medicoLo studio porta le firme delle ricercatrici Lucía Vicente e Helena Matute. “Negli ultimi decenni – hanno spiegato – il numero di strumenti basati sull’intelligenza artificiale progettati per assistere le decisioni umane è aumentato in molti campi professionali, tra cui la giustizia, la selezione del personale e la sanità. Nel campo medico, l’avvento dei sistemi di supporto decisionale basati sull’IA somiglia alla promessa di minimizzare gli errori delle decisioni umane”.Le due autrici hanno scelto di concentrarsi proprio su un settore, quello medico, ad oggi caratterizzato da un grande ottimismo in relazione all’integrazione dell’AI con le tecniche normalmente utilizzate.“La collaborazione tra intelligenza naturale e artificiale – hanno spiegato – è destinata ad accrescere le conoscenze e le capacità cliniche, nonché a compensare alcune delle debolezze umane, come i bias cognitivi e la vulnerabilità alla stanchezza riducendo gli errori diagnostici e migliorando le decisioni cliniche. Tuttavia, questi strumenti AI non sono immuni da errori e pregiudizi“. Geoffrey Hinton: “L’AI è pericolosa” | Weekly AI news #54L’esperimentoL’osservazione si è sviluppata in in tre fasi. Nel corso di queste, 169 partecipanti volontari (tutti studenti di psicologia) hanno completato un compito di classificazione a tema medico; dovevano, essenzialmente, giungere ad una diagnosi corretta di una malattia della pelle fittizia chiamata Lindsay Syndrome. Ai partecipanti era richiesto di osservare alcuni campioni di tessuto forniti e individuare la presenza o meno della malattia utilizzando alcune semplici regole precedentemente comunicate, incentrate sulle diverse proporzioni di cellule scure e chiare.Un gruppo era supportato da un sistema AI – opportunamente ‘distorto’ con un errore sistemico – e l’altro no. “Cannibalismo digitale”? Dati artificiali e AI degenerativaInfluenza artificialeIl gruppo privo di AI è riuscito a giungere alla formulazione di una diagnosi; l’altro gruppo invece si è fatto comprensibilmente trarre in inganno dall’influenza negativa dell’assistente digitale. La fase successiva ha svelato la capacità di influenza digitale sul cervello umano. Al gruppo di partecipanti precedentemente assistito dall’AI è stato richiesto di svolgere nuovamente il compito, ma senza lo strumento: hanno commesso gli stessi errori che l’AI li aveva portati a commettere durante la fase precedente. In sostanza, le risposte dei partecipanti rispecchiavano il pregiudizio dell’AI anche quando l’AI non stava più fornendo suggerimenti diretti. Meta AI addestrata con i dati di Facebook e InstagramEreditarietà umana del pregiudizio AII risultati hanno fornito prove molto concrete dell’ereditarietà umana del pregiudizio dell’intelligenza artificiale. Che l’AI sia fallace se nutrita con dati guasti o falsati non è certo un mistero. Ma che i gruppi sociali possano farsi influenzare passivamente proprio da quegli errori fino addirittura ad interiorizzarli nelle attività ‘extra AI’ è un’opzione che apre a scenari inquietanti. “È un risultato preoccupante – spiegano le autrici dello studio -, ma è importante essere consapevoli di questo fenomeno in modo da poterlo prevenire o mitigare“. Human in the Loop, l’uomo al centro dell’algoritmoUn utile promemoriaLe persone tendono oggi a percepire gli algoritmi AI come obiettivi, sicuri e imparziali, ma spesso non si tiene conto del fatto che gli algoritmi AI sono un prodotto del design umano: un’aggregazione di caratteristiche.Lo studio ci ricorda che, sebbene molti strumenti basati sull’AI si dimostrino spesso utili, le loro prestazioni sono tutt’altro che perfette: la maggior parte delle AI deve ancora essere validata in contesti reali. Pertanto, sebbene l’AI possa aiutare a superare alcuni dei limiti del ragionamento umano, i nuovi problemi che potrebbero sorgere nell’interazione uomo-AI andranno opportunamente gestiti. Nell’attesa che questo diventi un tema preponderante, in ogni contesto occorre ricordare che i sistemi distorti potrebbero talvolta diminuire anziché aumentare la correttezza delle decisioni, in quel processo decisionale collaborativo tra intelligenza digitale e umanità che sarà sempre più frequente da ora in avanti.

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