Nel contesto dell’intelligenza artificiale si parla spesso di trasparenza, ma cos’è esattamente, e a quali ambiti si applica?
L’associazione danese DataEthics, che ogni anno organizza un forum sull’etica nel mondo dei dati (quest’anno si sarebbe dovuto tenere a Roma, ma è stato rimandato a causa dell’emergenza Covid-19), ha pubblicato un interessante post dove ha riassunto 18 linee guida etiche organizzandone i contenuti in nove categorie: costi ambientali, impiego, modelli di business, diritti degli utenti, dati, algoritmi, verificabilità, affidabilità, apertura.
La tabella risultante diventa secondo me un’utile checklist che può aiutare le discussioni su come e quanto sia trasparente una data soluzione AI.
Tabella dallo studio di DataEthics
Da ricordare che trasparenza ed etica sono due concetti diversi. Con la trasparenza vogliamo conoscere più informazioni possibili, ad esempio come funziona, come è stato creato, come e da chi viene operato o gestito un sistema AI, senza esprimere giudizi etici. Dopodiché è pacifico che la trasparenza aiuta e ci mette in grado di effettuare le necessarie valutazioni etiche.
Per approfondire vi consiglio il post di DataEthics: What does ‘Transparent’ AI Mean?
