Il bias nell'IA si riferisce a discriminazioni sistematiche e ingiuste che emergono nei risultati dei sistemi di intelligenza artificiale. Questo bias può manifestarsi in diverse forme, ognuna con origini e implicazioni specifiche. Le tipologie più discusse sono bias nei dati, bias algoritmico e bias sociale.

• Il bias nei dati si verifica quando i dati utilizzati per addestrare un modello di IA non sono rappresentativi della popolazione generale o contengono pregiudizi incorporati;
• Il bias algoritmico deriva dalla progettazione stessa degli algoritmi, come la selezione delle caratteristiche o il modo in cui il modello elabora gli input;
• Il bias sociale riflette l'influenza di disuguaglianze e assunzioni sociali più ampie che vengono codificate nei sistemi di IA, spesso in modo inconscio.

Comprendere queste tipologie di bias è fondamentale perché possono portare a decisioni ingiuste, inaccurate o persino dannose quando l'IA viene applicata in contesti reali.

Sono stati documentati numerosi casi reali in cui il bias nell'IA ha causato danni significativi:

• Nel reclutamento: alcuni strumenti di selezione basati su IA hanno favorito candidati di sesso maschile rispetto a quelli di sesso femminile perché i dati di addestramento riflettevano squilibri storici di genere in determinati settori;
• Nella giustizia penale: algoritmi di valutazione del rischio hanno assegnato punteggi di rischio più elevati a individui appartenenti a gruppi minoritari, rafforzando disuguaglianze sociali esistenti;
• In ambito sanitario: strumenti diagnostici addestrati su dati provenienti principalmente da un solo gruppo demografico hanno mostrato prestazioni inferiori con pazienti appartenenti a gruppi sottorappresentati.

Questi esempi evidenziano come affrontare il bias nell'IA non sia solo una sfida tecnica, ma una responsabilità etica fondamentale.