Comprendere l'equità nelle decisioni prese dall'IA è fondamentale, poiché i sistemi automatizzati influenzano sempre più opportunità, risorse e risultati per le persone. Esistono diversi concetti di equità che è importante conoscere:

• Pari opportunità: Richiede che i sistemi di IA offrano possibilità simili di risultati favorevoli a individui con qualifiche simili, indipendentemente dal loro background o appartenenza a un gruppo;
• Equità individuale: Si concentra sul trattamento simile di individui simili, garantendo che un sistema di IA non favorisca o svantaggi arbitrariamente nessuno;
• Equità di gruppo: Si occupa di garantire che diversi gruppi demografici (come quelli definiti da razza, genere o età) siano trattati in modo equo dal sistema nel suo complesso.

Per promuovere l'equità e ridurre i bias nei sistemi di IA, vengono comunemente adottate diverse strategie:

• Costruzione e mantenimento di dataset diversificati e rappresentativi;
• Esecuzione di audit algoritmici per rilevare e affrontare i bias;
• Revisione e aggiornamento regolari dei modelli per riflettere le realtà attuali;
• Coinvolgimento di stakeholder provenienti da diversi contesti nel processo di sviluppo;
• Applicazione di algoritmi consapevoli dell'equità e tecniche di post-processing.

La mitigazione dei bias comporta spesso dei compromessi, in particolare tra equità e altri obiettivi come accuratezza o efficienza. Aumentare l'equità può richiedere l'adattamento di un modello in modi che potrebbero ridurne l'accuratezza predittiva complessiva o aumentare le richieste computazionali. Bilanciare questi compromessi rappresenta una sfida centrale, poiché la soluzione ideale dipende dal contesto specifico e dalle priorità etiche degli stakeholder coinvolti.