Intelligenza Artificiale e Bias

Cosa sono le bias, tipi di bias in AI, con quale strumenti cercare di risolvere le bias in un sistema dotato di intelligenza artificiale.

Quali sono le cause dei pregiudizi (bias) nell'IA?
I bias nell'IA è un'anomalia dovuta all'output degli algoritmi durante l'apprendimento automatico. Questi potrebbero può essere dovuti alle ipotesi errate fatte durante il processo di sviluppo dell'algoritmo o a dati anomali durante la fase di addestramento.

I bias nel machine learning, determina delle distorsione dei dati durante la fase di apprendimento, sono errori in cui alcuni elementi di un set di dati vengono maggiormente osservati e rappresentati rispetto ad altri. Un set di dati distorti non rappresenta accuratamente il caso utilizzato nel modello, causando risultati distorti, bassi livelli di precisione ed errori analitici.

Come risolvere i Bios in un sistema di machine learning:

• Definisci e restringi il problema che stai cercando di risolvere. Se cerchi di risolvere troppi scenari spesso c'è bisogno di tanti token che possono diventare ingestibili.  
• Effettuare la raccolta di dati strutturati che consentono opinioni diverse.
  Un numero maggiore di opinioni o etichette valide e semanticamente vicino.
• Raccogliere le informazioni tenendo conto dei disaccordi legittimi, renderà il tuo modello più flessibile.
• Cercare di comprendere i dati di allenamento del sistema. Sia i set di dati accademici che quelli commerciali possono avere classi ed etichette che introducono bias nei tuoi algoritmi.
• Effettuare dei test con la tua squadra usando un target culturalmente diversificato che genera domande diverse.
• Cercare di creare dei test con un piccolo gruppo che rappresenta la maggior parte degli utenti finali. Allo stesso modo, tieni presente che i tuoi utenti finali non saranno semplicemente come te o il tuo team di sviluppo.

Cercare di essere empatico, evita i pregiudizi dell'IA imparando ad anticipare le persone interagiranno con la tecnologia.

I modelli sono raramente statici per tutta la loro vita. Un errore comune, ma grave, è distribuire il modello senza che gli utenti finali possano darti un feedback su come il modello si applica nel mondo reale. L'apertura di una discussione e di un forum per il feedback continuerà a garantire che il modello mantenga livelli di prestazioni ottimali per tutti.