Le Ultime Novità su Rischi ed Etica dell’Intelligenza Artificiale
L’Istituto per l’IA centrata sull’essere umano dell’Università di Stanford ha presentato il Rapporto AI 2024, svelando sfide e preoccupazioni in evoluzione mentre l’IA diventa sempre più radicata in settori cruciali come istruzione, sanità e finanza. Se lo sviluppo rapido dell’IA ha senz’altro portato numerosi benefici, come l’ottimizzazione dei processi e nuove scoperte mediche, allo stesso tempo pone significativi rischi che devono essere affrontati dagli sviluppatori.
Come Vengono Valutati i Modelli di IA Responsabili
Il completo rapporto AI Index stabilisce che i modelli di IA responsabili devono allinearsi con le aspettative pubbliche su diversi ambiti critici: privacy dei dati, governance dei dati, sicurezza, equità, trasparenza e spiegabilità. Le misure sulla privacy dei dati sono personalizzate per proteggere le informazioni personali di un individuo, garantendo il diritto al consenso e essere informati sull’uso dei dati. La governance dei dati coinvolge pratiche etiche nella gestione dei dati, garantendo qualità e corretto utilizzo. Le misure di sicurezza si concentrano sulla affidabilità dei sistemi e sulla riduzione dei rischi legati all’abuso dei dati, minacce informatiche e errori intrinseci del sistema. L’equità negli algoritmi di IA implica evitare parzialità e discriminazione, mantenendo gli standard sociali di equità. La trasparenza richiede la condivisione aperta delle fonti di dati e delle decisioni algoritmiche, mentre la spiegabilità impone agli sviluppatori di fornire motivazioni comprensibili delle loro scelte di IA.
Rischi Percepiti in Tutto il Mondo
In collaborazione con Accenture, i ricercatori di Stanford hanno intervistato oltre 1.000 organizzazioni a livello globale per il rapporto di quest’anno e scoperto preoccupazioni variegate sui rischi legati all’IA per regione. La privacy e la governance dei dati si sono posizionate in cima alla lista in tutto il mondo, con i partecipanti europei e asiatici mostrando maggiore ansia rispetto a quelli nordamericani. Tuttavia, i rischi legati all’equità erano meno preoccupanti nel complesso. Solo una minoranza di organizzazioni ha implementato misure per mitigare i rischi posti dall’IA.
Fiducia nei Modelli di Linguaggio
Nella valutazione della fiducia nei grandi modelli di linguaggio (LLM), il rapporto AI Index ha riconosciuto ‘Claude 2’ come il modello più affidabile, seguito da ‘Llama 2 Chat 7B’ e ‘GPT-4’. Il rapporto ha sottolineato le vulnerabilità dei modelli di tipo GPT, come la loro tendenza a produrre output parziali e diffondere informazioni private.
Cambiamento del Sentimento Pubblico sull’IA
Il sentimento pubblico globale è cambiato verso una maggiore preoccupazione riguardo l’IA, con gli australiani in testa, seguiti da britannici, canadesi e americani. Mentre il 57% delle persone si aspettano che l’IA cambio il loro lavoro entro cinque anni, c’è una significativa paura della sostituzione lavorativa, specialmente tra le generazioni più giovani. I Dati sull’Opinione Globale sull’IA hanno indicato che l’abuso e i fini nefasti dell’IA sono le principali preoccupazioni, rispetto a questioni come l’accesso diseguale e il potenziale pregiudizio.
Utilizzo Scorretto dell’IA e Pericoli Etici
Esempi di utilizzo scorretto dell’IA includono veicoli autonomi coinvolti in incidenti o software di riconoscimento facciale che portano ad arresti ingiusti, con incidenti monitorati da database come AIID e AIAAIC, mostrando un aumento venti volte dal 2013. Gli incidenti recentemente segnalati nell’IA includono immagini generate dall’IA esplicite e malfunzionamenti nelle tecnologie dei veicoli a guida autonoma, enfatizzando la necessità di pratiche etiche robuste nell’IA.
Il tema dell’etica e della sicurezza nell’IA è cresciuto notevolmente in importanza con gli avanzamenti nelle tecnologie dell’IA. Data l’ampia portata degli impatti dei sistemi di IA, affrontare le preoccupazioni etiche e di sicurezza è fondamentale per garantire che i benefici dell’IA possano essere realizzati senza incorrere in rischi inaccettabili.