Etica dell’IA: Una Guida Pratica per Professionisti

Il Codice Morale dell’IA: Un viaggio tra i valori che ne plasmano il destino:

Trasparenza;

Equità;

Responsabilità;

Privacy;

Sicurezza;

Rispetto dei Diritti Umani.

Trasparenza:

La trasparenza rappresenta un concetto chiave nell’etica dell’intelligenza artificiale, un principio che permea ogni riflessione sul giusto utilizzo di queste tecnologie. In essenza, la trasparenza si traduce nella nostra capacità di penetrare i meccanismi interni dei sistemi di IA, di comprendere il filo logico che li guida nel formulare le loro decisioni. Significa, in pratica, avere la possibilità di osservare il funzionamento interno di quella che spesso viene definita la “scatola nera” dell’IA, un’espressione che sottolinea la difficoltà di vedere come le informazioni vengono elaborate e trasformate. La necessità di questa accessibilità al “pensiero” della macchina nasce da una questione fondamentale: come possiamo, in quanto esseri umani, riporre la nostra fiducia in un sistema che opera in modo opaco, dispensando risposte e raccomandazioni senza rivelare i criteri che hanno contribuito a plasmare tali pronostici? La trasparenza, quindi, emerge come un elemento essenziale per instaurare un’autentica relazione di fiducia tra l’utente e l’IA, una relazione che si basa sulla consapevolezza piuttosto che sulla cieca accettazione. Al contrario, la mancanza di trasparenza ci consegna nelle mani di una sorta di oracolo digitale, che può apparire onnisciente, ma che si rivela, nella sua opacità, una potenziale fonte di disorientamento e sfiducia. Questa mancanza di chiarezza può innescare una serie di problematiche, spesso complesse e dalle conseguenze di vasta portata, soprattutto quando le decisioni automatizzate incidono in maniera diretta e tangibile sulla vita delle persone.

Per tentare di superare questa sfida, quella di far luce sul funzionamento interno delle IA, è nato e si è sviluppato un campo di ricerca specifico e dinamico: l’Explainable AI, abbreviato in XAI, ovvero l’Intelligenza Artificiale Spiegabile. Questo ambito scientifico si dedica allo sviluppo di modelli e tecniche all’avanguardia, concepiti con l’obiettivo di rendere i sistemi di IA più comprensibili e accessibili all’intelletto umano. In questo panorama di innovazione, emergono alcune tecniche chiave che meritano particolare attenzione.

Una di queste è LIME, acronimo di Local Interpretable Model-agnostic Explanations. LIME si pone come uno strumento per svelare le logiche interne di un sistema di IA in un contesto specifico, analizzando in che modo le lievi modifiche apportate ai dati di input influenzano l’output finale del modello. In sostanza, LIME ci permette di “perturbare” l’immagine, ad esempio, per vedere quali sono le regioni importanti per la sua classificazione. È come se LIME ci aiutasse a comprendere come un sistema di IA ha classificato una particolare immagine, simulando degli esperimenti virtuali in cui si oscurano, evidenziano, e si modificano i pixel dell’immagine di partenza. In questo modo, LIME fornisce una spiegazione “locale”, concentrandosi sul caso singolo in analisi.

Un’altra tecnica di spicco è SHAP, contrazione di SHapley Additive exPlanations. SHAP trae ispirazione dai valori di Shapley, un concetto della teoria dei giochi che permette di valutare il contributo individuale di ciascun “giocatore” (in questo caso, ogni singolo dato in entrata) all’esito finale di una “partita” (la decisione del modello). Applicato all’IA, SHAP ci consente di quantificare e attribuire un “valore di importanza” a ciascuna delle caratteristiche che hanno plasmato la decisione finale del modello. Riprendendo l’esempio della classificazione di immagini, SHAP ci rivelerebbe se, in un modello di IA specifico, i “baffi” o le “orecchie” di un gatto hanno esercitato un’influenza maggiore sulla sua classificazione rispetto ad altre caratteristiche. Diversamente da LIME, che si concentra sul singolo caso, SHAP offre una prospettiva “globale”, delineando l’importanza relativa di ciascuna caratteristica sul funzionamento complessivo del sistema di IA.

È importante tenere presente che le tecniche di XAI non si esauriscono con LIME e SHAP. Esistono ulteriori approcci, come la Grad-CAM, che trova applicazione soprattutto nel campo della visione artificiale, permettendo la visualizzazione delle aree più salienti all’interno di un’immagine su cui una rete neurale pone maggiore attenzione per classificarla.

La necessità di trasparenza, tuttavia, non si configura come un imperativo uniforme e valido per qualsiasi tipologia di sistema di IA. Al contrario, tale necessità si modula e varia sensibilmente in relazione al contesto di applicazione e alle implicazioni derivanti dalle decisioni automatizzate. In altre parole, possiamo idealmente definire una sorta di spettro della trasparenza, che si dispiega su una gamma di livelli crescenti di chiarezza e intelligibilità.

Ad un livello basso dello spettro, troviamo sistemi relativamente semplici o applicazioni in cui l’impatto di un’eventuale decisione errata si rivela minimo. Si pensi, ad esempio, a un sistema di IA che ci suggerisce prodotti affini a quelli che abbiamo acquistato in precedenza su una piattaforma di e-commerce. In questo caso, l’utente è primariamente interessato alla funzionalità e all’efficacia del sistema, piuttosto che all’analisi minuziosa dei suoi algoritmi interni. La “scatola nera” non rappresenta, in questo scenario, un problema particolarmente critico.

Man mano che le decisioni automatizzate acquistano maggiore rilevanza e incidono in maniera più significativa sulle nostre vite, la necessità di trasparenza si fa progressivamente più stringente. In sistemi di IA che influenzano in modo determinante l’accesso a beni o servizi essenziali (come l’approvazione o la negazione di una richiesta di prestito bancario), l’utente acquisisce il diritto di conoscere almeno i criteri principali che sono stati presi in considerazione dal sistema, in modo da comprendere la logica che ha plasmato la decisione.

Il livello massimo di trasparenza, tuttavia, si impone come un imperativo etico in contesti ad alto rischio, in cui le decisioni algoritmiche esercitano un’influenza profonda e potenzialmente irreversibile sulla vita delle persone. Si pensi, ad esempio, all’impiego dell’IA in ambito medico per la formulazione di diagnosi (in particolare, quando sono in gioco terapie invasive e difficili), o in ambito giuridico per la determinazione di sentenze (come la stima di pericolosità sociale). In questi scenari, la trasparenza cessa di essere una semplice raccomandazione e si trasforma in un dovere: l’utente non solo ha il diritto di capire nel dettaglio come è stata presa la decisione, ma deve anche poterla contestare, richiedere una revisione e, se necessario, ottenere una rettifica.

La mancanza di trasparenza, in effetti, può innescare una serie di problematiche non trascurabili, spesso intricate e dalle conseguenze di vasta portata.

Si pensi, ad esempio, ai sistemi di IA impiegati per le decisioni giudiziarie algoritmiche. Questi sistemi, utilizzati in alcuni contesti per stimare la probabilità di recidiva di un detenuto, possono celare al loro interno meccanismi decisionali opachi, basati su variabili statistiche difficilmente decifrabili e, talvolta, persino discutibili sul piano etico (si pensi all’utilizzo di dati socioeconomici o, addirittura, del quartiere di provenienza del soggetto). Questo può condurre a decisioni giudiziarie gravemente inique, che, lungi dall’attenuarle, rischiano di amplificare le disuguaglianze sociali già esistenti. La mancanza di trasparenza, in questi casi, priva l’imputato e il suo legale della possibilità di comprendere appieno e, di conseguenza, contestare con efficacia la logica che ha plasmato la decisione.

Anche le raccomandazioni formulate dagli algoritmi dei social media rappresentano un ambito in cui la mancanza di trasparenza può rivelarsi estremamente problematica. Questi algoritmi, spesso, selezionano e filtrano in modo invisibile le informazioni alle quali siamo esposti, modellando le nostre bolle informative in base alle nostre preferenze e attività online. Questo fenomeno può condurci a rinchiuderci nelle cosiddette “echo chambers”, ovvero ambienti informativi ristretti e autoreferenziali in cui siamo esposti prevalentemente a opinioni che confermano le nostre convinzioni preesistenti, limitando la nostra apertura a prospettive differenti e la nostra capacità di sviluppare un pensiero critico. L’opacità con cui operano questi algoritmi rende arduo valutare l’effettiva portata della loro influenza e il grado di manipolazione al quale, magari inconsciamente, siamo esposti.

Infine, anche nel contesto delle risorse umane (HR), l’impiego non trasparente dell’IA può dare luogo a criticità etiche non trascurabili. Un numero crescente di aziende, infatti, fa ricorso a sistemi di IA per automatizzare alcune decisioni cruciali relative alla gestione del personale, come la selezione dei candidati in fase di assunzione, la valutazione delle prestazioni lavorative o l’assegnazione di avanzamenti di carriera. In questi scenari, la trasparenza si rivela un fattore imprescindibile per assicurare che i criteri valutativi adottati dai sistemi di IA siano corretti, oggettivi, imparziali e che non diano adito a forme di discriminazione o trattamento preferenziale (nepotismo, sessismo, etc.).

Equità:

L’equità si erge come un pilastro fondamentale nell’architettura dell’etica dell’intelligenza artificiale, un principio che ci chiama a garantire che i sistemi di IA non siano strumenti di discriminazione o veicoli per favoritismi ingiustificati. In questo contesto, l’equità non si limita a chiedere un trattamento formalmente uguale per tutti; va oltre, esigendo una giustizia sostanziale, capace di riconoscere e rispettare le diversità, le vulnerabilità e le necessità specifiche di ogni individuo.

La sfida di perseguire l’equità nell’ambito dell’IA è quanto mai ardua. I sistemi di IA, anche quando non lo si desidera, possono finire per riprodurre o persino amplificare i pregiudizi e le iniquità già presenti nella società umana. Questo fenomeno, che spesso si manifesta attraverso i cosiddetti “bias algoritmici”, è strettamente legato alle distorsioni sistematiche che si insinuano nei dati utilizzati per addestrare i modelli di IA. Tali distorsioni, incorporandosi nei dati, finiscono per plasmare il funzionamento degli algoritmi e condizionare le loro decisioni.

È importante essere consapevoli che esistono diverse tipologie di bias, ognuna con le sue caratteristiche e implicazioni:

• Il bias storico affonda le sue radici nelle ingiustizie del passato, quando determinati gruppi sociali subivano discriminazioni sistematiche o venivano esclusi da opportunità cruciali. Se un sistema di IA viene addestrato su dati che riflettono queste iniquità storiche, il rischio che esso le ripeta nel presente è molto alto.
• Il bias di rappresentazione si insinua quando i dati di addestramento non riescono a catturare l’intera diversità della popolazione reale. Se un gruppo di persone è sottorappresentato nel dataset, è probabile che il sistema di IA non sia in grado di operare altrettanto bene per quel gruppo, con risultati iniqui.
• Il bias di misurazione, infine, è legato alle distorsioni che possono inficiare la raccolta o la misurazione dei dati. Se gli strumenti e le metodologie di misurazione sono di per sé viziati, anche i sistemi di IA addestrati su tali dati ne erediteranno inevitabilmente le distorsioni.

Per rendere concreto l’impatto dei bias algoritmici, possiamo considerare alcuni esempi:

• I sistemi di riconoscimento facciale, ad esempio, hanno spesso dimostrato di commettere molti più errori nell’identificazione di persone con la pelle più scura, con potenziali conseguenze negative in ambito di sicurezza e sorveglianza.
• Anche i sistemi di traduzione automatica possono, talvolta, perpetuare stereotipi di genere, traducendo espressioni linguistiche neutre in termini di genere in modo da attribuire determinate professioni o ruoli sociali prevalentemente a uomini o donne.
• I sistemi di risorse umane basati su IA, utilizzati per la selezione dei candidati, possono inconsapevolmente favorire i candidati provenienti dalle stesse università o dagli stessi contesti culturali del team di reclutamento, riproducendo dinamiche di “omofilia” algoritmica.
• Persino gli assistenti vocali, con le loro scelte linguistiche e le voci impiegate, possono contribuire, anche involontariamente, a veicolare e rafforzare determinate visioni stereotipate della società e delle relazioni tra gli esseri umani.

Per fronteggiare queste sfide e garantire l’equità dei sistemi di IA, sono state sviluppate una serie di strategie e tecniche, tra cui:

L’adozione di approcci come il “fairness through awareness”, che punta a tenere esplicitamente conto dei dati sensibili per costruire modelli che ne mitighino l’effetto, e il “fairness through blindness”, che, all’opposto, propone di escludere del tutto le informazioni sensibili (un approccio che, tuttavia, può non essere sempre efficace e che può avere conseguenze inattese).

L’utilizzo di set di dati di addestramento diversificati e rappresentativi, che riflettano l’intera gamma delle caratteristiche rilevanti della popolazione.

L’implementazione di audit regolari e sistematici, volti a individuare eventuali segnali di bias nelle prestazioni dei sistemi di IA.

Lo sviluppo di algoritmi che incorporano meccanismi per valutare e quantificare l’impatto dei bias, consentendo di apportare correzioni mirate.

Responsabilità:

La responsabilità rappresenta un aspetto cruciale nel panorama dell’etica dell’intelligenza artificiale, poiché solleva interrogativi fondamentali sull’attribuzione delle colpe e sulla definizione degli obblighi nel contesto delle azioni e delle decisioni dei sistemi di IA. In sostanza, il principio di responsabilità ci interroga su “chi deve rendere conto” quando un sistema di IA commette un errore, provoca un danno o agisce in modo inatteso.

Questa questione è tutt’altro che semplice, poiché la complessità dei sistemi di IA spesso sfuma i confini tradizionali della responsabilità. Si consideri, ad esempio, uno scenario in cui un’automobile a guida autonoma è coinvolta in un incidente. In questo caso, la responsabilità potrebbe ricadere su una molteplicità di attori: sul progettista del software che controlla la vettura, sul produttore dell’automobile, sull’azienda che ha fornito i dati di addestramento, o addirittura sul passeggero.

La difficoltà nell’individuare un unico responsabile è amplificata dalla “catena di responsabilità” che caratterizza lo sviluppo e l’implementazione dei sistemi di IA. Questi sistemi, infatti, sono spesso il risultato di un lavoro collettivo, che coinvolge numerosi team e organizzazioni diverse, ognuno con le proprie competenze e responsabilità specifiche.

Per fare chiarezza su questo punto, è necessario esplorare diverse prospettive sulla responsabilità in ambito IA:

• La responsabilità individuale si concentra sul ruolo dei singoli individui coinvolti nella progettazione, nello sviluppo e nell’utilizzo dei sistemi di IA. In questo modello, la responsabilità è intesa come un dovere morale e legale di agire in modo responsabile e di rispondere delle proprie azioni.
• La responsabilità aziendale sposta l’attenzione sull’obbligo delle aziende che sviluppano e implementano i sistemi di IA di assicurare che questi siano sicuri, etici e rispettosi delle normative. In questo contesto, le aziende possono essere ritenute responsabili per i danni causati dai propri sistemi di IA, anche se non hanno agito con dolo o negligenza.
• La responsabilità statale chiama in causa il ruolo delle istituzioni pubbliche nel regolamentare e supervisionare lo sviluppo e l’utilizzo dei sistemi di IA, al fine di proteggere i diritti e gli interessi dei cittadini.

È chiaro che il tema della responsabilità in ambito IA è destinato a suscitare ancora numerosi dibattiti e approfondimenti, poiché non esistono soluzioni semplici o universalmente accettate. Tuttavia, la ricerca di un quadro etico robusto e ben definito è indispensabile per costruire un futuro in cui l’IA sia una forza positiva e non una fonte di rischio o di incertezza.

Privacy:

Nel complesso scenario dell’etica dell’intelligenza artificiale, la privacy emerge come una questione di fondamentale importanza, ancor più in un’epoca in cui la capacità di raccogliere, analizzare e sfruttare i dati personali raggiunge livelli senza precedenti. In questo contesto, il concetto di privacy si articola come il diritto inalienabile di ogni individuo di esercitare un controllo pieno e consapevole sul destino delle proprie informazioni personali, definendo in che modo queste vengano raccolte, elaborate, condivise e, in ultima analisi, protette.

I sistemi di intelligenza artificiale, in particolare quelli che si basano sulle potenti tecniche di apprendimento automatico, necessitano, per loro stessa natura, di ingenti quantità di dati per poter essere opportunamente addestrati e per funzionare in modo efficace. Tra questi dati, si annoverano spesso informazioni di una delicatezza estrema, quali dati demografici, coordinate geografiche, registrazioni del comportamento online, dati biometrici, informazioni relative allo stato di salute e dati finanziari.

L’impiego di una mole di dati così ampia e sensibile solleva una serie di intricate sfide etiche. Da un lato, l’accesso a dati personali, gestito in modo corretto e trasparente, può indubbiamente abilitare lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale capaci di apportare benefici significativi alla società, come quelli che potenziano l’accuratezza delle diagnosi mediche, personalizzano gli approcci pedagogici nei contesti educativi, o ottimizzano l’efficienza dei sistemi di trasporto. Dall’altro lato, una raccolta e un’elaborazione indiscriminata dei dati personali espongono concretamente la sfera privata degli individui a una serie di rischi potenzialmente gravi, tra cui:

• La sorveglianza massiva, resa possibile dall’impiego di sistemi di intelligenza artificiale per monitorare in modo continuo e capillare le attività degli individui, sia nel dominio online che nel mondo fisico. Questa pervasiva osservazione può instaurare un clima di costante scrutinio, che a sua volta mina la libertà personale e la capacità di agire senza costrizioni.
• La profilazione, ovvero l’analisi sistematica dei dati personali con lo scopo di costruire profili dettagliati degli individui, utilizzati poi per prendere decisioni in ambiti cruciali, come i processi di assunzione, la concessione di prestiti bancari, l’accesso a determinati servizi, o l’erogazione di pubblicità mirata. Il rischio concreto è che la profilazione conduca a pratiche discriminatorie e a una compressione significativa delle opportunità individuali.
• Gli usi secondari non autorizzati dei dati personali, vale a dire l’impiego di informazioni originariamente raccolte per una finalità specifica per scopi radicalmente diversi e non contemplati o autorizzati dagli individui stessi.
• Le violazioni della sicurezza dei dati, che possono derivare da attacchi informatici esterni o da fughe di dati interne, esponendo le informazioni personali archiviate nei sistemi di intelligenza artificiale a gravi rischi e potenzialmente causando danni irreparabili agli individui interessati.

Per proteggere la privacy in questo scenario complesso e dinamico, sono state sviluppate sia normative specifiche che un’ampia gamma di tecniche dedicate alla protezione dei dati.

Tra le normative più rilevanti a livello internazionale, spicca il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR), in vigore nell’Unione Europea. Questo regolamento definisce un quadro coerente di principi che devono guidare la raccolta, l’elaborazione e la gestione dei dati personali, includendo:

• I principi di liceità, correttezza e trasparenza, che esigono che il trattamento dei dati avvenga in modo lecito, con modalità che tutelino gli interessati e fornendo loro informazioni chiare e accessibili.
• Il principio di limitazione delle finalità, che impone che i dati siano raccolti per scopi specifici, espliciti e legittimi, precludendo il loro utilizzo per finalità incompatibili con quelle originarie.
• Il principio di minimizzazione dei dati, che prevede che siano raccolti e trattati solo i dati adeguati, pertinenti e strettamente necessari rispetto alle finalità perseguite.
• Il principio di esattezza dei dati, che richiede che le informazioni siano accurate e, quando necessario, aggiornate.
• Il principio di limitazione della conservazione, che stabilisce che i dati siano conservati per il tempo strettamente necessario al raggiungimento degli scopi per cui sono stati raccolti.
• Il principio di integrità e riservatezza, che prescrive l’adozione di misure di sicurezza adeguate a proteggere i dati da accessi non autorizzati, trattamenti illeciti, perdite, distruzione o danni accidentali.
• Il principio di responsabilizzazione, che individua nel titolare del trattamento il soggetto competente per garantire il rispetto del GDPR e per dimostrare di averlo fatto.

Parallelamente all’impianto normativo, sono state sviluppate diverse tecniche finalizzate alla protezione della privacy nei sistemi di intelligenza artificiale, tra cui:

• L’approccio della privacy by design, che propone l’integrazione delle misure di protezione della privacy fin dalle fasi iniziali della progettazione dei sistemi.
• Le tecniche di anonimizzazione, che rimuovono le informazioni identificative dai dati, in modo da rendere impossibile la loro riconduzione a un individuo specifico.
• Le tecniche di privacy differenziale, che aggiungono un certo grado di “rumore” ai dati, al fine di proteggere la privacy dei singoli individui senza precludere la possibilità di effettuare analisi aggregate.
• Le tecniche di crittografia, che cifrano i dati in modo da renderli illeggibili a chi non dispone delle chiavi di decifratura appropriate.

In conclusione, la privacy rappresenta una componente ineludibile dell’etica dell’intelligenza artificiale. Lo sviluppo e l’implementazione dei sistemi di intelligenza artificiale devono necessariamente essere guidati da un profondo rispetto per la privacy degli individui, il che implica l’adozione di un approccio multifaccettato che coniughi un solido quadro normativo con l’impiego efficace delle tecniche di protezione della privacy disponibili.

Sicurezza:

La sicurezza si configura come un imperativo fondamentale nell’etica dell’intelligenza artificiale, un principio che trascende la semplice protezione dei sistemi di IA da minacce esterne e abbraccia un concetto più ampio di resilienza e affidabilità. Nel contesto dell’IA, la sicurezza implica la necessità di garantire che i sistemi non solo siano al riparo da attacchi informatici, ma anche capaci di funzionare in modo prevedibile e affidabile, evitando errori e comportamenti indesiderati.

Uno degli aspetti cruciali della sicurezza nell’IA è la vulnerabilità degli algoritmi. Diversamente dai software tradizionali, i sistemi di apprendimento automatico, soprattutto quelli basati su tecniche di deep learning, possono essere ingannati da ciò che viene definito “attacchi avversari”. Si tratta di perturbazioni minime, spesso impercettibili all’occhio umano, apportate ai dati di input (ad esempio, modifiche leggerissime ai pixel di un’immagine) che possono indurre il sistema di IA a compiere errori di classificazione. Immaginiamo, ad esempio, un sistema di riconoscimento facciale che, a causa di un attacco avversario, scambia il volto di una persona per quello di un’altra: le conseguenze, in termini di sicurezza e violazione della privacy, possono essere molto gravi.

Oltre a proteggersi dagli attacchi avversari, i sistemi di IA devono dimostrare robustezza, ovvero la capacità di funzionare correttamente anche in presenza di rumore, errori o dati incompleti. Si pensi, ad esempio, a un sistema di guida autonoma che deve interpretare le immagini della strada anche in condizioni atmosferiche avverse o con scarsa illuminazione. La robustezza è essenziale per garantire che il sistema non commetta errori che potrebbero mettere a rischio la sicurezza delle persone.

Un altro concetto importante è la resilienza, che si riferisce alla capacità del sistema di IA di riprendersi da un guasto o da un attacco. Un sistema resiliente è in grado di continuare a funzionare, almeno in modalità ridotta, anche quando si verificano problemi, e di tornare rapidamente al suo stato normale una volta che il problema è stato risolto.

In conclusione, la sicurezza nell’IA è un concetto multidimensionale, che comprende sia la protezione da minacce esterne che la garanzia di affidabilità e resilienza. Lo sviluppo di sistemi di IA sicuri è una sfida complessa, che richiede competenze diverse e un approccio interdisciplinare.

Rispetto dei Diritti Umani:

Il rispetto dei diritti umani è un pilastro ineludibile dell’etica dell’intelligenza artificiale, un principio che deve informare ogni fase della progettazione, dello sviluppo e dell’implementazione di queste tecnologie. Ciò significa che i sistemi di IA non possono essere progettati o utilizzati in modi che minacciano, violano o comprimono le libertà e i diritti fondamentali di tutti gli individui, indipendentemente dalla loro origine, genere, etnia, orientamento sessuale, disabilità o qualsiasi altra caratteristica.

Questo imperativo affonda le sue radici nei documenti fondanti dell’umanità, come la Dichiarazione Universale dei Diritti Umani. Diversi articoli di tale dichiarazione assumono una particolare rilevanza nell’era dell’IA:

• Articolo 2: La Dichiarazione proibisce ogni forma di discriminazione. I sistemi di IA, tuttavia, possono introdurre o perpetuare la discriminazione se non sono progettati con cura e se sono addestrati su dati che riflettono o amplificano i pregiudizi esistenti nella società.
• Articolo 12: Questo articolo sancisce il diritto alla vita privata. La sorveglianza massiva abilitata dall’IA, la profilazione invasiva e la raccolta non consensuale di dati possono violare questo diritto in modo profondo.
• Articolo 19: La libertà di opinione e di espressione è un diritto fondamentale. I sistemi di IA utilizzati per moderare i contenuti online devono essere progettati per proteggere e non sopprimere questa libertà, anche se ciò richiede un equilibrio delicato con la necessità di combattere la disinformazione e l’incitamento all’odio.

La sfida è quindi quella di costruire sistemi di IA che non solo siano tecnicamente avanzati, ma che anche incorporino un’etica “by design”, che considerino le implicazioni per i diritti umani fin dalle prime fasi del processo di progettazione. Ciò richiede un approccio multidisciplinare, che coinvolga esperti di tecnologia, etica, diritto e scienze sociali, e un dialogo aperto e inclusivo con tutte le parti interessate.

Rispetto dei Diritti Umani:

Il rispetto dei diritti umani costituisce un imperativo categorico nel campo dell’etica dell’intelligenza artificiale, un fondamento che deve permeare ogni singola fase del processo di progettazione, sviluppo e implementazione di queste tecnologie. In sostanza, questo principio implica che i sistemi di IA non possono essere concepiti né utilizzati secondo modalità che in alcun modo minacciano, violano o comprimono le libertà e i diritti fondamentali che spettano a ogni individuo in quanto essere umano. Questa tutela si estende indistintamente a ogni persona, a prescindere dalle sue origini, dal genere, dall’etnia, dall’orientamento sessuale, da eventuali disabilità o da qualsiasi altra caratteristica personale.

Per comprendere appieno la portata di questo imperativo, è essenziale radicarsi nei documenti fondanti dell’umanità, tra cui emerge con forza la Dichiarazione Universale dei Diritti Umani. Diverse disposizioni di questo testo capitale acquistano una rilevanza cruciale nel contesto dell’era dell’IA:

• Articolo 2: La Dichiarazione, in modo inequivocabile, proibisce ogni forma di discriminazione. I sistemi di intelligenza artificiale, tuttavia, possono paradossalmente introdurre o persino accentuare dinamiche discriminatorie, specialmente se non sono progettati con la massima attenzione e se sono addestrati su dati che riflettono o amplificano i pregiudizi che già serpeggiano nella società.
• Articolo 12: Questo articolo solenne sancisce il diritto di ogni individuo al rispetto della propria vita privata. Le forme di sorveglianza massiva abilitate dalle tecnologie di intelligenza artificiale, le pratiche invasive di profilazione e la raccolta di dati personali senza un consenso informato possono violare profondamente questo diritto fondamentale.
• Articolo 19: La libertà di opinione e di espressione rappresenta una delle pietre angolari delle società democratiche. I sistemi di IA impiegati per moderare i contenuti online devono essere progettati con la massima cura per proteggere e favorire questa libertà, invece di sopprimerla. Questo compito richiede un equilibrio molto delicato tra la tutela della libertà di espressione e la necessaria lotta contro la diffusione della disinformazione e dell’incitamento all’odio.

La sfida che abbiamo di fronte è, quindi, quella di costruire sistemi di intelligenza artificiale che non si distinguano esclusivamente per la loro sofisticazione tecnica, ma che incorporino fin dall’inizio un’etica “by design”, ovvero un’etica intrinseca al loro DNA progettuale. Questo approccio lungimirante deve considerare con la massima serietà le implicazioni dei sistemi di IA sui diritti umani, prevedendo un coinvolgimento attivo e sinergico di esperti provenienti da una pluralità di discipline (tecnologia, etica, diritto, scienze sociali) e promuovendo un dialogo aperto e inclusivo con tutte le parti interessate.