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Bias nell’intelligenza artificiale: quali sono le cause e le possibili soluzioni

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Un algoritmo di intelligenza artificiale basato su un approccio data-driven non predice il futuro, ma codifica il passato. Questo non evidenzia soltanto il forte legame tra il comportamento di un algoritmo e la base di dati su cui viene addestrato, ma ci pone davanti alcune domande: come possiamo realmente definire la performance di un algoritmo? Cosa sono i bias e come si possono neutralizzare?

Questo è il tema centrale del nuovo articolo scritto dai ricercatori di AIRIC per AI4Business: trovi l’articolo completo qui.