Il dilemma etico dell’intelligenza artificiale: possiamo fidarci delle macchine per prendere decisioni morali?

Il dilemma etico dell’intelligenza artificiale: possiamo fidarci delle macchine quando prendono decisioni morali?

L’intelligenza artificiale (IA) si è evoluta nel corso degli anni e ha automatizzato compiti noiosi, rivoluzionando settori come sanità e finanza e cambiando completamente le nostre routine quotidiane. Tra la sua efficienza, velocità e capacità di elaborare informazioni oltre i limiti umani, sorge la domanda

Ci si può fidare che l’intelligenza artificiale prenda decisioni morali senza supervisione?

Come l’intelligenza artificiale prende decisioni

L’intelligenza artificiale prende decisioni analizzando grandi quantità di dati attraverso il riconoscimento di modelli, l’analisi statistica e l’ottimizzazione matematica.

• Analisi predittiva: L’intelligenza artificiale utilizza algoritmi di apprendimento automatico (ML) per analizzare i dati e apprendere modelli che in seguito applica a dati nuovi e non appresi per fare previsioni sulle tendenze future relative alle previsioni di vendita e alla pianificazione della domanda. Questa intuizione consente alle aziende come Amazon per gestire meglio l’inventario, migliorare la movimentazione dei prodotti e garantire di avere scorte sufficienti a soddisfare le richieste dei clienti.
• Elaborazione del linguaggio naturale: NLP è un sottocampo dell’IA che consente alle macchine di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano. Ciò può essere ottenuto tramite analisi sentimentale (analisi e identificazione del tono incorporato nei documenti), riassunto (spulciando documenti lunghi e delineandone il contesto), analisi del feedback dei clienti e rispondendo alle domande degli utenti.
• Rilevamento e prevenzione delle frodi: L’intelligenza artificiale agisce come un sistema di riconoscimento di pattern analizzando grandi volumi di dati e attività degli utenti e identificando comportamenti sospetti e attività potenzialmente fraudolente. Ciò aiuta a proteggere i pagamenti e a prevenire furti e truffe di phishing.

Tuttavia, il problema sorge quando i sistemi di intelligenza artificiale sono influenzati da dati distorti. Se i dati utilizzati per addestrare l’IA sono incompleti o distorti, le decisioni dell’IA rifletteranno quegli stessi pregiudizi. Ad esempio, è stato scoperto che i sistemi di riconoscimento facciale dell’IA hanno difficoltà a riconoscere le persone con tonalità di pelle più scure perché i dati di addestramento erano prevalentemente costituiti da individui dalla pelle più chiara, il che può alla fine avere gravi conseguenze come falso arresti e a deportazioni illecite.

AI contro processo decisionale umano

La sfida di insegnare la moralità alle macchine: esempi concreti

Al centro di questa questione c’è la differenza effettiva tra decisioni basate sui dati e giudizi morali. Mentre la moralità umana è influenzata dalla cultura, dall’educazione e dalle emozioni, l’IA si basa fortemente su informazioni e linee guida pre-programmate e non ha emozioni umane. Instillare la moralità in una macchina è un compito particolarmente arduo perché le decisioni etiche raramente rientrano in categorie nette.

Il problema del carrello

Durante un incidente stradale inevitabile, un’auto a guida autonoma completamente pre-programmata deve decidere se salvare il passeggero o i pedoni, a differenza di un conducente umano che agisce interamente d’istinto. Questo dilemma etico, noto anche come Problema del carrello, pone un problema ipotetico in cui una persona deve scegliere tra due esiti negativi. Ciò solleva scomode domande su come l’IA dovrebbe essere programmata per gestire situazioni di vita o di morte. L’IA dovrebbe sempre dare priorità al bene superiore o dovrebbe proteggere il suo proprietario al di sopra di tutto? Forse aziende come Tesla e a Mercedes-Benz deve programmare l’intelligenza artificiale per prendere queste decisioni nella vita reale, ma la domanda rimane senza risposta: Chi stabilisce le linee guida morali per l’IA? E una volta stabilite queste linee guida, chi è responsabile se qualcosa va storto?

L’intelligenza artificiale nelle decisioni di assunzione: giusta o sbagliata?

Poiché si prevede che l’intelligenza artificiale renda il processo di assunzione più efficiente ed equo rispetto agli esseri umani, le aziende utilizzano strumenti di reclutamento basati sull’intelligenza artificiale per esaminare i curriculum, condurre colloqui e prendere decisioni in materia di assunzione. Tuttavia, alcuni casi hanno evidenziato che questa teoria è piuttosto imperfetta e non affidabile in ogni caso, poiché l’intelligenza artificiale apprende dai dati storici, che potrebbero riflettere pregiudizi. Ad esempio, il gigante online Amazon ha creato uno strumento di assunzione sperimentale che avrebbe dovuto classificare i candidati per identificare il bacino di talenti richiesto e scartare il resto; automazione per il bene comune. Per questo, il sistema è stato addestrato su un decennio di dati. Tuttavia, a causa del “dominio maschile” e di una minore percentuale di candidate donne, l’IA ha favorito i candidati che utilizzavano verbi d’azione come “eseguito” e “catturato” che, in questo caso, erano prevalentemente associati ai CV degli ingegneri maschi. Inoltre, l’IA ha automaticamente classificato i curriculum più in basso se includevano la parola “femminile”, come in “capitano del club di scacchi femminile” e ha persino declassato i candidati di due college femminili. Questo pregiudizio ha avuto un impatto inquietante sulle persone ed è stato eliminato in seguito per essere “discriminatorio di genere”.
Ciò solleva un’importante questione etica: Se l’intelligenza artificiale viene addestrata su dati distorti, può davvero prendere decisioni eque? Per affrontare questo problema, le aziende si stanno concentrando su metodi per ridurre i pregiudizi, come:

• Diversi dati di formazione: Fornire all’intelligenza artificiale set di dati più equilibrati e rappresentativi.
• IA spiegabile (XAI): Creare modelli di intelligenza artificiale in grado di spiegare le decisioni, aiutando le aziende a individuare e correggere i pregiudizi.
• Collaborazione uomo-intelligenza artificiale: Utilizzare l’intelligenza artificiale come strumento di supporto anziché come principale fattore decisionale nelle assunzioni.

Tuttavia, il problema fondamentale persiste: È possibile che l’intelligenza artificiale sia davvero neutrale in una società intrinsecamente distorta?

IA medica: Prendere decisioni di vita o di morte

L’intelligenza artificiale viene sempre più utilizzata negli ospedali per stabilire le priorità dei pazienti, gestire le risorse e persino suggerire trattamenti. Tuttavia, si nota che è probabile che l’intelligenza artificiale dia priorità ai pazienti più giovani rispetto a quelli più anziani, partendo dal presupposto che abbiano più anni di vita in futuro. I pazienti con condizioni mediche complesse hanno probabilità di essere meno prioritari rispetto ai pazienti con problemi comuni a causa di tassi di sopravvivenza passati inferiori, il che limita nuove vie di trattamento. Un pregiudizio simile è stato osservato negli algoritmi che analizzano l’insufficienza cardiaca, gli interventi chirurgici cardiaci e i parti vaginali dopo tagli cesarei (VBAC). Questi algoritmi hanno portato i pazienti neri a subire più parti cesarei del necessario. La previsione era errata, suggerendo che i gruppi minoritari avevano meno probabilità di avere successo con i parti vaginali dopo aver avuto un taglio cesareo rispetto alle donne bianche non ispaniche.

Questi pregiudizi indicano che le decisioni basate sull’IA non devono essere basate solo sui dati. Piuttosto, dovrebbero incorporare empatia, correttezza ed etica. Ciò non significa che l’IA debba essere abbandonata; piuttosto, dovrebbe essere integrata con la supervisione umana per garantire un processo decisionale efficace.

Come possiamo rendere l’intelligenza artificiale più etica?

Mentre continuiamo a fare affidamento sull’IA per il processo decisionale, è importante affrontare le questioni etiche che ne derivano. Ecco alcuni modi in cui l’IA può essere progettata per prendere decisioni più etiche:

1. Aggiungere linee guida etiche ai sistemi di intelligenza artificiale

Comprendere le preoccupazioni dell’IA assicurandosi che agisca nel migliore interesse delle persone, senza pregiudizi legati a casta, genere o razza è il primo passo verso la formazione di linee guida etiche efficaci per i sistemi di IA. Un modo per garantire che l’IA prenda decisioni morali è introdurla ai valori fondamentali di trasparenza e responsabilità instillando queste linee guida direttamente nella programmazione dell’IA. Ciò può ulteriormente mitigare i rischi ambientali e garantire diversità e inclusione evitando pregiudizi. Ad esempio, un’auto a guida autonoma potrebbe essere progettata per concentrarsi sulla riduzione dei danni a tutti i soggetti coinvolti, invece di proteggere solo un gruppo a spese di un altro.

2. Supervisione umana

Per garantire la sicurezza, la trasparenza e l’equità dei sistemi di intelligenza artificiale, è necessario mantenere la supervisione umana nel ciclo. In questo sistema, l’intelligenza artificiale aiuta a prendere decisioni, ma l’ultima parola spetta agli esseri umani. Poiché anche i sistemi più sofisticati sono inclini a errori e pregiudizi, una supervisione umana significativa è importante per mitigare i rischi legali ed etici. Ad esempio, mentre l’intelligenza artificiale può suggerire se un paziente debba sottoporsi a una procedura medica, consultare un medico per la stessa potrebbe essere una decisione migliore, considerando non solo la storia clinica del paziente, ma anche le sue esigenze sociali ed emotive.

3. Trasparenza e spiegabilità

Un altro approccio è rendere spiegabili le decisioni dell’IA. Sviluppare algoritmi che spieghino la logica alla base di ogni decisione presa può garantire una maggiore affidabilità. Ad esempio, se un sistema di IA è responsabile della classificazione dei candidati per un lavoro, dovrebbe essere in grado di spiegare perché è stato scelto un candidato in particolare. Questa trasparenza aiuta a garantire che le decisioni dell’IA siano affidabili e ritenute responsabili.

4. Addestrare l’intelligenza artificiale su dati diversi e imparziali

L’equità dell’IA dipende dalla qualità dei dati di addestramento. Se i dati sono distorti e distorti, molto probabilmente rispecchieranno o peggioreranno tali pregiudizi. Per evitare ciò, le aziende dovrebbero controllare regolarmente i propri dati per escludere dati discriminatori e ricevere feedback da esperti di etica, sociologi, esperti legali e non solo ingegneri. Inoltre, dovrebbero utilizzare dati con informazioni varie, che riflettano la popolazione reale.

Il video seguente spiega in modo brillante come possiamo rendere l’intelligenza artificiale più etica:

Il dilemma della responsabilità: chi è responsabile degli errori dell’intelligenza artificiale?

Quando l’intelligenza artificiale commette un errore, chi dovrebbe essere ritenuto responsabile? È:

• Gli sviluppatori che hanno progettato l’algoritmo?
• L’azienda che lo ha distribuito?
• La macchina stessa?

L’area grigia legale ed etica

L’IA non ha intenzioni come gli umani, piuttosto esegue comandi. Tuttavia, quando i sistemi guidati dall’IA prendono una decisione dannosa, determinare la responsabilità diventa una sfida legale ed etica.

Per esempio:

• Se un’auto a guida autonoma è coinvolta in un incidente, la casa automobilistica dovrebbe affrontare una causa legale o la colpa dovrebbe essere data all’intelligenza artificiale presente nell’auto?
• Se un sistema di approvazione dei prestiti basato sull’intelligenza artificiale respinge ingiustamente i prestiti richiesti da persone appartenenti a minoranze, l’azienda dovrebbe essere ritenuta legalmente responsabile?

Le attuali leggi faticano a tenere il passo con queste sfide, rendendo la regolamentazione dell’intelligenza artificiale una questione critica per il futuro.

L’intelligenza artificiale potrà mai essere davvero etica?

Molti ricercatori ritengono che l’intelligenza artificiale possa essere progettata in modo da seguire principi etici, ma quale quadro etico dovrebbe utilizzare?

1. Etica utilitaristica (il bene più grande per la maggior parte delle persone)

L’utilitarismo è una teoria dell’etica che si concentra sull’azione moralmente giusta che produce il massimo bene. L’intelligenza artificiale potrebbe essere programmata per massimizzare il beneficio complessivo, anche se ciò significa fare delle scelte difficili. Ad esempio, un’auto a guida autonoma potrebbe avere l’opzione di salvare cinque pedoni o un passeggero in un incidente inevitabile. Nel caso di un approccio puramente utilitaristico, potrebbe sacrificare un passeggero per salvare cinque pedoni, che sono matematicamente più preziosi. Tuttavia, questo approccio solleva alcune serie preoccupazioni. Quale dovrebbe essere la base per decidere il “bene superiore”? Solo perché qualcosa avvantaggia la maggioranza, è accettabile? Gli umani sarebbero d’accordo se le macchine soppesassero le loro vite in base a calcoli statistici?

2. Etica deontologica (seguire le regole, senza eccezioni)

Contrariamente all’etica utilitaristica, questo approccio farebbe sì che l’IA segua regole rigide senza alcun calcolo, indipendentemente dalle conseguenze. Ad esempio, l’IA nel reclutamento potrebbe essere programmata per discriminare in base al genere o alla razza, anche se i dati passati suggeriscono che un genere si adatta meglio a un ruolo. Tuttavia, questo approccio crea una politica rigida, unica per tutti, che potrebbe non funzionare per problemi complessi della vita reale, come come gestirà le norme contrastanti? Un’IA ospedaliera dovrebbe dare priorità alla riservatezza del paziente o segnalare una preoccupazione seria alle autorità? Mentre questo approccio garantisce coerenza, la moralità nella vita reale richiede flessibilità, che è qualcosa con cui l’IA spesso ha difficoltà.

3. Intelligenza artificiale incentrata sull’uomo (mantenere gli esseri umani informati)

L’intelligenza artificiale incentrata sull’uomo è un approccio molto più equilibrato che coinvolge sia l’intelligenza artificiale che gli esseri umani nel prendere decisioni, piuttosto che giungere a conclusioni individuali. Alcuni esperti sostengono che l’intelligenza artificiale non dovrebbe mai prendere decisioni morali definitive. Dovrebbe invece fornire suggerimenti e garantire la trasparenza sulle sue raccomandazioni e su come sono state raggiunte, mentre gli esseri umani mantengono l’ultima parola. Ad esempio, piuttosto che decidere chi riceve il trattamento finale in un ospedale, un’intelligenza artificiale può fornire ai dottori informazioni basate sui dati, che potrebbero aiutarli a raggiungere un giudizio moralmente corretto. Ciò garantisce che la responsabilità etica rimanga alle persone, non alle macchine. Tuttavia, come altri approcci, questo approccio ha il suo insieme di domande: In situazioni limitate nel tempo che richiedono un effetto immediato, la supervisione umana rallenterà queste decisioni? E se le raccomandazioni dell’IA influenzassero troppo gli esseri umani?

Il futuro dell’etica dell’intelligenza artificiale: trovare un equilibrio

Mentre l’IA continua a evolversi, dobbiamo trovare un equilibrio tra innovazione e responsabilità etica. La sfida non consiste solo nell’insegnare all’IA a riconoscere i dilemmi etici, ma anche nell’insegnarle qualità umane più profonde come compassione ed empatia. Ciò significa che nessun singolo quadro, sia esso un’etica utilitaristica, deontologica o incentrata sull’uomo, può governare completamente l’etica dell’IA e avere il proprio insieme di limitazioni. L’approccio migliore per salvaguardare queste pratiche etiche è incorporando un modello ibrido di:

• Intuizioni utilitaristiche per massimizzare i benefici e minimizzare i danni.
• Tutele deontologiche per garantire coerenza e sottolineare i doveri morali, i diritti e i principi che devono essere rispettati.
• Controllo umano per mantenere la responsabilità etica dove spetta: presso di noi.

L’intelligenza artificiale non è in grado di provare emozioni umane né di possedere una bussola morale personale; tuttavia, può essere progettata per seguire linee guida etiche, a condizione che gli esseri umani si assumano la responsabilità del suo sviluppo e della sua supervisione.

Conclusione: dovremmo affidare all’intelligenza artificiale le scelte morali?

Sebbene il potenziale dell’IA sia illimitato, questi dilemmi etici non possono essere ignorati. Poiché l’IA non può comprendere le emozioni umane e le responsabilità morali, il suo ruolo nel processo decisionale dovrebbe essere limitato e la responsabilità finale di prendere decisioni ponderate dovrebbe sempre ricadere sugli esseri umani.

Quindi, possiamo fidarci completamente dell’IA per fare scelte morali? Probabilmente no. Ma implementando delle normative solide, perfezionando i dati di training e assicurando un intervento umano continuo, possiamo costruire un’IA che serva come un potente aiuto piuttosto che come un decisore incontrollato.

Qual è la tua opinione sul dilemma etico dell’IA? Dovremmo affidare le decisioni morali alle macchine o gli esseri umani dovrebbero sempre avere l’ultima parola?

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