Le potenzialità dell' intelligenza artificiale (AI) stanno crescendo a un ritmo sorprendente. Negli ultimi anni, l'AI è passata dall'eseguire compiti limitati e specializzati a gestire funzioni complesse come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'analisi predittiva dei dati in tempo reale e il processo decisionale autonomo in quasi tutti i settori. A volte sembra persino che il sogno dell'intelligenza artificiale generale (AGI) sia dietro l'angolo.
Tuttavia, nonostante i progressi, l'AI resta vincolata ai dati su cui si basa. Quando questi dati contengono bias o modelli non etici, i sistemi AI rischiano di riproporli, generando risultati faziosi, inaccurati o dannosi.
L'AI responsabile è un termine che descrive l'impegno a integrare principi positivi nell'intelligenza artificiale. Sebbene questa pratica anticipi l'esplosione dell'AI avvenuta con l'introduzione delle soluzioni GPT rivolte ai consumatori nel 2022 e nel 2023, è particolarmente rilevante per le nuove generazioni di AI generativa (GenAI). Questo perché molti sistemi GenAI, progettati per creare testi, immagini e altri contenuti, interagiscono direttamente con gli utenti e influenzano decisioni su larga scala, rendendo essenziale garantire che i modelli producano output accurati, imparziali ed eticamente corretti.
L'etica è un elemento importante dell'AI responsabile, ma non è l'unico. Infatti, sebbene i termini AI responsabile e AI etica vengano talvolta utilizzati in modo intercambiabile, non indicano esattamente la stessa cosa.
- AI responsabile
L'AI responsabile è un framework più ampio che guida lo sviluppo, la distribuzione e la governance dei sistemi di AI. Non si limita all'etica, ma affronta anche aspetti come equità, trasparenza, responsabilità e conformità, per garantire che l'AI riduca al minimo i rischi e serva il bene pubblico. L'AI responsabile considera un impatto sociale più ampio dell'AI e include pratiche volte a creare fiducia e allineare lo sviluppo dell'intelligenza artificiale ai valori consolidati. - AI etica
L'AI etica è spesso considerata un sottoinsieme dell'AI responsabile, focalizzata specificamente sulle dimensioni morali ed etiche dello sviluppo e dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale. Affronta questioni come bias, discriminazioni e l'impatto sui diritti umani. L'AI etica sottolinea le implicazioni morali delle decisioni dell'AI, promuovendo sistemi che rispettino giustizia e diritti fondamentali, evitando di causare danni.
L'idea alla base dell'AI responsabile è creare sistemi intelligenti che dimostrino un senso intrinseco di moralità. Poiché "morale" può significare cose diverse per persone diverse, per esprimere più chiaramente l'obiettivo dell'AI responsabile, gli scienziati informatici hanno sviluppato framework che aiutano a definire le caratteristiche ideali di un'intelligenza artificiale che gli utenti possano considerare affidabile. Questi "pilastri dell'AI affidabile" forniscono un elenco di controllo per ingegneri e sviluppatori durante la progettazione, i testi e il perfezionamento dei sistemi di AI responsabile.
Sebbene gruppi diversi possano avere interpretazioni e preferenze proprie, la maggior parte dei framework include alcune delle seguenti varianti:
La spiegabilità e l'interpretabilità consentono agli stakeholder di comprendere come i sistemi di AI prendono le decisioni. La spiegabilità è particolarmente importante nei modelli complessi come le reti neurali ricorrenti (RNN), dove i processi decisionali possono essere difficili da seguire. Tecniche come l'analisi dell'importanza delle caratteristiche e i pensieri controfattuali aiutano a spiegare i singoli risultati, rendendo più semplice per gli utenti vedere in che modo input specifici influiscono sulle previsioni dell'AI. Questa trasparenza favorisce la responsabilità, aiutando gli stakeholder a identificare e risolvere eventuali imperfezioni o bias nel comportamento del modello.
Contribuiscono a garantire che i sistemi di AI trattino in modo imparziale tutti gli utenti, evitando pregiudizi sistematici o esiti discriminatori. Questo pilastro è fondamentale per l'AI utilizzata nei processi decisionali particolarmente critici, come i sistemi dedicati alle assunzioni e all'assistenza sanitaria. Garantire l'equità richiede un impegno concreto verso dati rappresentativi e tecniche di mitigazione dei bias, strumenti fondamentali per ridurre gli impatti diseguali sui diversi gruppi demografici. Creare un'AI equa e imparziale significa costruire fiducia negli utenti e proteggere le organizzazioni che stanno dietro l'AI da danni reputazionali.
La riproducibilità garantisce che i modelli operino in modo coerente in condizioni simili e che il loro processo di sviluppo sia validato e ottimizzato. Questo pilastro è fondamentale per la conformità normativa e la tracciabilità, poiché fornisce registri chiari su come i modelli vengono creati, addestrati e testati. La riproducibilità favorisce la trasparenza e sostiene il miglioramento continuo dei modelli di AI.
Affidabilità e sicurezza garantiscono che i sistemi di AI operino in modo uniforme e rispondano senza rischi a situazioni impreviste. Questo pilastro è cruciale per l'implementazione dell'AI in ambiti come la guida autonoma o l'assistenza sanitaria, dove gli errori possono avere conseguenze piuttosto rilevanti. I sistemi di AI affidabili vengono sottoposti a test rigorosi in condizioni diverse al fine di gestire variabilità e casi limite, prevenendo guasti o comportamenti rischiosi. Gli standard di affidabilità e sicurezza includono anche meccanismi per resistere a manomissioni e mitigare vulnerabilità, rafforzando la resilienza complessiva dell'AI.
La trasparenza offre una visione chiara di come funzionano i sistemi di AI. Perché l'AI sia affidabile, le operazioni, i processi e i percorsi decisionali che segue devono essere visibili e facilmente comprensibili. Questo consente agli utenti di valutare l'idoneità dell'AI per compiti specifici. Allo stesso modo, consente agli stakeholder di prendere decisioni più informate basate su metriche dettagliate delle prestazioni del sistema.
Privacy e sicurezza si concentrano sulla protezione dei dati personali e aziendali all'interno dei sistemi di AI. Queste pratiche garantiscono che l'AI gestisca i dati in modo etico, limitando l'accesso agli utenti autorizzati e proteggendo le informazioni sia durante la trasmissione sia quando sono memorizzate. I protocolli di privacy e sicurezza sono essenziali per tutelare i dati degli utenti, prevenire accessi malevoli, garantire affidabilità e assicurare conformità normativa.
Man mano che i modelli di AI su larga scala crescono, aumenta anche la loro impronta ecologica. La sostenibilità punta a ridurre al minimo tale impatto ambientale. Uno sviluppo sostenibile dell'AI significa ottimizzare le risorse alla base dell'elaborazione e migliorare l'efficienza energetica. Dare priorità alla sostenibilità garantisce che i sistemi di AI supportino gli obiettivi di responsabilità aziendale e contribuiscano a traguardi ambientali e sociali più ampi.
I sistemi di AI non operano nel vuoto, bensì sono il risultato dei dati e delle indicazioni fornite da altri. La responsabilità attribuisce a sviluppatori e organizzazioni il compito di garantire le prestazioni dei sistemi e il loro impatto sulla società. Ciò richiede monitoraggio costante, documentazione dettagliata e protocolli completi per affrontare eventuali errori o esiti indesiderati. Le pratiche di responsabilità (ad esempio MLOps) mantengono l'AI allineata agli standard etici e garantiscono agli esseri umani un controllo reale sulla capacità decisionale dell'AI.
La centralità dell'essere umano garantisce che i sistemi di AI servano gli interessi delle persone, dando priorità alle esigenze, ai valori e agli obiettivi degli utenti. Un'AI orientata alle persone si concentra su usabilità ed empatia, creando soluzioni intelligenti che assistono anziché sostituire il processo decisionale umano. Questo pilastro incoraggia gli sviluppatori a progettare un'AI che completi e potenzi le capacità delle persone.
L'inclusività significa creare sistemi di AI che portino benefici a un'ampia gamma di utenti, promuovendo accessibilità ed evitando bias o effetti discriminatori. Un'AI inclusiva considera le esperienze e le esigenze di diversi gruppi demografici, dando priorità a team di sviluppo diversificati e a una rappresentazione equa nei dati di addestramento. Progettando l'AI con l'inclusività in mente, gli sviluppatori possono creare sistemi che servano in modo efficace un pubblico più ampio.
L'AI potrebbe essere la tecnologia più influente del decennio 2020, integrandosi sempre di più in governi, aziende e vita quotidiana. Con una portata così ampia e milioni di persone che interagiscono con l'AI e su di essa basano decisioni importanti, è più essenziale che mai che tali sistemi siano degni di questo livello di fiducia. L'AI responsabile risponde a questa esigenza. Implementata correttamente, l'AI responsabile consente di ottenere:
- Riduzione dei bias
Addestrare l'AI su set di dati rappresentativi ed equi aiuta a ridurre il rischio di decisioni distorte che potrebbero penalizzare determinati gruppi. - Maggiore trasparenza
Le pratiche di AI responsabili includono misure di spiegabilità che svelano i fattori alla base delle decisioni specifiche dell'AI. - Conformità rafforzata
Con normative sempre più rigorose su privacy dei dati ed etica, le pratiche di AI responsabile aiutano le organizzazioni a rispettare gli standard e mantenere la conformità. - Fiducia degli stakeholder amplificata
Adottare l'AI responsabile favorisce la fiducia di consumatori, clienti e autorità, garantendo che vengano seguite pratiche etiche. - Allineamento etico
L'AI responsabile allinea le tecnologie AI ai valori aziendali, creando una base solida per pratiche di business etiche. - Mitigazione dei rischi
Identificando e affrontando i potenziali rischi nelle prime fasi del ciclo di vita dell'AI, l'AI responsabile riduce le conseguenze indesiderate e supporta applicazioni intelligenti più sicure e affidabili.
Implementare un'AI responsabile richiede molto più che definire delle policy; significa integrare considerazioni etiche in ogni fase dello sviluppo, della distribuzione e del monitoraggio dell'AI. Di seguito alcune pratiche chiave per aiutare le organizzazioni a implementare efficacemente l'AI responsabile:
L'AI deve riflettere i valori fondamentali e gli impegni etici dell'organizzazione. Definire questi principi significa creare linee guida chiare sulla centralità dell'essere umano, l'inclusività, la trasparenza e la responsabilità, rendendo questi standard parte integrante del processo di sviluppo. Tali principi devono essere elaborati in modo collaborativo, con il contributo di team diversificati e multidisciplinari. Idealmente, i team devono includere specialisti di AI, esperti di etica, legali e leader di organizzazioni. Stabilire i principi dell'AI responsabile fornisce una roadmap etica condivisa, assicurando che i sistemi di AI supportino gli obiettivi aziendali e rispettino le aspettative della società.
Le valutazioni dell'impatto servono a esaminare i potenziali effetti dei sistemi di AI. Analizzando impatti positivi e negativi, le organizzazioni possono prevedere i rischi in modo più preciso e sviluppare strategie per mitigarli. Questo processo implica identificare gli stakeholder che hanno un peso maggiore, considerare quali ripercussioni potrebbero avere e definire metodi continuativi per monitorare gli impatti reali. Questo tipo di valutazione è importante per una gestione proattiva del rischio, consentendo decisioni informate ed eticamente solide prima di distribuire nuovi sistemi di AI.
Offri formazione a dipendenti, stakeholder e a coloro che hanno un potere decisionale sui principi e sulle pratiche dell'AI responsabile. Attraverso programmi di formazioni mirati, le organizzazioni possono migliorare la comprensione dei requisiti normativi e delle criticità legate all'AI. Creare consapevolezza sull'AI responsabile contribuisce a sviluppare una cultura della responsabilità e dà al personale gli strumenti per riconoscere e affrontare i problemi man mano che emergono. Inoltre, ciò garantisce che i principi dell'AI responsabile siano integrati in tutta l'organizzazione.
Rendere l'etica centrale nello sviluppo dell'AI significa incorporare pratiche di AI responsabile in ogni fase, dalla raccolta dei dati e dall'addestramento dei modelli fino alla distribuzione e al monitoraggio. Documentare le fonti dei dati e i processi decisionali, insieme a un monitoraggio continuo, assicura che l'etica resti una priorità costante. Le tecniche di rilevamento dei bias e dei test di equità devono essere applicate con regolarità, soprattutto per questioni sensibili come etnia, genere e status socioeconomico.
La dipendenza dell'AI da grandi set di dati diversificati, spesso contenenti informazioni personali, solleva preoccupazioni sulla privacy, legate a possibili usi impropri e accessi non autorizzati. Per affrontare queste sfide, le organizzazioni devono implementare pratiche di governance dei dati che privilegino trasparenza e conformità. I sistemi di AI devono comunicare chiaramente i criteri di utilizzo dei dati, ottenere il consenso informato e adottare misure di sicurezza per proteggere le informazioni sensibili.
Come già evidenziato, l'AI non deve mai sostituire il processo decisionale delle persone. È necessario stabilire meccanismi di controllo, definendo linee di responsabilità chiare e strumenti per monitorare i sistemi di AI. La supervisione umana nelle decisioni prese dall'AI consente alle organizzazioni di mantenere il controllo sui processi critici, soprattutto in settori ad alto impatto come sanità, finanza e giustizia. Un monitoraggio continuo e audit regolari dei modelli per la conformità etica rafforzano ulteriormente la supervisione umana.
Collabora con gruppi di settore, istituti di ricerca e community open source focalizzate sull'AI responsabile. Connettersi con organizzazioni esterne consente alle aziende di restare aggiornate sugli ultimi standard etici e sulle innovazioni in materia di AI responsabile. La collaborazione esterna favorisce la condivisione delle conoscenze e contribuisce al progresso globale dell'AI etica.
Man mano che l'AI responsabile diventa sempre più diffusa, porta con sé vantaggi ben percepibili, non solo per le organizzazioni che sviluppano sistemi di AI, ma anche per la società nel suo complesso. Ecco alcuni benefici che mostrano come un approccio etico all'AI possa generare cambiamenti positivi:
Adottare pratiche di AI responsabile può migliorare direttamente la qualità e l'affidabilità dei prodotti basati sull'AI. Dando priorità a trasparenza ed equità nella progettazione dei modelli, le aziende garantiscono risultati più accurati, imparziali e una maggiore chiarezza sui processi decisionali dell'AI. Questo livello di visibilità consente alle imprese di perfezionare costantemente i modelli per ottenere prestazioni ottimali e massima equità.
Allo stesso tempo, l'AI responsabile rafforza la reputazione del marchio. Le aziende che si impegnano su questi principi sono percepite come più affidabili. Attirando consumatori attenti alla privacy e alla correttezza. Questo approccio conquista anche investitori, dipendenti e partner commerciali. In un mercato competitivo, distinguersi per pratiche di AI responsabile offre un vantaggio reputazionale, differenziando l'organizzazione da chi fatica a gestire la privacy dei dati o ad adottare standard etici.
La trasparenza dell'AI favorisce un senso di controllo e affidabilità dei processi basati sull'intelligenza artificiale, rendendo gli utenti più propensi a interagire con la tecnologia e a fidarsi dei suoi risultati. Gli utenti che si sentono rispettati e informati sono anche più inclini a rimanere fedeli alle aziende che tutelano i loro diritti.
L'AI responsabile dà priorità alla protezione dei dati, salvaguardando gli utenti dai rischi legati a un uso improprio delle informazioni e ad accessi non autorizzati. Implementando rigorose pratiche di privacy, le organizzazioni offrono agli utenti maggiore controllo sui propri dati, rassicurandoli sul fatto che le informazioni vengono gestite in modo etico e sicuro.
Guardando all'impatto più ampio dell'AI, l'AI responsabile ha il potenziale di migliorare la società promuovendo risultati equi, inclusivi e socialmente vantaggiosi. Quando i sistemi di AI sono progettati con considerazioni etiche, possono favorire pari opportunità, garantendo accesso imparziale a servizi essenziali come sanità, istruzione e risorse finanziarie.
Questo approccio promuove un'innovazione potente e al tempo stesso etica, consentendo alle organizzazioni di sfruttare le capacità dell'AI per risolvere problemi complessi senza compromettere i propri standard morali. Dalla riduzione dell'impatto ambientale all'avanzamento della ricerca scientifica, l'AI responsabile contribuisce agli obiettivi pubblici applicando l'efficienza dell'AI in numerosi modi costruttivi.
Man mano che la portata e l'influenza dell'AI continuano a crescere, dare priorità all'AI responsabile è la scelta più giusta. L'AI di ServiceNow dimostra il proprio impegno adottando prima di tutto standard etici e pratici in ogni fase del ciclo di vita dell'AI, creando soluzioni intelligenti che valorizzano sia il business sia il potenziale umano.
Seguendo i principi dell'AI responsabile, ServiceNow è leader nel fornire un'AI efficace, imparziale, conforme e trasparente. Questi principi guidano sviluppo e governance e, grazie a strumenti e risorse come il Manuale dell'AI responsabile, ServiceNow offre agli utenti la possibilità di utilizzare l'AI in modo responsabile, etico e orientato a un impatto positivo a lungo termine.
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