L’Intelligenza Artificiale è consapevole dell’impatto delle sue decisioni?

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Francesco
Rainini
Claudio
Broggio
L’Intelligenza Artificiale
è consapevole
dell’impatto
delle sue decisioni?
SMAU Milano 2022

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“In ogni nostra deliberazione, dobbiamo considerare
l’impatto delle nostre decisioni sulle prossime sette
generazioni”
(Grande Legge della Confederazione degli Irochesi, ~1100)
Ogni bambino deve imparare i nomi dei suoi antenati
fino alla settima generazione. E ognuno di noi deve
agire pensando alle prossime sette generazioni.
(Regola tramandata dagli M’Bororo Fulani del Ciad)

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Protecting the Earth’s Biodiversity with Artificial Intelligence: https://www.youtube.com/watch?v=ZDwdG9AG1eE

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THE AIoT of BEES

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Queen
Hornet
Worker
Drone
OBJECT 22
OBJECT 16

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α

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The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals
Impatti positivi 79% Impatti negativi 35%

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A study in
Botswana
found that 70%
of children who dropped out of
school during drought were girls.
If 70% of women ages 20–39 received at least
a lower-secondary education, disaster related deaths
in 130 countries could reduce by 60% by 2050.
Girls’
Education
Challenges
Index

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milioni di segnali
macchine eoliche
miliardi di informazioni ogni anno
235
>4.200
86

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P[kW]
«Il ROI generato è altissimo»
EFFICIENZA
OPERATIVA

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QUANTUM REVOLUTION
Niels Bohr Albert Einstein

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Prediction
accuracy
Explainability
DEEP
LEARNING
RANDOM
FOREST
SUPPORT
VECTOR
MACHINE
DECISION
TREES
RETI
BAYESIANE
SHOULD WE
TRUST IN A.I.?
Liberamente tratto da
un paper di PwC
HOW TO
EXPLAIN
DECISIONS?

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TRUST

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Bias
Biased results become the new training data
Training Data
Bias
Output
Bias
The ultimate source
of bias
Bias
HOW IS BIAS INTRODUCED IN AI?

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Un algoritmo è stato utilizzato negli Stati
Uniti per predire la probabilità di
recidivismo nei comportamenti criminali.
Il modello ha predetto una probabilità
doppia (45%) nei soggetti afroamericani,
rispetto al resto della popolazione (23%)
Nel 2015, in Amazon, fu trovato che un
algoritmo faceva preferenze per le
assunzioni maschili.
La causa di questo errore etico è stata
identificata nei dati di allenamento del
modello, perché nel passato le donne
mandavano molte meno richieste rispetto
agli uomini.

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LOAN
APPLICATION
ETHIC

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