{"id":160,"date":"2025-02-04T21:44:46","date_gmt":"2025-02-04T21:44:46","guid":{"rendered":"https:\/\/live.iiseinaudiscarpa.edu.it\/yes-site\/?p=160"},"modified":"2025-04-12T07:24:23","modified_gmt":"2025-04-12T07:24:23","slug":"lia-che-impara-da-noi-tra-pregiudizi-e-progresso-tecnologico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/live.iiseinaudiscarpa.edu.it\/yes-site\/index.php\/2025\/02\/04\/lia-che-impara-da-noi-tra-pregiudizi-e-progresso-tecnologico\/","title":{"rendered":"L\u2019IA che impara da noi: tra pregiudizi e progresso tecnologico"},"content":{"rendered":"\n

Il 12 settembre si \u00e8 svolto, nell\u2019Aula Magna dell\u2019l\u2019I.I.S. Einaudi Scarpa, per gli studenti delle classi quinte dell\u2019indirizzo tecnologico, un incontro informativo  sull\u2019intelligenza artificiale con Simone Innocente e Andrea Visentin, rispettivamente ex studenti degli istituti Einaudi e Levi.<\/p>\n\n\n

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Simone, laureato in Informatica e specializzato in Intelligenza Artificiale presso l\u2019universit\u00e0 di Padova e attualmente dottorando in biofotonica a Cork (Irlanda), ha orientato il suo percorso di studi verso il machine learning. In particolare, durante i tirocini svolti nel percorso triennale, ha sviluppato modelli in grado di effettuare previsioni finanziarie in base all\u2019analisi di dati storici. Dopo la laurea magistrale, ha trascorso un semestre in Estonia, approfondendo ulteriormente le sue conoscenze. Altri suoi progetti personali degni di nota sono quelli relativi ai modelli in grado di riconoscere i tratti facciali, e un altro in grado di trovare collegamenti relativi ad articoli sul Covid in Internet.<\/p>\n\n\n\n

Attualmente, Simone studia l’uso dell’IA nella biofotonica medica e, nel suo caso, alla diagnosi del cancro orale. \u00abIl nostro goal \u00e8 quello di sviluppare una procedura di screening per diagnosticare il cancro o qualsiasi altra lesione maligna alla bocca, mediante l\u2019analisi della saliva\u00bb – ha messo in luce il ricercatore \u2013 e \u00abstiamo raccogliendo dei dati da diversi pazienti, con e senza cancro orale, che verranno poi usati per realizzare il nostro modello di IA\u00bb. Infine, Simone ha spiegato brevemente gli altri passi necessari all\u2019allenamento di modelli IA, come il filtraggio dei dati usati.<\/p>\n\n\n\n

Andrea, invece, laureato in Ingegneria Informatica, sempre presso l\u2019universit\u00e0 di Padova, attualmente professore associato all\u2019universit\u00e0 di Cork in Data Analytics e Mining. Precedentemente aveva completato un dottorato di ricerca presso l\u2019Insight Centre for Data Analytics. Assieme al suo team, lavora su applicazioni dell\u2019IA in campo medico, previsioni finanziarie, supporto legale, ecc.<\/p>\n\n\n\n

Al contrario di Simone, che ha illustrato il suo percorso di studi, Andrea ha offerto un\u2019analisi sul funzionamento dell\u2019IA e dei suoi aspetti etici. \u00abSiamo abituati a pensare che il pregiudizio sia una componente umana, e non ci immaginiamo che un dispositivo tecnologico possa discriminare\u00bb – ha affermato  Andrea – per\u00f2 ci\u00f2 succede\u00bb. Ma sono stati i programmatori a implementare un bias razzista e\/o sessista nell\u2019IA? \u00abFortunatamente no; questo \u00e8 dovuto al modo in cui impara l\u2019IA, ovvero per imitazione\u00bb – ha detto Andrea – spiegando il funzionamento del machine learning, ed esponendo le ampie limitazioni che questo metodo di allenamento comprende. Quindi, se l\u2019IA ha un bias, significa che i dati con cui \u00e8 stata addestrata contengono parti non eque di dati. Il concetto \u00e8 riassunto nella frase comunemente usata \u00abshit in, shit out\u00bb, riferendosi al fatto che l\u2019IA non pu\u00f2 essere migliore dei dati con cui \u00e8 stata allenata.<\/p>\n\n\n\n

La soluzione? \u00abMettiamo delle \u201cpezze\u201d al modello, forzandolo a generare dei contenuti equi e inclusivi \u2013 ha dichiarato lo studioso – ma in fondo, l\u2019IA ha sempre un bias; stiamo solo mettendo una pezza: correggere questi pregiudizi dell\u2019IA \u00e8 estremamente complesso.\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Andrea infine ha mostrato come l\u2019IA stia aumentando esponenzialmente di complessit\u00e0 negli ultimi anni, e come sia necessario porre regolamentazioni a livello europeo, soprattutto per la privacy. La prima legislazione in questo ambito \u00e8 entrata in vigore l\u20198 agosto, ma si tratta solo di un primo passo..<\/p>\n\n\n\n

Alla fine del suo intervento abbiamo posto alcune domande al professore<\/p>\n\n\n\n

Che tipo di infrastrutture informatiche sono necessarie per poter costruire algoritmi che avete usato voi, per esempio, nei vostri progetti personali?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

L\u2019IA ha moltissimi livelli di complessit\u00e0; tutto dipende dal task che volete svolgere e da quanti dati volete usare. Nel lavoro che fa Simone, per esempio, \u00e8 pi\u00f9 che sufficiente un computer di casa, senza bisogno di grandi strumenti informatici.<\/p>\n\n\n\n

Lei ha detto che molti modelli generativi sono censurati. Quanto \u00e8 facile aggirare questa censura per dei malinten<\/strong>zionati?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Finch\u00e8 vengono poste \u201cpezze\u201d esister\u00e0 sempre un modo per aggirarle. Il problema di fondo \u00e8 che l\u2019unico modo per risolvere questo problema sar\u00e0 di sviluppare algoritmi totalmente diversi che siano in grado di comprendere concetti su ci\u00f2 che \u00e8 giusto e ci\u00f2 che \u00e8 sbagliato; tuttavia noi per ora non abbiamo ancora i mezzi per portare a compimento tale obiettivo\u00bb.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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