Pregiudizi Algoritmici ed Equità (Bias)

I sistemi di Intelligenza Artificiale possono ereditare pregiudizi presenti nei dati di addestramento, generando bias che producono risultati distorti o discriminatori. Dati storici sbilanciati o influenzati da stereotipi umani possono portare a decisioni ingiuste in ambiti sensibili, come la selezione del personale o la concessione di prestiti, penalizzando donne o minoranze. Contrastare questi fenomeni richiede dati più rappresentativi, controlli rigorosi e trasparenza nei processi decisionali, con l’obiettivo di sviluppare un’IA etica, equa e realmente inclusiva, capace di garantire pari opportunità per tutti.

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