Terza Missione UniBari “Etica Algoritmica e Bias di Genere: i dati non sono neutri”
Il prossimo 25 maggio alle ore 16.00, Stroncature ospiterà un incontro dal titolo “Etica Algoritmica e Bias di Genere: i dati non sono neutri”. L’appuntamento si inserisce nelle attività di Terza Missione promosse da Stroncature in collaborazione con il Dipartimento di Informatica dell’Università degli Studi di Bari Aldo Moro, nel quadro del progetto di Public Engagement “UNIBA 2030 – Intelligenza Artificiale e Sostenibilità”, selezionato nell’ambito delle iniziative Engagement “Patto Territoriale Sistema Universitario Pugliese” (CUP F61B23000370006), finanziato nell’ambito del decreto-legge 6 novembre 2021, n. 152, convertito, con modificazioni, dalla legge 29 dicembre 2021, n. 233. Nel corso del webinar interverranno la prof.ssa Francesca Alessandra Lisi, il prof. Marco de Gemmis e la prof.ssa Lucia Siciliani, afferenti al Dipartimento di Informatica dell’Università degli Studi di Bari Aldo Moro.
Il webinar affronterà un tema ormai centrale nella discussione contemporanea sull’intelligenza artificiale: il rapporto tra etica, dati, decisioni algoritmiche e responsabilità. Quando si parla di sistemi di IA, infatti, si tende spesso a considerarli strumenti tecnici capaci di produrre risultati oggettivi. In realtà, ogni modello incorpora criteri di selezione, assunzioni teoriche, vincoli progettuali e possibili distorsioni che possono incidere sul funzionamento del sistema e sulle sue conseguenze concrete.
L’incontro prenderà in esame questi temi da diverse prospettive. Una prima questione riguarderà l’etica algoritmica in senso più ampio, anche attraverso un esempio di dilemma etico tratto dalla robotica assistiva in ambito medico e dalle modalità con cui problemi di questo tipo possano essere affrontati dagli algoritmi. In questo quadro troverà spazio anche il tema del bias, con alcuni esempi applicativi che mostrano come i sistemi di IA possano incorporare o amplificare distorsioni, come nel caso del riconoscimento facciale o della giustizia predittiva. Il punto di fondo sarà dunque comprendere che l’etica algoritmica non coincide soltanto con il contrasto alle discriminazioni, ma riguarda più in generale i criteri, i vincoli e le responsabilità che orientano il comportamento dei sistemi intelligenti.
Una parte dell’incontro sarà inoltre dedicata ai large language models, alle loro potenzialità e ai loro limiti. Verranno messi a fuoco temi come le allucinazioni, i pregiudizi che questi modelli possono incorporare e la difficoltà stessa di sostenere un’idea forte di neutralità. In questo contesto sarà presentato anche LLaMAntino, il large language model per l’italiano sviluppato dal Dipartimento di Informatica, illustrando come strumenti di questo tipo possano essere impiegati anche in ambiti delicati, come il riconoscimento della violenza di genere. Discutere di etica algoritmica significa allora discutere, allo stesso tempo, di modelli, dati, linguaggio, contesti applicativi e responsabilità.
Per partecipare è necessario registrarsi.