Equità e pregiudizi

Equità e parzialità sono considerazioni critiche che richiedono particolare attenzione. Identificare e mitigare i pregiudizi all’interno dei sistemi di intelligenza artificiale è fondamentale per garantire risultati equi per tutti gli utenti.

Il primo passo per affrontare i bias è identificare attivamente la loro presenza all’interno dei sistemi di intelligenza artificiale. Ciò comporta un’analisi completa dei dati utilizzati per addestrare questi sistemi, nonché degli algoritmi stessi. Esaminando i dati immessi e i processi decisionali degli algoritmi di intelligenza artificiale, gli sviluppatori possono individuare i casi in cui possono manifestarsi pregiudizi

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