PREGIUDIZI ARTIFICIALI

Stereotipi di genere tra dati e algoritmi

25/11/2021 alle ore 17:45 DIRETTA STREAMING
Modera l’incontro Edwige Pezzulli

L’apprendimento non è un processo caratteristico dei soli esseri viventi, perché anche le macchine possono imparare, conoscere e costruire previsioni dei fenomeni attraverso dati e algoritmi. Ma lo fanno in modo neutrale? Se negli algoritmi utilizzati e nei dati a disposizione si nascondono stereotipi e pregiudizi di genere, allora forse avremo macchine che agiscono e parlano in modi diversi a seconda di chi hanno davanti. La discriminazione di genere può insidiarsi anche nell’intelligenza artificiale e per prevenirla è necessario prima di tutto riconoscerla: affronteremo il problema sia dal punto di vista tecnologico sia da quello etico-sociale.

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Francesco Bonchi

Francesco Bonchi è direttore scientifico della Fondazione ISI di Torino e direttore di ricerca (part-time) per l’unità di Big Data & Data Science presso Eurecat (Centro tecnologico di Catalunya) a Barcellona. Precedentemente è stato Research Director a Yahoo Labs, Barcellona. I suoi interessi di ricerca recenti includono algoritmi per la scienza delle reti, machine learning su grafi, e tutti gli aspetti etici dell'analisi dei dati e dell'intelligenza artificiale. È autore di più di 250 pubblicazioni scientifiche e di 16 brevetti.

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Teresa Numerico

Teresa Numerico è professoressa associata di Logica e filosofia della scienza all’Università di Roma Tre. Si occupa di filosofia della tecnologia e di intelligenza artificiale nell’ambito degli science and technologies studies. Ha pubblicato articoli su varie riviste internazionali. Tra i suoi libri: Alan Turing e l’intelligenza delle macchine (Franco Angeli, 2005), Web Dragons (con M. Gori e I. Witten; Morgan Kaufmann, 2007), L’umanista digitale (con D. Fiormonte e F. Tomasi; Il Mulino, 2010; trad. ingl. rivista, The Digital Humanist, Punctum Books, 2016) e Big data e algoritmi (Carocci, 2021).