Course: Introduzione all’etica dell’Intelligenza Artificiale

Introduzione all’etica dell’Intelligenza Artificiale

Le sfide dell’etica dell’IA: bias, opacità e governance

Teresa SCANTAMBURLO

Informazioni sul corso

Il corso introdurrà le studentesse e gli studenti all’Intelligenza Artificiale (IA) e ai rischi connessi al suo utilizzo. Verranno forniti strumenti concettuali ed esempi pratici per analizzare criticamente l’impatto dell'IA nella società. Pensato per chi non possiede un background tecnico, il corso è rivolto a coloro che potrebbero essere coinvolti nella supervisione, nella valutazione etica e nella conformità legale dei sistemi IA. Saranno trattati temi come il bias, la trasparenza e la governance dell’IA, esplorando opportunità, rischi e strategie di mitigazione per sviluppare un approccio all’IA centrato sulle persone e le relazioni umane.

Il corso è organizzato in quattro settimane:

Week 1 – Intelligenza Artificiale nella società odierna

Introduzione ai concetti fondamentali dell’Intelligenza Artificiale (IA) e del Machine Learning, con un focus sul loro impatto nelle decisioni umane e sull’importanza dell’etica.

Week 2 – Bias algoritmici e discriminazione sociale

Analisi del bias algoritmico, dalle sue cause alla sua manifestazione nei sistemi di IA. Verranno presentate alcune metriche e approcci di mitigazione per garantire una maggiore equità nei modelli di IA.

Week 3 – Trasparenza e spiegabilità

Esplorazione dell’opacità nei modelli di IA (le cosiddette black boxes), evidenziando l’importanza della spiegabilità e della trasparenza per aumentare la fiducia e la responsabilità nell’uso dell’IA.

Week 4 – Governance dell’IA

Introduzione alle linee guida etiche e sulle regolamentazioni come l’AI Act. Verrà discusso il concetto di human-centred AI e l’uso dell’intelligenza artificiale per il bene sociale.

All’interno di ciascuna Week sono presenti diverse lezioni, composte da video, letture di approfondimento, forum, link a risorse interattive e quiz di valutazione.

Risultati di apprendimento attesi

Al termine del corso sarai in grado di:

- Identificare concetti di base riguardanti l’IA e relativo impatto sociale implicati in problemi nuovi;

- Applicare concetti tecnici appresi durante il corso a nuove situazioni;

- Analizzare problemi etici relativi all’uso dell’IA;

- Sapersi orientare tra le strategie di mitigazione ai problemi etici offerte in letteratura.

Prerequisiti

Nessun prerequisito richiesto

Attività

Quiz, forum, attività interattive

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Select section Benvenute e benvenuti!

Benvenute e benvenuti!
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  Come funziona il corso?
  Il corso è strutturato in 4 week (unità didattiche); ogni week è composta da videolezioni, attività di approfondimento e riflessione e da un quiz finale. Per avere una panoramica generale sugli obiettivi e argomenti del corso puoi riguardare la Descrizione del corso. Al termine ti verrà rilasciato un open badge; per ottenerlo devi aver completato il corso visionando tutte le videolezioni, rispondendo correttamente ad almeno 7 domande su 10 in ciascun quiz di fine week e completando il questionario finale.
  
  Buon lavoro!
Select section Week 1 - Intelligenza Artificiale nella società odierna

Week 1 - Intelligenza Artificiale nella società odierna

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Select section Week 2 - Bias algoritmici e discrimazione sociale

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Select section Week 3 - Trasparenza e Spiegabilità

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Select section Week 4 - Governance dell’IA

Week 4 - Governance dell’IA

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Questionario Finale

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Bibliografia

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Open Badge

L'Open Badge è rilasciato dopo aver completato tutte le video-lezioni, aver visionato il materiale di approfondimento e aver superato con un punteggio minimo di 7/10 il test finale di ciascuna week (ciascun test prevede due tentativi).

Gli Open Badge sono una particolare forma di Digital Credential (attestazione digitale verificabile) e rappresentano competenze acquisite o risultati raggiunti da una persona.

Gli Open Badge differiscono dalle rappresentazioni puramente visive di badge o attestati perché contengono al loro interno informazioni strutturate (metadati) che qualificano il Badge indicando l’ente che lo ha assegnato (issuer), i criteri adottati per la valutazione delle competenze, le eventuali evidenze che il learner (studente, professionista, cittadino) ha presentato, l’eventuale data di scadenza dell’attestazione e informazioni utili alla loro verifica, valutazione e gestione automatica.

La tecnologia è basata su una specifica internazionale chiamata Open Badges e supporta un’ampia gamma di tipi di Badge, sviluppati in collaborazione con gli Issuer per rappresentare competenze verticali (come ad esempio la programmazione informatica) oppure ad esempio soft skills (capacità di comunicare o di problem-solving, etc.). I Badge possono essere emessi da istituti educativi formali (scuole, università), non-formali e informali, dalle associazioni professionali, dalle aziende, dalle associazioni di volontariato: da qualsiasi comunità di pratica.

Docenti

Short bio

Teresa Scantamburlo is Assistant Professor at Ca’ Foscari University, Department of Environmental Sciences, Informatics and Statistics (DAIS). Her research focuses on the ethical and social impact of Artificial Intelligence (AI) and Big Data. She has worked as a postdoctoral fellow at the European Centre for Living Technology (ECLT) in Venice and at the University of Bristol (UK). She is a member of the Laboratory of Data Science for Society, a member of the research unit on AI at ECLT, and an associate fellow at BLISS - Digital Impact Lab. With her research she contributed to the piloting of the European Ethics Guidelines for Trustworthy AI, delivered by the European Commission in 2019, the coordination of the AI4EU observatory and the working groups on ethical and legal AI.

Education

She received her Phd in Computer Science from Ca’ Foscari University, with a thesis on the philosophical foundation of machine learning and pattern recognition. She received her M.A. in Digital Humanities and her B.Sc. in Computer Science from the same University.

Research projects

She took part in the following EU funded projects: thinkBiG, an ERC project on the methods, applications and implications of big data on society, and AI4EU, an Horizon 2020 project aimed at building the AI-on-demand platform to share AI resources and foster collaborations among Member States. Now, she collaborates with the research coalition IRIS, a project focused on understanding ‘infodemics’ and promoting healthy information systems.

Le sfide dell’etica dell’IA: bias, opacità e governance

Teresa SCANTAMBURLO

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Benvenute e benvenuti!

Come funziona il corso?

Week 1 - Intelligenza Artificiale nella società odierna

Week 2 - Bias algoritmici e discrimazione sociale

Week 3 - Trasparenza e Spiegabilità

Week 4 - Governance dell’IA

Questionario Finale

Bibliografia