Un modo in cui gli algoritmi dei big data possono discriminare è utilizzare dati che sono essi stessi distorti. Ad esempio, se un algoritmo viene addestrato su dati che hanno maggiori probabilità di includere informazioni su persone appartenenti a determinati gruppi razziali o etnici, è più probabile che l’algoritmo prenda decisioni a favore di tali gruppi.
Un altro modo in cui gli algoritmi dei big data possono discriminare è utilizzare funzionalità correlate a caratteristiche protette. Ad esempio, se un algoritmo utilizza il codice postale di una persona per prevederne l’affidabilità creditizia, è più probabile che l’algoritmo neghi il credito a persone che vivono in aree a basso reddito, che hanno maggiori probabilità di essere popolate da persone di colore.
È importante essere consapevoli del potenziale di distorsione negli algoritmi dei big data e adottare misure per mitigare tale distorsione. Un modo per mitigare le distorsioni è utilizzare dati rappresentativi della popolazione nel suo insieme. Un altro modo per mitigare i bias è utilizzare funzionalità che non sono correlate alle caratteristiche protette.
È anche importante essere trasparenti riguardo al modo in cui vengono utilizzati gli algoritmi dei big data. Ciò consente alle persone di capire come vengono prese le decisioni e di ritenere responsabili coloro che le prendono.
Il potenziale di bias negli algoritmi dei big data è un problema serio, ma può essere risolto. Adottando misure per mitigare i pregiudizi, possiamo garantire che gli algoritmi dei Big Data vengano utilizzati per prendere decisioni giuste ed eque.
Cosa fare in caso di distorsioni negli algoritmi di big data
Esistono diverse cose che si possono fare per affrontare i bias negli algoritmi dei big data. Questi includono:
* Utilizzo di dati rappresentativi: Uno dei modi più importanti per ridurre le distorsioni negli algoritmi dei big data è utilizzare dati rappresentativi della popolazione nel suo complesso. Ciò significa che i dati dovrebbero includere persone di tutti i gruppi razziali, etnici e di genere, nonché persone provenienti da contesti socioeconomici diversi.
* Utilizzo di funzionalità non correlate alle caratteristiche protette: Un altro modo per ridurre le distorsioni negli algoritmi dei big data è utilizzare funzionalità non correlate a caratteristiche protette. Ad esempio, se un algoritmo viene utilizzato per prevedere la recidiva, non dovrebbe utilizzare caratteristiche come la razza o il genere, poiché questi non sono correlati alla recidiva.
* Controllare regolarmente gli algoritmi per individuare eventuali bias: È anche importante controllare regolarmente gli algoritmi per individuare eventuali bias. Ciò può essere fatto verificando l’accuratezza dell’algoritmo su diversi sottogruppi della popolazione e cercando modelli di bias.
* Garantire la trasparenza: Infine, è importante garantire la trasparenza sul modo in cui vengono utilizzati gli algoritmi dei big data. Ciò consente alle persone di capire come vengono prese le decisioni e di ritenere responsabili coloro che le prendono.
Adottando queste misure, possiamo contribuire a ridurre i pregiudizi negli algoritmi dei big data e garantire che vengano utilizzati per prendere decisioni giuste ed eque.
