1° incontro - Raccolta, preparazione e validazione dei dati che servono ad alimentare e addestrare il sistema IA

Il primo incontro è dedicato al tema della raccolta, preparazione e validazione dei dati che servono ad alimentare e addestrare il sistema IA. La qualità dei dati determina la qualità delle decisioni prese dall’algoritmo. Eventuali bias, pregiudizi o discriminazioni presenti nei dati iniziali influenzeranno inevitabilmente l’intero sistema IA.

Guida alla discussione

Introduzione

La sessione di lavoro di gruppo si svolge online, su piattaforma Zoom in 5 stanze virtuali parallele, a seconda del numero dei/delle partecipanti presenti.

I/Le partecipanti sono affiancati/e da un/a facilitatrice per la gestione del confronto e un componente del team dell’Impegno B5 che contribuisce per la conoscenza del contesto. Dopo una breve presentazione del tema (5-10 minuti), i/le partecipanti sono invitati a contribuire con il proprio punto di vista alla discussione, a partire dalla domanda illustrata di seguito.

Lo staff presente ha il compito di raccogliere le opinioni espresse dai/dalle partecipanti in un confronto esplorativo che non ha come obiettivo la condivisione su una sola proposta ma l’arricchimento della riflessione intorno alla domanda. Al termine dell’incontro saranno prodotti i report delle singole sessioni e, successivamente, sarà prodotto un documento di restituzione che rende conto delle diverse sensibilità, percezioni e proposte emerse dal confronto.

Gli esiti di ciascun incontro sono utilizzati per la definizione dei contenuti del testo delle Raccomandazioni.

Di che cosa discutiamo 

La prima fase di confronto partecipativo ha come oggetto i Dati che alimentano l’IA. Il fuoco delle discussioni riguarda la raccolta, preparazione e validazione dei dati che servono ad alimentare e addestrare il sistema IA (valutazione di conformità).

Un tale approccio è necessario dato che la qualità dei dati determina la qualità delle decisioni prese dall’algoritmo e eventuali “bias” o discriminazioni presenti nei dati iniziali influenzeranno inevitabilmente l’intero sistema IA. Si discute pertanto della valutazione di conformità, della necessità di armonizzare le metodologie per tutelare i diritti fondamentali e di tenere conto non solo dei principi fondamentali della Carta etica europea sull'utilizzo dell'intelligenza artificiale nei sistemi giudiziari e negli ambiti connessi, ma anche quelli impliciti nella Costituzione italiana. Inoltre si discute della sandbox nazionale, un ambiente controllato per sviluppare sistemi di IA sotto supervisione del regolamento, normate dall’art.57 dell’AI Act. e del procurement, ovvero l’acquisizione sul mercato di servizi di gestione dell’IA da parte delle pubbliche amministrazioni.

Nella discussione chiediamo di rispondere alla domanda: Come possiamo assicurare equità nei dati raccolti, in una fase antecedente allo sviluppo dell’algoritmo, per ridurre discriminazioni e stereotipi? focalizzando in particolare alcuni aspetti, quali ad esempio:

• proposte per mitigare i rischi principali legati alla mancata attenzione rispetto a qualità e rappresentatività dei dati; 

• la possibilità di introdurre un obbligo di monitoraggio periodico con persone di diverse competenze per abbattere potenziali bias sull’utilizzo dei dati per sviluppare gli algoritmi;

• buone pratiche, nazionali o internazionali, per perseguire l’equità nella raccolta dei dati;

• suggerimenti sul ruolo che dovrebbe avere la PA e sugli strumenti di cui dovrebbe disporre per governare questa fase iniziale in modo equo ed etico;

• la consapevolezza sulle barriere culturali, organizzative, tecnologiche che possano ostacolare una condotta ottimale su questo tema.