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bias algoritmici

IA senza pregiudizi: come progettare sistemi responsabili

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Nei sistemi di IA, i bias possono compromettere l’equità nelle decisioni automatizzate, amplificando le disuguaglianze. È cruciale identificare e mitigare queste distorsioni per garantire che le decisioni siano giuste e sostenibili, specialmente in settori critici come lavoro e sanità

Pubblicato il 14 gen 2025
Paolo Ceravolo

Associate Professor SESAR Lab – Dipartimento di Informatica Università degli Studi di Milano

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Il bias, o pregiudizio, rappresenta una distorsione che può compromettere l’efficacia dei processi decisionali o la loro adeguatezza a determinati obiettivi, come ad esempio l’equità.

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Associate Professor SESAR Lab – Dipartimento di Informatica Università degli Studi di Milano
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