L’apprendimento automatico è agnostico rispetto al genere?
“Gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere sviluppati in modo da essere agnostici dal punto di vista del genere, vale a dire che non tengono conto del genere quando fanno previsioni o prendono decisioni. Tuttavia, ciò richiede un’attenzione particolare ai dati utilizzati per addestrare l’algoritmo e alle caratteristiche che l’algoritmo è progettato per analizzare. Se i dati utilizzati per addestrare l’algoritmo sono distorti, ad esempio contengono più dati sugli uomini che sulle donne, l’algoritmo potrebbe inavvertitamente apprendere e rafforzare tali pregiudizi. Allo stesso modo, se le caratteristiche utilizzate per analizzare i dati sono basate sul genere, ad esempio analizzando il nome di una persona o i pronomi di genere, l’algoritmo potrebbe prendere decisioni basate su tali caratteristiche.
Pertanto, è importante considerare attentamente i potenziali pregiudizi e le conseguenze indesiderate degli algoritmi di apprendimento automatico e adottare misure per mitigarli. Ciò può includere l’utilizzo di set di dati diversificati e rappresentativi, la valutazione degli algoritmi per verificarne l’equità e la parzialità e l’implementazione di misure per affrontare eventuali pregiudizi identificati”.
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