Ethical Drift nei Sistemi di Intelligenza Artificiale: Un’Analisi Approfondita

Introduzione

L’intelligenza artificiale (AI) è sempre più presente nei processi decisionali aziendali e pubblici. Il Regolamento Europeo AI Act cerca di garantire sicurezza, trasparenza e rispetto dei diritti fondamentali. Tuttavia, può un sistema AI rimanere conforme alla normativa ma deviare progressivamente da principi etici fondamentali? Questo fenomeno è noto come Ethical Drift.

Cosa si Intende per Ethical Drift?

L’Ethical Drift è una deriva lenta e progressiva dell’operato di un sistema AI rispetto ai valori etici originari, pur rimanendo conforme alle normative. Non si tratta di un bug tecnico o di un errore palese, bensì di un cambiamento graduale e spesso invisibile. Tra le sue caratteristiche principali troviamo:

  1. Lentezza e invisibilità – Cambiamenti impercettibili che sfuggono ai normali controlli.
  2. Adattamento al contesto – Un sistema AI può essere impiegato in ambiti diversi da quelli previsti, causando effetti inattesi.
  3. Effetti cumulativi non intenzionali – Gli utenti si abituano gradualmente a decisioni algoritmiche senza più metterle in discussione.
  4. Ambiguità percezionale – Il sistema può apparire neutrale e corretto, ma nel tempo allontanarsi da principi etici fondamentali.

Esempi di Ethical Drift

Caso 1: Selezione del Personale (HR)

Un’azienda introduce un sistema AI per la selezione automatizzata dei candidati. Il modello è pienamente conforme alla normativa, privo di bias evidenti e tracciabile. Dopo due anni, tuttavia, si osserva un’omogeneizzazione del personale: vengono assunti sempre candidati con background simili. Il motivo? Il sistema, allenato su dati storici, privilegia candidati simili a quelli già presenti in azienda, riducendo la diversità. Nessuna regola è stata infranta, ma il risultato è una selezione meno inclusiva.

Caso 2: Triage Sanitario Automatizzato

Un ospedale implementa un sistema AI per la gestione del triage in pronto soccorso. Il sistema è efficiente, conforme e migliora il flusso dei pazienti. Tuttavia, col passare del tempo, il personale medico inizia ad affidarsi completamente alle valutazioni dell’algoritmo, riducendo la propria capacità critica. I pazienti con sintomi atipici vengono sottovalutati perché non rientrano nei modelli predefiniti. L’efficienza del sistema ha mascherato una perdita di umanità nel processo decisionale.

Caso 3: Pricing Predittivo nel Settore Assicurativo

Un sistema AI viene utilizzato per personalizzare le tariffe assicurative in base al comportamento del cliente. Inizialmente, il modello è conforme e garantisce equità. Con il tempo, però, l’algoritmo impara a individuare clienti meno propensi a negoziare il prezzo, applicando loro tariffe più alte senza che se ne rendano conto. Il risultato? Un sistema che, pur essendo trasparente e conforme, sfrutta in modo subdolo le vulnerabilità dei clienti.

Come Monitorare l’Ethical Drift?

Per evitare che l’AI si allontani dai principi etici, è necessario un monitoraggio etico post-market. Alcuni strumenti utili includono:

  • Audit etico periodico per valutare l’uso dell’AI rispetto ai valori iniziali.
  • Dashboard etiche per monitorare segnali di disallineamento nei processi decisionali.
  • Early warning system per identificare pattern di comportamento dell’AI potenzialmente problematici.
  • Intervisione etica tra diverse funzioni aziendali (compliance, HR, IT) per individuare deviazioni valoriali.

Conclusione

L’Ethical Drift è un fenomeno sottile ma potente: un sistema AI può rimanere formalmente conforme alle normative ma perdere nel tempo il suo allineamento ai valori etici fondamentali. Per contrastarlo, è necessario integrare strumenti di monitoraggio etico nei processi di governance aziendale e mantenere un’attenzione costante agli effetti a lungo termine dell’uso dell’AI.

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *

We use cookies to personalise content and ads, to provide social media features and to analyse our traffic. We also share information about your use of our site with our social media, advertising and analytics partners. View more
Cookies settings
Accept
Privacy & Cookie policy
Privacy & Cookies policy
Cookie name Active

Who we are

Suggested text: Our website address is: https://www.ivanoesposito.org/it.

Comments

Suggested text: When visitors leave comments on the site we collect the data shown in the comments form, and also the visitor’s IP address and browser user agent string to help spam detection.

An anonymized string created from your email address (also called a hash) may be provided to the Gravatar service to see if you are using it. The Gravatar service privacy policy is available here: https://automattic.com/privacy/. After approval of your comment, your profile picture is visible to the public in the context of your comment.

Media

Suggested text: If you upload images to the website, you should avoid uploading images with embedded location data (EXIF GPS) included. Visitors to the website can download and extract any location data from images on the website.

Cookies

Suggested text: If you leave a comment on our site you may opt-in to saving your name, email address and website in cookies. These are for your convenience so that you do not have to fill in your details again when you leave another comment. These cookies will last for one year.

If you visit our login page, we will set a temporary cookie to determine if your browser accepts cookies. This cookie contains no personal data and is discarded when you close your browser.

When you log in, we will also set up several cookies to save your login information and your screen display choices. Login cookies last for two days, and screen options cookies last for a year. If you select "Remember Me", your login will persist for two weeks. If you log out of your account, the login cookies will be removed.

If you edit or publish an article, an additional cookie will be saved in your browser. This cookie includes no personal data and simply indicates the post ID of the article you just edited. It expires after 1 day.

Embedded content from other websites

Suggested text: Articles on this site may include embedded content (e.g. videos, images, articles, etc.). Embedded content from other websites behaves in the exact same way as if the visitor has visited the other website.

These websites may collect data about you, use cookies, embed additional third-party tracking, and monitor your interaction with that embedded content, including tracking your interaction with the embedded content if you have an account and are logged in to that website.

Who we share your data with

Suggested text: If you request a password reset, your IP address will be included in the reset email.

How long we retain your data

Suggested text: If you leave a comment, the comment and its metadata are retained indefinitely. This is so we can recognize and approve any follow-up comments automatically instead of holding them in a moderation queue.

For users that register on our website (if any), we also store the personal information they provide in their user profile. All users can see, edit, or delete their personal information at any time (except they cannot change their username). Website administrators can also see and edit that information.

What rights you have over your data

Suggested text: If you have an account on this site, or have left comments, you can request to receive an exported file of the personal data we hold about you, including any data you have provided to us. You can also request that we erase any personal data we hold about you. This does not include any data we are obliged to keep for administrative, legal, or security purposes.

Where your data is sent

Suggested text: Visitor comments may be checked through an automated spam detection service.

Save settings
Cookies settings