Workshop AI: discriminazione algoritmica

Riprendono gli appuntamenti con i workshop dell’Artificial Intelligence Lab di Intesa Sanpaolo Innovation Center, che mirano a illustrare e diffondere le evoluzioni della ricerca condotta nel campo dell’Intelligenza Artificiale.

Il workshop si svolgerà in lingua inglese.

Di cosa parleremo?
Gli algoritmi e il processo decisionale basato sui Big Data sono diventati pervasivi in tutti gli aspetti della nostra vita quotidiana (offline e online), poiché sono diventati strumenti essenziali nella finanza personale, nell'assistenza sanitaria, nelle assunzioni, nella ricerca della casa, nell'istruzione e nelle politiche. I dati e gli algoritmi determinano i media che consumiamo, le storie che leggiamo, le persone che incontriamo, i luoghi che visitiamo, ma anche se otteniamo un lavoro o se la nostra richiesta di prestito è approvata. Tuttavia, il pregiudizio esistente nella società si riflette nei dati che usiamo per addestrare i nostri modelli di machine learning, che a loro volta rafforzano questo pregiudizio poiché i modelli vengono poi utilizzati per prendere decisioni che influenzano il mondo reale, chiudendo così un circolo vizioso.

Il rilevamento e la prevenzione della discriminazione algoritmica è un'area di ricerca interdisciplinare all'intersezione tra machine learning e progettazione di algoritmi, con importanti aspetti etici e legali. In questo discorso forniremo una breve panoramica dello stato dell'arte. Poi discuteremo le tendenze di ricerca in corso e future in questo settore.

La conduzione del workshop è affidata a Francesco Bonchi, Direttore Scientifico presso la Fondazione ISI, Torino, Italia, dove coordina anche l'Area Di Ricerca "Learning and Algorithms for Data Analytics". In precedenza è stato direttore della ricerca presso Yahoo Labs a Barcellona, in Spagna, dove era alla guida del gruppo Web Mining Research. È anche (part-time) Research Director per Big Data & Data Science presso Eurecat (Technological Center of Catalunya), Barcellona.

I suoi recenti interessi di ricerca includono algoritmi e apprendimento su grafici e reti complesse (ad esempio, reti finanziarie, social network, reti cerebrali), AI equa e spiegabile e, più in generale, privacy e tutti gli aspetti etici dell'analisi dei dati e dell'AI. Ha più di 250 pubblicazioni in questi settori. Ha anche depositato 16 brevetti statunitensi e gli sono stati concessi 9 brevetti statunitensi. È stato Program Chair e General Chair di diverse conferenze e workshop internazionali nel campo della knowledge discovery e del machine learning.