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Equità nell'intelligenza artificiale

Questo modulo esplora l'equità nell'Intelligenza Artificiale (IA), concentrandosi sull'identificazione e l'attenuazione dei pregiudizi nei sistemi di IA. Vengono trattate le fonti dei pregiudizi, i metodi per valutare e migliorare l'equità e le implicazioni etiche delle decisioni dell'IA su popolazioni diverse, con l'obiettivo di promuovere l'uguaglianza e prevenire la discriminazione nelle applicazioni dell'IA.

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Angwin, Julia, Jeff Larson, Surya Mattu e Lauren Kirchner. "Machine Bias". ProPublica, 23 maggio 2016.

https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing

Grira, Nizar e M. Crucianu. "Clustering non supervisionato e semi-supervisionato: A Brief Survey", 2004.

https://www.semanticscholar.org/paper/Unsupervised-and-Semi-supervised-Clustering-%3A-a-%E2%88%97-Grira-Crucianu/acb799150e4cd3a75fe79ca262047612bd8e5194

Olteanu, Alexandra, Carlos Castillo, Fernando Diaz e Emre Kıcıman. "Dati sociali: Biases, Methodological Pitfalls, and Ethical Boundaries". Frontiers in Big Data 2 (11 luglio 2019): 13.

https://doi.org/10.3389/fdata.2019.00013

Mehrabi, Ninareh, Fred Morstatter, Nanyun Peng e Aram Galstyan. "Rilevamento della comunità con debiasing: The Importance of Lowly-Connected Nodes". arXiv, 2019.

https://doi.org/10.48550/ARXIV.1903.08136

Fortunato, Santo e Darko Hric. "Rilevamento di comunità nelle reti: A User Guide". Physics Reports 659 (2016): 1-44.

https://doi.org/10.1016/j.physrep.2016.09.002

Zhao, Jieyu, Tianlu Wang, Mark Yatskar, Vicente Ordonez e Kai-Wei Chang. "Anche agli uomini piace fare shopping: Reducing Gender Bias Amplification Using Corpus-Level Constraints". arXiv, 2017.

https://doi.org/10.48550/ARXIV.1707.09457

Mehrabi, Ninareh, Fred Morstatter, Nripsuta Saxena, Kristina Lerman e Aram Galstyan. "Un'indagine su pregiudizi e correttezza nell'apprendimento automatico". ACM Computing Surveys 54, no. 6 (13 luglio 2021): 1-35.

https://doi.org/10.1145/3457607