Etica e intelligenza artificiale: i presupposti di questo rapporto
Intelligenza artificiale ed etica: un rapporto che comprende tecnologia, diritto, sociologia e filosofia
L’etica: come si intende in relazione all’innovazione
Intelligenza artificiale ed etica e morale: quale ruolo per l’innovazione
L’importanza dell’etica nel mondo digitale
Privacy, cybersecurity, affidabilità, qualità dei dati come temi che rientrano nel territorio dell’Etica
Intelligenza, sensibilità, capacità di comprensione
Le prima due grandi distinzioni nel rapporto tra Etica e tecnologia: utilizzo e sviluppo
Alla ricerca di un rapporto di fiducia nella tecnologia
Il concetto di intelligenza artificiale etica
Le tecnologie esponenziale come l’Intelligenza artificiale rischiano di amplificare eventuali errori
I principi fondamentali del rapporto tra Intelligenza artificiale ed etica
Serve una chiara comprensione dei processi decisionali dell’AI
I principali rischi dell’Intelligenza artificiale
Le principali misure per evitare i rischi dell’Intelligenza artificiale
Che cosa si intende per AlgorEtica?
La necessità di garantire la trasparenza degli algoritmi
La responsabilità etica degli sviluppatori
A che punto siamo con la RoboEtica?
- Privacy e sorveglianza: ovvero come i robot, specialmente quelli utilizzati in contesti pubblici o domestici, dovrebbero raccogliere, utilizzare e condividere i dati personali degli individui senza violare la loro privacy.
- Sicurezza: Garantire che i robot siano progettati per operare in modo sicuro, minimizzando i rischi di danni fisici agli esseri umani e all’ambiente.
- Autonomia e controllo: Determinare i limiti dell’autonomia dei robot, assicurando che rimanga sempre un livello adeguato di controllo umano sulle decisioni e azioni delle macchine.
- Responsabilità: Stabilire chi sia responsabile in caso di malfunzionamenti o decisioni errate da parte dei robot, che potrebbero causare danni materiali o lesioni.
- Equità e giustizia: Prevenire la discriminazione e garantire che l’uso dei robot non accentui le disuguaglianze sociali, ma contribuisca invece a una distribuzione equa dei benefici tecnologici.
Il ruolo dei governi nell’Intelligenza Artificiale Etica
Il ruolo dei governi nell’Intelligenza Artificiale Etica è duplice: da un lato devono promuovere la ricerca e l’innovazione responsabile attraverso incentivi e regolamenti; dall’altro devono garantire la tutela dei diritti dei cittadini a fronte di queste innovazioni. Questo richiede un forte impegno politico e una visione lungimirante, ma è fondamentale per garantire che i benefici dell’AI siano accessibili a tutti e non creino nuove forme di discriminazione o disuguaglianza.
Autonomia del processo decisionale e controllo: quale ruolo per l’AI
Un altro aspetto etico riguarda l’autonomia e il controllo. Man mano che le macchine diventano più autonome, sorge il dilemma su chi sia responsabile delle decisioni prese dall’AI. Questo solleva interrogativi sulla responsabilità e sulla trasparenza, poiché gli algoritmi complessi possono rendere difficile comprendere come vengono prese le decisioni. Inoltre, l’impiego dell’AI in ambiti critici come la medicina, la giustizia e la sicurezza pubblica richiede un’attenta valutazione dei rischi e dei benefici, assicurando che le decisioni basate sull’AI siano eticamente giustificate e socialmente accettabili.
L’AI solleva anche questioni riguardanti l’impiego e il futuro del lavoro. L’automazione può portare a una ridistribuzione significativa dei lavori, con il rischio di disoccupazione per alcune categorie professionali. In questo scenario i rischi di transizione legati alla diffusione dell’AI nel mondo del lavoro sono strettamente legati al disegno e alla implementazione di una economia sostenibile. Questo richiede una riflessione etica su come la società possa adattarsi a questi cambiamenti, garantendo che i benefici dell’AI siano distribuiti equamente e che ci siano opportunità per tutti.
Senza dimenticare naturalmente il ruolo dell’AI nel campo dell’innovazione a impatto ad esempio con le soluzioni di intelligenza artificiale per il bene sociale.
Intelligenza artificiale ed etica: un po’ di storia
La discussione sull’etica nell’innovazione digitale non può essere attribuita a un singolo individuo o momento specifico, poiché è emersa gradualmente con lo sviluppo delle tecnologie digitali e dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, possiamo identificare alcuni momenti chiave che hanno contribuito a portare l’attenzione su questi temi.
Negli anni ’40 e ’50, con i primi sviluppi nel campo dell’informatica, figure come Alan Turing iniziarono a esplorare le potenzialità e i limiti delle macchine, ponendo le basi per future riflessioni sull’intelligenza artificiale. Anche se in quel periodo le questioni etiche non erano al centro del dibattito, le riflessioni di Turing e dei suoi contemporanei hanno aperto la strada a future discussioni.
Negli anni ’60 e ’70, con l’avvento dei personal computer e l’inizio dell’era digitale, iniziarono a emergere preoccupazioni riguardanti la privacy dei dati e l’accesso alle informazioni. In questo contesto, studiosi come Joseph Weizenbaum, creatore di ELIZA, uno dei primi programmi di chatbot, iniziarono a sollevare questioni etiche legate all’uso delle tecnologie informatiche, in particolare riguardo all’impatto umano e sociale dell’automazione e dell’intelligenza artificiale.
Negli anni ’80 e ’90, con l’arrivo di Internet e l’aumento dell’interconnessione globale, l’etica digitale divenne un campo di studio più definito e nel XXI secolo, con l’accelerazione dello sviluppo dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie emergenti, l’etica per l’innovazione digitale è diventata un tema centrale per accademici, industrie e governi. L’etica nell’innovazione digitale è il risultato di un’evoluzione del pensiero che si è sviluppato parallelamente all’avanzamento tecnologico, con contributi da molteplici discipline e settori nel corso dei decenni.
AI e Gen AI: cosa cambia per l’etica
L’etica dell’intelligenza artificiale e l’etica dell’intelligenza artificiale generativa si occupano entrambe dei principi che dovrebbero guidare lo sviluppo e l’uso delle tecnologie di AI. Tuttavia, si concentrano su aspetti leggermente diversi a causa delle specificità delle tecnologie che esaminano. Per comprendere la differenza, è utile prima definire cosa si intende per IA generativa.
L’Intelligenza artificiale generativa: nuove forme di impatto
L’intelligenza artificiale generativa si riferisce a un sottoinsieme di algoritmi di AI progettati per creare contenuti nuovi e originali, come testo, immagini, musica e video, che non esistevano prima. Esempi noti includono GPT-3 per la generazione di testo e DALL-E per la creazione di immagini. Queste tecnologie si basano su modelli di apprendimento profondo e reti neurali per analizzare grandi quantità di dati esistenti e generare nuovi contenuti.
Etica dell’Intelligenza Artificiale Generativa
Mentre l’etica dell’AI si occupa delle questioni generali che emergono dall’uso e dallo sviluppo dell’intelligenza artificiale, l’etica dell’AI generativa si concentra su questioni specifiche legate alla creazione di contenuti da parte delle macchine come:
- I diritti d’autore e la proprietà intellettuale dei contenuti generati dall’AI
- L’autenticità e la veridicità dei contenuti generati, specialmente in relazione alla diffusione di informazioni false o ingannevoli (es. deepfakes)
- L’impatto sulla creatività umana e sulle industrie creative
- Le questioni di consenso e rappresentazione, soprattutto quando le AI generano contenuti che coinvolgono persone reali
Mentre Intelligenza Artificiale ed Etica copre un ampio spettro di questioni legate all’intelligenza artificiale in generale, l’etica dell’AI generativa si concentra più specificamente sulle questioni etiche poste dalla capacità delle AI di creare contenuti nuovi.
XAI eXplainable Artificial Intelligence
La “spiegabilità” dell’Intelligenza Artificiale è una delle questioni principali del rapporto tra Intelligenza Artificiale ed Etica. Un ruolo importante in questo senso è svolto dall’acronimo XAI dietro il quale si colloca l'”Explainable Artificial Intelligence” (Intelligenza Artificiale Spiegabile). Si tratta di un concetto che si riferisce a sistemi e approcci nell’ambito dell’intelligenza artificiale che mirano a rendere i processi decisionali delle macchine trasparenti e comprensibili per gli esseri umani. L’obiettivo della XAI è di creare modelli di AI i cui comportamenti, previsioni e decisioni possano essere facilmente interpretati e spiegati agli utenti, agli sviluppatori e alle parti interessate.
La necessità dell’XAI emerge dal fatto che molti modelli avanzati di AI, in particolare quelli basati su reti neurali profonde, sono spesso considerati “scatole nere“. Questo significa che, sebbene siano in grado di produrre risultati altamente accurati, il processo attraverso il quale arrivano a tali risultati può essere opaco e difficile da comprendere. Questa mancanza di trasparenza può essere problematica in contesti critici come la sanità, la finanza, la sicurezza e il diritto, dove è importante poter giustificare, comprendere e fidarsi delle decisioni prese dall’IA.
Con la XAI si cerca di creare le condizioni per avere una Intelligenza artificiale trasparente con una serie di requisiti tra cui
- Le tecniche di visualizzazione: per illustrare e interpretare i dati, le caratteristiche e i processi interni dei modelli di AI
- La disponibilità di modelli surrogati: che semplificano il comportamento di modelli complessi con altri più semplici e interpretabili
- La scomposizione delle decisioni: per ridurre le decisioni complesse in parti più piccole e gestibili per facilitarne la comprensione
- L’utilizzo di esempi: per illustrare in modo semplice e chiaro come il sistema di AI arriva a determinate conclusioni
Implementare la XAI non solo aiuta a costruire fiducia e accettazione tra gli utenti dei sistemi di IA, ma è anche cruciale per identificare e correggere errori, bias e altre problematiche nei modelli di AI.

Nuove competenze, Intelligenza artificiale ed etica
Per sviluppare e implementare un’intelligenza artificiale etica, è necessario un insieme di competenze multidisciplinari che vanno oltre la pura tecnologia. Queste competenze permettono di affrontare le sfide etiche, sociali e legali associate all’AI garantendo che le tecnologie siano progettate e utilizzate in modo responsabile e benefico per la società. Le competenze chiave per questo percorso comprendono:
- Una conoscenza tecnica approfondita e una solida comprensione dei principi fondamentali dell’AI, del machine learning e dell’elaborazione dei dati è un prerequisito anche per comprendere gli aspetti etici associati all’innovazione
- Le competenze in etica applicata: sono un altro aspetto fondamentale. In particolare per la capacità di mettere in relazione i concetti si giustizia, equità, trasparenza e responsabilità con quelli dell’innovazione
- Conoscenza delle normative: una buona comprensione delle leggi e delle normative relative alla privacy dei dati, alla protezione dei consumatori e ai diritti umani aiuta a garantire che l’AI sia sviluppata e utilizzata in conformità con i requisiti legali.
- Capacità di valutazione del rischio: la capacità di identificare e valutare i potenziali rischi etici e sociali associati all’uso dell’AI, compresi i bias e le discriminazioni, è cruciale per prevenire danni e attuare forme di gestione del rischio in generale
- Pensiero critico: La capacità di analizzare e valutare criticamente le implicazioni dell’AI da diverse prospettive, identificando possibili conseguenze non intenzionali e sfide etiche
- Capacità di collaborazione interdisciplinare: lavorare efficacemente con professionisti di diversi campi, come filosofi, giuristi, sociologi e designer, per incorporare una vasta gamma di prospettive nell’AI
- Capacità di gestire un design centrato sull’utente: con competenze nel design di interfacce e esperienze utente che rispettino la privacy, promuovano l’inclusione e siano accessibili a tutti gli utenti, indipendentemente dalle loro capacità
Una innovazione progettata per essere nativamente attenta all’etica
Creare le condizioni per una progettazione di tecnologie basata sull’etica richiede un approccio olistico e multidisciplinare che integri considerazioni etiche fin dalle fasi iniziali dello sviluppo tecnologico. Questo processo è alla base dell'”Ethical by Design”, che si affronta considerando almeno cinque fattori chiave.
- La definizione chiara dei principi etici di riferimento. Prima di iniziare lo sviluppo si stabilisce un insieme di principi etici che guideranno il progetto.
- Formare e sensibilizzare all’Etica. La capacità di fornire formazione regolare su etica e responsabilità tecnologica a tutti i livelli dell’organizzazione permette di garantire che tutti siano consapevoli delle potenziali implicazioni etiche del loro lavoro e sappiano come affrontarle.
- Adottare un approccio user-centric. Grazie al coinvolgimento degli utenti finali nel processo di progettazione permette di comprendere meglio le loro esigenze, i valori e le preoccupazioni. In questo modo si riesce a garantire che le tecnologie siano sviluppate in modo inclusivo e rispettoso.
- Valutazione dell’impatto etico. E’ necessario attuare regolari valutazioni dell’impatto etico e sociale delle tecnologie in fase di sviluppo per includere nell’analisi potenziali rischi, benefici e conseguenze non intenzionali.
- Trasparenza e accountability. Appare fondamentale assicurare che i processi decisionali e gli algoritmi siano trasparenti e che ci sia la massima chiarezza riguardo alla responsabilità e alle decisioni che possono essere in capo alle tecnologie.
La governance etica dell’intelligenza artificiale
La governance dell’Intelligenza Artificiale (IA) deve essere guidata da principi etici che garantiscano uno sviluppo e un utilizzo responsabili della tecnologia. Questo implica la creazione di strutture di controllo che supervisionino l’applicazione dei principi etici in ogni fase del ciclo di vita dell’IA, dall’ideazione all’implementazione.
Il ruolo chiave dei comitati etici
Le organizzazioni devono stabilire comitati etici che coinvolgano esperti multidisciplinari per valutare le implicazioni morali delle soluzioni proposte. Inoltre, è fondamentale implementare policy di trasparenza e accountability per assicurare che le decisioni algoritmiche siano comprensibili e giustificabili. Attraverso una governance etica, le imprese possono non solo prevenire potenziali rischi associati all’IA, ma anche promuovere la fiducia tra gli stakeholder e la società in generale, contribuendo a un progresso tecnologico sostenibile e inclusivo.
AI Act: quale governance tra etica e Intelligenza artificiale
L’Artificial Intelligence Act o AI Act è stato concepito, nell’ambito del quadro normativo UE relativo alle nuove tecnologie per garantire un utilizzo sicuro ed etico dell’Intelligenza artificiale, proteggendo al contempo i diritti fondamentali dei cittadini europei.
L’AI Act si basa su un approccio basato sul rischio, classificando le applicazioni di AI in diverse categorie a seconda del loro potenziale impatto sulla società. Le applicazioni ad alto rischio, come quelle utilizzate in ambiti critici come la sanità, i trasporti e l’istruzione, sono soggette a requisiti più stringenti. Questi includono l’obbligo di trasparenza, la necessità di valutazioni di impatto e la garanzia di un controllo umano.
Inclusione sociale e inclusione lavorativa
L’Artificial Intelligence Act sottolinea l’importanza di sviluppare e implementare sistemi di AI che rispettino i valori fondamentali come la dignità umana, la libertà e la democrazia. Questo implica che le tecnologie per l’Intelligenza artificiale devono essere progettate per evitare discriminazioni, garantire la privacy e promuovere l’inclusione sociale e l’inclusione lavorativa.
L’AI Act stabilisce inoltre delle linee guida chiare per gli sviluppatori e gli utenti per garantire la trasparenza nei processi decisionali delle macchine, assicurando che gli utenti possano comprendere come e perché vengono prese determinate decisioni.
Intelligenza artificiale, etica e corporate governance e accountability
L’integrazione etica dell’AI nelle pratiche aziendali e nelle pratiche sostenibili è cruciale per garantire che questa tecnologia sia utilizzata in modo responsabile, equo e trasparente ed è una componente chiave della corporate governance e accountability.
In primo luogo, la corporate governance deve definire chiare linee guida per l’implementazione e l’uso dell’Intelligenza artificiale e deve valutare con attenzione le differenza tra AI e ESG e AI e sostenibilità. Questo include l’adozione di politiche che promuovono la trasparenza nel funzionamento degli algoritmi e l’equità nei processi decisionali automatizzati. Le aziende devono garantire che l’AI non perpetui o amplifichi pregiudizi esistenti, il che richiede un’attenta supervisione e revisione dei dati utilizzati per addestrare i modelli di AI.
Accountability come responsabilità aziendale verso l’AI
L’accountability è un’altra componente fondamentale. Le aziende devono essere responsabili delle decisioni prese dai sistemi di AI e devono poter rispondere di eventuali danni causati dall’uso inappropriato di tali tecnologie. Questo implica la necessità di meccanismi di controllo efficaci e di protocolli per affrontare eventuali errori o abusi. L’adozione di un approccio proattivo nella gestione dei rischi associati all’AI è essenziale per mitigare potenziali impatti negativi.
Una formazione continua all’utilizzo responsabile dell’Intelligenza artificiale
Inoltre, la governance aziendale deve includere una formazione continua per i dipendenti su come utilizzare l’AI in modo etico e responsabile. La sensibilizzazione e l’istruzione su queste tematiche possono aiutare a creare una cultura aziendale che valorizza l’integrità e la responsabilità nell’uso dell’AI. Implementare comitati etici o incaricare responsabili dell’etica dell’AI può rafforzare ulteriormente l’impegno aziendale verso pratiche etiche.
Una responsabilità sull’AI che supera i confini delle imprese
Le aziende devono poi collaborare con stakeholder esterni, inclusi regolatori, clienti e comunità, per sviluppare standard comuni e best practice per l’uso etico dell’AI. Questo tipo di collaborazione può contribuire a costruire fiducia tra le aziende e il pubblico, garantendo che l’AI sia al servizio della società in modo responsabile.
.(Articolo aggiornato il 12 giugno 2025)