Rilevamento dei bias

Il rilevamento dei bias comprende metodi e strumenti per identificare, misurare e monitorare pattern ingiusti o discriminatori nei sistemi di IA. Anche se spesso si parla di bias in relazione ai dati di training, un rilevamento efficace deve coprire più fonti: bias storici nei dataset, bias di misurazione nella raccolta delle feature, bias algoritmici introdotti da scelte di design del modello e bias di deployment che emergono nell'interazione con popolazioni reali. Il rilevamento dei bias non è un'attività una tantum prima del lancio, ma un requisito operativo continuo lungo il ciclo di vita.

Il EU AI Act richiede ai fornitori di sistemi ad alto rischio di implementare pratiche adeguate di governance dei dati, incluso l'esame di possibili bias (articolo 10). I requisiti di gestione del rischio (articolo 9) impongono di identificare rischi per i diritti fondamentali, che includono direttamente esiti discriminatori. Per gli utilizzatori che impiegano IA in contesti coperti da requisiti di valutazione dell'impatto sui diritti fondamentali (FRIA), il monitoraggio dei bias diventa ancora più critico. Oltre alla conformità, i bias in sistemi ad alto rischio (credit scoring, hiring, pricing assicurativo) possono generare responsabilità legali significative, danni reputazionali e impatti sulle persone.

Esistono diversi tipi di bias. Il bias statistico si verifica quando le predizioni deviano sistematicamente dai valori reali per alcuni gruppi, spesso misurato con metriche come demographic parity o equalized odds. Il bias di rappresentazione emerge quando i dati di training sotto-rappresentano alcune popolazioni, riducendo le performance per quei gruppi. Il bias di misurazione nasce quando feature o label catturano fenomeni diversi per gruppi diversi (ad esempio, usare arresti come proxy di comportamento criminale). Il bias storico riflette disuguaglianze presenti in dati che descrivono un mondo già distorto. Il bias di aggregazione si verifica quando un unico modello viene applicato a gruppi con distribuzioni differenti che sarebbero meglio serviti da modelli separati.

Implementate il rilevamento dei bias in più fasi: preparazione dei dati, training, test pre-deployment e monitoraggio in produzione. Definite metriche di equità adeguate al caso d'uso e alle caratteristiche protette rilevanti. Documentate metodologia, risultati e azioni correttive come parte della documentazione tecnica dell'Allegato IV. Distinguete test una tantum da monitoraggio continuo: i bias possono emergere o cambiare nel tempo. Stabilite soglie che attivino revisione e remediation.