Idee di apprendimento attivo
L'etica dell'informatica non è più un complemento, ma una necessità strutturale nel curriculum del quinto anno. Con l'aumento del potere decisionale delegato agli algoritmi, gli studenti devono analizzare criticamente il concetto di bias algoritmico e le responsabilità che ne derivano. Questo tema si collega direttamente alle Linee Guida per l'Educazione Civica, promuovendo una cittadinanza digitale consapevole.
Attività 01
Si presenta il caso di un'auto a guida autonoma che causa un incidente. Gli studenti, divisi in ruoli (produttore, programmatore, utente, vittima), devono dibattere sulla ripartizione della responsabilità legale ed etica.
In che modo un algoritmo può sviluppare dei pregiudizi (bias)?
Attività 02
I gruppi analizzano dataset reali o simulati (es. ammissioni universitarie storiche) per identificare potenziali pregiudizi di genere o etnia, discutendo come questi influenzerebbero un'IA addestrata su di essi.
Chi è responsabile per le decisioni prese da un'intelligenza artificiale?
Attività 03
Un processo simulato a un algoritmo di selezione del personale accusato di discriminazione. Gli studenti devono portare prove tecniche (come funzionano i dati) e argomentazioni etiche per sostenere l'accusa o la difesa.
Quali sono i principi di un'IA etica e trasparente?
Alcune note per insegnare questa unità
Attenzione a questi errori comuni
Credere che gli algoritmi siano neutrali perché basati sulla matematica.
La matematica è neutra, ma i dati raccolti dagli umani riflettono pregiudizi storici e sociali. Un algoritmo che impara dal passato tenderà a riprodurre quegli stessi pregiudizi. Esempi di bias nei motori di ricerca aiutano a visualizzare il problema.
Pensare che l'etica sia solo un problema dei filosofi e non dei programmatori.
Le scelte tecniche (quali dati usare, come pesare le variabili) hanno conseguenze etiche dirette. Bisogna mostrare come una riga di codice possa cambiare la vita delle persone, rendendo l'etica parte integrante della progettazione software.
Metodologie usate in questo brief
Fondamenti di Intelligenza Artificiale
Introduzione ai concetti di Machine Learning, reti neurali e algoritmi di apprendimento automatico.
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Privacy, Dati e Normativa (GDPR)
Studio delle normative sulla protezione dei dati personali, con particolare attenzione al Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR).
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