Il Dilemma del Bias Algoritmico: Quando gli Algoritmi Discriminano le Minoranze

Nel mondo odierno guidato dai dati, gli algoritmi influenzano sempre più vari aspetti delle nostre vite, dalle decisioni di assunzione all’approvazione del credito. Tuttavia, è emerso un problema preoccupante: il bias algoritmico, in base al quale questi algoritmi possono perpetuare e amplificare i pregiudizi esistenti nella società contro i gruppi minoritari.

L’Impatto del Bias:

È importante notare che il bias algoritmico può avere effetti non solo sulle minoranze razziali ed etniche, ma anche su altri gruppi emarginati, inclusa la comunità LGBTQ+. Il potenziale di bias contro gli individui LGBTQ+ deriva da fattori simili, come la rappresentazione limitata nei dati di training, il linguaggio di parte nei prompt e l’applicazione degli algoritmi in settori come le decisioni circa le assunzioni lavorative e la concessione di prestiti.

Dimostrare casi specifici di bias algoritmico contro la comunità LGBTQ+ può essere difficile a causa della complessità di questi algoritmi e della difficoltà nell’accedere al loro funzionamento interno. Tuttavia, i ricercatori rilevano un potenziale rischio connesso ai bias, ed è cruciale essere consapevoli di questo rischio mentre gli algoritmi diventano sempre più integrati in vari aspetti delle nostre vite.

La Radice del Problema:

Ci sono diversi fattori che contribuiscono a questo problema:

• Sbilanciamento dei Dati: Spesso i set di dati relativi al training delle persone  mancano di una rappresentazione diversificata dei gruppi minoritari. Ciò può portare l’algoritmo a “imparare” modelli basati sul gruppo dominante, con risultati inesatti o ingiusti rispetto alle minoranze.
• Dati con Rappresentazione Limitata: I dati relativi al training per gli algoritmi spesso mancano di una rappresentazione adeguata dei diversi orientamenti sessuali e delle identità di genere. Ciò può portare il modello a prendere decisioni di parte basate su informazioni incomplete o inaccurate.
• Bias nell’Input e nei Prompt: Il modo in cui i dati vengono presentati e i prompt utilizzati per guidare l’algoritmo possono essere anch’essi di parte. Ad esempio, utilizzare un linguaggio di genere in negli annunci di lavoro potrebbe favorire involontariamente i candidati maschi. Il linguaggio usato per descrivere individui o situazioni all’interno dell’input o dei prompt dell’algoritmo può perpetuare stereotipi dannosi sugli individui LGBTQ+. Ad esempio, utilizzare un linguaggio predominantemente eteronormativo nelle domande di alloggio potrebbe svantaggiare gli individui LGBTQ+ in cerca di alloggio.

• Bias Algoritmico nelle Decisioni di Assunzione e Prestito: Allo stesso modo rispetto agli esempi citati per le minoranze razziali ed etniche, gli algoritmi utilizzati nelle decisioni di assunzione e concessione di prestiti potrebbero discriminare potenzialmente gli individui LGBTQ+ interpretando erroneamente i dati o affidandosi a dati di training di parte.

Le conseguenze del bias algoritmico possono essere molto gravi:

• Assunzione: Studi dimostrano che il software di riconoscimento facciale usato nella fase di recruiting può avere un tasso di errore più alto nell’identificare persone di colore, potenzialmente portando a pratiche di assunzione ingiuste.
• Valutazione del Credito: Il bias algoritmico nella valutazione del credito può svantaggiare individui di gruppi minoritari con punteggi di credito più bassi, rendendo più difficile per loro accedere a prestiti e mutui.
• Assicurazione sulla Vita: Gli algoritmi di parte potrebbero sovrastimare il rischio di problemi di salute per certi gruppi, portando a premi di assicurazione sulla vita più alti o addirittura a negazioni di copertura.

Contrastare il Bias

Fortunatamente, sono stati intrapresi alcuni passi per mitigare questo problema:

Diversità dei Dati: Assicurare che i set di dati di training siano diversi e rappresentativi della popolazione per la quale l’algoritmo verrà utilizzato è cruciale.

Tecniche di Debiasing: Tecniche come l’aumento dei dati e gli algoritmi di training automatico consapevoli della necessità di perseguire l’equità possono aiutare a identificare e affrontare i bias nei dati.

Controllo Umano: Implementare processi di revisione umana insieme agli algoritmi può aiutare a individuare e correggere decisioni arbitrarie.

Iniziare una Regolamentazione: In molti Paesi, stanno emergendo regolamentazioni per evitare disuguaglianze e ingiustizie.

Statistiche:

• Un rapporto del 2018 della Algorithmic Justice League ha scoperto che il software di riconoscimento facciale usato dalle forze dell’ordine identificava erroneamente gli individui di colore ad un tasso 10 volte superiore rispetto agli individui bianchi. È possibile guardare il documentario su Netflix.
• Uno studio del 2019 di Brookings Institution ha scoperto che un algoritmo di valutazione del credito ampiamente usato era di parte contro i candidati neri e ispanici: per i prestiti a pari rischio di solvibilità, l’algoritmo prevedeva un tasso di default più alto per questi gruppi.
• Un’indagine del 2020 di ProPublica ha rivelato che un algoritmo utilizzato da una grande compagnia di assicurazioni sanitaria negli Stati Uniti penalizzava ingiustamente i pazienti neri assegnando loro punteggi di rischio più alti, potenzialmente portando a ricevere meno cure. 
• Nel 2016, hanno indagato su un bias in un sistema per identificare una futura criminalità.
• Uno studio del 2022 del Center for Democracy & Technology ha scoperto che gli algoritmi utilizzati da alcune piattaforme online negli Stati Uniti rimuovevano in modo sproporzionato i contenuti creati dagli utenti LGBTQ+ rispetto ai contenuti di altri gruppi.
• Un articolo del 2024 sulla Discriminazione Razziale nell’Alloggio: Come i Proprietari Usano gli Algoritmi e le Visite a Casa per Screening dei Locatari ha evidenziato preoccupazioni sul potenziale bias algoritmico nella discriminazione legata agli alloggi, con individui che potenzialmente si trovavano ad affrontare maggiori difficoltà nel trovare e mantenere un alloggio a causa di algoritmi di parte utilizzati da piattaforme di affitto o proprietari.

È importante ricordare che questi sono solo alcuni esempi e la ricerca sul bias algoritmico contro vari gruppi è tuttora in corso. Poiché il campo dell’IA continua a evolversi, è cruciale rimanere informati su questi problemi e promuovere lo sviluppo e l’implementazione responsabili degli algoritmi per prevenire ulteriori discriminazioni.

Il bias algoritmico è un problema complesso con gravi conseguenze. È cruciale ricordare che la discriminazione nella vita reale non dovrebbe essere replicata in nessun luogo, e certamente non all’interno dei sistemi sofisticati che stanno sempre più plasmando il nostro mondo. Riconoscendo l’esistenza del bias algoritmico, implementando robuste strategie di mitigazione e promuovendo la ricerca e lo sviluppo continuo in questo campo, possiamo garantire che gli algoritmi vengano utilizzati eticamente e equamente, beneficiandone tutti, indipendentemente dalla loro origine.

Se ritieni di essere stato discriminato a causa di bias algoritmici, GayLawyers, la divisione LGBTQ+ di Giambrone & Partners, può consigliarti e guidarti. Comprendiamo le complessità di questa questione e siamo impegnati a lottare per i tuoi diritti.

Cynthia Cortés Castillo, Digital Marketing Executive