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Rassegna “Scintille.tech”: il primo evento dedicato all’Intelligenza Artificiale etica
Appuntamento martedì 26 marzo alle ore 18 con gli ospiti Shalini Kurapati e Luca Gilli.
news 27 février 2024, 18:11
Come funziona davvero l’AI? Perché e in che modo i dati giocano un ruolo fondamentale nello sviluppo di algoritmi etici? Quale impatto avrà il regolamento europeo sull’AI?
Con il primo evento della rassegna Scintille.tech, ETIC-AI: Gli ingredienti di un’AI responsabile, cercheremo di rispondere a queste domande attraverso la voce e l’esperienza di Shalini Kurapati e Luca Gilli, entrambi co-founder e rispettivamente CEO e CTO della startup Clearbox AI.
L’appuntamento è martedì 26 marzo alle ore 18 presso il Monastero della Stella di Saluzzo. L’accesso è gratuito su prenotazione: per registrarsi è possibile compilare il modulo qui o mandare una mail a eventi@eviso.it.
Il ruolo dei dati fondamentale dei dati nell’intelligenza artificiale etica
L’Intelligenza Artificiale, ormai entrata nella nostra vita al punto da non percepirne la presenza, è una potente combinazione di algoritmi e, soprattutto, di dati alimentati da un’infrastruttura computazionale. Ogni step della catena di approvvigionamento dei dati, dalla raccolta all’inserimento nei modelli AI, comporta diverse decisioni, pregiudizi, errori e problemi di qualità.
Ad esempio, se i dati sono storici, di scarsa qualità o sbilanciati possono portare con sé il rischio di perpetuare bias nei confronti di gruppi, etnie o generi. Proprio come uno chef di fama mondiale può produrre piatti eccezionali solo con ingredienti di prima scelta, i modelli di IA performano bene solo se si basano su un numero di dati sufficiente e di qualità.
Lo speech di Kurapati in particolare ci aiuterà a capire di quali aspetti dell’AI le aziende devono essere consapevoli prima di integrarla nei propri processi, mettendo in evidenza il ruolo della Data-Centric AI e le best practice per utilizzare l’IA in modo responsabile e altamente performante.
La prospettiva di un data scientist sull’AI Act
Il nuovo European AI Act introduce importanti normative per la gestione dell’intelligenza artificiale, con un focus sui sistemi ad alto rischio. Questo talk analizza i requisiti di conformità e le linee guida tecniche previste dalla legge dal punto di vista di un data scientist. Verranno discussi aspetti come la robustezza, l’accuratezza e il controllo umano, con particolare attenzione alle tecniche di interpretabilità. Sarà presentato un caso di studio pratico basato su Python, che dimostra come tradurre i requisiti normativi in test per un modello di machine learning nel settore finanziario. Al termine del talk, i partecipanti avranno una comprensione pratica delle implicazioni della nuova legge per lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale.
Gli ospiti della serata
Shalini Kurapati è un’imprenditrice, ricercatrice, speaker e formatrice nel campo del « Data-Centric AI » e « Responsible AI ». È co-founder di Clearbox AI, una startup di dati sintetici a Torino che ha ricevuto il premio WomeTechEU dalla Commissione europea come la migliore delle 50 startup deeptech guidate da una donna. La sua esperienza si colloca all’intersezione tra tecnologia, politica e gestione. Shalini Kurapati ha conseguito un dottorato di ricerca presso la Delft University of Technology (Paesi Bassi). È specializzata in questioni di trasparenza, privacy e correttezza lungo tutto il ciclo di vita dei dati ed è anche Certified Informational Privacy Professional/Europe (CIPP/E) con una conoscenza comprovata del GDPR e delle leggi europee sulla e-Privacy. Si identifica come indo-piemontese e trascorre il suo tempo libero alla scoperta dei sentieri alpini, della cultura e del cibo del Piemonte.
Luca Gilli è il co-fondatore di Clearbox AI. Ha conseguito un dottorato in matematica computazionale presso l’Università di Tecnologia di Delft. Ha lavorato come consulente di ricerca e responsabile dello sviluppo software per un’azienda di consulenza per oltre 5 anni nei Paesi Bassi, servendo clienti da tutto il mondo. L’esperienza di Luca si concentra sulla quantificazione dell’incertezza, sull’intelligenza artificiale generativa e sulla valutazione dei modelli di machine learning.