Riassunto analitico
Questo lavoro di tesi si concentra sul potenziale trasformativo dell'intelligenza artificiale (IA), esplorandone i benefici e i rischi, e propone strategie per garantirne lo sviluppo e l'utilizzo responsabile. L'IA, con la sua capacità di automatizzare compiti, personalizzare esperienze e migliorare il processo decisionale, ha un enorme potenziale per rivoluzionare diversi settori, dalla sanità ai trasporti. Tuttavia, esistono anche significative questioni etiche, tra cui i pregiudizi negli algoritmi, i problemi di privacy e il rischio delle armi autonome.
Una delle sfide chiave affrontate in questa tesi è la rilevazione e la mitigazione dei pregiudizi impliciti nei modelli di IA. La tesi introduce Context Optimization (CoOp), un nuovo metodo utilizzato per scoprire i pregiudizi impliciti nel modello CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) di OpenAI. CoOp è una tecnica che ottimizza il contesto attorno a un determinato concetto, consentendo l'emersione di pregiudizi che il modello potrebbe aver associato a quel concetto. Applicando CoOp al modello CLIP, la tesi dimostra come i pregiudizi intrinseci possano essere esposti e affrontati, aprendo la strada a sistemi di intelligenza artificiale più equi e affidabili.
La tesi sottolinea l'importanza di stabilire solide linee guida etiche per affrontare queste sfide. Si prefigura per sistemi di IA trasparenti e affidabili, incoraggiando la spiegabilità per costruire la fiducia del pubblico e facilitare un processo decisionale responsabile.
Viene evidenziato il ruolo di tecniche come CoOp nel garantire trasparenza e responsabilità, poiché consentono una comprensione più profonda di come i modelli di IA prendono decisioni e dove potrebbero nascondersi potenziali pregiudizi.
Lo scopo di questa tesi è quello di andare oltre la narrativa semplicistica del "bene contro il male" che circonda l'IA, promuovendo un futuro in cui questa tecnologia possa beneficiare tutti. Incorporando casi di studio ed esempi pratici, come l'applicazione di CoOp al modello CLIP, la tesi delinea un approccio completo allo sviluppo e all'implementazione dell'IA. Questo approccio si allinea con la visione che l'IA sia il futuro sia per la tecnologia che per l'umanità, sottolineando l'importanza di sistemi di intelligenza artificiale responsabili, etici e inclusivi.
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Abstract
This thesis delves into the transformative potential of artificial intelligence (AI) exploring its benefits and risks, and proposing strategies to ensure its responsible development and use. AI, with its capacity to automate tasks, personalize experiences, and enhance decision-making, hold immense potential to revolutionize various sectors, from healthcare to transportation. However, there are also significant ethical concerns, including bias in algorithms, privacy issues, and the risk of autonomous weapons.
One of the key challenges addressed in this thesis is the detection and mitigation of implicit biases in AI models. The thesis introduces Context Optimization (CoOp), a novel method used to uncover implicit biases in OpenAI's Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) model. CoOp is a technique that optimizes the context around a given concept, allowing the emergence of biases that the model might have associated with that concept. By applying CoOp to the CLIP model, the thesis demonstrates how inherent biases can be exposed and addressed, paving the way for fairer and more reliable AI systems.
The thesis emphasizes the importance of establishing robust ethical guidelines to navigate these challenges. It advocates for transparency and accountability in AI systems, encouraging explainability to build public trust and facilitate responsible decision-making.
The role of techniques like CoOp in ensuring transparency and accountability is highlighted, as they enable a deeper understanding of how AI models make decisions and where potential biases might lie.
The purpose of this thesis is to move beyond the simplistic "good versus evil" narrative surrounding AI, promoting a future where this technology benefits all. By incorporating case studies and practical examples, such as the application of CoOp to the CLIP model, the thesis outlines a comprehensive approach to AI development and deployment. This approach aligns with the view that AI is the future for both technology and humanity, emphasizing the importance of responsible, ethical, and inclusive AI systems.
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