È disponibile il terzo libro dell’Enciclopedia dei dati digitali di Carlo Batini, intitolato “L’etica dei dati digitali: l’equità“.

In questo libro si tratta dell’equità come categoria dell’etica; non viene indagata in generale, ma con riferimento ai dati digitali e alle tecniche di Machine learning sviluppate nell’ambito della Intelligenza Artificiale. L’Intelligenza Artificiale è una disciplina molto più ampia del Machine learning, e comprende la logica simbolica, la robotica, l’elaborazione del linguaggio naturale, i modelli conessionistici, le reti neurali, le reti di agenti intelligenti.

Questi gli argomenti trattati:

1. L’etica dei dati: introduzione all’equità

2. Modelli descrittivi, interpretativi, classificatori, predittivi, decisionali

3. Le tecniche di Machine learning

4. Come funziona una tecnica di Machine learning

5. L’equità nella filosofia, nelle scienze giuridiche e nella vita sociale

6. Quali principi etici chiediamo di rispettare a un modello basato sul Machine learning?

7. Cosa chiediamo ai modelli basati su tecniche di Machine learning? L’accuratezza

8. Cosa chiediamo ai modelli basati su Machine learning? L’equità, le equità

9. Questioni etiche che coinvolgono il modello, la tecnica, i dati e gli esseri umani

10. Metodi per mitigare la iniquità

Appendice 1 – Ambienti didattici e ambienti di misurazione e mitigazione Appendice 2 – Definizioni dei termini più usati
Appendice 3 – Per approfondire

Il volume può essere scaricato dal seguente link:
https://boa.unimib.it/handle/10281/357958