{"id":785,"date":"2023-09-08T15:14:56","date_gmt":"2023-09-08T15:14:56","guid":{"rendered":"https:\/\/sites.unimi.it\/brio\/?page_id=785"},"modified":"2023-09-15T10:26:34","modified_gmt":"2023-09-15T10:26:34","slug":"brio-x-alkemy-it","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sites.unimi.it\/brio\/brio-x-alkemy-it\/","title":{"rendered":"BRIO x Alkemy [it]"},"content":{"rendered":"\n

BRIOxAlkemy is the outcome of the partnership between Alkemy<\/a> and BRIO<\/a>. The Alkemy’s team responsible for this project is the Deep Learning and Big Data Department (DL&BD), an internal innovation team of the Alkemy group.<\/p>\n\n\n\n

La collaborazione di BRIO e Alkemy ha l’obiettivo di produrre applicazioni software per l’analisi di bias, rischi e opacit\u00e0 rispetto alle tecnologie di intelligenza artificiale che spesso si basano su calcoli non deterministici e sono spesso di natura opaca. Uno degli aspetti pi\u00f9 impegnativi dei moderni sistemi di intelligenza artificiale, infatti, \u00e8 che non garantiscono la correttezza delle specifiche e non sono trasparenti, nel senso che una descrizione formale generale del loro comportamento potrebbe non essere disponibile.<\/p>\n\n\n\n

Il primo sistema sviluppato \u00e8 uno strumento per il rilevamento e l\u2019analisi di comportamenti distorti nei sistemi di intelligenza artificiale. Lo strumento \u00e8 rivolto a sviluppatori e data scientist che desiderano testare i propri algoritmi basandosi su meccanismi probabilistici e di apprendimento al fine di rilevare comportamenti scorretti legati a pregiudizi e raccogliere dati su di essi. L\u2019obiettivo finale \u00e8 fornire loro informazioni e dati utili per il miglioramento dei sistemi di intelligenza artificiale rispetto ai bias.<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Git repo<\/a><\/p>\n\n\n\n

Uno scenario tipico in cui lo strumento pu\u00f2 aiutare \u00e8 il seguente: si consideri un database contenente dettagli sugli individui, con la loro et\u00e0, sesso e livello di istruzione. Consideriamo un algoritmo che tenta di prevedere se ciascuno di essi sar\u00e0 probabilmente inadempiente sul credito. L’utente desidera verificare se l’et\u00e0 \u00e8 un fattore sensibile in tale previsione. L’utente fornisce allo strumento il nostro set di dati, l’output dell’esecuzione dell’algoritmo predittivo e contrassegna la caratteristica dell’et\u00e0 come sensibile. Attualmente lo strumento consente all’utente di confrontare sia come il comportamento dell’algoritmo rispetto all’et\u00e0 differisce da un comportamento “ottimale” (in questo caso, l’utente potrebbe considerare ottimale il caso in cui ciascuna fascia di et\u00e0 riesce allo stesso modo), sia come le diverse fasce d’et\u00e0 i gruppi si comportano l\u2019uno rispetto all\u2019altro.<\/p>\n\n\n\n

Guarda il video YouTube per un esempio delle funzionalit\u00e0 del sistema: https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=9W8_DTmXcts<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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