Introduzione
Molti modelli di intelligenza artificiale, sebbene avanzati, tendono ad assorbire bias nascosti presenti nei dati di addestramento. Questi bias possono manifestarsi in modi sorprendenti, influenzando risultati e decisioni in ambiti come la selezione del personale o il riconoscimento facciale. Ad esempio, uno studio ha evidenziato che sistemi di riconoscimento facciale avevano tassi di errore significativamente più alti per volti di persone di colore rispetto a quelli di persone bianche. La consapevolezza di questi effetti è fondamentale per mitigare il loro impatto e garantire che i tuoi modelli operino in modo equo e responsabile.
