Bias

bias s. m. inv. Distorsione cognitiva, determinata da pregiudizi, che è causa di previsioni sbagliate. ◆ I pregiudizi algoritmici sono una delle principali ombre che pesano sul futuro (già in molti casi “presente”) dei sistemi di intelligenza artificiale. I pregiudizi (bias) rendono inaffidabili, parziali e potenzialmente pericolosi. Perché i rischi in tal senso siano limitati il più possibile, serve un’etica dei dati. E in questo è importante il ruolo dell’Europa, che si appresta, appunto, a pubblicare una prima versione del Codice Etico secondo cui l’intelligenza artificiale non dovrà mai danneggiare la dignità, la sicurezza fisica, psicologica e finanziaria degli esseri umani, degli animali e della natura. Anche il Consiglio d’Europa, con una recente dichiarazione, mette in guardia contro il rischio di “discriminazione sociale” causata dagli algoritmi. (Davide Giribaldi, Agendadigitale.eu, 26 febbraio 2019, Cultura e società digitali) • Il secondo studio evidenzia che gli utenti ricercano e selezionano informazioni in Internet che li auto-espone a notizie che supportano il loro punto di vista potenziando la loro insicurezza per i vaccini (fenomeno noto come «bias di conferma»). (M. L. Bettinsoli, B. G. Salvador Casara, C. Suitner, Corriere della sera, 13 marzo 2019, Cronaca di Brescia, p. 4) • Coded Bias è il primo documentario che, in maniera molto dettagliata, spiega quali sono le conseguenze legate all’automazione delle nostre pratiche quotidiane. In un’ora e mezza Shalini Kantayya è riuscita a illustrare i pregiudizi algoritmici, i bias razziali e la relazione tra Intelligenza Artificiale e potere. Oltre dieci testimonianze fanno riflettere su due questioni fondamentali: cosa comporta il fatto che l’Intelligenza Artificiale abbia sempre più controllo sulle nostre libertà, ma soprattutto quali sono i suoi pregiudizi? (Vittoria Mascellaro, Artribune.com, 16 aprile 2021, Cinema) • Con l'approssimarsi del giorno del Ringraziamento, che vede protagonista il tacchino sulle tavole del Nord America, vi raccontiamo una distorsione cognitiva o bias, cioè una sistematica deviazione dalla razionalità nei giudizi, che Nassim Nicholas Taleb, esperto di finanza, associa al fenomeno del "cigno nero" nell'omonimo saggio. "Considera un tacchino che viene nutrito ogni giorno. Ogni singolo pasto rafforzerà la convinzione dell'uccello che è regola di vita generale essere nutrito ogni giorno da membri amichevoli della razza umana... Nel pomeriggio del mercoledì prima del Ringraziamento, al tacchino accadrà qualcosa di inaspettato. Ciò comporterà una revisione della convinzione". Il tacchino della storia è vittima inconsapevole, tra le altre cose, del bias di conferma o, in inglese, confirmation bias, perché tutta la sua conoscenza si basa (e non potrebbe essere altrimenti!) solo sulle osservazioni che ha sperimentato personalmente durante la sua vita (processo induttivo), da cui estrapola un trend, una tendenza, e in base a quella formula delle previsioni sul futuro (si convince che ogni giorno un umano gli porterà il pasto, cioè confermerà ciò che è accaduto il giorno prima); si sente al sicuro pensando che niente di grave potrà accadere, semplicemente perché non lo ha mai ancora vissuto o sperimentato. (Bancaditalia.it, 23 novembre 2023, L'economia per tutti).

Voce ingl. (propriam. ‘deviazione’). Bias di conferma ricalca l’ingl. confirmation bias.