Bias e Fairness in Information Sharing e Filtering
| Autor: | Luciano Caroprese, Massimo Guarascio, Marco Minici, Francesco Sergio Pisani, Ettore Ritacco, Giuseppe Manco |
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| Jazyk: | italština |
| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Ital-IA: Secondo Convegno Nazionale CINI sull'Intelligenza Artificiale, Torino, online, 9-11/02/2022 info:cnr-pdr/source/autori:Luciano Caroprese, Massimo Guarascio, Marco Minici, Francesco Sergio Pisani, Ettore Ritacco, Giuseppe Manco/congresso_nome:Ital-IA: Secondo Convegno Nazionale CINI sull'Intelligenza Artificiale/congresso_luogo:Torino, online/congresso_data:9-11%2F02%2F2022/anno:2022/pagina_da:/pagina_a:/intervallo_pagine |
| Popis: | L'IA ricopre un ruolo di primo piano nei meccanismi che governano le attuali reti sociali e gran parte dei servizi digitali con cui interagiamo ogni giorno. Un uso improprio può alimentare disuguaglianze, polarizzare opinioni e amplificare convinzioni false/errate. In questo documento, sono delineate alcune delle linee di ricerca di maggiore interesse, sia in ambito accademico che industriale, che mirano a stimolare lo sviluppo di piattaforme di IA più eque, trasparenti ed affidabili. Successivamente sono presentate altresì alcune delle soluzioni definite dal gruppo di ricerca dell'ICAR-CNR volte ad affrontare le problematiche connesse allo sviluppo di questa nuova generazione di IA. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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