Quando il machine learning sfugge di mano

Cosa succede quando il machine learning - l'apprendimento delle macchine, ossia programmi informatici adattivi che recepiscono nuove informazioni e poi modificano il proprio modello decisionale – causa perdite su investimenti, assunzioni e affidamenti finanziari viziati da pregiudizi, o incidenti automobilistici? Le imprese dovrebbero consentire ai loro prodotti e ai loro servizi "intelligenti" di evolversi autonomamente, o dovrebbero "blindarne" gli algoritmi e aggiornarli periodicamente? Se optano per la seconda alternativa, quando e con quale frequenza dovrebbero effettuare questi aggiornamenti? E come dovrebbero valutare e limitare i rischi che si accompagnano a queste e ad altre scelte? In tutto il mondo del business, dove l'intelligenza artificiale basata sull'apprendimento delle macchine permea un numero sempre crescente di offerte e processi, dirigenti e board devono prepararsi a rispondere a queste domande. Nell'articolo, che attinge al nostro lavoro su normativa sanitaria, etica, regolamentazione e machine learning, presentiamo concetti critici per capire e gestire le possibili...