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Cette partie des lignes directrices fournit aux développeurs et innovateurs en intelligence artificielle (IA) une vue d’ensemble des exigences légales liées au développement d’outils d’IA, en termes de vie privée et de protection des données. Elles visent à contribuer à l’optimisation des performances de l’ensemble du système d’IA afin d’obtenir une efficacité, des résultats de haute qualité et des performances cohérentes, tout en réduisant les erreurs de communication et le non-respect des réglementations qui en résulte.

In questo modo, PANELFIT integra gli sforzi del progetto SHERPA per fornire a ricercatori e innovatori linee guida etiche per lo sviluppo tecnologico dell’intelligenza artificiale (IA) e dei sistemi di big data e linee guida etiche per l’implementazione e l’uso dell’intelligenza artificiale (IA) e dei sistemi di big data nelle organizzazioni (https://www.project-sherpa.eu/guidelines/).

Il documento è suddiviso in tre sezioni principali:

  • La prima, “Esposizione generale“, introduce raccomandazioni etico-giuridiche su come attuare nella pratica le linee guida etiche per un’IA affidabile del Gruppo di esperti di alto livello sull’IA (2019) (https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/ethics-guidelines-trustworthy-ai).
  • La seconda, “Step by step“, intende aiutare gli sviluppatori di IA analizzando le principali azioni da affrontare sulla base di un modello step-by-step, il modello CRISP-DM,[1] che è ampiamente utilizzato per spiegare le fasi incluse nello sviluppo di strumenti di data analytics e IA data-intensive. In effetti, è stato lo strumento scelto dal progetto SHERPA per sviluppare le sue Linee guida per lo sviluppo etico dei sistemi di IA e Big Data.[2]
  • Infine, la sezione “Caso di studio” applica il modello a due casi d’uso specifici: “Costruzione di uno strumento di IA dedicato alla diagnosi della malattia COVID-19” e “IA per la previsione e la prevenzione dei crimini”.

References


1Shearer, C. (2000) ‘The CRISP-DM model: the new blueprint for data mining’, Journal of Data Warehousing 5(4): 13-23. Available at: https://mineracaodedados.files.wordpress.com/2012/04/the-crisp-dm-model-the-new-blueprint-for-data-mining-shearer-colin.pdf (accessed 15 May 2020).

2SHERPA project (2019) Guidelines for the ethical development of AI and big data systems: an ethics by design approach. SHERPA Project. Available at: www.project-sherpa.eu/wp-content/uploads/2019/12/development-final.pdf (accessed 15 May 2020).

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