Precisione
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In genere, l’elevata precisione del sistema è uno degli obiettivi di progettazione dei sistemi di IA. Molti sistemi di IA richiedono dati di addestramento precisi e affidabili per ottenere i risultati migliori. Durante il trattamento di dati personali, mantenerli aggiornati e correggere gli elementi errati è anch’esso un requisito giuridico.[1] L’interessato può anche chiedere la rettifica dei dati personali inesatti.[2] Pertanto, i sistemi di IA devono essere progettati tenendo presente la necessità di un aggiornamento, durante il quale i dati possono non solo essere aggiunti, ma anche eliminati (cfr. le sezioni” e ”).

Inoltre, il rendimento di un sistema di IA non deve essere solo un risultato, ma anche una misura della fiducia del sistema sulla correttezza del risultato. Tale misura non è solo un indicatore tecnico dell’accuratezza del sistema, ma anche un prezioso segnale dell’eventuale necessità di un intervento umano (cfr. sezione ‘Accuratezza’ nel capitolo ‘Principi’).

 

 

  1. Articolo 5, paragrafo 1, lettera d), dell’RGPD.
  2. Articolo 16 dell’RGPD.

 

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