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Bias algoritmico, la checklist per monitorarlo e mitigarlo nelle decisioni automatiche
Ogni modello addestrato su dati storici porta con sé le distorsioni di chi ha prodotto quei dati. Se nel passato i candidati selezionati erano prevalentemente maschi sotto i quarant'anni, il modello imparerà a preferirli. Se i mutuatari approvati appartenevano a certi codici postali, il credito tenderà a escludere chi vive altrove. La fonte della distorsione è la fotografia alterata della realtà che viene data in pasto all'algoritmo.
L'AI Act roadmap classifica come sistemi ad alto rischio (Allegato III) quelli che incidono su occupazione e gestione dei lavoratori, accesso al credito e a servizi essenziali, istruzione, sicurezza e giustizia. Per questi sistemi, gli obblighi di conformità erano attesi al 2 agosto 2026: per effetto del Digital Omnibus, la scadenza per i sistemi dell'Allegato III è slittata al 2 dicembre 2027. Restano invece in vigore dal 2 agosto 2026 gli obblighi trasparenza dell'art. 50 per i sistemi che interagiscono con persone fisiche. Le sanzioni per i sistemi ad alto rischio non conformi arrivano fino al 3% del fatturato mondiale o 15 milioni di euro.
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