For minorities, biased AI algorithms can damage almost every part of life

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Arshin Adib-Moghaddam, SOAS, University of London

Bad data does not only produce bad outcomes. It can also help to suppress sections of society, for instance vulnerable women and minorities.

This is the argument of my new book on the relationship between various forms of racism and sexism and artificial intelligence (AI). The problem is acute. Algorithms generally need to be exposed to data – often taken from the internet – in order to improve at whatever they do, such as screening job applications, or underwriting mortgages.

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ETUI. AI: alla scoperta delle mille facce di una tecnologia senza volto

 

L’intelligenza artificiale (AI) è al centro della rivoluzione digitale che stiamo attraversando. Nato nei laboratori di ricerca, si è ormai affermato in quasi tutti i settori ed è diventato parte integrante della nostra economia e della nostra vita. Comprendere l’intelligenza artificiale è un compito complesso, poiché implica l’utilizzo di concetti come mente, intelligenza, “intelligenza non umana”, razionalità, adattività e autonomia, e persino il concetto di cosa significhi essere un essere umano. Oggi ogni settore, azienda e persino professione ha una propria comprensione e definizione di AI, una circostanza che crea confusione e rende difficile la necessaria discussione sull’AI.

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