Un rischio chiave dell’uso di modelli di supervised learning nella Pubblica Amministrazione è la potenziale presenza di bias nei dati storici su cui il modello viene addestrato. Questo può portare a decisioni scorrette o ingiuste, riproducendo o amplificando pregiudizi preesistenti e producendo disparità tra gruppi di cittadini. Questo rischio è particolarmente rilevante perché i modelli imparano dalle etichette e dai dati forniti, e qualsiasi rappresentazione distorta si riflette nelle predizioni e nei conseguenti provvedimenti amministrativi.
A complemento, altri rischi spesso discussi includono:
- Discrepanze etiche e discriminazioni: se i dati contengono storicamente ingiustizie, il modello può replicarle, aumentando inequità nel trattamento dei cittadini.
- Opacità e mancanza di explainability: spesso i modelli forniscono predizioni difficili da interpretare, complicando accountability e audit pubblico.
- Sicurezza e privacy: gestione di dati sensibili richiede stringenti misure per proteggere dati personali e prevenire accessi non autorizzati.
- Aggiornamento e obsolescenza: i modelli possono diventare meno accurati nel tempo se non rivisti o riaddestrati con dati recenti, soprattutto in contesti normativi o sociali in rapido cambiamento.
- Oneri di conformità e rischi normativi: normative riguardanti responsabilità, trasparenza e gestione del rischio richiedono adeguate politiche di governance e audit.
Buone pratiche per mitigare i rischi
- Curare la qualità e la rappresentatività dei dati di addestramento: rimuovere o compensare bias noti, bilanciare campioni e includere dati aggiornati provenienti da fonti affidabili.
- Mettere in atto valutazioni di impatto etico e di rischio (AI/ML risk assessment) prima dell’adozione su larga scala. Definire livelli di rischio e soglie di intervento.
- Progettare per l’interpretabilità e la trasparenza: strumenti di explainability, log delle decisioni e politiche di audit per verificare predizioni e spiegazioni.
- Garantire governance dei dati e responsabilità: definire ruoli, processi di controllo qualità, privacy by design e misure di sicurezza informatica.
- Aggiornare e monitorare costantemente: pipeline di riaddestramento periodico con dati recenti e monitoraggio delle performance rispetto a metriche di fairness e precisione.
Se si desidera, posso:
- approfondire come identificare e mitigare bias specifici in contesti PA particolari (ad es. welfare, istruzione, contenzioso, servizi al cittadino).
- fornire una checklist operativa di governance e audit per progetti di ML nella PA.
- confrontare approcci e normative rilevanti (es. AI Act e requisiti di rischio) con casi d’uso comuni nella pubblica amministrazione.
