Ma i droni sognano capri espiatori elettrici?
Davide Tarasconi
41

L’accountability degli algoritmi è un requisito necessario nella maggior parte dei sistemi in produzione. Questo da almeno 30 anni. Il motivo per cui le tecniche di Machine Learning che si usano nel mondo reale, fuori da startup e nomi grossi che sono l’avanguardia tecnologica, sono roba che esiste da decenni è perché sono accountable. Se sbaglia sai di quanto sbaglia e perché sbaglia. Questo perché c’è un lavoro accademico molto oneroso per costruire validazioni delle tecniche di apprendimento. Lavoro che non esiste per tutte le tecniche, sopratutto per quelle più nuove come molti flavor di Deep Learning che vanno in produzione su scala globale (in Google, FB ecc ecc) pochi anni dopo esser state proposte alla comunità dei ricercatori. Questo non vuol dire che siano totalmente unaccountable. È solo questione di tempo e di ricerca. Il resto sta agli uomini, al modo in cui si organizzano e alle tecnologie (mature o meno) che decidono di usare.

One clap, two clap, three clap, forty?

By clapping more or less, you can signal to us which stories really stand out.