{"id":30462,"date":"2016-08-21T19:14:53","date_gmt":"2016-08-21T17:14:53","guid":{"rendered":"https:\/\/ocasapiens-dweb.blogautore.repubblica.it\/?p=30462"},"modified":"2021-12-08T15:33:59","modified_gmt":"2021-12-08T14:33:59","slug":"rassegna-stampa-procrastinata-cont","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/archivio.ocasapiens.org\/index.php\/2016\/08\/21\/rassegna-stampa-procrastinata-cont\/","title":{"rendered":"Rassegna stampa – procrastinata, cont."},"content":{"rendered":"

Houston, we have a white guy<\/a> <\/strong>problem.<\/strong><\/p>\n

Sull’Economist<\/em> esce un articolo sull’irrazionalit\u00e0<\/a> degli investitori che tendono a soffrire di “effetto endowment”. Meglio lasciar decidere ai programmi informatici? Forse, ma sono meno accurati dei giudici di San Francisco<\/a> nel prevedere quale imputato non si dar\u00e0 alla macchia se viene liberato su cauzione. No, se confermano i pregiudizi pi\u00f9 frequenti durante il data-mining, per esempio quello della polizia di Chicago che individua i potenziali omicidi con armi da fuoco, dice<\/a><\/strong> sempre l’Economist<\/em> poche pagine dopo.<\/p>\n

Gli algoritmi farebbero da veggenti come nel film Minority report<\/a><\/em>?\u00a0<\/em>\u00a0Accid… Controllo. La ricerca <\/a>mostra proprio che se la polizia fa da s\u00e9, \u00e8 peggio.\u00a0Mentre ero su ArXiv, \u00a0ho cercato nei paper sugli algoritmi di machine learning che rinforzano gli stereotipi discriminatori e sessisti. Mi sono sembrati interessanti, e anche spiritosi<\/span><\/p>\n