Skip to main content
Vai all'homepage della Commissione europea (si apre in una nuova finestra)
italiano italiano
CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
CORDIS

Human-Compatible Artificial Intelligence with Guarantees

Descrizione del progetto

Un’indagine sull’impiego etico dell’IA

Attualmente l’intelligenza artificiale alimenta un numero crescente di dispositivi: proprio per questo è importante garantire che gli algoritmi di IA funzionino correttamente. Muovendo da tale presupposto, il progetto AutoFair, finanziato dall’UE, si concentrerà sulla questione dell’equità, occupandosi nello specifico della progettazione di algoritmi di IA spiegabili e trasparenti. AutoFair si propone di migliorare gli algoritmi stessi, istruendo al contempo gli utenti finali, e attinge a conoscenze provenienti dall’informatica e dalla scienza dei dati, dalla teoria del controllo, dall’ottimizzazione e da altre discipline scientifiche, tra cui l’etica e il diritto. Saranno condotti tre casi di studio per mettere alla prova i risultati relativi all’automazione della valutazione equa in diversi ambiti: l’assunzione di personale, l’eliminazione della disuguaglianza di genere nella pubblicazione di annunci e l’abolizione della discriminazione nei confronti di clienti bancari.

Obiettivo

In this proposal, we address the matter of transparency and explainability of AI using approaches inspired by control theory. Notably, we consider a comprehensive and flexible certification of properties of AI pipelines, certain closed-loops and more complicated interconnections. At one extreme, one could consider risk averse a priori guarantees via hard constraints on certain bias measures in the training process. At the other extreme, one could consider nuanced communication of the exact tradeoffs involved in AI pipeline choices and their effect on industrial and bias outcomes, post hoc. Both extremes offer little in terms of optimizing the pipeline and inflexibility in explaining the pipeline’s fairness-related qualities. Seeking the middle-ground, we suggest a priori certification of fairness-related qualities in AI pipelines via modular compositions of pre-processing, training, inference, and post-processing steps with certain properties. Furthermore, we present an extensive programme in explainability of fairness-related qualities. We seek to inform both the developer and the user thoroughly in regards to the possible algorithmic choices and their expected effects. Overall, this will effectively support the development of AI pipelines with guaranteed levels of performance, explained clearly. Three use cases (in Human Resources automation, Financial Technology, and Advertising) will be used to assess the effectiveness of our approaches.

Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-CL4-2021-HUMAN-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

CESKE VYSOKE UCENI TECHNICKE V PRAZE
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 561 847,50
Indirizzo
JUGOSLAVSKYCH PARTYZANU 1580/3
160 00 PRAHA
Cechia

Mostra sulla mappa

Regione
Česko Praha Hlavní město Praha
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 561 847,50

Partecipanti (6)

Partner (1)

Il mio fascicolo 0 0