Descrizione del progetto
Algoritmi che rispettano i principi etici per l’assistenza sanitaria nazionale
Sebbene i potenziali benefici offerti dall’uso di megadati, algoritmi e intelligenza artificiale (AI, artificial intelligence) nella governance sanitaria nazionale possano essere significativi, sono state sollevate preoccupazioni di carattere etico in merito. Le ricerche sinora effettuate si sono perlopiù incentrate su prospettive legali o teoriche, piuttosto che sui contesti socio-culturali legati allo sviluppo e all’utilizzo di questi sistemi. Finanziato dal Consiglio europeo della ricerca, il progetto Health-AI esaminerà i processi decisionali di coloro che lavorano con l’AI in sei diversi contesti nazionali, con l’obiettivo di incrementare la comprensione dei motivi e delle tempistiche con cui gli esseri umani si interpongono nell’impiego di questa tecnologia o ne limitano le funzionalità. Utilizzando metodi antropologici innovativi, il progetto si propone di sviluppare una teoria sui fattori che determinano un utilizzo dell’AI nell’assistenza sanitaria rispettoso dei principi etici. La ricerca metterà inoltre in connessione le conoscenze antropologiche con le competenze degli sviluppatori di AI, dei decisori sanitari e delle istituzioni politiche allo scopo di favorire lo sviluppo di un’intelligenza artificiale sensibile alle questioni etiche.
Obiettivo
This project will study a multi-sited ethnography of a currently evolving revolution in global health systems: big data/AI-informed national health governance. With health data being considered countries future oil, public and scholarly concerns about algorithmic ethics rise. Research has long shown that datasets in AI (re)produce social biases, discriminate and limit personal autonomy. This literature, however, has merely focused on AI design and institutional frameworks, examining the subject through legal, technocratic and philosophical perspectives, whilst overlooking the socio-cultural context in which big data and AI systems are embedded, most particularly organizations in which human agents collaborate with AI. This is problematic, as frameworks for ethical AI currently consider human oversight crucial, assuming that humans will correct or resist AI when needed; while empirical evidence for this assumption is extremely thin. Very little is known about when and why people intervene or resist AI. Research done consists of single, mostly Western studies, making it impossible to generalize findings. The innovative force of our research is fourfold: 1) To empirically analyze decisive moments in which data-analysts follow or deviate AI: moments deeply impacting national health policies and individual human lives. 2) To do research in six national settings with various governmental frameworks and in different organizational contexts, enabling us to contrast findings, eventually leading to a theory on the contextual, organizational factors underlying ethical AI. 3) To use innovative anthropological methods of future-scenarioing, which will enrich the anthropological discipline by developing and finetuning future-focused research. 4) The research connects anthropological insights with the expertise of AI-developers, and partners with relevant health decisionmakers and policy-institutions, allowing to both analyze and contribute to fair AI.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2022-STG
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HORIZON-ERC -Istituzione ospitante
1012WX Amsterdam
Paesi Bassi