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Biases in Administrative Service Encounters: Transitioning from Human to Artificial Intelligence

Descrizione del progetto

Garantire l’equità nei servizi pubblici alimentati dall’intelligenza artificiale

Gli incontri di servizio pubblico, una parte fondamentale delle interazioni tra cittadini e Stato, si verificano milioni di volte ogni anno. Alla luce dell’accelerazione della digitalizzazione, gli agenti basati sull’intelligenza artificiale (IA) sostituiscono sempre più spesso i funzionari pubblici umani in queste interazioni; ciononostante, si tratta di un cambiamento che solleva questioni critiche in merito ai pregiudizi nella comunicazione e al loro impatto sulle percezioni dei cittadini. È sorprendente notare che si sa poco dei pregiudizi esistenti a livello di incontri umani tradizionali, il che rende difficile valutare l’influenza dell’IA. Alla luce di tali premesse, il progetto BiASE-AI, finanziato dal CER, si prefigge di colmare questa lacuna di conoscenza studiando i pregiudizi comunicativi negli incontri di servizio pubblico. Sfruttando l’elaborazione del linguaggio naturale, analizzando le interazioni tra esseri umani e IA e conducendo esperimenti, il progetto fornirà informazioni cruciali per garantire che questa tecnologia migliori i servizi pubblici senza compromettere l’equità o la legittimità democratica.

Obiettivo

Artificial intelligence (AI) holds the potential to assist or even replace civil servants in citizen-state interactions, which refer to those instances in which citizens seek or receive assistance, information, or support from a public agency. In Germany alone, around 130 to 150 million such public service encounters (PSE) occur each year, with the current proportion of digital encounters, facilitated through email or chatbots, standing at 41 percent. This is only the beginning of a revolution that will accelerate due to technological innovation and scarcity in human resources. The goal of this project is to study the consequences of shifting from human to AI-powered conversational agents in PSE.
Paradoxically, while the transition to artificial encounters is already taking place in practice, we still lack understanding of what happens during conventional human encounters. This prevents researchers from evaluating the consequences of shifting from one venue to the other. Therefore, the project’s main research questions are: How can we conceptualize and measure communicative biases in PSE? What biases emerge in the verbal communication of humans and AI agents in PSE? How does variation in communication affect citizen perceptions of the encounter?
AI has the potential to improve service delivery, but there are also risks for the legitimacy of democracy. Without further research, the introduction of AI threatens to merely shift biases from one venue (civil servants) to another (AI agent). As its ground-breaking contributions, the project (1) develops natural language processing tools to operationalize verbal communication; (2) collects data from human encounters in PSE and realizes experiments on AI-based encounters; (3) and analyses such data to formulate and test a theory about communicative biases in PSE. Doing so, (4) the project will produce and disseminate urgently needed practical insights on the application of AI conversational agents in the public sector.

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.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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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-ERC - HORIZON ERC Grants

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) ERC-2024-COG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

ZEPPELIN UNIVERSITAT GEMEINNUTZIGE GMBH
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.

€ 1 954 746,00
Indirizzo
AM SEEMOOSER HORN 20
88045 FRIEDRICHSHAFEN
Germania

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Regione
Baden-Württemberg Tübingen Bodenseekreis
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.

€ 1 954 746,00

Beneficiari (1)

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