IA responsabile ed etica | Fondazione LASTHUMAN

Le nostre priorità

Riduzione dei bias

Metodi per individuare e ridurre i bias nei sistemi di IA, anche quando per i test sono disponibili solo dati sintetici o anonimizzati.

Trasparenza

Principi e strumenti di spiegabilità, e prove invece di dichiarazioni: quando i risultati dei test confermano davvero l’equità e la robustezza di un sistema.

Responsabilità

Chi è responsabile delle decisioni prese dall’IA, anche quando nei processi MLOps a decidere la messa in produzione di un modello è un altro modello, un giudice LLM.

Governance dell’IA nelle organizzazioni

Raccomandazioni su come tradurre i principi etici in procedure: controllo della qualità, audit e documentazione conforme all’AI Act dell’UE.

Piano d’azione

2026

Bias Detection Under Article 4a of the EU AI Act: When Synthetic, Anonymised or Differentially Private Data Is Enough. Technical evidence options, a simulation study and a real-data replication

In programma per il 2027

Temi dei rapporti tecnici e degli studi che prevediamo di pubblicare entro la fine del 2027. Saranno pubblicati in inglese.

LLM judges
Compliance evidence
e molti altri

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