Gli algoritmi di intelligenza artificiale (IA) spesso riflettono e amplificano i pregiudizi di genere, creando un problema significativo che richiede un approccio equo, etico, responsabile e affidabile nello sviluppo dell’IA stessa. Questo articolo esplora la relazione tra uguaglianza di genere e sviluppo, analizzando la definizione di uguaglianza di genere e illustrando come misurare lo sviluppo attraverso indicatori come l’Indice di Sviluppo Umano e l’Indice di Prosperità, i quali considerano l’uguaglianza di genere come elemento chiave nelle dimensioni di reddito, istruzione e salute. Si discute l’impatto dell’IA sulla vita quotidiana, sul lavoro e nella sfera privata, evidenziando i pregiudizi di genere presenti. In risposta a tali pregiudizi, vengono esaminate le azioni intraprese da aziende e istituzioni, tra cui il riconoscimento del problema, l’implementazione di linee guida, aggiornamenti tecnologici e normative. Viene anche considerata la formazione di una coalizione come sforzo collaborativo per affrontare e correggere i pregiudizi di genere nell’IA. Questa analisi completa contribuisce al dibattito in corso sulla creazione di un panorama dell’IA inclusivo, imparziale ed equo, sottolineando l’importanza di pratiche di IA che promuovano l’uguaglianza di genere.
Gender bias in artificial intelligence (AI) algorithms poses a significant concern, prompting the need for fair, ethical, responsible, and trustworthy AI development. This paper explores the relation between gender equality and development by analyzing the definition of gender equality highlighting how to measure development through indices such as the Human Development Index and Prosperity Index and the influence of gender equality on income, education, and health the three pillars of both above mentioned indexes. In order to address gender bias in AI the paper discuss the impact of this technology on people’s lives, within the workplace and private spheres. In response to identified gender bias in AI, the paper discusses actions taken by companies and institutions, including acknowledgment of the issue, guidelines, updates of the technology and regulations. Furthermore, the establishment of a coalition is explored as a collaborative effort to address and rectify gender-related biases in AI. This comprehensive analysis contributes to the ongoing discourse on creating an inclusive, unbiased, and equitable AI landscape, emphasizing the significance of fair AI practices in fostering gender equality.