I sistemi di intelligenza artificiale dovrebbero potenziare gli esseri umani, consentendo loro di prendere decisioni informate e promuovere i loro diritti fondamentali. Allo stesso tempo, devono essere garantiti meccanismi di supervisione adeguati, che possono essere raggiunti attraverso approcci human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command.

I sistemi di intelligenza artificiale devono essere resistenti e sicuri. Devono essere solidi, assicurando un piano di fallback nel caso qualcosa vada storto, oltre ad essere precisi, affidabili e riproducibili. Questo è l’unico modo per garantire che anche il danno involontario possa essere minimizzato e prevenuto.

Oltre a garantire il pieno rispetto della privacy e della protezione dei dati, devono anche essere garantiti adeguati meccanismi di governance dei dati, tenendo conto della qualità e dell’integrità dei dati e garantendo un accesso legittimo ai dati.

I dati, i sistemi e i modelli di business dell’intelligenza artificiale dovrebbero essere trasparenti. I meccanismi di tracciabilità possono aiutare a raggiungere questo obiettivo. Inoltre, i sistemi di intelligenza artificiale e le loro decisioni dovrebbero essere spiegati in modo adeguato alle parti interessate. Gli esseri umani devono essere consapevoli del fatto che stanno interagendo con un sistema di intelligenza artificiale e devono essere informati delle capacità e dei limiti del sistema.

Devono essere evitati pregiudizi ingiusti, poiché potrebbero avere molteplici implicazioni negative, dall’emarginazione dei gruppi vulnerabili, all’esacerbazione del pregiudizio e della discriminazione. Promuovendo la diversità, i sistemi di intelligenza artificiale dovrebbero essere accessibili a tutti, indipendentemente da qualsiasi disabilità, e coinvolgere le parti interessate nel loro intero ciclo di vita.

I sistemi di intelligenza artificiale dovrebbero andare a beneficio di tutti gli esseri umani, comprese le generazioni future. Occorre quindi garantire che siano sostenibili e rispettosi dell’ambiente. Inoltre, dovrebbero tenere conto dell’ambiente, compresi altri esseri viventi, e il loro impatto sociale dovrebbe essere attentamente considerato.

Dovrebbero essere messi in atto meccanismi per garantire la responsabilità dei sistemi di intelligenza artificiale e dei loro risultati. L’auditability, che consente la valutazione di algoritmi, dati e processi di progettazione, svolge un ruolo chiave in questo, soprattutto nelle applicazioni critiche. Inoltre, dovrebbero essere garantiti mezzi di ricorso adeguati e accessibili.