Il Good AI Lab vuole essere uno spazio di ricerca e servizi per la “buona IA”, con il duplice obiettivo di:
- sviluppare metodi e benchmark indipendenti per la valutazione del grado di adeguatezza dei sistemi rispetto ai principi della “buona IA”;
- fornire servizi di consulenza, valutazione e certificazione rivolti ad aziende e Pubbliche Amministrazioni relativamente al grado di adeguatezza di loro applicazioni rispetto ai principi della “buona IA”. Di seguito si riporta una lista non esaustiva dei possibili servizi:
- Supporto alle aziende per quanto riguarda la stesura di codici etici e deontologici per le applicazioni dei sistemi di IA nei loro ambiti di competenza, in linea con le direttive europee e internazionali
- Supporto alle Pubbliche Amministrazioni per l’applicazione e la gestione dei sistemi di IA secondo la normativa europea e internazionale
- Supporto alle aziende per il progetto e lo sviluppo responsabile di sistemi di IA affidabili, trasparenti, robusti, sicuri ed etici
- Supporto alle aziende per l’analisi dei sistemi linguistici e multimodali generativi, con attività di benchmarking che permettano valutazioni e validazioni indipendenti – in prospettiva anche certificate – sull’affidabilità dei sistemi e il rispetto di principi di eticità e multiculturalità
- Supporto per l’analisi e la riduzione dei “bias” potenzialmente pericolosi o discriminanti dei sistemi di IA derivanti dalla incorporazione di stereotipi culturali
- Corsi di formazione multidisciplinare per la gestione del ciclo di vita di un sistema di IA affidabile, trasparente, robusto, sicuro ed etico
- Supporto a processi di “cultural adaptation” dei sistemi di IA per garantire la loro consonanza con i sistemi valoriali delle comunità e dei domini in cui operano
- Supporto alle aziende e alle Pubbliche Amministrazioni nella scelta e nell’acquisizione (procurement) di soluzioni tecnologiche in base ai valori della “buona IA”
- Valutazione degli scenari di impatto e di rischio della tecnologia di IA (risk assessment)
- Analisi della compliance dei sistemi di IA rispetto all’AI Act e alle regolamentazioni internazionali