Ayanna Howard
Le organizzazioni stanno implementando l’IA nelle assunzioni, nella sanità e nelle operazioni prima ancora di comprendere quali presupposti siano codificati in quei sistemi. Il pregiudizio dell’IA non è un problema di dati: è un problema di progettazione, e deriva direttamente dall’omogeneità dei team che sviluppano gli strumenti. Il secondo rischio è meno evidente: le ricerche dimostrano che gli esseri umani tendono abitualmente a fare affidamento sui sistemi automatizzati in modi che vanno ben oltre l’affidabilità di tali sistemi, anche in scenari di grande importanza. I consigli di amministrazione che hanno approvato l’adozione dell’IA spesso non hanno tenuto conto di nessuno dei due problemi.
Ayanna Howard è una robotica e preside della Facoltà di Ingegneria presso l’Ohio State University; la sua ricerca sui pregiudizi nell’intelligenza artificiale e sull’eccessiva fiducia da parte degli esseri umani – basata su oltre 250 pubblicazioni sottoposte a revisione paritaria e sul libro *Sex, Race, and Robots* – fornisce alle organizzazioni le basi scientifiche necessarie per gestire l’adozione dell’intelligenza artificiale, non solo per adottarla.
Full Profile
Perché le organizzazioni collaborano con Ayanna Howard
- Il suo laboratorio ha prodotto i primi algoritmi sottoposti a revisione paritaria che quantificano in che modo gli errori dei robot minano la fiducia umana – anche in scenari di emergenza in cui le persone hanno seguito i sistemi automatizzati allontanandosi da uscite chiaramente segnalate. Questa scoperta ridefinisce la questione della governance dell’IA, spostando l’attenzione da “il nostro sistema è accurato?” a “le nostre persone si affidano ad esso in modo pericoloso?”.
- Il suo libro *Sex, Race, and Robots* (2021) presenta un’argomentazione specifica e falsificabile: il pregiudizio dell’IA ha origine dal progettista, non dai dati. Tale argomentazione cambia il modo in cui i team dirigenziali attribuiscono le responsabilità – e ciò che devono fare prima dell’implementazione, non dopo.
- Ricopre cariche nei consigli di amministrazione di Autodesk e Motorola Solutions, pur dirigendo una delle più grandi scuole di ingegneria degli Stati Uniti. Comprende le decisioni relative all’IA sia in laboratorio che nelle sale del consiglio di amministrazione, e si esprime su entrambi gli ambiti con uguale autorevolezza.
- Zyrobotics, l’azienda che ha fondato sulla base delle sue ricerche al Georgia Tech, ha commercializzato soluzioni di IA per bambini con difficoltà motorie e cognitive: ha quindi un’esperienza diretta nel tradurre la ricerca in applicazioni regolamentate e concrete.
- In qualità di ACM Athena Lecturer per il 2021–2022 e membro dell’IEEE, dell’AAAI, dell’AAAS e della National Academy of Inventors, le sue credenziali hanno un peso determinante sia nelle discussioni tecniche di due diligence che in quelle a livello dirigenziale.
Punti salienti della biografia
- Preside della Facoltà di Ingegneria dell’Ohio State University – prima donna a ricoprire tale ruolo; gestisce un budget annuale di 360 milioni di dollari, 12 dipartimenti e oltre 11.900 studenti
- Ricercatrice senior in robotica e vicedirettrice dell’Ufficio del Capo Scienziato presso il Jet Propulsion Laboratory della NASA – ha contribuito ai programmi relativi al rover su Marte e alla robotica artica
- Nominata «ACM Athena Lecturer» per il 2021–2022 per i contributi fondamentali ai sistemi uomo-robot accessibili e all’intelligenza artificiale
- Autrice di *Sex, Race, and Robots: How to Be Human in the Age of AI* (Audible Studios/Brilliance Audio, 2021)
- Membro dell’IEEE, dell’AAAI, dell’AAAS e della National Academy of Inventors; eletta membro dell’American Academy of Arts and Sciences
- Amministratore indipendente nei consigli di amministrazione di Autodesk Inc. e Motorola Solutions Inc.
- Fondatrice di Zyrobotics – spin-off del Georgia Tech che sviluppa prodotti educativi e terapeutici basati sull’intelligenza artificiale per bambini con bisogni speciali
- Inserita nella classifica delle «Top 50 Women in Tech» di Forbes e tra le «23 ingegnere più influenti» di Business Insider; apparsa su TIME, Vanity Fair, CNN e NPR
Biografia
Quando un sistema di intelligenza artificiale prende una decisione errata, la maggior parte delle organizzazioni attribuisce la colpa ai dati. La ricerca di Ayanna Howard sostiene una tesi più forte: il pregiudizio nell’IA è un errore di progettazione, e risale direttamente a chi costruisce il sistema. Il suo audiolibro *Sex, Race, and Robots* (2021) ha portato questa tesi all’attenzione del grande pubblico. Le sue oltre 250 pubblicazioni sottoposte a revisione paritaria ne hanno sancito il valore scientifico.
Il suo lavoro sperimentale mette in luce la posta in gioco. L’Human-Automation Systems Lab di Howard ha sviluppato i primi algoritmi in grado di quantificare in che modo gli errori dei robot minino la fiducia umana – anche in scenari di emergenza, in cui i soggetti della ricerca hanno seguito una guida automatizzata allontanandosi da uscite chiaramente segnalate. L’implicazione è diretta: gli esseri umani ripongono un’eccessiva fiducia nei sistemi di IA in ambiti cruciali per decisioni di grande rilevanza nei settori della sanità, delle assunzioni e della sicurezza.
La sua autorevolezza su questi temi abbraccia tre ambiti distinti. Ha trascorso dodici anni presso il Jet Propulsion Laboratory della NASA – in qualità di ricercatrice senior di robotica e vicedirettrice dell’Ufficio del Capo Scienziato – sviluppando sistemi autonomi per Marte e i terreni artici. Ha poi guidato uno dei laboratori di robotica umana più produttivi degli Stati Uniti presso il Georgia Tech. Attualmente ricopre la carica di Preside della Facoltà di Ingegneria presso l’Ohio State University – la prima donna a ricoprire tale ruolo – supervisionando dodici dipartimenti, un budget di 360 milioni di dollari e oltre 11.900 studenti.
Howard fa inoltre parte dei consigli di amministrazione di Autodesk e Motorola Solutions e ha fondato Zyrobotics, azienda che traduce la sua ricerca in prodotti educativi e terapeutici basati sull’intelligenza artificiale per bambini con bisogni speciali. È membro dell’IEEE, dell’AAAI, dell’AAAS e della National Academy of Inventors, nonché ACM Athena Lecturer per il biennio 2021–2022. Ai consigli di amministrazione e ai team dirigenziali che si pongono domande serie sulla governance dell’IA, offre ricerca sottoposta a revisione tra pari, portata istituzionale e responsabilità commerciale diretta – tutto nella stessa persona.
Argomenti principali delle conferenze
- Pregiudizi nell’IA e progettazione responsabile dei sistemi
- Eccessiva fiducia dell’uomo nei sistemi automatizzati
- Interazione uomo-robot e fiducia
- Robotica assistiva e sanitaria
- Governance ed etica dell'IA
- L'IA nel mondo degli affari: rischi e opportunità
- Leadership ingegneristica e diversità della forza lavoro nei settori STEM
Ideale per
- Consigli di amministrazione e dirigenti di alto livello con responsabilità nella governance dell’IA
- Direttori tecnologici (CTO) e direttori digitali (CDO) che supervisionano l’implementazione dell’IA
- Dirigenti dei settori Ricerca e Sviluppo e Innovazione in aziende tecnologiche, sanitarie e manifatturiere
- Programmi di sviluppo della leadership ingegneristica e tecnologica
Risultati attesi per il pubblico
- Una ridefinizione specifica della responsabilità nell’IA: il bias è una responsabilità di progettazione, non un problema legato ai dati – con implicazioni su chi, all’interno dell’organizzazione, ne è responsabile
- Comprensione basata su dati concreti di come gli esseri umani ripongano un'eccessiva fiducia nei sistemi automatizzati e di cosa ciò comporti per le decisioni relative alla governance e all’implementazione
- Criteri pratici per valutare i sistemi di IA prima che vengano impiegati in ruoli cruciali
- Comprensione più chiara di come la diversità del personale nei team tecnici influenzi i risultati dell’IA – e di come sostenerne l’importanza a livello interno
- Una posizione più sicura e fondata su dati concreti per i consigli di amministrazione e i team dirigenziali chiamati a prendere decisioni sull’adozione dell’IA
Discorsi
Esamina come l’intelligenza artificiale e la robotica stiano ridefinendo il mondo del lavoro e la mobilità sociale, e cosa debbano fare le organizzazioni e gli educatori per formare una forza lavoro tecnica competente e inclusiva.
Punti chiave:
- Come integrare efficacemente l’apprendimento delle discipline STEM in tutte le fasce d’età, dalla prima infanzia all’istruzione superiore
- Come sviluppare un interesse duraturo e competenze nei settori legati all’intelligenza artificiale tra le comunità sottorappresentate
- Cosa possono fare le organizzazioni per sostenere il flusso di talenti tecnici richiesto dall’economia dell’intelligenza artificiale
Basata sul suo TED Talk, che ha riscosso grande successo, questa presentazione esplora come l’integrazione dei principi derivanti dal comportamento umano e dalle neuroscienze renda i sistemi di intelligenza artificiale più sicuri, più efficaci e più in linea con le norme sociali.
Punti chiave:
- In che modo l’intelligenza e il comportamento umani possono influenzare la progettazione dei sistemi robotici e di IA
- Perché l’integrazione di regole di interazione è fondamentale per un’interazione uomo-robot sicura ed efficace
- Le implicazioni di sistemi di IA più simili a quelli umani per le aziende tecnologiche, le imprese e i consumatori
Esplora il ruolo della robotica e dell’intelligenza artificiale nel settore sanitario, in particolare nel sostegno ai bambini con bisogni speciali e ai pazienti anziani, attingendo alle ricerche condotte da Howard e allo sviluppo di prodotti commerciali.
Punti chiave:
- In che modo i sistemi robotici possono supportare la fisioterapia e la riabilitazione dei bambini con limitazioni motorie
- Il potenziale dei robot dotati di intelligenza artificiale nel monitoraggio dello stato di salute e nel fornire sostegno emotivo
- Considerazioni pratiche per l’integrazione dei robot assistivi nelle strutture sanitarie
Una sessione guidata volta ad analizzare sia i vantaggi operativi che le conseguenze indesiderate dell’implementazione dell’IA, aiutando i dirigenti a valutare i rischi e a prepararsi per un’implementazione responsabile.
Punti chiave:
- In che modo gli strumenti di IA possono migliorare l’analisi dei dati e l’efficienza operativa
- Domande chiave che le organizzazioni dovrebbero porsi prima di implementare sistemi di IA
- Come identificare e mitigare i rischi, tra cui la privacy, l’uso improprio dei dati e gli esiti discriminatori indesiderati
Analizza come i pregiudizi umani si radichino nei sistemi di intelligenza artificiale e come l’eccessiva fiducia nelle decisioni automatizzate generi conseguenze etiche e sociali di cui le organizzazioni spesso non sono consapevoli.
Punti chiave:
- In che modo i pregiudizi influenzano lo sviluppo e i risultati degli algoritmi di IA
- I rischi associati all’eccessiva dipendenza dai sistemi automatizzati nelle decisioni di grande importanza
- Strategie per mitigare o prevenire i pregiudizi nelle tecnologie di IA di nuova generazione