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Easg 2024: 'L’Intelligenza artificiale salverà il mondo?'

13 settembre 2024 - 11:13

Protezione dei dati e tutela dal gioco problematico. Un’analisi di quello che l’Intelligenza artificiale può fare nel panel all’Easg 2024.

Scritto da Cc
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Roma - L’Intelligenza artificiale salverà il mondo? Sarà un mezzo che regolatori, sviluppatori o providers potranno utilizzare per migliorare l’esperienza di gioco o per tutelare gli utenti? Sono alcuni dei quesiti analizzati all’interno del panel di oggi, 13 settembre, alla European conference on gambling studies and policy issues presso il Lifestyle hotel di Roma. A moderare, Sally Gainsbury, dell’università di Sidney in Australia mentre a parlare si sono presentati esperti del settore, con diversi background di studi, provenienti da paesi come Danimarca, Stati Uniti, Spagna e Finlandia.

A prendere la parola per primo è Rasmus Kjaergaard dell’istituto danese Mindway Ai che con nel suo intervento spiega come comprendere il panorama in trasformazione del gioco sicuro dalla nascita del software Mindway nel 2018: A proposito spiega il percorso fatto dai creatori di Mindway Ai che innanzitutto “hanno fondato ‘Cercare Medical’, per la valutazione del Tc e Rm cerebrali. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale – aggiunge - serve per colmare il divario tra scienza e pratica clinica, per gestire in modo efficiente i pazienti gravemente malati”.

Per fare questo è stato fatto “un focus sulle soluzioni e le conoscenze per portare avanti il concetto di protezione dei giocatori, combinando neuroscienze e Intelligenza artificiale. A questo si aggiunge una collaborazione con l’università di Aarhus in Danimarca, con i principali siti internazionali e oltre 10 anni di ricerca in neuroscienze, neuroimaging e gioco problematico. Le soluzioni inoltre sono modellate sui requisiti pratici di operatori e utenti finali a livello globale”. Kjaergaard  conclude evidenziando ancora l’importanza dell’intelligenza artificiale spiegando che “abbiamo una missione e abbiamo molte idee innovative che possiamo utilizzare per migliorare l’esperienza nel gambling”.

Kasra Ghaharian, dell’università del Nevada, Stati Uniti descrive lo studio accademico sull’Intelligenza artificiale responsabile e sull’apprendimento automatico nel gioco (RAIMLinG): come affrontare le preoccupazioni e come guidare la pratica etica. A proposito spiega “Oggi, l'intelligenza artificiale si riferisce principalmente all'apprendimento automatico su enormi set di dati” cosa che porta senza dubbio a una conoscenza maggiore. Tuttavia bisogna tenere presenti alcuni aspetti etici secondo cui “un'azione è giusta se promuove le migliori conseguenze, se è in linea con una regola o un principio morale, se corrisponde a ciò che un agente virtuoso farebbe in quelle circostanze”.

Per entrare nel dettaglio Ghaharian esamina alcuni sondaggi condotti tra la popolazione. In uno di questi “una banca ha creato un'intelligenza artificiale che può dire con il 95 percento di certezza chi è più propenso a sviluppare problemi di gioco e blocca automaticamente le transazioni. Ma l'Ia non può fornire una spiegazione del perché prende certe decisioni”. Alla domanda se questa se questa intelligenza artificiale può essere usata il 53 percento delle persone ha detto di no e il restante ha risposto in maniera affermativa”.

Sono diversi i quesiti portati alla luce: “Ad esempio la violazione dei diritti dei consumatori può essere giustificata se porta a una maggiore felicità? I consumatori hanno un diritto intrinseco alla privacy, all'autonomia e al controllo sui propri dati? Il rispetto dei diritti dei consumatori può riflettere virtù come il rispetto, l'integrità e l'onestà?” Questioni ancora aperte anche se Ghaharian sottolinea che “si possono fare cose fantastiche con la conoscenza tecnologica”.

Gemma Mestre-Bach, dell’università internazionale della Rioja, in Spagna, nel suo intervento pone l’accento sullo studio condotto nel rilevamento precoce dei fattori di rischio per il disturbo da gioco negli adolescenti tramite apprendimento automatico. A proposito spiega che “le prove suggeriscono che l’apprendimento può classificare gli utenti con disturbo da gioco e i controlli sani in base all'analisi dei dati di connessione funzionale del cervello. Questo approccio non solo migliora l'accuratezza delle previsioni, ma consente anche il monitoraggio continuo degli individui, fornendo avvisi in tempo reale e abilitando strategie di intervento precoce”.

A questo aggiunge che “un altro studio ha utilizzato l'apprendimento automatico della regressione logistica mista per scoprire la potenziale variazione nei risultati delle scommesse sul calcio, evidenziando l'importanza delle quote delle scommesse come caratteristica saliente che potrebbe informare gli scommettitori sul rischio del prodotto (Hassanniakalager e Newall 2022)”.

Gemma Mestre-Bach spiega nel dettaglio anche gli obiettivi di questo studio: “Identificare modelli predittivi sui principali fattori di rischio per la frequenza del gioco d'azzardo negli adolescenti europei utilizzando l’apprendimento automatico; esplorare le differenze di genere nei fattori di rischio per la frequenza del gioco d'azzardo; identificare per ciascun Paese i fattori più rilevanti che prevedono una maggiore frequenza del gioco d'azzardo tra i giocatori adolescenti”.

In ultimo Emmi Kankkunen and Ville Mäkinen dell’università Veikkaus in Finlandia analizzano la previsione del rischio grazie all’utilizzo dell’intelligenza artificiale. È Mäkinen a delineare gli obiettivi dello studio patendo dall’identificazione dei “modelli predittivi sui principali fattori di rischio per la frequenza del gioco negli adolescenti europei utilizzando il rilevamento automatico”.

A questo si aggiungono “l’esplorazione delle differenze di genere nei fattori di rischio per la frequenza del gioco d'azzardo; identificare per ciascun Paese i fattori più rilevanti che prevedono una maggiore frequenza del gioco tra adolescenti; identificare modelli predittivi sui principali fattori di rischio per la frequenza del gioco negli adolescenti europei utilizzando sempre il rilevamento automatico; esplorare le differenze di genere nei fattori di rischio per la frequenza del gioco; identificare per ciascun Paese i fattori più rilevanti che prevedono una maggiore frequenza del gioco tra adolescenti”.

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