TRAILAB / uno sguardo più da vicino
TRAILAB lavora nel punto d'incontro tra affidabilità tecnica, garanzia giuridica e riflessione etica, quindi testa tali metodi rispetto alle condizioni di organizzazioni e istituzioni reali.
01 / Metodologia
Richiedono un programma di ricerca collegato. Ciascun metodo affronta una diversa modalità di errore; insieme contribuiscono a rendere i sistemi di intelligenza artificiale più affidabili, spiegabili, governabili e preservanti le agenzie.
Rendere significativa la fiducia attraverso la calibrazione, l’analisi dell’affidabilità, l’incertezza aleatoria ed epistemica, il rilevamento di fuori distribuzione, il rilevamento di anomalie e l’astensione sicura.
Esplora le nostre pubblicazioni sulla quantificazione dell'incertezzaAndare oltre la correlazione per ragionare su effetti, alternative, attribuzione, equità e conseguenze a livello decisionale.
Esplora le nostre pubblicazioni sulla causalitàSviluppare spiegazioni controfattuali, basate su concetti e meccanicistiche, quindi testarne la fedeltà, la stabilità e l'utilità per le persone.
Esplora le nostre pubblicazioni su ExplainabilityCollegare i diritti fondamentali, la gestione del rischio, gli standard, la responsabilità, il controllo umano e i rimedi ai sistemi in fase di progettazione.
Esplora le nostre pubblicazioni sull'intelligenza artificiale normativaPortare dignità, responsabilità, cura, vulnerabilità, giustizia epistemica, creatività e azione umana nelle scelte tecniche e istituzionali.
Esplora le nostre pubblicazioni sull'intelligenza artificiale etica
Multidisciplinare nel design
TRAILAB è costruito come un team multidisciplinare: il nucleo tecnico sviluppa metodi fondamentali, mentre le competenze giuridiche e filosofiche crescono parallelamente per rendere tali metodi eticamente responsabili, pronti per la governance e consapevoli dei diritti.
01
I ricercatori sviluppano metodi fondamentali e capacità di convalida tecnica per un'intelligenza artificiale affidabile e riflessiva.
Affidabilità, robustezza e stima dell'incertezza per il processo decisionale critico.
Inferenza causale, ragionamento controfattuale e ragionamento strutturato per un solido supporto decisionale.
Nuovi metodi di spiegazione per interpretabilità, fedeltà e stabilità.
02
Competenze giuridiche e politiche in materia di diritti fondamentali, governance dell'IA, politica dell'IA, regolamentazione dell'IA e interfacce del settore pubblico.
Requisiti di governance basati sui diritti.
Standardizzazione, sandbox per l’intelligenza artificiale, orientamenti normativi e allineamento del settore pubblico.
Visibilità istituzionale, partnership internazionali e diffusione.
03
Competenza filosofica ed etica specializzata in etica, responsabilità, agenzia umana e intelligenza artificiale riflessiva.
Responsabilità e obbligo, etica della cura, equità, ingiustizia epistemica.
Autonomia, agenzia e controllo nei sistemi di intelligenza artificiale.
Allineamento, sicurezza dell'IA e profondità interpretativa.
03 / Ecosistema
Traduciamo tra comunità che detengono diversi tipi di prove e responsabilità. Il risultato è una metodologia che può viaggiare senza perdere il suo rigore.
Rigore scientifico, profondità metodologica e domande allo stato dell’arte. La ricerca non è un esercizio accademico isolato: siamo guidati da problemi reali, esigenze industriali, vincoli giuridici e conseguenze sociali.
Esplora le nostre pubblicazioniFocus condiviso su implementazione, sostenibilità, ottimizzazione delle risorse e scalabilità. Le nuove metodologie devono aiutare le aziende a costruire sistemi di intelligenza artificiale affidabili e in grado di sopravvivere al controllo operativo, legale e reputazionale.
Siamo guidati dai principi di governance dell’IA, responsabilità, valore pubblico e sostenibilità sociale a lungo termine. Riteniamo che l’intelligenza artificiale debba essere progettata per supportare le istituzioni democratiche, i quadri basati sui diritti e una trasformazione digitale responsabile.
Concentrarsi sull’impatto umano, sulla legittimità, sulla creatività e sulla fiducia sociale, per supportare i sistemi di intelligenza artificiale che collaborano con le persone senza limitare la loro azione. Riteniamo che l’intelligenza artificiale non possa essere sostenibile se indebolisce le strutture sociali e culturali che rendono possibile l’innovazione.
