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AI: e se le donne NON contano? Sonia Montegiove, 13 marzo 2019 Sonia Montegiove, 20 dicembre 2018

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AI: e se le donne NON contano?Sonia Montegiove, 13 marzo 2019

Sonia Montegiove, 20 dicembre 2018

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Donne e IT: dov’è il problema?

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da11% del 2013 a 11,6% del 2017

Facts and Figures ITU 2017

Il Digital Gender Gapnon esiste

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1 specialista su 6 è donna

Women in digital Scoreboard, dec 2018

Donne in ICT? Ci sono, certo!

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19% manager donna

(45% in media negli altri settori)

Women in digital Scoreboard, dec 2018

Conosco un saccodi manager donnain ICT. Avoja!

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< 20% delle posizioni dirigenziali in AI ricoperte da donne

L'intelligenza artificiale a confronto con la realtà, Robert Ito

Nel settore AIdonne ce ne sono!

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1 laureato STEMsu 3 è donna

Women in digital Scoreboard, dec 2018

Laureate STEM? Ci sono, certo!

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le retribuzioni delle donne inferiori in media del 20% rispetto a quelle degli uomini

Women in digital Scoreboard, dec 2018

Non c’è disparitàsalariale!

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Peggio dell’Italia solo Grecia, Romania e Bulgaria

Women in digital Scoreboard, dec 2018

Vabbè, in Italia no però!

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Utilizzo di Internet 50,2 in Europa in Italia 35 (25°)

Women in digital Scoreboard, dec 2018

Vabbè, in Italia no però!

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Skill degli utenti della rete 53,1 in Europa in Italia 37,9 (25°)

Women in digital Scoreboard, dec 2018

Vabbè, in Italia no però!

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Capacità specialistiche e occupazione 43,9 in Europa in Italia 38,9 (18°)

Women in digital Scoreboard, dec 2018

Vabbè, in Italia no però!

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Ma cosa mangiano le macchine?

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“Le macchine quando imparano un linguaggio ereditano gli

stereotipi e pregiudizi di cui il linguaggio è intriso”

“Che genere di tecnologie?”Save The Children 2018

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Se i dati “in scatola” che mangiano le macchine contengono bias culturali, etnici o di genere quei bias si rifletteranno nel suo comportamento

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Ma cosa mangiano le macchine?

Non è già successo. Vero?

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precisione 99% per uomini bianchi precisione 34% per donne dalla carnagione scura

“Gender Shades”, analisi accuratezza di alcuni prodotti di riconoscimento facciale come IBM Watson, Microsoft Cognitive Services e Face ++

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Robot: dal ceco, schiavo,

allegoria di classi sfruttate

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Gartner predicts that by 2022, 85% of AI projects will deliver erroneous outcomes due to bias in data, algorithms or the teams responsible for managing them

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Grazie!

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