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Schema ontologico  

Schematizzare l'ontologia dell'IA è quasi impossibile, come si è tentato di illustrare nel Convegno sull'IA 

 

Tra l'altro rispetto al primo schema da me prodotto nel 2020, a seguito di un Convegno sull'IA presso l'Università Salesiana in Roma che ha visto online (causa pandemia) la partecipazione di circa 100 speaker, si aggiungono elementi legislativi dell'AI Act, e presso l'Università di Tor Vergata nel 2024.

 

L'analisi si concentra su: vincoli, dati di input/output, meccanismi (macchine e tecnologie). A tali aspetti già teorizzati all'origine si possono associale alcuni aspetti dell'AI Act.

 

Vincoli

 

Art.1 Fundamental rights, democracy, transparency, surveillance, governance, monitoring

Art. 3 Standard (harmonised standards)…

Art. 10 Quality criteria, art. 16-17-18-31-45-63 Quality management, art. 43 Conformity, art.14 Human oversight to prevent health, safety, art. 59 Quality of environment, quality of PA, art. 95 Accessibility for people with disability, inclusiveness, equality

Art. 51 Algorithmic improvements, art. 60-95 Ethical review, Ethical guidelines

 

Input/ouput

Art.10 Data-preparation, labelling, cleaning, updating, aggregation, examination of possible biases, biasdetection and correction, testing data, free of errors, dataset takes into account characteritics, personal data, governance…

 

Meccanismi (macchine e tecnologie)

Art. 1 Innovation, European Parliament resolution of 20 October 2020,with recommendations of the commission a framework of ethical aspects of artificial intelligence, robotics, and related technologies, 2020/2012 

 

Per il tema dei dati si veda anche la Technical Report del CEN CENELEC «Data Governance and quality…» che include lo schema ontologico.