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Francesco Trapella
In a context increasingly marked by reflection on the potential impact of artificial intelligence in criminal proceedings, it is appropriate to consider the possible cognitive distortions that may undermine the reliability of such exploratory processes. Given that the output generated by an algorithm depends on the data provided by those responsible for its training, and with the aim of fostering a virtuous interaction between the machine and the human operator, it is essential to develop a clear awareness of the cognitive biases that influence human judgment and that, if not properly monitored, may adversely affect the performance of artificial intelligence systems employed in decision-making support.
In un contesto caratterizzato da una sempre crescente riflessione sul potenziale impatto dell’intelligenza artificiale nell’accertamento del reato, risulta opportuno soffermarsi sulle possibili distorsioni cognitive che possono compromettere l’affidabilità dell’esplorazione. Considerato che l’output generato da un algoritmo dipende dai dati forniti da colui che ne cura l’addestramento, al fine di promuovere un’interazione virtuosa tra la macchina e l’operatore, appare essenziale acquisire adeguata consapevolezza circa i difetti cognitivi che influenzano il giudizio umano e che, se non adeguatamente sorvegliati, potrebbero riflettersi negativamente anche sull’attività dell’intelligenza artificiale impiegata a supporto delle decisioni
