How to keep human bias out of AI | Kriti Sharma

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TED


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Translator: Ivana Korom Reviewer: Joanna Pietrulewicz
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Traduttore: Marta Ancora Revisore: Anna Cristiana Minoli
00:12
How many decisions have been made about you today,
1
12875
3768
Quante decisioni sono state prese per voi oggi,
00:16
or this week or this year,
2
16667
2601
o questa settimana, o quest'anno,
00:19
by artificial intelligence?
3
19292
1958
dalle intelligenze artificiali?
Il mio lavoro è costruire IA.
00:22
I build AI for a living
4
22958
1685
00:24
so, full disclosure, I'm kind of a nerd.
5
24667
3017
A dirla tutta sono una specie di nerd.
00:27
And because I'm kind of a nerd,
6
27708
2393
Dato che sono una specie di nerd,
00:30
wherever some new news story comes out
7
30125
2351
ovunque esca una notizia
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about artificial intelligence stealing all our jobs,
8
32500
3434
sull'intelligenza artificiale che ci rubano il lavoro,
00:35
or robots getting citizenship of an actual country,
9
35958
4185
o di robot che acquisiscono la cittadinanza in uno Stato,
00:40
I'm the person my friends and followers message
10
40167
3142
gli amici e le persone che mi seguono mi contattano
00:43
freaking out about the future.
11
43333
1542
perché hanno paura del futuro.
00:45
We see this everywhere.
12
45833
2101
Lo vediamo ovunque.
00:47
This media panic that our robot overlords are taking over.
13
47958
4893
La paura mediatica che i robot possano prendere il sopravvento.
00:52
We could blame Hollywood for that.
14
52875
1917
Possiamo incolpare Hollywood per questo.
00:56
But in reality, that's not the problem we should be focusing on.
15
56125
4125
Ma in realtà, non è questo il problema sul quale dovremmo concentrarci.
01:01
There is a more pressing danger, a bigger risk with AI,
16
61250
3643
Esiste un problema più urgente, un rischio più grande con le IA,
01:04
that we need to fix first.
17
64917
1583
che dobbiamo prima definire.
01:07
So we are back to this question:
18
67417
2309
Torniamo quindi a questa domanda.
01:09
How many decisions have been made about you today by AI?
19
69750
4708
Quante decisioni sono state prese per voi oggi dalle IA?
01:15
And how many of these
20
75792
1976
Quante di queste
01:17
were based on your gender, your race or your background?
21
77792
4500
sono basate sul vostro genere, razza e origine?
01:24
Algorithms are being used all the time
22
84500
2768
Gli algoritmi vengono usati costantemente
01:27
to make decisions about who we are and what we want.
23
87292
3833
per prendere decisioni su chi siamo e cosa vogliamo.
01:32
Some of the women in this room will know what I'm talking about
24
92208
3643
Alcune donne in questa stanza sanno di cosa sto parlando,
01:35
if you've been made to sit through those pregnancy test adverts on YouTube
25
95875
3768
se hanno dovuto sorbirsi le pubblicità dei test di gravidanza su YouTube
01:39
like 1,000 times.
26
99667
2059
almeno 1000 volte.
01:41
Or you've scrolled past adverts of fertility clinics
27
101750
2851
O vi siete imbattute nelle pubblicità sui centri della fertilità
01:44
on your Facebook feed.
28
104625
2042
che appaiono su Facebook.
01:47
Or in my case, Indian marriage bureaus.
29
107625
2393
O, come nel mio caso, agenzie matrimoniali indiane.
01:50
(Laughter)
30
110042
1267
(Risate)
01:51
But AI isn't just being used to make decisions
31
111333
2976
Ma le IA non vengono usate solo per prendere decisioni
01:54
about what products we want to buy
32
114333
2601
sui prodotti che vogliamo comprare,
01:56
or which show we want to binge watch next.
33
116958
2500
o i programmi che vogliamo guardare.
02:01
I wonder how you'd feel about someone who thought things like this:
34
121042
5184
Mi chiedo cosa pensereste di qualcuno che ritiene
02:06
"A black or Latino person
35
126250
1934
che "I neri e i latini
02:08
is less likely than a white person to pay off their loan on time."
36
128208
4125
sono meno propensi a pagare il mutuo in tempo rispetto ai bianchi."
02:13
"A person called John makes a better programmer
37
133542
2809
"Una persona che si chiama John è un miglior programmatore
02:16
than a person called Mary."
38
136375
1667
rispetto a una che si chiama Mary."
02:19
"A black man is more likely to be a repeat offender than a white man."
39
139250
5083
"È più probabile che sia un uomo nero ad essere recidivo rispetto a uno bianco."
02:26
You're probably thinking,
40
146958
1268
Starete pensando,
02:28
"Wow, that sounds like a pretty sexist, racist person," right?
41
148250
3750
"Sembra una persona piuttosto sessista e razzista." Vero?
02:33
These are some real decisions that AI has made very recently,
42
153000
4851
Queste sono alcune decisioni vere che le IA hanno preso recentemente.
02:37
based on the biases it has learned from us,
43
157875
2934
Si basano sui pregiudizi che hanno imparato da noi.
02:40
from the humans.
44
160833
1250
Dagli esseri umani.
02:43
AI is being used to help decide whether or not you get that job interview;
45
163750
4809
Le IA vengono usate per aiutare a decidere se avere o no un colloquio di lavoro.
02:48
how much you pay for your car insurance;
46
168583
2393
Quanto pagare per l'assicurazione della macchina.
02:51
how good your credit score is;
47
171000
1893
Quanto sia buona l'affidabilità creditizia.
02:52
and even what rating you get in your annual performance review.
48
172917
3125
Persino quale valutazione avrete sui risultati annuali.
02:57
But these decisions are all being filtered through
49
177083
3143
Ma queste decisioni vengono tutte filtrate attraverso
03:00
its assumptions about our identity, our race, our gender, our age.
50
180250
5875
deduzioni sulla nostra identità, razza, genere ed età.
03:08
How is that happening?
51
188250
2268
Come avviene tutto ciò?
03:10
Now, imagine an AI is helping a hiring manager
52
190542
3517
Ora immaginate un'IA che aiuta un manager per le assunzioni
03:14
find the next tech leader in the company.
53
194083
2851
a trovare il nuovo leader dell'azienda.
03:16
So far, the manager has been hiring mostly men.
54
196958
3101
Finora sono stati assunti soprattutto uomini.
03:20
So the AI learns men are more likely to be programmers than women.
55
200083
4750
Le IA sanno che i programmatori sono per lo più uomini che donne.
03:25
And it's a very short leap from there to:
56
205542
2892
Da qui il passo è breve a pensare
03:28
men make better programmers than women.
57
208458
2042
che gli uomini sono programmatori migliori.
03:31
We have reinforced our own bias into the AI.
58
211417
3726
Abbiamo rinforzato i nostri pregiudizi nelle intelligenze artificiali.
03:35
And now, it's screening out female candidates.
59
215167
3625
E ora queste scartano le candidature femminili.
03:40
Hang on, if a human hiring manager did that,
60
220917
3017
Ma attenzione, se fosse un manager umano a fare tutto questo,
03:43
we'd be outraged, we wouldn't allow it.
61
223958
2351
saremmo indignati, non lo permetteremmo.
03:46
This kind of gender discrimination is not OK.
62
226333
3476
Questo tipo di discriminazione di genere non andrebbe bene.
03:49
And yet somehow, AI has become above the law,
63
229833
4518
In qualche modo le IA si ergono al di sopra della legge
03:54
because a machine made the decision.
64
234375
2083
perché una macchina ha preso la decisione.
03:57
That's not it.
65
237833
1518
Non è solo questo.
03:59
We are also reinforcing our bias in how we interact with AI.
66
239375
4875
Rafforziamo i nostri pregiudizi anche nel modo in cui interagiamo con le IA.
04:04
How often do you use a voice assistant like Siri, Alexa or even Cortana?
67
244917
5976
Quante volte avete usato assistenti vocali come Siri, Alexa o Cortana?
04:10
They all have two things in common:
68
250917
2559
Hanno tutte due cose in comune.
04:13
one, they can never get my name right,
69
253500
3101
Uno, non sapranno mai pronunciare correttamente il mio nome.
04:16
and second, they are all female.
70
256625
2667
Due, sono tutte femminili.
04:20
They are designed to be our obedient servants,
71
260417
2767
Sono state disegnate per essere serve obbedienti.
04:23
turning your lights on and off, ordering your shopping.
72
263208
3250
Ti accendono e spengono le luci, ti ordinano la spesa.
04:27
You get male AIs too, but they tend to be more high-powered,
73
267125
3309
Ci sono anche IA maschili, ma generalmente sono più potenti.
04:30
like IBM Watson, making business decisions,
74
270458
3059
Come IBM Watson che prende decisioni d'affari.
04:33
Salesforce Einstein or ROSS, the robot lawyer.
75
273541
3792
Salesforce Einstein o ROSS, l'avvocato robot.
04:38
So poor robots, even they suffer from sexism in the workplace.
76
278208
4060
Poveri robot, anche loro subiscono sessismo sul posto di lavoro.
04:42
(Laughter)
77
282292
1125
(Risate)
04:44
Think about how these two things combine
78
284542
2851
Pensate come queste due cose si combinano
04:47
and affect a kid growing up in today's world around AI.
79
287417
5309
e influiscono sui bambini che crescono nel mondo d'oggi circondati da IA.
04:52
So they're doing some research for a school project
80
292750
2934
Fanno ricerche per un progetto scolastico
04:55
and they Google images of CEO.
81
295708
3018
e cercano su Google immagini di un amministratore delegato.
04:58
The algorithm shows them results of mostly men.
82
298750
2893
L'algoritmo mostrerà come risultati per lo più uomini.
05:01
And now, they Google personal assistant.
83
301667
2559
Cercano su Google assistente personale.
05:04
As you can guess, it shows them mostly females.
84
304250
3434
Come potete immaginare mostrerà per lo più donne.
05:07
And then they want to put on some music, and maybe order some food,
85
307708
3601
Poi vogliono mettere della musica, o forse ordinare del cibo.
05:11
and now, they are barking orders at an obedient female voice assistant.
86
311333
6584
Così gridano ordini a un'obbediente assistente vocale femminile.
05:19
Some of our brightest minds are creating this technology today.
87
319542
5309
Alcune delle più brillanti menti stanno creando queste tecnologie oggi.
05:24
Technology that they could have created in any way they wanted.
88
324875
4184
Tecnologie che avrebbero potuto creare in qualsiasi modo.
05:29
And yet, they have chosen to create it in the style of 1950s "Mad Man" secretary.
89
329083
5685
Eppure hanno scelto di crearle nello stile di una segretaria anni 50.
05:34
Yay!
90
334792
1500
Evvai!
05:36
But OK, don't worry,
91
336958
1310
Ma ok, non preoccupatevi.
05:38
this is not going to end with me telling you
92
338292
2059
Non finirà con io che vi dico
05:40
that we are all heading towards sexist, racist machines running the world.
93
340375
3477
che il mondo finirà per essere governato da macchine sessiste e razziste.
05:44
The good news about AI is that it is entirely within our control.
94
344792
5791
La buona notizia riguardo le IA è che sono sotto il nostro controllo.
05:51
We get to teach the right values, the right ethics to AI.
95
351333
4000
Dobbiamo insegnare alle IA i valori giusti, la giusta etica.
05:56
So there are three things we can do.
96
356167
2184
Ci sono tre cose che possiamo fare.
05:58
One, we can be aware of our own biases
97
358375
3351
Una, possiamo essere consapevoli dei nostri pregiudizi
06:01
and the bias in machines around us.
98
361750
2726
e dei pregiudizi delle macchine che ci cicrondano.
06:04
Two, we can make sure that diverse teams are building this technology.
99
364500
4518
Due, possiamo assicurarci che diversi gruppi costruiscano queste tecnologie.
06:09
And three, we have to give it diverse experiences to learn from.
100
369042
4916
Tre, dobbiamo dare loro diverse esperienze da cui imparare.
06:14
I can talk about the first two from personal experience.
101
374875
3309
Posso parlarvi delle prime due per esperienza personale.
06:18
When you work in technology
102
378208
1435
Quando lavori nella tecnologia
06:19
and you don't look like a Mark Zuckerberg or Elon Musk,
103
379667
3392
e non assomigli a Mark Zuckerberg o Elon Musk,
06:23
your life is a little bit difficult, your ability gets questioned.
104
383083
3750
la tua vita è un po' difficile, le tue abilità vengono messe in dubbio.
06:27
Here's just one example.
105
387875
1393
Ecco un esempio.
06:29
Like most developers, I often join online tech forums
106
389292
3726
Come molti sviluppatori spesso partecipo a forum online sulla tecnologia
06:33
and share my knowledge to help others.
107
393042
3226
e condivido il mio sapere per aiutare gli altri.
06:36
And I've found,
108
396292
1309
Quello che ho trovato
06:37
when I log on as myself, with my own photo, my own name,
109
397625
3976
quando ho effettuato l'accesso con la mia foto e il mio nome,
06:41
I tend to get questions or comments like this:
110
401625
4601
sono state domande e commenti come:
06:46
"What makes you think you're qualified to talk about AI?"
111
406250
3000
"Cosa ti fa pensare di essere qualificata per parlare di IA?"
06:50
"What makes you think you know about machine learning?"
112
410458
3476
"Cosa ti fa pensare di saperne di apprendimento delle macchine?"
06:53
So, as you do, I made a new profile,
113
413958
3435
Così ho creato un nuovo profilo.
06:57
and this time, instead of my own picture, I chose a cat with a jet pack on it.
114
417417
4851
Invece della mia foto, ho scelto quella di un gatto con un jet-pack.
07:02
And I chose a name that did not reveal my gender.
115
422292
2458
E ho scelto un nome che non rivelasse il mio genere.
07:05
You can probably guess where this is going, right?
116
425917
2726
Potete immaginare cosa è accaduto, vero?
07:08
So, this time, I didn't get any of those patronizing comments about my ability
117
428667
6392
Questa volta non ho avuto nessun commento che mettesse in dubbio le mie abilità.
07:15
and I was able to actually get some work done.
118
435083
3334
E sono stata in grado di concludere qualcosa.
07:19
And it sucks, guys.
119
439500
1851
È terribile.
07:21
I've been building robots since I was 15,
120
441375
2476
Costruisco robot da quando avevo 15 anni.
07:23
I have a few degrees in computer science,
121
443875
2268
Ho delle lauree in scienze informatiche.
07:26
and yet, I had to hide my gender
122
446167
2434
Eppure devo nascondere il mio genere
07:28
in order for my work to be taken seriously.
123
448625
2250
per far sì che il mio lavoro venga preso sul serio.
07:31
So, what's going on here?
124
451875
1893
Cosa sta succedendo?
07:33
Are men just better at technology than women?
125
453792
3208
Gli uomini sono migliori nella tecnologia rispetto alle donne?
07:37
Another study found
126
457917
1559
Un altro studio ha scoperto
07:39
that when women coders on one platform hid their gender, like myself,
127
459500
4934
che quando le programmatrici nascondono il loro genere su una piattaforma,
07:44
their code was accepted four percent more than men.
128
464458
3250
il loro codice viene accettato il 4 per cento in più degli uomini.
07:48
So this is not about the talent.
129
468542
2916
Quindi non è una questione di talento.
07:51
This is about an elitism in AI
130
471958
2893
È una questione di elitismo nelle IA
07:54
that says a programmer needs to look like a certain person.
131
474875
2792
secondo cui un programmatore deve assomigliare a una certa persona.
07:59
What we really need to do to make AI better
132
479375
3101
Quello di cui abbiamo veramente bisogno per migliorare le IA
08:02
is bring people from all kinds of backgrounds.
133
482500
3042
è coinvolgere persone da tutti i tipi di contesto.
08:06
We need people who can write and tell stories
134
486542
2559
Ci vogliono persone che sanno scrivere e raccontare storie,
08:09
to help us create personalities of AI.
135
489125
2167
che creino le personalità delle IA.
08:12
We need people who can solve problems.
136
492208
2042
Ci vogliono persone che sanno risolvere problemi.
08:15
We need people who face different challenges
137
495125
3768
Ci vogliono persone che affrontano sfide diverse.
08:18
and we need people who can tell us what are the real issues that need fixing
138
498917
5351
Ci vogliono persone che ci dicano quali problemi devono essere risolti
08:24
and help us find ways that technology can actually fix it.
139
504292
3041
e che ci aiutino a trovare il modo di risolverli con la tecnologia.
08:29
Because, when people from diverse backgrounds come together,
140
509833
3726
Perché, quando persone da diversi contesti si uniscono,
08:33
when we build things in the right way,
141
513583
2143
quando costruiamo cose nel modo giusto,
08:35
the possibilities are limitless.
142
515750
2042
ci sono infinite possibilità.
08:38
And that's what I want to end by talking to you about.
143
518750
3309
E questo è quello di cui vi voglio parlare per concludere.
08:42
Less racist robots, less machines that are going to take our jobs --
144
522083
4225
Non tanto di robot razzisti o macchine che ci stanno rubando il lavoro.
08:46
and more about what technology can actually achieve.
145
526332
3125
Voglio parlavi di cosa la tecnologia può realizzare.
08:50
So, yes, some of the energy in the world of AI,
146
530292
3434
Sì, alcune delle energie nel mondo delle IA,
08:53
in the world of technology
147
533750
1393
nel mondo della tecnologia,
08:55
is going to be about what ads you see on your stream.
148
535167
4267
saranno spese per le pubblicità che vedete su Internet.
08:59
But a lot of it is going towards making the world so much better.
149
539458
5209
Ma molte saranno indirizzate per migliorare il mondo.
09:05
Think about a pregnant woman in the Democratic Republic of Congo,
150
545500
3768
Pensate a una donna incinta nella Repubblica Democratica del Congo,
09:09
who has to walk 17 hours to her nearest rural prenatal clinic
151
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4184
che deve camminare 17 ore per raggiungere la clinica più vicina
09:13
to get a checkup.
152
553500
1851
per fare un controllo.
09:15
What if she could get diagnosis on her phone, instead?
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555375
2917
E se potesse ottenere una diagnosi sul suo telefono?
09:19
Or think about what AI could do
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559750
1809
O pensate a cosa potrebbero fare le IA
09:21
for those one in three women in South Africa
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2726
a una donna su tre che in Sudafrica
09:24
who face domestic violence.
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subisce violenza domestica.
09:27
If it wasn't safe to talk out loud,
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Se fosse pericoloso parlare ad alta voce,
09:29
they could get an AI service to raise alarm,
158
569833
2476
si potrebbe avere un'IA che dia l'allarme,
09:32
get financial and legal advice.
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2459
che dia supporto legale e finanziario.
09:35
These are all real examples of projects that people, including myself,
160
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5018
Questi sono tutti esempi di progetti su cui alcune persone, tra cui io,
09:41
are working on right now, using AI.
161
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2500
stanno lavorando adesso usando le IA.
09:45
So, I'm sure in the next couple of days there will be yet another news story
162
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3601
Sono sicura che nei prossimi giorni ci sarà un'altra storia nuova
09:49
about the existential risk,
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589167
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sui rischi esistenziali
09:51
robots taking over and coming for your jobs.
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2434
dei robot che vengono a rubarvi il lavoro.
09:54
(Laughter)
165
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1018
(Risate)
09:55
And when something like that happens,
166
595375
2309
E quando questo avverrà,
09:57
I know I'll get the same messages worrying about the future.
167
597708
3601
so che riceverò gli stessi messaggi preoccupati per il futuro.
10:01
But I feel incredibly positive about this technology.
168
601333
3667
Ma mi sento incredibilmente positiva su questa tecnologia.
10:07
This is our chance to remake the world into a much more equal place.
169
607458
5959
È la nostra possibilità per rendere il mondo un posto più uguale.
10:14
But to do that, we need to build it the right way from the get go.
170
614458
4000
Ma per farlo dobbiamo ricostruirlo da capo nel modo giusto.
10:19
We need people of different genders, races, sexualities and backgrounds.
171
619667
5083
Ci vogliono persone di diversi generi, razze, sessualità e contesti.
10:26
We need women to be the makers
172
626458
2476
Le donne devono essere creatrici,
10:28
and not just the machines who do the makers' bidding.
173
628958
3000
non solo macchine che eseguono gli ordini dei creatori.
10:33
We need to think very carefully what we teach machines,
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3768
Dobbiamo pensare attentamente a cosa insegniamo alle macchine.
10:37
what data we give them,
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637667
1642
Ai dati che forniamo loro.
10:39
so they don't just repeat our own past mistakes.
176
639333
3125
Così che non ripetano i nostri errori del passato.
10:44
So I hope I leave you thinking about two things.
177
644125
3542
Spero di avervi lasciato due cose su cui pensare.
10:48
First, I hope you leave thinking about bias today.
178
648542
4559
Primo, spero che rifletterete sui pregiudizi.
10:53
And that the next time you scroll past an advert
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653125
3184
E che la prossima volta che incapperete in una pubblicità
10:56
that assumes you are interested in fertility clinics
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2810
secondo cui siete interessati a cliniche della fertilità,
10:59
or online betting websites,
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659167
2851
o a siti di scommesse online,
11:02
that you think and remember
182
662042
2017
possiate pensare e ricordare
11:04
that the same technology is assuming that a black man will reoffend.
183
664083
4625
che la stessa tecnologia ritiene che un uomo di colore sia recidivo.
11:09
Or that a woman is more likely to be a personal assistant than a CEO.
184
669833
4167
O che è più probabile che una donna sia assistente che amministratore delegato.
11:14
And I hope that reminds you that we need to do something about it.
185
674958
3709
E spero che vi ricordi che dobbiamo fare qualcosa a riguardo.
11:20
And second,
186
680917
1851
Secondo,
11:22
I hope you think about the fact
187
682792
1892
spero che possiate pensare al fatto
11:24
that you don't need to look a certain way
188
684708
1976
che non bisonga apparire in un certo modo,
11:26
or have a certain background in engineering or technology
189
686708
3851
o avere un certo background nell'ingegneria o nella tecnologia
11:30
to create AI,
190
690583
1268
per poter creare IA,
11:31
which is going to be a phenomenal force for our future.
191
691875
2875
che saranno delle forze fenomenali per il nostro futuro.
11:36
You don't need to look like a Mark Zuckerberg,
192
696166
2143
Non dovete assomigliare a Mark Zuckerberg.
11:38
you can look like me.
193
698333
1250
Potete assomigliare a me.
11:41
And it is up to all of us in this room
194
701250
2893
E spetta a tutti noi in questa sala
11:44
to convince the governments and the corporations
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704167
2726
convincere i governi e le aziende
11:46
to build AI technology for everyone,
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706917
2892
a costruire tecnologie per tutti.
11:49
including the edge cases.
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Incluso i casi limite.
11:52
And for us all to get education
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2059
E a ricevere un'istruzione
11:54
about this phenomenal technology in the future.
199
714333
2375
riguardo questa fenomenale tecnologia del futuro.
11:58
Because if we do that,
200
718167
2017
Perché se facciamo questo,
12:00
then we've only just scratched the surface of what we can achieve with AI.
201
720208
4893
abbiamo solo grattato la superficie di quel che possiamo ottenere con le IA.
12:05
Thank you.
202
725125
1268
Grazie.
12:06
(Applause)
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726417
2708
(Applausi)
A proposito di questo sito web

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