Uno studio della Penn State University rivela che i chatbot basati sull'intelligenza artificiale prendono decisioni più rapide ma meno ponderate rispetto ai medici quando si tratta di assegnare un rene. Di fronte a scenari che coinvolgono due pazienti idonei, i modelli spesso privilegiano un singolo criterio (in particolare il consumo di alcol), mentre gli esseri umani valutano diversi fattori, tra cui l'età, e riconoscono l'ambiguità morale di tali scelte.
I ricercatori hanno scoperto che l'IA non mostra praticamente alcuna esitazione, a differenza dei partecipanti umani, che incorporano l'incertezza nel loro giudizio. Secondo Hadi Hosseini, i sistemi si discostano spesso dai valori umani semplificando dilemmi complessi. John Dickerson di Mozilla.ai sottolinea che l'assegnazione di risorse scarse si basa su un dibattito morale che i modelli non riescono a replicare.
Sebbene i modelli di apprendimento dalla vita (LLM) siano sempre più utilizzati in ambito sanitario, in particolare per ottimizzare i percorsi di cura e la gestione delle risorse, gli autori sottolineano che le decisioni sull'assegnazione degli organi richiedono un rigoroso allineamento con i valori umani. Ritengono che il ruolo dell'IA in queste scelte salvavita debba essere definito con attenzione, non per sostituire il giudizio medico, ma per comprendere i pregiudizi e i limiti di questi sistemi.
 Pascal Lemontel
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21/09/2026 | 
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