AI spiegabile. Cosa è e come implementarla.
La "AI spiegabile" (explainable AI) si riferisce alla capacità di comprendere e spiegare in modo chiaro come un sistema di intelligenza artificiale prende decisioni.
La spiegabilità dell'AI è diventata un argomento importante a causa dell'aumento dell'uso dell'AI in molti settori, tra cui la sanità, la finanza, l'energia, la giustizia e la sicurezza pubblica.
L'obiettivo principale della spiegabilità dell'AI è quello di rendere trasparente il funzionamento degli algoritmi di apprendimento automatico e delle decisioni che essi prendono. Ciò significa che gli utenti dell'AI, come i professionisti del settore e i responsabili delle decisioni, dovrebbero essere in grado di capire come l'AI giunge alle sue conclusioni.
Ci sono diverse ragioni per cui le aziende hanno bisogno della Intelligenza Artificiale spiegabile:
Accountability: Quando l'AI prende decisioni che possono avere un impatto sulla vita delle persone, è importante sapere come l'AI ha preso quella decisione. La spiegabilità dell'AI può aiutare a stabilire la responsabilità nel caso in cui l'AI commetta errori o decida di fare qualcosa di inappropriato.
Affidabilità: La spiegabilità dell'AI può aiutare a garantire che l'AI funzioni correttamente e che i risultati siano affidabili. Se gli utenti non capiscono come l'AI prende le sue decisioni, non possono fidarsi di essa.
Consenso sociale: La spiegabilità dell'AI è importante per garantire il consenso sociale sull'uso dell'AI. Se le persone non capiscono come funziona l'AI e come prende le sue decisioni, potrebbero essere meno propensi ad accettare l'uso dell'AI in vari settori.
Etica: La spiegabilità dell'AI è importante per garantire che le decisioni prese dall'AI siano etiche e giuste.
Per le aziende in particolare, è quindi importante comprendere come la AI arriva alle proprie conclusioni in modo da poter valutare la sua accuratezza e affidabilità, prevenire eventuali errori e garantire che le decisioni prese siano giuste e imparziali.
La comprensione delle decisioni prese da un sistema di intelligenza artificiale spiegabile può anche aiutare a migliorare la sua precisione e la sua efficacia. La trasparenza e la comprensibilità delle decisioni prese dalla AI possono anche aumentare la fiducia delle persone nei confronti delle applicazioni di AI e contribuire a creare un clima di maggiore accettazione e utilizzo della AI in diversi campi.
In sintesi, la AI spiegabile è importante perché consente di capire e valutare le decisioni prese da un sistema di intelligenza artificiale, migliorarne la precisione e l'efficacia e creare un clima di fiducia e accettazione nei confronti delle applicazioni di AI.
Quali sono gli strumenti per ottenere una AI spiegabile?
Ci sono diversi strumenti e tecniche che possono essere utilizzati per ottenere una AI spiegabile, tra cui:
Visualizzazione dei dati: la rappresentazione grafica dei dati può aiutare a comprendere meglio come la AI prende decisioni. La visualizzazione può aiutare a identificare eventuali errori o distorsioni nei dati che potrebbero influenzare le decisioni prese dalla AI.
Tecniche di interpretazione: esistono diverse tecniche di interpretazione che possono essere utilizzate per comprendere come una AI prende decisioni. Ad esempio, la "feature importance" identifica le caratteristiche più rilevanti che influenzano le decisioni della AI, per esempio nelle implementazione di regressioni o classificazioni..
Modelli spiegabili: ci sono anche modelli di AI specificamente progettati per essere spiegabili, come i modelli basati su regole o i modelli basati su alberi decisionali. Questi modelli utilizzano regole o criteri chiari e facilmente comprensibili per prendere decisioni.
Auditing: l'auditing può essere utilizzato per monitorare e valutare continuamente le decisioni prese dalla AI, identificando eventuali problemi o errori e migliorando la precisione e la trasparenza delle decisioni prese.
Dialogo: un dialogo tra esperti del dominio e sviluppatori di AI può aiutare a identificare le preoccupazioni e le priorità per la comprensione delle decisioni della AI e per la definizione di approcci spiegabili.
In generale, la AI spiegabile richiede un approccio multidisciplinare, che coinvolge la collaborazione tra esperti di diversi campi, tra cui scienze dei dati, etica, psicologia e giurisprudenza.
Ci sono provider in grado di fornire una AI spiegabile?
Alcuni provider all’avanguardia nel mondo offrono AI spiegabile. Sapiens Analytics, ad esempio, in stretta collaborazione con la ricerca dell’Università Cà Foscari Venezia, sta sviluppando modelli di AI spiegabile e servizi che consentono di comprendere come funzionano i modelli di AI e come prendono le decisioni.
È importante notare che la AI spiegabile è ancora un'area di ricerca attiva e non esiste una soluzione definitiva per affrontare il problema della spiegazione della AI, ecco perché è importante la sinergia tra i provider e Centri di Ricerca.
Sapiens Analytics è impegnata nello sviluppo di soluzioni di AI spiegabile e sta lavorando per essere in grado di offrire strumenti e servizi che consentano di comprendere come funzionano i modelli di AI e come questi prendano le decisioni.
Ci sono diverse funzionalità e servizi offerti da Sapiens Analytics che possono beneficiare di strumenti per la comprensione della AI, come ad esempio:
Natural Language Understanding (NLU): un servizio che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per analizzare il testo e identificare concetti, entità, emozioni e argomenti chiave.
La piattaforma di data science attraverso cui Sapiens Analytics fornisce un ambiente di sviluppo integrato per creare, formare, testare e implementare modelli di AI.
La piattaforma di monitoraggio e gestione del ciclo di vita dei modelli di AI. Questo servizio può nativamente aiutare a identificare i modelli che potrebbero essere difficili da interpretare e a comprendere processi di generazione delle decisioni che questi modelli stanno prendendo.
Creazione di modelli di comprensione del linguaggio naturale personalizzati.
In sintesi, Sapiens Analytics supporta ed abilita la spiegazione della Intelligenza Artificiale nell’analisi dei modelli, nella creazione di modelli personalizzati e nella gestione del ciclo di vita dei modelli di AI. Tuttavia, è importante notare come la spiegazione della AI sia un problema complesso e che non esista ancora una soluzione definitiva per affrontarlo. La spiegazione della AI richiede una combinazione di competenze di data science, di competenze di comunicazione e di conoscenze specifiche del dominio, e questo implica anche una imponente attività di formazione del management delle aziende.
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