Intelligenza artificiale: rendere comprensibile, comprensibile e spiegabile la scatola nera dell'intelligenza artificiale con Explainable AI (XAI), mappe di calore, modelli surrogati o altre soluzioni

🕳️🧩 Black-Box AI: (ancora) mancanza di trasparenza nella tecnologia moderna

La cosiddetta “scatola nera” dell’intelligenza artificiale (AI) rappresenta un problema significativo e attuale. Anche gli esperti si trovano spesso ad affrontare la sfida di non riuscire a comprendere appieno come i sistemi di intelligenza artificiale arrivano alle loro decisioni. Questa mancanza di trasparenza può causare problemi significativi, soprattutto in settori critici come l’economia, la politica o la medicina. Un medico o un professionista sanitario che si affida a un sistema di intelligenza artificiale per diagnosticare e consigliare la terapia deve avere fiducia nelle decisioni prese. Tuttavia, se il processo decisionale di un’intelligenza artificiale non è sufficientemente trasparente, sorgono incertezza e potenzialmente mancanza di fiducia, in situazioni in cui potrebbero essere in gioco vite umane.

La sfida della trasparenza 🔍

Per garantire la piena accettazione e integrità dell’IA, è necessario superare una serie di ostacoli. I processi decisionali dell'IA devono essere progettati per essere comprensibili e comprensibili per le persone. Attualmente molti sistemi di intelligenza artificiale, soprattutto quelli che utilizzano l’apprendimento automatico e le reti neurali, si basano su modelli matematici complessi e difficili da comprendere per i non addetti ai lavori, ma spesso anche per gli esperti. Ciò porta a vedere le decisioni dell'IA come una sorta di "scatola nera": vedi il risultato, ma non capisci esattamente come sia arrivato.

La richiesta di spiegabilità dei sistemi di intelligenza artificiale sta quindi diventando sempre più importante. Ciò significa che i modelli di intelligenza artificiale non solo devono fornire previsioni o raccomandazioni accurate, ma dovrebbero anche essere progettati per rivelare il processo decisionale sottostante in modo che gli esseri umani possano comprenderlo. Questo viene spesso definito “Explainable AI” (XAI). La sfida qui è che molti dei modelli più potenti, come le reti neurali profonde, sono intrinsecamente difficili da interpretare. Tuttavia, esistono già numerosi approcci per migliorare la spiegabilità dell’IA.

Approcci alla spiegabilità 🛠️

Uno di questi approcci è l’uso di modelli sostitutivi o cosiddetti “modelli surrogati”. Questi modelli tentano di approssimare il funzionamento di un sistema di intelligenza artificiale complesso attraverso un modello più semplice e più facile da comprendere. Ad esempio, una rete neurale complessa potrebbe essere spiegata utilizzando un modello di albero decisionale, che è meno preciso ma più comprensibile. Tali metodi consentono agli utenti di farsi almeno un’idea approssimativa di come l’IA ha raggiunto una particolare decisione.

Inoltre, sono sempre più numerosi gli sforzi per fornire spiegazioni visive, ad esempio attraverso le cosiddette “mappe di calore”, che mostrano quali dati di input hanno avuto un’influenza particolarmente grande sulla decisione dell’IA. Questo tipo di visualizzazione è particolarmente importante nell'elaborazione delle immagini, poiché fornisce una chiara spiegazione di quali aree dell'immagine l'intelligenza artificiale ha prestato particolare attenzione per prendere una decisione. Tali approcci contribuiscono ad aumentare l’affidabilità e la trasparenza dei sistemi di intelligenza artificiale.

Importanti ambiti di applicazione 📄

La spiegabilità dell’IA è di grande importanza non solo per i singoli settori, ma anche per le autorità di regolamentazione. Le aziende dipendono dal fatto che i loro sistemi di intelligenza artificiale non solo funzionino in modo efficiente, ma anche funzionino legalmente ed eticamente. Ciò richiede una documentazione completa delle decisioni, soprattutto in settori sensibili come la finanza o la sanità. Gli enti regolatori come l’Unione Europea hanno già iniziato a sviluppare norme rigorose sull’uso dell’intelligenza artificiale, in particolare se utilizzata in applicazioni critiche per la sicurezza.

Un esempio di tali sforzi normativi è il regolamento UE sull’IA presentato nell’aprile 2021. L’obiettivo è regolamentare l’uso dei sistemi di intelligenza artificiale, soprattutto nelle aree ad alto rischio. Le aziende che utilizzano l’intelligenza artificiale devono garantire che i loro sistemi siano tracciabili, sicuri e privi di discriminazioni. Soprattutto in questo contesto, la spiegabilità gioca un ruolo cruciale. Solo se una decisione dell’IA può essere compresa in modo trasparente è possibile identificare e correggere in una fase iniziale potenziali discriminazioni o errori.

Accettazione nella società 🌍

La trasparenza è anche un fattore chiave per l’ampia accettazione dei sistemi di IA nella società. Per aumentare l’accettazione, è necessario aumentare la fiducia delle persone in queste tecnologie. Ciò vale non solo per i professionisti, ma anche per il grande pubblico, che spesso è scettico nei confronti delle nuove tecnologie. Gli episodi in cui i sistemi di intelligenza artificiale hanno preso decisioni discriminatorie o errate hanno scosso la fiducia di molte persone. Un esempio ben noto di ciò sono gli algoritmi addestrati su set di dati distorti e successivamente riprodotti errori sistematici.

La scienza ha dimostrato che quando le persone comprendono il processo decisionale, sono più disposte ad accettare una decisione, anche se per loro è negativa. Ciò vale anche per i sistemi di intelligenza artificiale. Quando la funzionalità dell’intelligenza artificiale viene spiegata e resa comprensibile, è più probabile che le persone si fidino di essa e la accettino. Tuttavia, la mancanza di trasparenza crea un divario tra coloro che sviluppano sistemi di intelligenza artificiale e coloro che sono influenzati dalle loro decisioni.

Il futuro della spiegabilità dell'IA 🚀

La necessità di rendere i sistemi di intelligenza artificiale più trasparenti e comprensibili continuerà ad aumentare nei prossimi anni. Poiché l’intelligenza artificiale continua a diffondersi in sempre più ambiti della vita, diventerà essenziale che aziende e governi siano in grado di spiegare le decisioni prese dai loro sistemi di intelligenza artificiale. Non è solo una questione di accettazione, ma anche di responsabilità giuridica ed etica.

Un altro approccio promettente è la combinazione di esseri umani e macchine. Invece di fare affidamento interamente sull’intelligenza artificiale, un sistema ibrido in cui gli esperti umani lavorano a stretto contatto con gli algoritmi dell’intelligenza artificiale potrebbe migliorare la trasparenza e la spiegabilità. In un sistema del genere, gli esseri umani potrebbero verificare le decisioni dell'IA e, se necessario, intervenire se ci sono dubbi sulla correttezza della decisione.

Il problema della “scatola nera” dell’IA deve essere superato ⚙️

La spiegabilità dell’intelligenza artificiale rimane una delle maggiori sfide nel campo dell’intelligenza artificiale. Il problema della cosiddetta “scatola nera” deve essere superato per garantire la fiducia, l’accettazione e l’integrità dei sistemi di intelligenza artificiale in tutti i settori, dal business alla medicina. Le aziende e le autorità devono affrontare il compito di sviluppare soluzioni AI non solo potenti ma anche trasparenti. La piena accettazione sociale può essere raggiunta solo attraverso processi decisionali comprensibili e comprensibili. In definitiva, la capacità di spiegare il processo decisionale dell’IA determinerà il successo o il fallimento di questa tecnologia.

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Un tentativo di spiegare l'intelligenza artificiale: come funziona l'intelligenza artificiale e come viene addestrata? – Immagine: Xpert.Digital

Il funzionamento dell’intelligenza artificiale (AI) può essere suddiviso in diverse fasi chiaramente definite. Ciascuno di questi passaggi è fondamentale per il risultato finale fornito dall'intelligenza artificiale. Il processo inizia con l'immissione dei dati e termina con la previsione del modello e l'eventuale feedback o ulteriori cicli di formazione. Queste fasi descrivono il processo che attraversano quasi tutti i modelli di intelligenza artificiale, indipendentemente dal fatto che si tratti di semplici insiemi di regole o di reti neurali altamente complesse.

Maggiori informazioni qui:

• Dall'immissione dei dati alla previsione del modello: il processo di intelligenza artificiale

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