Spiegabilità dell’AI nel 2025: Possiamo davvero fidarci dell’invisibile?
L’intelligenza artificiale spiegabile (XAI) è fondamentale per costruire fiducia, garantire trasparenza e abilitare responsabilità in settori ad alto rischio come la sanità, la finanza e il governo. I regolamenti e gli standard attuali, come l’EU AI Act e le linee guida della FDA, richiedono ora spiegazioni chiare e specifiche per il pubblico delle decisioni AI.
La vera fiducia deriva da spiegazioni azioni e oneste (come i controfattuali) che consentono alle persone di comprendere, contestare o agire in modo responsabile, piuttosto che da una fede cieca nei sistemi “black box”. Negli ultimi anni, la domanda centrale dell’umanità è stata “perché?” quando si tratta di fidarsi di qualcosa, e non possiamo fidarci dell’AI se non capiamo come funziona, specialmente in contesti ad alto rischio.
Perché la spiegabilità ora?
I sistemi AI non sono più presenti solo in laboratori o app di novità. Ora sono responsabili di decisioni importanti come l’erogazione di prestiti, la triage dei pazienti e la selezione dei candidati. Anche se le decisioni possono essere accurate in media, quando si verificano errori, le persone devono sapere perché. Questa necessità ha alimentato un’ondata di attività normativa e standard.
Il EU AI Act richiede che l’AI ad alto rischio sia sufficientemente trasparente affinché gli utenti possano comprendere e utilizzare correttamente i risultati. Negli Stati Uniti, le regole del Consumer Financial Protection Bureau (CFPB) affermano che i creditori non possono nascondere i motivi dietro un algoritmo. Se un’azienda nega un prestito, deve fornire motivazioni specifiche, anche quando è coinvolto un modello complesso.
Cosa intendiamo realmente per “spiegabile”?
Non esiste una spiegazione che funzioni per tutti. Un data scientist che sta debugando un modello ha bisogno di dettagli diversi rispetto a un paziente che decide su una terapia. Le spiegazioni devono essere personalizzate per l’audience e l’azione che devono intraprendere. Le linee guida dell’Information Commissioner’s Office (ICO) e dell’Alan Turing Institute suggeriscono che le organizzazioni forniscano spiegazioni significative per la persona interessata, non solo tecnicamente fedeli al codice.
I controfattuali, come “se X fosse stato diverso, il risultato sarebbe cambiato”, sono diventati influenti poiché aiutano le persone ad agire. Queste spiegazioni non richiedono di rivelare la proprietà intellettuale o di far comprendere ai non esperti i dettagli interni delle reti neurali.
Utilizzi industriali della spiegabilità
Nel settore finanziario, le ragioni sono cruciali. In caso di rifiuto di un prestito, semplicemente dire “rifiutato” è sia inutile che illegale. La CFPB ha anche sottolineato che le comunicazioni di azione avversa devono elencare motivi specifici e accurati, spingendo i team a costruire modelli i cui output siano mappati a fattori comprensibili per gli esseri umani.
Nel settore sanitario, le cliniche devono sapere quando ignorare o fidarsi di un modello. Le linee guida della FDA per i dispositivi medici basati su machine learning orientano i produttori a condividere informazioni essenziali sulle caratteristiche di prestazione e le limitazioni, affinché gli utenti comprendano quando il tool è affidabile.
Problemi comuni e soluzioni
Una delle sfide più grandi con l’AI spiegabile è evitare spiegazioni fuorvianti o superficiali. Le spiegazioni che sembrano ordinate ma non riflettono ciò su cui il modello si basa possono facilmente indurre in errore gli utenti. È fondamentale validare i metodi di spiegazione con la stessa rigore con cui si testano i modelli.
Un altro problema è l’offerta di spiegazioni generiche. Un clinico, un responsabile della conformità e un paziente richiedono diversi livelli di dettaglio, e forzarli in un unico framework di spiegazione mina la fiducia. Le linee guida dell’ICO e dell’Alan Turing Institute enfatizzano la necessità di personalizzare le spiegazioni.
Conclusione
Un’AI affidabile non dovrebbe mai richiedere alle persone di comprendere la matematica interna di un modello. Deve invece fornire spiegazioni chiare sufficienti affinché gli utenti possano comprendere, contestare e governare responsabilmente. Questo significa offrire informazioni che si adattino all’audience e includere guardrails che perdurino nel ciclo di vita dell’AI.
I regolatori e gli organismi normativi si stanno avvicinando a questa visione: l’EU AI Act stabilisce un livello di trasparenza per i sistemi ad alto rischio, la CFPB fa rispettare il diritto a motivi significativi dietro le decisioni algoritmiche, e la FDA sta spostando la medicina da una pratica “black box” a una “glass box”. Con il giusto standard e governance, i sistemi AI possono diventare non solo più accurati, ma anche più meritevoli della nostra fiducia.
