Concetti Cruciali nell’IA: Trasparenza ed Esplicabilità
La trasparenza e l’esplicabilità sono concetti fondamentali da comprendere e mettere in pratica quando si utilizza l’IA all’interno di un’azienda. Non solo perché rappresentano modi per stabilire fiducia nel sistema e nei risultati, ma anche perché supportano il troubleshooting e il debugging dei sistemi, specialmente durante lo sviluppo.
Trasparenza ed Esplicabilità
La trasparenza si concentra sulla fornitura di informazioni generali a un pubblico ampio, inclusi stakeholder e il pubblico, riguardo al sistema di IA. L’esplicabilità è più specifica e cerca di chiarire le decisioni o i risultati individuali per utenti, sviluppatori e stakeholder che necessitano di comprendere il comportamento del sistema.
La trasparenza è orientata a promuovere la fiducia nel sistema, mentre l’esplicabilità si preoccupa di stabilire fiducia in risultati specifici. Per raggiungere questo obiettivo, i due concetti si concentrano su elementi diversi.
Trasparenza: Citare le proprie fonti
La trasparenza nell’IA si riferisce al grado in cui le informazioni riguardanti il design, il funzionamento e i processi decisionali di un sistema di IA sono aperte, accessibili e comprensibili per gli stakeholder. Essa enfatizza una comunicazione chiara e una visibilità su come funzionano i sistemi di IA, consentendo agli stakeholder di comprendere vari aspetti del sistema.
Elementi chiave della trasparenza nell’IA includono:
- Design e Sviluppo: La trasparenza implica la condivisione di informazioni riguardanti il design, l’architettura e i processi di addestramento dei sistemi di IA. Questo include il tipo di dati utilizzati, gli algoritmi e i modelli implementati.
- Dati e Input: È importante essere chiari sulle fonti e i tipi di dati utilizzati per addestrare e operare il sistema di IA, inclusa la divulgazione di eventuali preprocessamenti, trasformazioni o aumentazioni applicate ai dati di input.
- Governance e Responsabilità: Fornire informazioni su chi è responsabile per lo sviluppo, il deployment e la governance del sistema di IA. Questo aiuta gli stakeholder a comprendere la struttura di responsabilità.
Esplicabilità: Mostrare il proprio lavoro
L’esplicabilità nell’IA si riferisce alla capacità di fornire motivazioni comprensibili per le decisioni, gli output o il comportamento dei sistemi. Essa enfatizza l’importanza di spiegare perché è stata presa una certa decisione, concentrandosi su come rendere i risultati dell’IA comprensibili per gli utenti e gli stakeholder.
Elementi chiave dell’esplicabilità nell’IA includono:
- Giustificazione della Decisione: L’esplicabilità implica dettagli sulle fattori e la logica che hanno portato a una specifica decisione o output. Risponde alle domande: “Perché l’IA ha preso questa decisione?” e “Cosa ha influenzato questo risultato?”
- Interpretabilità del Modello: È essenziale rendere i modelli di IA interpretabili affinché gli stakeholder possano comprendere i meccanismi sottostanti come vengono prese le decisioni.
- Comprensibilità Umana: Le spiegazioni devono essere presentate in un formato facilmente comprensibile dagli esseri umani, inclusi i non esperti.
Costruire Fiducia nell’IA
Ogni nuova tecnologia richiede tempo per stabilire fiducia. La trasparenza sul processo e la spiegazione su come funziona il sistema possono contribuire notevolmente a ridurre il divario tra introduzione e adozione.
La trasparenza fornisce una visione generale del funzionamento del sistema di IA, mentre l’esplicabilità si addentra nei motivi dietro decisioni o risultati specifici. Entrambi sono critici per il successo dell’IA e per permettere alle aziende di realizzare i benefici di un servizio clienti migliore, una maggiore produttività e decisioni più rapide.
