Guida Completa alla Trasparenza, Spiegabilità e Interpretabilità dell’IA
La trasparenza, la spiegabilità e l’interpretabilità sono temi di grande rilevanza nel campo dell’Intelligenza Artificiale (IA). Molti parlano di questi aspetti, ma pochi forniscono definizioni chiare o spiegano come valutarli e facilitarli in modo concreto.
Trasparenza
La trasparenza si riferisce alla disponibilità di informazioni su un sistema di IA e sui suoi output. Secondo il National Institute of Standards and Technology (NIST), la trasparenza può rispondere alla domanda di “cosa è successo” nel sistema.
Il documento ISO 42001 definisce la trasparenza come un aspetto che include la provenienza dei dati e la capacità di fornire spiegazioni su come i dati determinano l’output di un sistema di IA.
Un altro documento importante, il Generative AI Framework del governo del Regno Unito, definisce la trasparenza come la comunicazione delle informazioni appropriate riguardo a un sistema di IA alle persone giuste. Queste informazioni possono includere dettagli tecnici, pratiche di sviluppo e i risultati dell’IA.
Spiegabilità
La spiegabilità si riferisce alla capacità di fornire ragioni comprensibili per gli output di un sistema di IA. Secondo il NIST, la spiegabilità può rispondere alla domanda di “come” è stata presa una decisione nel sistema.
Nei documenti ISO, la spiegabilità è descritta come la capacità di fornire spiegazioni sui fattori che influenzano i risultati del sistema di IA in modo comprensibile per gli esseri umani.
Implementare la spiegabilità implica l’uso di metodi come SHAP (SHapley Additive exPlanations) e LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) per quantificare come ciascun input influisce sugli output del sistema di IA.
Interpretabilità
L’interpretabilità è la misura in cui un essere umano può prevedere, fidarsi e comprendere perché un sistema di IA produce un determinato output. Il NIST afferma che l’interpretabilità può rispondere alla domanda di “perché” è stata presa una decisione.
Un esempio di sistema interpretabile è una regressione lineare, dove i coefficienti mostrano esplicitamente come ciascun input influisce sull’output. Al contrario, un rete neurale profonda non è intrinsecamente interpretabile, poiché richiede tecniche esterne per comprendere il processo decisionale.
Conclusione
La trasparenza, la spiegabilità e l’interpretabilità dell’IA sono argomenti complessi che richiedono attenzione e implementazione pratica. Questa guida offre un quadro di riferimento per comprendere e applicare questi concetti, essenziali per il corretto funzionamento e la responsabilità dei sistemi di IA.
È cruciale per le organizzazioni che cercano la certificazione ISO 42001 dimostrare come soddisfano i requisiti standard, specialmente in un campo in continua evoluzione come quello dell’IA.
