Costruire Fiducia nell’IA: Il Caso per la Trasparenza
L’IA sta rapidamente trasformando il mondo degli affari, diventando sempre più intrecciata nel tessuto delle organizzazioni e nella vita quotidiana dei clienti.
Tuttavia, la velocità di questa trasformazione crea rischi, poiché le organizzazioni si trovano ad affrontare sfide su come implementare l’IA in modi responsabili e minimizzare il rischio di danno.
La Trasparenza come Fondamento dell’IA Responsabile
Uno dei fondamenti dell’IA responsabile è la trasparenza. I sistemi di IA – inclusi gli algoritmi e le fonti di dati – dovrebbero essere comprensibili per permetterci di comprendere come vengono prese le decisioni e garantire che ciò avvenga in modo equo, imparziale ed etico.
Oggi, molte aziende che utilizzano l’IA stanno compiendo passi per garantire che ciò accada. Tuttavia, ci sono stati casi in cui l’uso dell’IA è stato preoccupantemente opaco.
IA Trasparente: Esempi Positivi
Quando Adobe ha lanciato il suo strumento di IA generativa Firefly, ha tranquillizzato gli utenti affermando di essere aperta e trasparente riguardo ai dati utilizzati per addestrare i suoi modelli. A differenza di altri strumenti di IA generativa, ha pubblicato informazioni su tutte le immagini utilizzate, assicurando che possedeva tutti i diritti su queste immagini o che erano di pubblico dominio. Ciò significa che gli utenti possono fare scelte informate su quanto possano fidarsi che il loro strumento non sia stato addestrato in modo da violare i diritti d’autore.
Salesforce include la trasparenza come un elemento importante della “precisione” – una delle sue cinque linee guida per sviluppare un’IA affidabile. Questo significa che compiono passi per chiarire quando l’IA fornisce risposte di cui non sono completamente certi. Questo include citare fonti e mettere in evidenza le aree che gli utenti dei loro strumenti potrebbero voler ricontrollare per garantire che non ci siano stati errori!
Il Python SDK di Microsoft per Azure Machine Learning include una funzione chiamata spiegabilità del modello, che nelle versioni recenti è impostata su “vero” per impostazione predefinita. Questo offre agli sviluppatori insights sull’interpretabilità, consentendo loro di comprendere le decisioni e garantire che siano prese in modo equo ed etico.
IA Trasparente: Esempi Negativi
OpenAI – creatori di ChatGPT e del modello di generazione di immagini Dall-E – è stata accusata di non essere trasparente riguardo ai dati utilizzati per addestrare i propri modelli. Questo ha portato a cause legali da parte di artisti e scrittori che affermano che il loro materiale è stato utilizzato senza permesso. Tuttavia, alcuni ritengono che gli utenti di OpenAI potrebbero affrontare azioni legali in futuro se i titolari dei diritti d’autore riuscissero a sostenere che il materiale creato con l’aiuto degli strumenti di OpenAI viola anche i loro diritti di proprietà intellettuale. Questo esempio dimostra come l’opacità riguardo ai dati di addestramento possa portare a una rottura della fiducia tra un fornitore di servizi di IA e i suoi clienti.
Altri generatori di immagini – inclusi Google’s Imagen e Midjourney – sono stati criticati per rappresentare eccessivamente i professionisti come uomini bianchi e per imprecisioni storiche, come mostrare i Padri Fondatori degli Stati Uniti e i soldati nazisti tedeschi come persone di colore. La mancanza di trasparenza nella presa di decisioni dell’IA ostacola gli sviluppatori dall’identificare e correggere facilmente questi problemi.
I Rischi dell’Opacità nell’IA
Nella banca e nell’assicurazione, l’IA viene sempre più utilizzata per valutare il rischio e rilevare frodi. Se questi sistemi non sono trasparenti, ciò potrebbe portare i clienti a vedersi rifiutare credito, avere transazioni bloccate o addirittura affrontare indagini penali senza avere modo di comprendere perché siano stati selezionati o messi sotto sospetto.
Ancora più preoccupante è il pericolo rappresentato dalla non trasparenza riguardo ai sistemi e ai dati utilizzati in sanità. Man mano che l’IA viene sempre più utilizzata per compiti di routine come la rilevazione di segni di cancro nelle immagini mediche, dati di parte possono portare a errori pericolosi e a peggiori esiti per i pazienti. Senza misure in atto per garantire la trasparenza, i dati di parte sono meno probabili da identificare e rimuovere dai sistemi utilizzati per addestrare gli strumenti di IA.
I Vantaggi dell’IA Trasparente
Garantire che l’IA venga implementata in modo trasparente è essenziale per costruire fiducia con i clienti. Essi vogliono sapere cosa, come e perché vengono prese decisioni con i loro dati e hanno una diffidenza innata verso le macchine “black box” che rifiutano di spiegare cosa stiano facendo!
Inoltre, consente di identificare ed eliminare problemi che possono essere causati da dati di parte, garantendo che tutti i dati utilizzati siano accuratamente auditati e ripuliti.
Infine, la quantità di regolamentazione attorno all’IA sta aumentando. Legislazioni come il prossimo EU AI Act stabiliscono che i sistemi di IA in casi d’uso critici devono essere trasparenti e spiegabili. Ciò significa che le aziende che utilizzano IA opaca e “black box” potrebbero esporsi a grandi multe.
Costruire trasparenza e responsabilità nei sistemi di IA è sempre più visto come una parte critica dello sviluppo di IA etica e responsabile. Sebbene la natura altamente complessa dei modelli di IA avanzati di oggi possa rendere questo non sempre semplice, è una sfida che dovrà essere affrontata se l’IA deve realizzare il suo potenziale per creare un cambiamento positivo e valore.
