Superare il Paradosso della Trasparenza dell’IA
L’IA presenta un problema di trasparenza ben documentato ma poco compreso. Il 51% degli esecutivi aziendali riporta che la trasparenza e l’etica dell’IA sono importanti per la loro attività, e non sorprende che il 41% degli alti dirigenti affermi di aver sospeso l’implementazione di uno strumento di IA a causa di un potenziale problema etico.
Per comprendere appieno perché la trasparenza dell’IA sia una questione così complessa, dobbiamo prima riconciliare alcune idee sbagliate comuni e le loro realtà all’interno della trasparenza dell’IA per ottenere una visione migliore del problema e della miglior maniera per affrontare la trasparenza nel contesto degli attuali strumenti di Machine Learning sul mercato.
Le Complessità Tecniche Perpetuano l’IA a Scatola Nera
Una delle forze trainanti dietro lo sviluppo degli strumenti e delle pratiche DevOps è stata la necessità di rilevare ed eliminare bug o difetti nelle applicazioni software che potrebbero causare interruzioni o rischi imprevisti per gli utenti. Il framework DevOps consente una consegna più rapida e migliorata dei prodotti software, una maggiore automazione e una visibilità migliore sulle prestazioni e sui risultati del sistema.
Allo stesso modo, MLOps è emerso per affrontare le esigenze operative dello sviluppo e della manutenzione dei sistemi di Machine Learning, anche se la pratica è ancora nelle sue fasi iniziali. Molti sistemi di Machine Learning oggi soffrono di una mancanza di trasparenza e comprensione del funzionamento interno dei modelli. Parte di questo dilemma deriva dalla complessità tecnica intrinseca dei sistemi di IA.
Le Misconoscenze che Rendono le Organizzazioni Esitanti nell’Adottare Maggiore Trasparenza nell’IA
Misconoscenza #1: Se i modelli di ML si comportano in modi distorti o ingiusti, perderemo automaticamente la fiducia dei clienti
Alcune organizzazioni potrebbero temere che la divulgazione del codice sorgente, del modello matematico sottostante, dei dati di addestramento o semplicemente degli input e output di un modello di Machine Learning possa esporle al rischio di perdere la fiducia dei clienti, affrontando un’intensa scrutinio pubblico o interruzioni nell’uso delle loro innovazioni basate su ML.
Realtà #1: Adottare pratiche di IA responsabile aiuta a stabilire la fiducia con i clienti
Secondo un recente studio, il 62% dei rispondenti ha dichiarato di avere maggiore fiducia in un’azienda che pratica un’IA etica.
Misconoscenza #2: La trasparenza nell’IA non è necessaria perché le organizzazioni possono autoregolarsi
Le organizzazioni esitano a rendere trasparenti i sistemi di ML perché la divulgazione potrebbe rivelare pregiudizi o ingiustizie incorporati nel sistema di ML, esponendo l’organizzazione a regolamentazioni o azioni legali.
Realtà #2: La trasparenza dell’IA consente una regolamentazione prevedibile e coerente
La trasparenza dell’IA può semplificare gli sforzi di conformità legale e proteggere preventivamente l’organizzazione da possibili azioni legali in futuro.
Misconoscenza #3: Se i dati delle classi protette non vengono utilizzati nella costruzione del modello, il modello non può essere distorto
Il pregiudizio può infiltrarsi in un modello di Machine Learning in tutte le fasi del progetto.
Realtà #3: L’accesso ai dati delle classi protette può aiutare i praticanti di ML a comprendere dove radicare i pregiudizi
Comprendere quali segmenti un modello presenta pregiudizi consente ai praticanti di ML di adottare misure proattive per ridurre o eliminare tali pregiudizi.
Misconoscenza #4: La trasparenza dell’IA ti rende vulnerabile a perdere la proprietà intellettuale
C’è una crescente tensione tra il desiderio di trasparenza dell’IA e l’interesse delle organizzazioni a mantenere segreti i propri strumenti di IA. Tuttavia, la trasparenza non significa necessariamente rivelare la proprietà intellettuale.
Realtà #4: La trasparenza non significa divulgare la proprietà intellettuale
Esiste un malinteso riguardo a ciò che significa la trasparenza e i confini delle protezioni offerte dalla legge sulla proprietà intellettuale.
Superare l’IA a Scatola Nera con Strumenti di Osservabilità del ML
Rendere il tuo sistema di ML trasparente a parti esterne come gli utenti finali, i regolatori e il pubblico non può essere realizzato senza avere strumenti adeguati che forniscano informazioni contestuali sulla qualità dei dati utilizzati per addestrare il modello, i cambiamenti nel modello e le cause radice dei problemi riscontrati.
Gli strumenti di osservabilità del ML possono aiutarti a trasformare modelli a scatola nera in modelli a “vetro” che sono più comprensibili per le persone, consentendo così alle organizzazioni di costruire sistemi di IA più trasparenti.
