Il mondo dell’intelligenza artificiale si sta muovendo verso l’Explainable AI (XAI), un approccio che consente di sviluppare sistemi in cui le decisioni prese dall’AI sono facilmente comprensibili e trasparenti agli esseri umani, consentendo così una collaborazione più proficua e fruttuosa.
Il ricorso a soluzioni AI come strumento per affrontare e risolvere le sfide decisionali che si presentano in ambito industriale è ormai una realtà concreta: la necessità che sta emergendo riguarda gli aspetti di sicurezza, affidabilità ed eticità che sempre di più si richiedono a tali soluzioni, oggi meno human-driven di un tempo.
Si tratta nel concreto di voler definire nuove logiche di controllo sui sistemi AI, che ne incrementino gli aspetti di trasparenza e assicurino il rispetto di una serie di requisiti.
Trasparenza e spiegabilità: i requisiti di base
Il concetto alla base di questa esigenza di trasformazione, risiede nel più ampio ambito della costruzione dell’AI Act, tra i cui punti cardine vi sono i requisiti di spiegabilità e, quindi, di trasparenza. La spiegabilità, infatti, non è un requisito relativo al solo controllo di audit, ma riguarda anche la comunicazione verso l’esterno. Un punto di attenzione particolare riguarda proprio il tema della disclosure: l’approccio improntato sulla trasparenza si basa sull’assunzione di razionalità e consapevolezza da parte dell’utente, che non può però prescindere da un processo di education e sensibilizzazione.
È necessario, infatti, fornire gli strumenti opportuni per mettere anche i non addetti ai lavori nelle condizioni di passare dalla semplice ricezione dell’informazione alla sua comprensione attiva, condizione a sua volta necessaria per una valutazione consapevole.
Il ruolo centrale delle persone
La collaborazione uomo-algoritmo è essenziale per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale in quanto consente di combinare le competenze e le conoscenze degli esseri umani con la potenza di elaborazione e la capacità di apprendimento delle IA. La XAI consente agli esseri umani di comprendere come sono state prese le decisioni e di intervenire in caso di necessità.
L’obiettivo è creare sistemi in grado di spiegare le ragioni per cui è stata presa una determinata decisione, rendendo così il processo decisionale più affidabile e accessibile.
La XAI permette anche di identificare eventuali errori o bias presenti negli algoritmi di IA, aiutando a prevenire situazioni di discriminazione o di valutazione errata.
In conclusione, l’Explainable AI rappresenta un passo fondamentale verso l’adozione sicura e responsabile dell’IA, garantendo che le decisioni prese dall’IA siano trasparenti, giuste ed equilibrate.
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