Explainable AI: comprendere le decisioni delle macchine

Nel corso degli ultimi anni l’Intelligenza Artificiale ha assunto un ruolo di spicco nella nostra vita quotidiana e lavorativa.

Tuttavia, come si suol dire, da grandi poteri derivano grandi responsabilità: come possiamo fidarci delle decisioni di una macchina se non comprendiamo il ragionamento che sta dietro alle sue decisioni?

Esploriamo insieme a Neosperience una possibile risposta a queste grandi sfide: l’Explainable AI (XAI).

Cos’è l’Explainable AI (XAI)?

L’Explainable AI (XAI) è una forma di intelligenza artificiale (AI) programmata per illustrare il suo scopo, la sua logica e il suo processo decisionale in modo tale che l’output possa risultare comprensibile al pubblico.

L’Explainable AI riveste un ruolo fondamentale nel modello FAT (Fairness, Accountability e Transparency) del Machine Learning, un framework che aiuta a identificare i problemi di pregiudizio (bias) dell’AI.

Per capire la vera portata innovativa di questo tipo di AI, facciamo dunque un passo indietro.

I modelli di Machine Learning vengono tipicamente strutturati in formato white box o black box. I modelli white box offrono una maggiore visibilità e risultati comprensibili agli utenti e agli sviluppatori, mentre le decisioni o le previsioni fatte dai modelli black box risultano estremamente difficili da spiegare, anche per gli sviluppatori dell’AI.

Una Explainable AI decodifica by design la “scatola nera” dell’algoritmo, fornendo informazioni generali focalizzate sul modo in cui prende una decisione, per esempio:

– I suoi punti di forza e di debolezza;

– I criteri specifici impiegati per giungere a una decisione;

– Le ragioni per cui opta per una particolare decisione rispetto alle alternative;

– Gli errori e i pregiudizi ai quali è soggetta;

– Le possibili modalità di correzione di tali errori.

In altre parole, l’Explainable AI garantisce una maggiore trasparenza rispetto all’AI tradizionale in stile black box, perché offre visibilità e comprensione su come prende le sue decisioni.

Perché l’Explainable AI è importante?

Un obiettivo rilevante della XAI è assicurare la responsabilità algoritmica.

In passato, come abbiamo già anticipato, i sistemi di IA erano prevalentemente percepiti come “scatole nere” al cui interno giacevano algoritmi spesso proprietari o non facilmente comprensibili.

Con l’integrazione capillare dell’Intelligenza Artificiale in ambiti come la sanità digitale o la finanza, è cruciale garantire che le decisioni prese dai sistemi di AI siano affidabili e il più possibile scevri da pregiudizi.

Ad esempio, a causa di un bias dell’AI, a un individuo potrebbe essere negato un mutuo. Allo stesso modo, un sistema non può assistere accuratamente i professionisti del settore medico nel prendere decisioni obiettive se il dataset su cui è stato addestrato non è sufficientemente ampio e diversificato.

In altre parole, senza una visione chiara del modo in cui l’AI prende le sue decisioni, è difficile monitorare, rilevare e gestire questo tipo di problemi che investono direttamente la vita degli individui e dell’intera società.

Esempi di Explainable AI

Gli ambiti di applicazione più rilevanti per i sistemi di Explainable AI comprendono:

Sanità

Nell’assistenza alla diagnosi dei pazienti, il medico può comprendere come e con quali informazioni il sistema AI raggiunge il risultato.

Finanza

È possibile utilizzare l’Intelligenza Artificiale in modo sicuro per approvare o negare richieste finanziarie o rilevare frodi.

Forze dell’ordine e difesa

La trasparenza degli algoritmi utilizzati dalle forze dell’ordine è quanto mai cruciale e dovrebbe essere applicata a ogni sistema di sicurezza.

Veicoli a guida autonoma

Se un passeggero può capire come e perché il veicolo prende le sue decisioni di guida, può sentirsi più sicuro e comprenderne i limiti.

Vantaggi e limitazioni della XAI

Come abbiamo visto, la XAI offre una maggiore responsabilità e trasparenza. I suoi vantaggi a livello enterprise comprendono:

– Rendere l’Intelligenza Artificiale più affidabile. L’Explainable AI è progettata per fornire spiegazioni comprensibili delle sue decisioni agli utenti finali.

– Migliorare il sistema di AI nel suo complesso. Con una maggiore trasparenza, gli sviluppatori possono identificare e risolvere i problemi più facilmente.

– Fornire protezione contro gli attacchi. Un modello di XAI rileva gli input malevoli mostrando le irregolarità nel suo processo decisionale e rivelando pertanto l’attacco in modo tempestivo.

– Salvaguardare contro i bias dell’AI. L’Explainable AI aiuta a identificare risultati ingiusti dovuti alla scarsa qualità dei dati di formazione o ai pregiudizi degli sviluppatori.

La XAI presenta anche alcune limitazioni. Prima tra tutte, l’eccessiva semplificazione: un sistema XAI progettato in modo non ottimale potrebbe semplificare eccessivamente e rappresentare in modo errato un sistema ben più complicato rispetto all’output.

D’altro canto, proprio per questo motivo, sviluppare un sistema di AI in grado di spiegare il suo stesso ragionamento è più complesso rispetto ai modelli black box, oltre a trattarsi spesso di un compromesso dal punto di vista delle prestazioni.

Non bisogna infine sottovalutare la questione della privacy: sebbene generalmente la trasparenza sia una qualità da perseguire ovunque sia possibile, sussiste ancora la possibilità che un sistema di XAI non opportunamente addestrato esponga inavvertitamente i dati sensibili che si occupa di elaborare.

Conclusione

Man mano che l’Intelligenza Artificiale diventa una parte integrante della nostra vita quotidiana, cresce l’esigenza di rendere trasparenti gli algoritmi che influenzano ogni aspetto della nostra esistenza.

In altre parole, soprattutto nei settori industriali dove l’Intelligenza Artificiale gioca un ruolo cruciale nella vita delle persone, renderla affidabile, credibile e spiegabile, senza sacrificarne al tempo stesso le prestazioni, è essenziale.

Una tecnologia trasparente e spiegabile è, d’altronde, una tecnologia empatica. Con le sue soluzioni enterprise potenziate dall’Intelligenza Artificiale, da vent’anni Neosperience promuove un’idea di innovazione completa, pragmatica e proiettata verso il futuro.

Portate la vostra azienda al passo con le tecnologie di oggi e del domani: contattateci!