ExplAIn - Intelligenza Artificiale Trasparente

Panoramica

Ti fideresti di una decisione che non puoi capire?

I sistemi di AI vengono sempre più spesso utilizzati per prendere decisioni in contesti ad alto impatto: medicina, sicurezza informatica, giustizia. Il problema non è che queste decisioni vengano prese, ma che nella maggior parte dei casi non siamo in grado di ricostruirne il ragionamento. Non è una questione percettiva: è un limite tecnico concreto.

Dalla black box alla glass box

La maggior parte dei modelli attuali opera in questo modo: dato un input, produce un output, e il processo intermedio è opaco. Questo ha conseguenze pratiche: non possiamo verificare su cosa si sta basando il modello, non riusciamo a individuare errori sistematici, e non abbiamo strumenti per valutarne l'affidabilità in contesti critici.

L'explainability non richiede di cambiare l'architettura del modello. Si tratta di aggiungere strumenti di analisi che permettano di osservare e interpretare il suo comportamento dall'esterno, o in alcuni casi dall'interno. L'obiettivo è passare da un sistema opaco a uno analizzabile.

Cosa fa ExplAIn

• Metodi per capire su quali caratteristiche si basa una previsione
• Identificazione di comportamenti anomali e distorsioni nei dati
• Risultati leggibili anche a chi non ha formazione tecnica specifica
• Modelli non solo performanti, ma verificabili

Perché adesso

Nel 2021 la Commissione Europea ha proposto l'AI Act per regolare e classificare le applicazioni dell'intelligenza artificiale in base al rischio dei danni causati, mettendo in categoria high risk tutti quei sistemi utilizzati in contesti sensibili che influenzano la vita delle persone: istruzione, sanità, finanza, privacy. Con l'imminente messa in atto dell'AI Act, adottare sistemi di intelligenza artificiale affidabili, robusti, non discriminanti e sicuri non sarà solo giusto: sarà legge.