Explainable AI, il valore aggiunto alle analisi basate sull’Intelligenza Artificiale

Sempre più le istituzioni si interrogano sulla giurisprudenza legata alla gestione dell’Intelligenza Artificiale e alle sue applicazioni. L’Explainable AI (XAI) o Intelligenza Artificiale Spiegabile è un insieme di processi che consentono di rendere comprensibili gli output delle analisi realizzate e di ricostruire il processo che ha portato allo specifico risultato, in modo da renderlo ancor più accettabile. L’obiettivo, in questa fase di maturità L'IA, è fondamentale, nell’ottica dell’applicazione all’interno delle aziende e dei processi decisionali, è di guadagnare la fiducia di manager e imprenditori, allontanandosi il più possibile dal concetto di black box.
L’Explainable AI viene infatti utilizzata per descrivere un modello, il relativo impatto previsto e i potenziali errori. Aiuta a circoscrivere la precisione, la trasparenza e i risultati nel processo decisionale, diventando così fondamentale nel supporto all’adozione di un approccio controllato allo sviluppo IA.
Con l’evoluzione delle tecnologie e dei modelli, la comprensione del modo in cui un sistema alimentato dall'IA raggiunge un output specifico, comporta diversi vantaggi. La spiegabilità può aiutare gli sviluppatori a garantire che il sistema funzioni come previsto, a soddisfare gli standard normativi, ma anche a consentire a chi è interessato da una decisione rivedere tale risultato.

Per un’azienda è fondamentale avere una completa comprensione dei processi decisionali seguiti con il monitoraggio dei modelli e la responsabilità dell'IA e non fidarsi ciecamente di loro. L'IA spiegabile può aiutare gli esseri umani a comprendere e spiegare algoritmi di machine learning (ML), deep learning e reti neurali.
A supporto di questa spiegabilità arriva anche dall’apprendimento automatico causale, la cosiddetta Causal AI, che consente di identificare e ricostruire i rapporti di causa-effetto tra le variabili tenute in considerazione nei processi.
L'Explainable AI è uno dei requisiti fondamentali per implementare l'IA responsabile, una metodologia per l'implementazione su vasta scala dei metodi IA in organizzazioni reali che comprende equità, spiegabilità del modello e responsabilità.
Con l'IA spiegabile, un'impresa può risolvere e migliorare le prestazioni del modello, aiutando le figure coinvolte a vari livelli a comprendere i comportamenti dei modelli IA. La valutazione continua del modello consente alle aziende di confrontare le previsioni del modello, quantificare il rischio del modello e ottimizzarne le prestazioni. Una piattaforma di dati basata sull’IA può generare attribuzioni di funzioni per le previsioni del modello e consentire ai team di analizzare visivamente il funzionamento dei modelli con grafici interattivi e documenti esportabili.

Sono poche per ora le aziende che utilizzano Intelligenza Artificiale e modelli prescrittivi che hanno compiuto un ulteriore passo avanti nell’incrementare la comprensibilità e la fiducia nei risultati e nei suggerimenti di azione offerti dall’IA. Sfruttando le potenzialità del Natural Language Generation e dei software di NLP, alcune software house hanno iniziato a fornire output di analisi complesse nel linguaggio di uso comune dei loro utilizzatori finali.
Per Natural Language Generation intendiamo l’insieme di tecniche e algoritmi per la generazione automatica di informazioni scritte in linguaggio naturale, quello della lingua parlata. In queste soluzioni, infatti, l’output non si traduce solo nella visualizzazione di grafici e tabelle, ma anche in suggerimenti e indicazioni fornite in un linguaggio testuale, rendendo ancor più efficace e comprensibile il risultato.