L'intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il mondo in cui viviamo, facilitando la risoluzione di problemi complessi e offrendo un supporto decisionale sempre più efficace. Tuttavia, una delle principali sfide legate all'IA è la comprensione del processo decisionale interno, spesso percepito come una "scatola nera". Qui entra in gioco l'Explainable AI (XAI), una branca dell'IA che mira a rendere trasparenti e comprensibili le decisioni prese dalle macchine. In questo articolo, esploreremo cosa sia l'Explainable AI, forniremo esempi pratici di utilizzo, spiegheremo i principi e i metodi dietro a questa tecnologia e analizzeremo gli sviluppi futuri.

Cos'è l'eXplainable AI?

L'eXplainable AI (XAI) o Intelligenza Artificiale spiegabile, è un insieme di tecniche e metodi che permettono di spiegare ed interpretare le decisioni prese dai modelli di intelligenza artificiale. L'obiettivo principale della XAI è di rendere trasparente il processo decisionale delle macchine, consentendo agli utenti di comprendere il "perché" dietro alle scelte effettuate e di valutare la correttezza e l'affidabilità dei risultati, creando modelli di machine learning che siano chiari, affidabili e facilmente interpretabili.

Una delle principali motivazioni dietro allo sviluppo dell'eXplainable AI è la necessità di rispondere alle preoccupazioni etiche, legali e sociali legate all'uso dell'artificial intelligence.
Trasparenza, responsabilità e giustizia sono elementi fondamentali per garantire un uso etico ed equo dell'IA in vari settori, come la medicina, la finanza e la giustizia.

Perché l'eXplainable AI è importante?

L'eXplainable AI è importante perché può aiutare a migliorare la fiducia dell'utente medio nei confronti dell'AI. In molti casi, le persone non sono in grado di comprendere come vengano prese le decisioni dagli algoritmi, il che può portare ad un'insufficiente fiducia nei confronti del concetto stesso di intelligenza artificiale. Molte delle tecniche di apprendimento automatico, in particolare le reti neurali profonde, sono spesso considerate la classica "Black Box" a causa della loro complessità e difficoltà di interpretazione. In questo contesto, l'eXplainable AI (XAI) emerge come un ramo dell'intelligenza artificiale che si concentra sulla creazione di modelli di IA comprensibili e interpretabili.

Il machine learning (apprendimento automatico) è una branca dell'intelligenza artificiale che si occupa di sviluppare algoritmi e modelli che permettono ai computer di apprendere da dati senza essere esplicitamente programmati. In altre parole, il machine learning consente ai computer di migliorare le proprie prestazioni in modo autonomo, attraverso l'analisi di dati e l'individuazione di modelli e relazioni significative tra di essi.

Come funziona l'eXplainable AI?

L'Intelligenza Artificiale Spiegabile utilizza una serie di tecniche e algoritmi per creare modelli di apprendimento automatico che siano facilmente comprensibili. Questi includono tecniche di visualizzazione dei dati, algoritmi di spiegazione dell'IA e tecniche di interpretazione dell'AI. Questi strumenti consentono agli utenti di comprendere come l'IA prenda decisioni, quali siano i fattori che influenzano tali decisioni e come possano essere migliorati i modelli di apprendimento automatico.

L'eXplainable AI si basa su diversi principi e metodi per rendere comprensibili le decisioni dei modelli di intelligenza artificiale. Alcuni di questi principi e metodi includono:

  • Trasparenza: La trasparenza è un principio fondamentale dell'XAI. Si tratta di rendere il modello di AI comprensibile e "cristallino" per l'utente, in modo che possa capire come l'algoritmo abbia preso una determinata decisione o abbia raggiunto una determinata conclusione. Ciò può essere fatto attraverso l'utilizzo di tecniche di visualizzazione o di linguaggio naturale.
  • Interpretabilità: L'interpretabilità è un altro principio importante dell'XAI, così che l'utente possa comprendere il significato delle informazioni che il modello fornisce. Per ottenere un risultato soddisfacente è necessario l'utilizzo di tecniche di spiegazione che traducano i dati in un formato comprensibile per l'utente.
  • Controllabilità: La controllabilità è un principio che mira a dare all'utente la possibilità di intervenire e modificare il modello di IA. Ciò può essere fatto attraverso l'utilizzo di tecniche di interazione, che consentono all'utente di modificare i parametri del modello e di influenzare le sue decisioni.
  • Validità: La validità garantisce che il modello di AI produca risultati validi e affidabili. Ciò significa che il modello deve essere addestrato su dati di qualità e deve essere testato su un ampio set di dati per verificare la sua accuratezza.

Esempi Pratici di Utilizzo dell'eXplainable AI

In che modo quindi l'applicazione dei principi dell'Intelligenza Artificiale Spiegabile alla quotidianità può rivelarsi indispensabile e in quali campi è maggiormente utile?

  • Medicina: Nell'ambito della diagnosi mediche, l'IA può aiutare a identificare malattie e condizioni sulla base di immagini mediche, come radiografie o risonanze magnetiche. Tuttavia, i medici devono essere in grado di comprendere il motivo per cui l'IA ha formulato una determinata diagnosi per poterla valutare e discutere con i pazienti. L'eXplainable AI può fornire spiegazioni visive o testuali che chiariscano il ragionamento del modello, come ad esempio indicare di aver identificato la presenza di determinati sintomi o segni.
  • Finanza: Nei processi di valutazione del credito, l'IA può essere utilizzata per analizzare una vasta gamma di dati e prevedere la probabilità di insolvenza di un richiedente. Tuttavia, le istituzioni finanziarie devono garantire che le decisioni siano prese in modo equo e non discriminatorio. L'eXplainable AI può mostrare quali variabili hanno influenzato maggiormente la decisione e se queste sono basate su criteri oggettivi e conformi alle leggi e ai regolamenti.
  • Giustizia: L'IA può essere impiegata per prevedere il rischio di recidiva di un individuo e supportare gli organi di giustizia nelle decisioni di rilascio o nella determinazione delle pene. In questo contesto, è fondamentale che le decisioni siano giuste e non influenzate da pregiudizi. L'eXplainable AI può fornire spiegazioni dettagliate sulle ragioni che hanno portato a una determinata valutazione del rischio, consentendo ai giudici di comprendere e valutare l'affidabilità delle previsioni.

Sviluppi Futuri dell'eXplainable AI

L'eXplainable AI è un campo in rapida evoluzione e si prevede che continuerà a crescere e a svilupparsi in futuro. Nonostante i vantaggi della XAI, ci sono ancora diverse sfide da affrontare. Ad esempio, creare modelli di apprendimento automatico spiegabili e trasparenti richiede una comprensione approfondita dell'AI e delle tecniche utilizzate per spiegarla. Inoltre, l'eXplainable AI può richiedere dati aggiuntivi, che possono essere costosi da acquisire e gestire. Infine, l'interpretazione dei risultati dell'IA può essere soggettiva e dipendente dal contesto, il che può rendere difficile la creazione di modelli di apprendimento automatico che siano trasparenti e comprensibili per tutti.
Ecco perché sarà fondamentale concentrarsi su alcuni aspetti:

  • Standardizzazione: Man mano che l'eXplainable AI diventerà più importante, è probabile che si svilupperanno standard e linee guida per valutare la qualità e l'affidabilità delle spiegazioni fornite dai modelli di IA. Tali standard potrebbero aiutare a stabilire un quadro comune per la valutazione e la comparazione delle tecniche di spiegazione.
  • Integrazione: Si prevede che le tecniche di eXplainable AI saranno sempre più integrate nei sistemi di intelligenza artificiale, rendendo la trasparenza e l'interpretazione una parte fondamentale del processo decisionale delle macchine.
  • Personalizzazione: Un'altra tendenza futura potrebbe essere la personalizzazione delle spiegazioni fornite dall'IA. Ciò significa che le spiegazioni potrebbero essere adattate alle esigenze e alle preferenze individuali degli utenti, facilitando la comprensione e l'accettazione delle decisioni dell'IA.
  • Evoluzione delle tecniche: Infine, è probabile che emergeranno nuove tecniche e metodi per spiegare e interpretare le decisioni dell'IA, migliorando la qualità e l'efficacia delle spiegazioni fornite.

Il termine "bias" si riferisce a una tendenza o a una predisposizione a fare delle scelte o a prendere delle decisioni che possono essere influenzate da fattori preconcetti o pregiudizi, piuttosto che basate su informazioni oggettive e imparziali. In altre parole, il bias rappresenta una distorsione del pensiero o del comportamento che può portare a giudizi errati o a risultati non rappresentativi della realtà.

XCALLY e l'eXplainable AI

L'eXplainable AI rappresenta ovviamente una nuova frontiera dell'Intelligenza Artificiale che sta guadagnando sempre più importanza e attenzione. La creazione di modelli di apprendimento automatico spiegabili e trasparenti può aiutare a migliorare la fiducia degli utenti nell'IA e a identificare e correggere eventuali bias o distorsioni nei dati di addestramento.

XCALLY, la suite omnichannel per contact center, da sempre vede nell'AI una risorsa fondamentale per lo sviluppo della tecnologia dedicata al customer care. Per questo l'eXplainable AI è e continuerà ad essere un'area di grande interesse e sviluppo nel mondo della tecnologia di cui XCALLY fa parte e in cui l'uso etico e trasparente dell'Intelligenza Artificiale sarà sempre una priorità.