Il prossimo passo è l’IA responsabile. Come ci arriviamo?
Prossimo passo IA responsabile. Come raggiungerla?
Le soluzioni di apprendimento automatico prendono un posto importante nelle nostre vite. Non si tratta più solo di prestazioni, ma anche di responsabilità.
Nelle ultime decadi, molti progetti di intelligenza artificiale si sono concentrati sull’efficienza e sulle prestazioni dei modelli. I risultati sono documentati in articoli scientifici e i modelli più performanti vengono implementati nelle organizzazioni. Ora è il momento di inserire un’altra parte importante nei nostri sistemi di intelligenza artificiale: la responsabilità. Gli algoritmi sono qui per restare e sono accessibili a tutti grazie a strumenti come chatGPT, co-pilot e la progettazione di prompt. Ora arriva la parte più sfidante, che include consulenze morali, garantendo una commissione attenta e informando gli stakeholder. Insieme, queste pratiche contribuiscono a un panorama responsabile ed etico dell’intelligenza artificiale. In questo post del blog, descriverò cosa significa responsabilità nei progetti di intelligenza artificiale e come includerla in progetti mediante 6 passaggi pratici.
Una breve introduzione verso l’intelligenza artificiale responsabile.
Prima di approfondire l’intelligenza artificiale responsabile (rAI), vorrei delineare alcuni dei passaggi importanti che vengono compiuti nel campo della scienza dei dati. In un precedente post del blog, ho scritto su cosa imparare nella scienza dei dati [1], e su come i prodotti di scienza dei dati possano aumentare il fatturato, ottimizzare i processi e ridurre i costi (di produzione). Attualmente, molti dei modelli implementati sono ottimizzati in termini di prestazioni ed efficienza. In altre parole, i modelli dovrebbero avere un’alta precisione nelle loro previsioni e bassi costi computazionali. Ma una maggiore performance del modello di solito comporta l’effetto collaterale che la complessità del modello aumenti gradualmente. Alcuni modelli diventano cosiddetti “modelli a scatola nera”. Esempi possono essere trovati nel campo del riconoscimento delle immagini e del text mining, dove le reti neurali vengono addestrate su centinaia di milioni di parametri utilizzando una specifica architettura del modello. È diventato difficile o addirittura sconosciuto capire perché tali modelli prendano decisioni particolari. Un altro esempio è nel settore finanziario, dove molti processi principali vengono eseguiti su algoritmi e le decisioni vengono prese quotidianamente dalle macchine. È fondamentale che tali decisioni prese dalla macchina possano essere verificate e rivalutate da mani umane quando necessario.
