Per ottenere il massimo dall'intelligenza artificiale (AI), un'organizzazione deve sapere cosa può fare. Ma questo è solo l'inizio: per sfruttare realmente l'AI in modo efficace, è necessario sapere come funziona. Sfortunatamente, molti esempi di moderni sistemi di intelligenza artificiale, in particolare quelli gestiti dal machine learning (ML), tendono a funzionare come "scatola nera", producendo risultati senza una spiegazione chiara o comprensibile di come vengono raggiunte le decisioni. Questa mancanza di trasparenza può creare sfide per la fiducia, la supervisione e la responsabilità, in particolare quando questi stessi sistemi di intelligenza artificiale sono coinvolti nelle decisioni più importanti.
L'AI spiegabile (XAI) affronta queste sfide fornendo metodi per interpretare e comprendere il funzionamento interno dei modelli di intelligenza artificiale. Rendendo gli scopi, il ragionamento e i processi decisionali dei sistemi di intelligenza artificiale comprensibili per gli operatori umani, la XAI pone le basi per un'integrazione dell'intelligenza artificiale osservabile e affidabile. Questa chiarezza è essenziale per le organizzazioni interessate ad adottare l'intelligenza artificiale in modo responsabile e ad assicurare l'allineamento con gli standard etici e operativi. Capire perché la XAI è importante è il primo passo per gestire il suo ruolo nello sviluppo responsabile dell'intelligenza artificiale.
In parole povere, quando non hai modo di visualizzare i processi che supportano l'intelligenza artificiale, non puoi avere certezza della sua equità, accuratezza o affidabilità. La questione diventa particolarmente problematica quando i sistemi di intelligenza artificiale vengono utilizzati in aree sensibili in cui decisioni imparziali o non corrette possono avere gravi conseguenze. Ad esempio, i modelli formati su dati incompleti o non rappresentativi potrebbero negare illegalmente dei prestiti in base a fattori demografici. Nel settore dell'assistenza sanitaria, l'intelligenza artificiale potrebbe erroneamente diagnosticare malattie nelle popolazioni sottorappresentate a causa della limitata diversità nei dati di addestramento. Dati falsati nel processo di reclutamento possono escludere in modo ingiustificato le persone candidate in base al genere o all'etnia. Senza un'AI spiegabile, queste questioni possono non essere rilevate.
L'intelligenza artificiale spiegabile offre alle aziende la responsabilità e il supporto di cui hanno bisogno per mantenere la fiducia di utenti e autorità di regolamentazione. Oltre a gestire l'equità, la XAI supporta il monitoraggio dei modelli e contribuisce a ridurre i rischi legati alla conformità, alla sicurezza e ai danni alla reputazione.
Man mano che i modelli di machine learning diventano sempre più complessi, in particolare quelli che utilizzano reti neurali o di deep learning, comprendere il loro comportamento diventa sempre più difficile. La XAI fornisce gli strumenti e i framework necessari per rendere trasparenti e interpretabili anche gli algoritmi avanzati, consentendo alle aziende di operare con maggiore responsabilità e precisione.
Quando si distribuisce l'AI spiegabile, le organizzazioni devono affrontare diverse considerazioni chiave per garantire trasparenza, responsabilità e uso efficace dei sistemi di intelligenza artificiale. Sebbene gruppi specifici possano avvicinarsi a questo approccio in modi diversi, è generalmente concordato che queste considerazioni rientrano in cinque categorie descritte di seguito:
I sistemi di intelligenza artificiale devono essere attentamente monitorati per rilevare eventuali pregiudizi che potrebbero portare a esiti non equi o discriminatori. Questo comporta la scansione regolare delle distribuzioni per individuare potenziali pregiudizi nei dati o nei processi decisionali dell'intelligenza artificiale e quindi l'adozione di misure per attenuarli.
A causa di cambiamenti nei dati di input o di altre circostanze in evoluzione, i modelli di intelligenza artificiale potrebbero iniziare a funzionare diversamente negli ambienti di produzione rispetto alla fase di addestramento. Il monitoraggio e l'analisi delle prestazioni dei modelli possono aiutare a risolvere queste deviazioni, garantendo risultati accurati e pertinenti.
Se gestiti in modo improprio, i modelli di intelligenza artificiale possono introdurre rischi che potrebbero facilmente influire sulle operazioni aziendali o ostacolare la conformità alle normative. Tramite la quantificazione dei livelli di rischio e analizzando i problemi di prestazioni persistenti, le organizzazioni hanno ciò di cui necessitano per identificare i problemi sistemici e risolverli prima di poter procedere con la loro riassegnazione.
Gestire in modo efficiente il ciclo di vita dei modelli di intelligenza artificiale, costruendoli, distribuendoli, monitorandoli e aggiornandoli, è fondamentale per mantenerne costanti la trasparenza e l'usabilità. L'automazione di questi processi riduce gli sforzi manuali necessari per tenere traccia delle prestazioni dei modelli, identificare le dipendenze e apportare gli aggiornamenti. Inoltre, utilizzando piattaforme integrate, le organizzazioni possono garantire che i propri modelli rimangano precisi e facili da spiegare nel tempo.
La distribuzione dell'intelligenza artificiale in ambienti ibridi, tra cui cloud pubblici e privati, richiede flessibilità e coerenza. Garantire che l'AI spiegabile funzioni in modo efficace in questi ambienti favorisce una supervisione costante, indipendentemente da dove opera l'intelligenza artificiale.
La XAI si affida a processi e tecniche strutturati per garantire che i sistemi di intelligenza artificiale producano risultati comprensibili e trasparenti. Di seguito sono riportate le fasi e i metodi principali coinvolti nel rendere l'intelligenza artificiale spiegabile:
Definizione di governance e standard
Le organizzazioni devono costituire comitati di governance dell'AI per guidare i team di sviluppo e definire standard chiari per la spiegabilità. L'integrazione della spiegabilità nelle linee guida dell'intelligenza artificiale responsabile sin dall'inizio garantisce che rimanga un principio core per l'intero ciclo di vita dell'AI.Attenzione alla qualità dei dati e alla riduzione dei pregiudizi
I dati di addestramento di alta qualità sono essenziali per un'intelligenza artificiale spiegabile. Prima di iniziare l'addestramento, gli sviluppatori devono esaminare i set di dati per individuare eventuali pregiudizi, escludere dati non pertinenti e applicare strategie per ridurre i pregiudizi. Le pratiche trasparenti dei dati migliorano la fiducia nel sistema di intelligenza artificiale.Progettazione di modelli per la spiegabilità
La creazione di sistemi di intelligenza artificiale tenendo conto della spiegabilità, implica la selezione di algoritmi che producono risultati tracciabili a specifiche caratteristiche o livelli del modello. Ciò garantisce che ogni decisione o previsione possa essere compresa e giustificata esaminando la logica sottostante.Utilizzo di tecniche di intelligenza artificiale spiegabile
Tecniche come le LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations, spiegazioni locali agnostiche al modello) chiariscono il modo in cui i modelli classificano o prevedono i risultati, mentre le funzioni importanti di deep learning (DeepLIFT) tracciano le decisioni attraverso le reti neurali fino alle loro funzionalità di origine.Certezza della comprensione delle decisioni
I sistemi di AI devono essere in grado di offrire spiegazioni chiare sui loro risultati in termini di comprensione da parte degli esseri umani. Educare gli utenti sul funzionamento del sistema aiuta a colmare il divario tra complessità tecnica e uso pratico, rendendo le decisioni relative all'intelligenza artificiale più accessibili e affidabili.
Demistificando il funzionamento dei sistemi di intelligenza artificiale, la XAI offre una gamma di soluzioni a varie sfide organizzative. Di seguito sono riportati alcuni dei principali vantaggi:
Riduzione ottimale dei rischi
La soluzione XAI aiuta le organizzazioni a identificare potenziali problemi, come previsioni distorte o errate, prima che si verifichino rischi per la reputazione, legali o operativi. Questo approccio attivo riduce al minimo gli errori costosi e assicura che l'intelligenza artificiale si allinei agli standard stabiliti.Maggiore produttività
Con dati chiari sul modo in cui i modelli prendono decisioni, i team tecnici possono identificare più rapidamente errori o inefficienze. In tal modo si semplifica il processo di monitoraggio e manutenzione dei sistemi di intelligenza artificiale, consentendo ai team di concentrarsi sul miglioramento delle prestazioni.Maggiore fiducia
La trasparenza nel processo decisionale basato sull'intelligenza artificiale favorisce la fiducia degli stakeholder a tutti i livelli. Quando gli utenti comprendono perché un sistema suggerisce delle raccomandazioni, è più probabile che dimostrino fiducia nei processi decisionali.Pregiudizi ridotti
Esponendo il modo in cui i modelli interpretano i dati, la XAI consente alle organizzazioni di rilevare e risolvere schemi o pregiudizi non corretti. Ciò contribuisce a garantire che i sistemi di intelligenza artificiale prendano decisioni pienamente eque e rispettino le aspettative etiche.Processo decisionale migliore
L'intelligenza artificiale spiegabile offre dati utili sui fattori che guidano le previsioni. Questi dati consentono alle aziende di perfezionare le proprie strategie, migliorare gli interventi e influenzare in modo più efficace i risultati.Incremento dell'adozione dell'intelligenza artificiale
Quando il personale comprende e si fida di un sistema di intelligenza artificiale, i tassi di adozione aumentano. La XAI consente alle aziende di creare fiducia tra gli utenti interni, garantendo l'integrazione delle applicazioni AI nei workflow senza respingimenti.Aumento della conformità
La XAI implica che i modelli di intelligenza artificiale possono essere facilmente controllati e convalidati a fronte delle normative in continua evoluzione. Fornendo spiegazioni dettagliate sulle decisioni, le organizzazioni possono dimostrare la loro conformità, evitando le sanzioni derivanti dalla mancata conformità alle normative stabilite.
Sebbene l'intelligenza artificiale spiegabile offra molti vantaggi, ha comunque i suoi limiti. Di seguito sono riportate alcune delle sfide primarie associate alla XAI:
Sfide dell'addestramento
La creazione di sistemi di intelligenza artificiale in grado di spiegare il loro ragionamento è spesso più complessa e a uso intensivo di risorse rispetto alla creazione di modelli del tipo "scatola nera" tradizionali. Gli sviluppatori potrebbero aver bisogno di strumenti e framework specializzati per garantire che i modelli rimangano interpretabili senza sacrificare l'usabilità.Complessità proibitiva
Alcuni modelli di XAI sono ancora difficili da comprendere, anche per gli esperti. Ciò è particolarmente vero quando si tratta di reti neurali estremamente complesse. Le spiegazioni semplificate possono essere di aiuto, ma rischiano di omettere i dettagli critici. Il bilanciamento delle spiegazioni dettagliate con riepiloghi accessibili consentirà di rendere i risultati della XAI utili per vari destinatari.Problemi di verifica
La verifica dell'accuratezza e della completezza delle spiegazioni generate da XAI può essere difficile, in particolare per i modelli che elaborano set di dati di grandi dimensioni. Questo problema può portare a revisioni incomplete o a dati viziati. L'impiego di tecniche di spiegazione a più livelli che offrono panoramiche di alto livello e audit trail dettagliati può rendere la verifica più gestibile.Eccesso di semplificazione
I sistemi XAI possono semplificare i modelli complessi per renderli più facili da interpretare. Questo compromesso può portare a incomprensioni o distrazioni nel processo decisionale. Per contrastare questo problema, le organizzazioni devono dare priorità alle spiegazioni chiare e precise, senza eliminare i dettagli vitali.Problemi di privacy dei dati
Per sua natura, la XAI richiede una maggiore trasparenza, che potrebbe finire a esporre informazioni sensibili o riservate. Per ridurre gli impatti di questo potenziale problema, le organizzazioni possono distribuire protocolli di gestione sicura dei dati e limitare l'ambito dei dati inclusi nelle spiegazioni.Difficoltà di integrazione
L'aggiunta di funzionalità XAI ai sistemi di intelligenza artificiale esistenti può richiedere cambiamenti significativi a workflow, strumenti e infrastrutture, in particolare nelle organizzazioni che utilizzano sistemi precedenti. L'uso di strumenti di XAI modulari che si integrano con i processi correnti può ridurre le interruzioni e semplificare l'adozione nel processo.
Demistificando il funzionamento dei sistemi di intelligenza artificiale, la XAI offre una gamma di soluzioni a varie sfide organizzative. Di seguito sono riportati alcuni dei principali vantaggi:
Riduzione ottimale dei rischi
La soluzione XAI aiuta le organizzazioni a identificare potenziali problemi, come previsioni distorte o errate, prima che si verifichino rischi per la reputazione, legali o operativi. Questo approccio attivo riduce al minimo gli errori costosi e assicura che l'intelligenza artificiale si allinei agli standard stabiliti.Maggiore produttività
Con dati chiari sul modo in cui i modelli prendono decisioni, i team tecnici possono identificare più rapidamente errori o inefficienze. In tal modo si semplifica il processo di monitoraggio e manutenzione dei sistemi di intelligenza artificiale, consentendo ai team di concentrarsi sul miglioramento delle prestazioni.Maggiore fiducia
La trasparenza nel processo decisionale basato sull'intelligenza artificiale favorisce la fiducia degli stakeholder a tutti i livelli. Quando gli utenti comprendono perché un sistema suggerisce delle raccomandazioni, è più probabile che dimostrino fiducia nei processi decisionali.Pregiudizi ridotti
Esponendo il modo in cui i modelli interpretano i dati, la XAI consente alle organizzazioni di rilevare e risolvere schemi o pregiudizi non corretti. Ciò contribuisce a garantire che i sistemi di intelligenza artificiale prendano decisioni pienamente eque e rispettino le aspettative etiche.Processo decisionale migliore
L'intelligenza artificiale spiegabile offre dati utili sui fattori che guidano le previsioni. Questi dati consentono alle aziende di perfezionare le proprie strategie, migliorare gli interventi e influenzare in modo più efficace i risultati.Incremento dell'adozione dell'intelligenza artificiale
Quando il personale comprende e si fida di un sistema di intelligenza artificiale, i tassi di adozione aumentano. La XAI consente alle aziende di creare fiducia tra gli utenti interni, garantendo l'integrazione delle applicazioni AI nei workflow senza respingimenti.Aumento della conformità
La XAI implica che i modelli di intelligenza artificiale possono essere facilmente controllati e convalidati a fronte delle normative in continua evoluzione. Fornendo spiegazioni dettagliate sulle decisioni, le organizzazioni possono dimostrare la loro conformità, evitando le sanzioni derivanti dalla mancata conformità alle normative stabilite.
L'approccio di ServiceNow alla XAI è basato sull'affidabile Now Platform®, che integra le funzionalità XAI nei workflow aziendali senza richiedere integrazioni complesse. Controller AI generativa e Now Assist per la ricerca si connettono perfettamente ai principali modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), consentendo alle organizzazioni di integrare in modo semplice e trasparente dati basati sull'AI nei propri processi. Inoltre, collaborando con partner come NVIDIA e Hugging Face, ServiceNow garantisce che le sue innovazioni basate sull'AI siano sicure, affidabili e allineate alle best practice del settore.
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