Explainable AI, l’importanza della trasparenza nel machine learning

È fondamentale capire i meccanismi che portano alle decisioni dei sistemi di IA e superare l’ostacolo delle black box. Ecco l’importanza dell’explainable AI.

L’intelligenza artificiale si sta rapidamente integrando nelle industrie, nelle economie e nelle nostre vite, prendendo decisioni, consigli e previsioni.

Queste tendenze fanno sì che sia fondamentale per l’azienda capire come i sistemi di IA arrivino a determinati risultati. Non è sufficiente che un algoritmo di IA generi il risultato giusto: conoscere il “perché” è ormai un elemento fondamentale per l’azienda.

Il processo deve essere trasparente, affidabile e conforme, ben lontano dall’opaco concetto di “black box” che ha caratterizzato alcuni avanzamenti dell’IA negli ultimi tempi.

Allo stesso tempo, questi progressi non devono essere soffocati. La velocità dell’IA sottolinea un competitivo vantaggio organizzativo in diversi casi d’uso. Da un sistema di IA che fornisce informazioni mediche personalizzate in tempo reale agli operatori finanziari che utilizzano algoritmi di IA per concludere transazioni in pochi millisecondi, la soluzione potrebbe essere trovata nell’explainable AI…

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Fonte: Forbes | di Adi Hod

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