Studio di Telecom Paris sui criteri di trasparenza dell’intelligenza artificiale

telecom paris

Di Luca Sambucci

Ho letto di recente un interessante studio di Telecom Paris sulla explainability, la spiegabilità dell’intelligenza artificiale, che prende di petto il problema e propone criteri per identificare il giusto livello di spiegabilità a seconda dell’ambito di applicazione.

Infatti aggiungere trasparenza e spiegabilità ai sistemi AI è spesso costoso, e non tutti i sistemi hanno bisogno dello stesso livello di trasparenza. Per fare un esempio, in un sistema di guida autonoma si dovrà porre molta più attenzione alla spiegabilità delle decisioni rispetto a un sistema per la raccomandazione dei film.

I criteri contestuali identificati dallo studio sono quattro:

  • le persone che dovranno beneficiare delle spiegazioni: ad es. il pubblico, oppure un ente regolatore?
  • l’importanza e l’impatto dell’algoritmo: eseguirà operazioni vitali come guidare un’auto, oppure superficiali/cosmetiche come raccomandare canzoni?
  • il framework legale di riferimento, ad esempio nell’Unione Europea abbiamo il GDPR da rispettare
  • fattori operativi che identificano la reale necessità di rendere l’algoritmo spiegabile: lo si deve fare per ottenere una certificazione, oppure per aumentare la fiducia degli utenti?

Un ulteriore apprezzamento al fatto che lo studio sia stato condotto con un approccio multi-disciplinare. È possibile scaricarlo qui (in pdf) e leggere la presentazione a questo link.

Abbiamo stipulato un accordo con l’autore, Luca Sambucci, per la diffusione dei suoi articoli. L’articolo originale si trova al seguente link: Notizie.ai

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