Trasparenza
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Governance
Explainable AI (XAI)
Sistemi AI progettati per fornire spiegazioni comprensibili sul loro processo decisionale, eliminando l'effetto "scatola nera".
Oltre la Scatola Nera: Explainable AI (XAI)
L'Explainable AI (XAI) è la disciplina che punta a rendere trasparente il ragionamento delle macchine. Molti modelli di Deep Learning sono considerati "Black Box": forniscono un risultato corretto ma non spiegano perché lo hanno scelto. L'XAI rompe questo muro, rendendo l'intelligenza artificiale auditabile e comprensibile dagli umani.
Perché l'XAI è Cruciale?
- Fiducia: Se un'AI nega un prestito o diagnostica una malattia, l'utente ha il diritto di conoscere i fattori determinanti.
- Compliance: Regolamenti come il GDPR impongono il "diritto alla spiegazione" per le decisioni automatizzate.
- Debug: Capire perché un modello fallisce è l'unico modo per migliorarlo sistematicamente.
Tecniche Principali
Si utilizzano metodi come LIME o SHAP, che evidenziano quali variabili (es. una specifica parola in un testo o un pixel in una foto) hanno influenzato maggiormente l'output finale del modello.