Glossario

Spiegabilità

Che cos’è Spiegabilità?

La spiegabilità (Explainable AI, XAI) indica quanto sia possibile capire perché un sistema di IA arriva a un determinato risultato. Comprende metodi che mostrano quali input hanno influito di più su una decisione, ma anche strumenti pratici come l’indicazione delle fonti e i registri delle operazioni. È importante per la fiducia, la ricerca degli errori e la conformità normativa, ad esempio quando una banca deve motivare il rifiuto di una richiesta.

Come aiuta KI.ordo

KI.ordo rende i risultati tracciabili: gli agenti citano le fonti e i flussi registrano ogni passaggio; ciò mostra l’origine di una risposta, non il funzionamento interno del modello linguistico.

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Termini correlati

Trasparenza dell'IA

La trasparenza dell'IA consiste nel rendere noto quando è coinvolta un'IA, su quali dati e fonti si basano i suoi risultati e come si arriva alle decisioni. Ne fanno parte l'etichettatura dei contenuti generati, le fonti verificabili, i registri e le modifiche documentate. La trasparenza crea fiducia, facilita la ricerca degli errori ed è in parte obbligatoria per legge, ad esempio per gli obblighi di trasparenza dell'AI Act UE, secondo cui le persone devono poter capire che interagiscono con un'IA.

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Interpretabilità del modello

L’interpretabilità del modello indica quanto le persone riescono a capire in che modo un modello di IA arriva ai suoi risultati. Modelli semplici come gli alberi decisionali sono di per sé leggibili; per le reti neurali complesse aiutano tecniche che mostrano, ad esempio, l’influenza delle singole caratteristiche. È importante per individuare errori, creare fiducia e rispettare requisiti normativi, per esempio quando occorre motivare il rifiuto di un credito.

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Trasparenza algoritmica

La trasparenza algoritmica significa poter capire come un sistema automatizzato arriva a un risultato: quali dati usa, quali regole segue e dove sono i suoi limiti. Rafforza la fiducia, semplifica l'individuazione degli errori ed è sempre più richiesta per legge, ad esempio dagli obblighi informativi del GDPR e dell'AI Act europeo. Nella pratica aiutano documentazione, indicazione delle fonti, registri e informazioni comprensibili per le persone interessate.

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Etica dell'IA
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Etica dell'IA

L'etica dell'IA si occupa delle questioni morali legate allo sviluppo e all'uso dell'IA: equità e discriminazione, trasparenza e spiegabilità, protezione dei dati, responsabilità per gli errori, sicurezza ed effetti su lavoro e società. Per le organizzazioni si traduce in linee guida, valutazioni del rischio, supervisione umana e comunicazione onesta sui limiti dell'IA. Esempio: prima di introdurre un filtro per le candidature si verifica che non svantaggi determinati gruppi.

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