Con l'avvento dell'intelligenza artificiale (AI), sempre più organizzazioni stanno utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per prendere decisioni critiche che influenzano la vita di molte persone. Tuttavia, la complessità e l'opacità di questi algoritmi possono rendere difficile comprendere come vengano prese tali decisioni. Qui è dove entrano in gioco i concetti di interpretability ed explainability.
Nel mondo dell'intelligenza artificiale (AI) e del machine learning, interpretability ed explainability sono due termini spesso utilizzati per descrivere quanto sia comprensibile il funzionamento di un modello.

Cosa sono Interpretability ed Explainability?

  • Interpretability: si riferisce alla capacità di comprendere il processo decisionale di un modello di AI. Un modello interpretabile è trasparente nel suo funzionamento e fornisce informazioni sulle relazioni tra input e output. Un algoritmo interpretabile può essere spiegato in modo chiaro e comprensibile da un essere umano. L'interpretability è quindi importante per garantire che gli utenti possano comprendere e fidarsi dei modelli di intelligenza artificiale.
  • Explainability: riguarda la capacità di spiegare il processo decisionale di un modello di AI in termini comprensibili all'utente finale. Un modello spiegabile fornisce una spiegazione chiara ed intuitiva delle decisioni prese, consentendo agli utenti di comprendere il motivo per cui il modello ha prodotto un determinato risultato. In altre parole, l'explainability si concentra sul perché un algoritmo ha preso una decisione specifica e su come questa decisione può essere giustificata.

Differenze tra Interpretability ed Explainability

Sebbene interpretability ed explainability siano entrambi importanti per la comprensione dei modelli di Artificial Intelligence, esistono alcune differenze chiave tra i due concetti:

  • Livello di dettaglio: L'interpretability si concentra sulla comprensione del funzionamento interno dei modelli, mentre l'explainability si concentra sulla spiegazione delle decisioni prese. Di conseguenza, l'interpretability richiede un livello di dettaglio maggiore rispetto all'explainability.
  • Complessità del modello: I modelli di AI più complessi, come le reti neurali profonde, possono essere difficili da interpretare a causa della loro struttura intricata e delle interazioni tra le diverse parti del modello. In questi casi, l'explainability può essere più praticabile, poiché si concentra sulla spiegazione delle decisioni piuttosto che sulla comprensione del modello stesso.
  • Comunicazione: L'interpretability riguarda la comprensione del modello da parte degli esperti di AI e dei ricercatori, mentre l'explainability è più incentrata sulla comunicazione delle decisioni del modello agli utenti finali. Di conseguenza, l'explainability richiede una presentazione più semplice e intuitiva delle informazioni.

L'importanza di Interpretability ed Explainability

In generale, l'interpretability ed explainability sono importanti perché consentono di comprendere come vengono prese le decisioni da parte degli algoritmi di apprendimento automatico. Ciò è particolarmente importante in determinati settori, come ad esempio la medicina, dove le scelte fatte possono avere conseguenze dirette sulla vita delle persone. La comprensione del funzionamento degli algoritmi di apprendimento automatico può quindi aiutare a garantire che le decisioni prese da questi algoritmi siano giuste e che gli errori siano ridotti al minimo.

Interpretability ed explainability sono entrambi essenziali per garantire che i modelli di AI siano affidabili, sicuri e rispettino principi etici adeguati al contesto. Ecco alcuni dei motivi per cui questi concetti sono importanti:

Responsabilità

Un modello di IA che è interpretabile e spiegabile consente agli utenti di comprendere il processo decisionale e di tenere conto delle conseguenze delle sue decisioni. Questo è cruciale per garantire la responsabilità e la trasparenza nell'uso dell'IA.

Fiducia

La comprensione dei modelli di IA attraverso interpretability ed explainability può aumentare la fiducia degli utenti nelle decisioni prese dai sistemi basati sull'IA. Quando gli utenti comprendono come funziona un modello e perché prende determinate decisioni, sono più propensi a fidarsi delle sue raccomandazioni.

Adattamento

Un modello interpretabile e spiegabile consente agli sviluppatori di comprendere meglio le prestazioni del modello e di identificare eventuali problemi o aree che richiedono miglioramenti. Questo facilita l'adattamento e l'ottimizzazione dei modelli di IA nel tempo.

Conformità normativa

La conformità alle normative in materia di protezione dei dati e di etica dell'IA richiede spesso una maggiore trasparenza nel processo decisionale dei modelli di IA. Interpretability ed explainability sono essenziali per garantire che i modelli siano conformi a tali requisiti.

Riduzione dei bias

La comprensione del funzionamento dei modelli di IA attraverso interpretability ed explainability consente di identificare e ridurre i bias nei dati e nei processi decisionali. Ciò può contribuire a garantire che i modelli di IA siano più equi e non discriminino in base a caratteristiche sensibili, come etnia, genere o disabilità.

Approcci per Migliorare Interpretability ed Explainability

Esistono diversi metodi e tecniche che possono essere utilizzati per migliorare l'interpretability ed explainability dei modelli di AI, così da renderli maggiormente chiari e funzionali.

Metodi di visualizzazione

La visualizzazione dei dati e dei modelli può aiutare a semplificare la comprensione del funzionamento dei modelli di IA. Ad esempio, è possibile utilizzare mappe di calore per visualizzare l'importanza delle diverse caratteristiche nel processo decisionale di un modello.

Tecniche di decomposizione

La decomposizione del modello in componenti più semplici può facilitare la comprensione del suo funzionamento. Ad esempio, la decomposizione di un modello di classificazione in singoli classificatori binari può rendere più facile capire il processo decisionale del modello.

Spiegazioni basate su esempi

Un altro approccio per migliorare l'explainability consiste nel fornire spiegazioni basate su esempi. Ciò significa mostrare all'utente esempi di input simili a quello in esame e spiegare come il modello ha preso decisioni in quei casi.

Metodi post-hoc

I metodi post-hoc sono tecniche che vengono applicate dopo che il modello ha fatto una previsione per spiegare il processo decisionale. Ad esempio, l'attribuzione delle caratteristiche può essere utilizzata per identificare quali input hanno avuto il maggiore impatto sulla decisione del modello.

Conclusioni

Comprendere le differenze tra questi due termini e la loro importanza è essenziale per garantire che i modelli di Artificial Intelligence siano trasparenti, responsabili e conformi alle normative. Migliorare l'interpretability ed explainability dei modelli di IA, porta ad un aumento della fiducia da parte degli utenti e facilita la loro adozione in un'ampia gamma di settori e applicazioni.

Inoltre, l'interpretabilità ed explainability possono anche aiutare a semplificare la decisione di utilizzare l'AI da parte delle organizzazioni. I responsabili possono essere più propensi ad adottare algoritmi di apprendimento automatico se comprendono come funzionano e possono giustificare le loro decisioni.

XCALLY e l'uso dell'Artificial Intelligence

XCALLY, la suite omnichannel per contact center, sfrutta l'intelligenza artificiale per migliorare la customer experience e semplificare i processi di gestione delle richieste degli utenti, dando modo quindi ai customer care specialist di prendersi carico delle richieste più complesse da parte dei clienti. L'analisi dei dati e l'utilizzo di metodi basati su interpretability ed explainability permettono ai nostri tecnici di sviluppare prodotti sempre più utili ai processi decisionali, garantendone l'approccio human centered ed etico.