{"id":4823,"date":"2022-12-04T19:32:25","date_gmt":"2022-12-05T00:32:25","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=4823"},"modified":"2024-04-29T17:27:40","modified_gmt":"2024-04-29T22:27:40","slug":"blog-cosa-rende-lai-spiegabile","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/it\/blog-what-makes-ai-explainable\/","title":{"rendered":"Cosa rende l'IA spiegabile?"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Indice dei contenuti<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Allinea la tabella dei contenuti\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/blog-what-makes-ai-explainable\/#What_Makes_AI_Explainable\" >Cosa rende l'IA spiegabile?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/blog-what-makes-ai-explainable\/#What_Exactly_is_Explainable_AI\" >Che cos'\u00e8 esattamente l'IA spiegabile?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/blog-what-makes-ai-explainable\/#The_Basic_Principles_of_Explainable_AI\" >I principi fondamentali dell'IA spiegabile<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/blog-what-makes-ai-explainable\/#Examples_of_Explainable_AI\" >Esempi di IA spiegabile<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/blog-what-makes-ai-explainable\/#XAI_In_Healthcare\" >XAI nell'assistenza sanitaria<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/blog-what-makes-ai-explainable\/#XAI_In_Insurance\" >XAI nelle assicurazioni<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/blog-what-makes-ai-explainable\/#XAI_In_Financial_Services\" >XAI nei servizi finanziari<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/blog-what-makes-ai-explainable\/#Conclusion\" >Conclusione<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_Makes_AI_Explainable\"><\/span>Cosa rende l'IA spiegabile?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p>Le applicazioni dell'intelligenza artificiale (AI) sono esplose grazie al successo dell'apprendimento automatico. Gli sviluppi futuri dovrebbero portare a sistemi autonomi in grado di percepire, imparare, prendere decisioni e agire. Tuttavia, l'incapacit\u00e0 delle macchine di questi sistemi di giustificare le loro scelte e i loro comportamenti agli utenti umani ne limita l'utilit\u00e0. Pertanto, dobbiamo sviluppare sistemi intelligenti, autonomi e simbiotici per affrontare i problemi che abbiamo di fronte.<\/p>\n<p>L'IA viene applicata oggi in molti settori, compresi quelli che influenzano direttamente la vita delle persone, come l'assistenza sanitaria, il settore bancario e le banche. <a href=\"https:\/\/www.unesco.org\/en\/artificial-intelligence\/rule-law\/mooc-judges#:~:text=The%20potential%20of%20AI%20is,%2Ffacilitating%20decision%2Dmaking%20processes\">anche la giustizia<\/a>. Chiediamo loro di giustificare le loro azioni e i fattori che hanno portato alle loro decisioni, se possiamo fidarci delle decisioni informatiche in questi settori.<\/p>\n<p>In questo post si parler\u00e0 di intelligenza artificiale spiegabile (XAI), delle sue tecniche e dei suoi principi chiave e di come possiamo applicarli per far progredire il business.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_Exactly_is_Explainable_AI\"><\/span>Che cos'\u00e8 esattamente l'IA spiegabile?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Le organizzazioni utilizzano l'IA spiegabile, nota anche come XAI, come un insieme di strumenti e strategie per rendere pi\u00f9 facile per gli esseri umani comprendere come e perch\u00e9 i modelli si comportano nel modo in cui si comportano.<\/p>\n<p>XAI \u00e8:<br \/>\nUn insieme di tecniche ideali:<br \/>\nPer aiutare gli altri a capire come viene addestrato un modello. Utilizza alcune delle migliori pratiche e linee guida che gli scienziati dei dati utilizzano da anni.<br \/>\nComprendere il processo di addestramento e i dati utilizzati per costruire un modello pu\u00f2 aiutarci a decidere se utilizzarlo o meno.<br \/>\nInoltre, fa luce su eventuali pregiudizi che il modello pu\u00f2 aver riscontrato.<br \/>\nUn insieme di linee guida per la progettazione:<br \/>\nI ricercatori si stanno concentrando maggiormente sulla semplificazione dello sviluppo dei sistemi di IA in modo che siano intrinsecamente pi\u00f9 semplici da comprendere.<br \/>\nUn insieme di strumenti:<br \/>\nIncorporando questi apprendimenti nei modelli di formazione man mano che i sistemi diventano pi\u00f9 chiari e mettendoli a disposizione di altri per l'adozione nei loro modelli. I modelli di formazione possono essere ulteriormente migliorati.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Basic_Principles_of_Explainable_AI\"><\/span>I principi fondamentali dell'IA spiegabile<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L'Istituto Nazionale di Standardizzazione (NIST) stabilisce <a href=\"https:\/\/www.nist.gov\/system\/files\/documents\/2020\/08\/17\/NIST%20Explainable%20AI%20Draft%20NISTIR8312%20%281%29.pdf\">quattro principi di intelligenza artificiale spiegabile<\/a> per chiarire ulteriormente cosa sia XAI:<\/p>\n<p>L'esigenza di \"prove, supporto o logica per ogni output\" dovrebbe essere soddisfatta da un sistema di intelligenza artificiale.<br \/>\nUn sistema di intelligenza artificiale deve offrire ai suoi utenti spiegazioni che possano seguire.<br \/>\nPrecisione della spiegazione. Il metodo seguito dal sistema di intelligenza artificiale per produrre l'output deve essere accuratamente riflesso nella spiegazione.<br \/>\nLimiti alla conoscenza. Un sistema di intelligenza artificiale dovrebbe funzionare solo nelle circostanze in cui \u00e8 stato costruito e dovrebbe astenersi dal produrre un output quando non \u00e8 sufficientemente sicuro del risultato.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Examples_of_Explainable_AI\"><\/span>Esempi di IA spiegabile<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Sono numerosi i settori e le mansioni che stanno traendo vantaggio da XAI. Ecco alcuni vantaggi per alcune mansioni e settori aziendali chiave che utilizzano XAI per migliorare i loro sistemi di intelligenza artificiale.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"XAI_In_Healthcare\"><\/span>XAI nell'assistenza sanitaria<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>L'uso dell'IA e dell'apprendimento automatico nel settore sanitario \u00e8 molto diffuso.  Tuttavia, i professionisti del settore medico non sono in grado di spiegare il motivo per cui vengono formulati giudizi o previsioni specifiche. Ci\u00f2 limita il tipo di situazioni in cui la tecnologia AI pu\u00f2 essere utilizzata.<\/p>\n<p>Con l'aiuto di XAI, i medici possono determinare quali pazienti hanno maggiori probabilit\u00e0 di richiedere un ricovero e quale tipo di assistenza sarebbe pi\u00f9 efficace. Grazie alle maggiori informazioni, i medici sono ora in grado di prendere decisioni.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"XAI_In_Insurance\"><\/span>XAI nelle assicurazioni<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Poich\u00e9 il settore assicurativo ha un'influenza significativa, gli assicuratori devono fidarsi, comprendere e verificare i loro sistemi di IA per massimizzarne il potenziale. Con la XAI, gli assicuratori sperimentano una migliore conversione dei preventivi e l'acquisizione dei clienti, una maggiore produttivit\u00e0, una riduzione dei tassi di sinistri e una maggiore efficienza.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"XAI_In_Financial_Services\"><\/span>XAI nei servizi finanziari<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Le aziende del settore finanziario utilizzano attivamente XAI. Il loro obiettivo \u00e8 dare ai clienti sicurezza finanziaria, consapevolezza delle questioni monetarie e gestione del proprio denaro.<\/p>\n<p>I servizi finanziari utilizzano XAI per fornire risultati equi, imparziali e comprensibili ai loro clienti e fornitori di servizi. Inoltre, consente alle organizzazioni finanziarie di mantenere l'aderenza a principi morali e giusti, garantendo al contempo la conformit\u00e0 ai vari obblighi normativi.<\/p>\n<p>La XAI aiuta il settore finanziario in diversi modi, tra cui una migliore previsione del mercato, la garanzia di equit\u00e0 nel credit scoring, l'identificazione di caratteristiche legate al furto per evitare falsi positivi e la riduzione di possibili spese dovute a errori o distorsioni dell'IA.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span>Conclusione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>I consumatori e i responsabili delle decisioni devono comprendere come i modelli generano giudizi utilizzando l'analisi predittiva alimentata dall'apprendimento automatico. Allo stesso modo, le organizzazioni devono capire come l'IA prende le decisioni per evitare di affidarsi ciecamente ai modelli black-box. L'IA spiegabile pu\u00f2 aiutare l'uomo a comprendere e spiegare l'apprendimento profondo, le reti neurali e gli algoritmi di apprendimento automatico. \u00c8 una delle condizioni necessarie per creare un'IA etica e responsabile.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>What Makes AI Explainable? Artificial intelligence (AI) applications have exploded due to machine learning&#8217;s success. Future developments should result in autonomous systems that can perceive, learn, make decisions, and act. However, the incapacity of these systems&#8217; machines to justify their choices and behaviors to human users limits their usefulness. 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