Perché l’Explainable AI è importante

Concetti di Explainable Artificial Intelligence (XAI)

Folkert Stijnman

ML Engineer

Un sistema di AI

  • Predizione: analizza dati, trova pattern e fa previsioni
    • Esempi: trend di mercato, rischi sanitari, meteo
  • Generazione: crea contenuti in base all’input dell’utente
    • Esempi: testo, codice, immagini, suoni
Concetti di Explainable Artificial Intelligence (XAI)

Explainable AI (XAI)

 

  • Divario tra tecnologia e comprensione
  • Trasparenza
  • Interpretabilità
  • Responsabilità
  • Fiducia nell’AI

 

robot e mano che si toccano

Concetti di Explainable Artificial Intelligence (XAI)

Trasparenza nell’AI

 

foto di finestrino d’auto appannato

 

  • Trasparenza nell’AI: capacità di capire e tracciare come l’AI prende decisioni o fa previsioni
  • Garantisce equità e accuratezza
  • Rende l’AI anche giustificabile
Concetti di Explainable Artificial Intelligence (XAI)

Interpretabilità e responsabilità

 

  • Interpretabilità: quanto una persona può capire la causa di una decisione presa da un sistema di AI
  • Essenziale in ambiti ad alto rischio, come la sanità
  • Responsabilità: assegnare la responsabilità delle azioni e decisioni dei sistemi di AI

bilancia della giustizia dentro un computer

Concetti di Explainable Artificial Intelligence (XAI)

Costruire fiducia nei sistemi di AI

ascensore tradizionale in bianco e nero

  • Le persone diffidano delle nuove soluzioni automatiche
  • Capire genera fiducia
  • Relazione tra umani e tecnologia
Concetti di Explainable Artificial Intelligence (XAI)

Perché conta la XAI?

La XAI consente sistemi di AI:

  • Efficaci e giustificabili
  • Chiari e comprensibili
  • Che promuovono fiducia ed equità
  • Che coltivano il rapporto tra umani e tecnologia
Concetti di Explainable Artificial Intelligence (XAI)

Passons à la pratique !

Concetti di Explainable Artificial Intelligence (XAI)

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